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昆虫启发的随机加权神经网络，具有随机的傅立叶特征，用于神经符号的关系学习
摘要知识表示和推理的计算机科学领域（KRR）旨在像人类一样有效地理解，推理和解释知识。由于该领域的许多逻辑形式主义和推理方法已经表明了高阶学习的能力，例如抽象概念学习，将人工神经网络（ANN）与KRR方法集成到用于学习复杂和实用任务的KRR方法引起了很多关注。例如，神经张量网络（NTN）是神经网络模型，能够将符号表示为矢量空间，在这些模型中可以通过矩阵计算进行推理。当在逻辑张量网络（LTN）中使用时，它们能够将一阶逻辑符号（例如常数，事实和规则）嵌入到实值张量中。KRR和ANN的整合提出了将神经科学中的生物学灵感带入KRR的潜在途径。但是，高阶学习并不是人类大脑的独有性。昆虫，例如果蝇和蜜蜂，可以解决简单的关联学习任务，并学习抽象概念，例如“相同”和“差异”，这被视为高阶认知功能，通常被认为取决于自上而下的新皮层处理。用果蝇的实证研究强烈支持，即在昆虫大脑的嗅觉加工中使用了随机代表性结构。基于这些结果，我们提出了一个随机加权的特征网络（RWFN），该特征网络将随机绘制的未经训练的权重纳入编码器，该编码器使用适应性线性模型作为解码器。单个隐藏层神经网络在RWFN中模仿输入神经元和高阶处理中心之间的随机投影，该神经网络在RWFN中模仿，该神经网络使用kernel近似在输入之间更好地表示输入之间的复杂关系。由于这种特殊表示形式，RWFN可以通过仅训练线性解码器模型有效地学习输入之间的关系程度。我们将RWFN与LTN的性能进行比较，用于语义图像解释（SII）任务，这些任务被用作LTN如何利用一阶逻辑上的推理以超越仅数据驱动方法的性能的代表性示例。我们证明，与LTN相比，RWFN可以在对象分类和检测SII任务中对象之间的关系方面取得更好或类似的性能，同时使用更少的可学习参数（1:62比例）和更快的学习过程（1：2的运行速度比率）。此外，我们表明，由于随机权重不取决于数据，因此有几个解码器可以共享一个随机编码器，从而使RWFN具有独特的空间量表经济体，用于同时分类任务。
昆虫启发的随机加权神经网络，具有随机的傅立叶特征，用于神经符号的关系学习
摘要知识表示和推理的计算机科学领域（KRR）旨在像人类一样有效地理解，推理和解释知识。由于该领域的许多逻辑形式主义和推理方法已经表明了高阶学习的能力，例如抽象概念学习，将人工神经网络（ANN）与KRR方法集成到用于学习复杂和实用任务的KRR方法引起了很多关注。例如，神经张量网络（NTN）是神经网络模型，能够将符号表示为矢量空间，在这些模型中可以通过矩阵计算进行推理。当在逻辑张量网络（LTN）中使用时，它们能够将一阶逻辑符号（例如常数，事实和规则）嵌入到实值张量中。KRR和ANN的整合提出了将神经科学中的生物学灵感带入KRR的潜在途径。但是，高阶学习并不是人类大脑的独有性。昆虫，例如果蝇和蜜蜂，可以解决简单的关联学习任务，并学习抽象概念，例如“相同”和“差异”，这被视为高阶认知功能，通常被认为取决于自上而下的新皮层处理。用果蝇的实证研究强烈支持，即在昆虫大脑的嗅觉加工中使用了随机代表性结构。基于这些结果，我们提出了一个随机加权的特征网络（RWFN），该特征网络将随机绘制的未经训练的权重纳入编码器，该编码器使用适应性线性模型作为解码器。单个隐藏层神经网络在RWFN中模仿输入神经元和高阶处理中心之间的随机投影，该神经网络在RWFN中模仿，该神经网络使用kernel近似在输入之间更好地表示输入之间的复杂关系。由于这种特殊表示形式，RWFN可以通过仅训练线性解码器模型有效地学习输入之间的关系程度。我们将RWFN与LTN的性能进行比较，用于语义图像解释（SII）任务，这些任务被用作LTN如何利用一阶逻辑上的推理以超越仅数据驱动方法的性能的代表性示例。我们证明，与LTN相比，RWFN可以在对象分类和检测SII任务中对象之间的关系方面取得更好或类似的性能，同时使用更少的可学习参数（1:62比例）和更快的学习过程（1：2的运行速度比率）。此外，我们表明，由于随机权重不取决于数据，因此有几个解码器可以共享一个随机编码器，从而使RWFN具有独特的空间量表经济体，用于同时分类任务。
COVID-19 信息说明 19
索马里引入 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 疫苗为成年人口免疫已近一年。第一批 COVID-19 疫苗 (SII/COVISHIELD) 于 2021 年 3 月 15 日运抵该国，第一剂于 2021 年 3 月 16 日在首都摩加迪沙的一个固定疫苗接种中心接种。从那时起，该国超过 160 万人接种了至少一剂 COVID-19 疫苗；也就是说，该国每 10 人中就有 1 人接种了至少一剂。COVID-19 的成人免疫接种计划对所有国家来说都是一个挑战。索马里也不例外。此外，需求低迷加剧了疫苗接种率低的问题，可能是因为：与其他国家相比，COVID-19 病例数量较少；供应不可预测，疫苗保质期短；由于安全问题和地理距离，无法进入疫苗接种中心；最重要的是缺乏强有力的政治领导。到 2021 年底，该国仅能为 5.5% 的人口完全接种疫苗，远远落后于世卫组织到 2021 年 12 月至少覆盖 40% 人口的目标。
激光驱动的相位分离和...
图1。激光驱动的相位分离在SI底物上的无定形硅阵线（A-SI 0.4 GE 0.6）纳米级薄膜。a）sige薄膜中相位分离后激光写作和组成重新分布的示意图。b）两个激光加工的7 µm宽的多晶sige（多形晶体）的光图像以扫描速度1和10 mm s -1（标记为10 mm s -1），显示了富含GE的带状核心和富含Sii的较不固定区域。自然色对比度的差异揭示了依赖扫描速度的GE重新分布。c）3 µm宽的激光写的微纹条的光学图像，根据表面上的GE组成，从蓝色到黄色的天然色调。d）激光书面微带的SEM显微照片，在激光处理后显示样品表面的地形特征。e）后冰片的电子检测器（BSED）显微照片显示了富含GE（明亮）和富含Si的（深色）区域之间的材料对比度。f）以0.1 mm s -1的扫描速度编写的激光写的微条的放大SEM和g）bsed显微照片。h -l）与上述相同，但为10 mm s -1（h，i）和50 mm s -1（k，l）。
IBMP套件Biomol Rickettsiosi IU-IVD-018修订版06IBMP套件Biomol Rickettsiosi IU-IVD-018修订版06
除了内源性内源性（CI）（RNASEP）外，分别 PANR8。 检测立克人士立克sii的核酸的存在。 和内部对照是通过在多重反应中使用每个分子靶标（荧光标记寡核苷酸）的特定水解探针进行的。 通过准备两种反应混合物的多重QPCR来进行测试，以检测病原体。 在反应1中，搜索Panr8靶标（立克属）。 和rnasep（CI）。 在反应2中搜索RRI6（Rickettsia Rickettsii）和rnasep（CI）。 被调查的分子靶标的典型格式放大曲线的产生证明了样品可检测结果的反应。 对被调查的分子靶标的不可检测结果的样品应仅具有CI的扩增。 ci扩增表明反应（试剂和操作员）的正确运行，并反映了从样品中提取的DNA的质量。 如果未检测到CI，则样品必须再次提取其遗传物质。 该套件具有合成阳性（CP）生物安全（不为操作员或环境提供生物学风险），这应该对包括CI在内的所有被调查的分子靶标有可检测的结果。 该试剂盒还具有负面对照（CN），可评估环境和实验条件，并且应该对所有调查的目标都无法检测到结果。 未验证产品以进行定量分析。PANR8。检测立克人士立克sii的核酸的存在。和内部对照是通过在多重反应中使用每个分子靶标（荧光标记寡核苷酸）的特定水解探针进行的。通过准备两种反应混合物的多重QPCR来进行测试，以检测病原体。在反应1中，搜索Panr8靶标（立克属）。和rnasep（CI）。在反应2中搜索RRI6（Rickettsia Rickettsii）和rnasep（CI）。被调查的分子靶标的典型格式放大曲线的产生证明了样品可检测结果的反应。对被调查的分子靶标的不可检测结果的样品应仅具有CI的扩增。ci扩增表明反应（试剂和操作员）的正确运行，并反映了从样品中提取的DNA的质量。如果未检测到CI，则样品必须再次提取其遗传物质。该套件具有合成阳性（CP）生物安全（不为操作员或环境提供生物学风险），这应该对包括CI在内的所有被调查的分子靶标有可检测的结果。该试剂盒还具有负面对照（CN），可评估环境和实验条件，并且应该对所有调查的目标都无法检测到结果。未验证产品以进行定量分析。该套件是用于进行定性分析的，即仅评估每个分子靶标的存在或不存在。经过验证的产品，可与以下热环相处：7500快速和7500实时PCR系统（Applied Biosystems）。
密歇根州斯托克布里奇，1921 年 6 月 9 日，星期四。
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炎症标志物介导心脏代谢综合征患者的重量调整后的腰围与死亡率之间的关联
心脏代谢综合征（CMS）与心血管疾病，2型糖尿病和全因死亡率的风险增加有关。重量调整后的腰围圆形指数（WWI）已成为评估肥胖及其健康影响的新型指标。考虑了炎症标记的介导作用，研究CMS患者的WWI与死亡率之间的关系。该研究分析了2003年至2018年的国家健康和营养检查调查（NHANES）数据，并确定了6506例CMS患者。WWI被计算为腰围（CM）的平方根除以重量（kg）。死亡率数据与国家死亡指数（NDI）相关。针对人口统计学和临床协变量调整的COX回归模型，评估了第一次世界大战对全原因和原因特定死亡率的影响。最后，使用调解分析探索了炎症标记在第一次世界大战与死亡率之间关系中的作用。这项研究观察到CMS患者之间第一次世界大战与全因，心血管和与糖尿病相关的死亡率之间的线性阳性相关性。调整了人口和临床混杂因素后，第一次世界大战仍然是死亡率的重要预测指标。调解分析表明，炎症标记，尤其是中性粒细胞和全身免疫炎症指数（SII），显着介导了第一次世界大战与全因死亡率之间的关系。WWI是CMS患者死亡率的独立预测指标，炎症可能将肥胖与死亡率风险联系起来。这些发现可能会为CMS的临床风险评估和管理策略提供信息。
欧盟风险管理计划 (EU-RMP ...
II. 第 II 部分：安全性规范 ................................................................................................ 14 II.1 模块 SI：适应症和目标人群的流行病学 ........................................................................................ 14 II.2 模块 SII：安全性规范的非临床部分 19 II.2.1 非临床数据主要发现摘要 ................................................................................ 19 II.3 模块 SIII：临床试验暴露 ............................................................................. 23 II.3.1 EGFR 突变阳性不可切除（III 期）NSCLC - LAURA ............................................. 25 II.3.2 化疗组合 ............................................................................................. 27 II.3.3 EGFR 突变阳性 NSCLC – 单药治疗汇总数据集 ............................................. 30 II.4 模块 SIV：未在临床试验中研究的人群 ............................................. 34 II.4.1 开发计划中关键临床研究的排除标准 ............................................................................................................................. 35 II.4.2 临床试验开发计划中检测不良反应的局限性 ............................................................................................................. 40 II.4.3 与临床试验开发计划中通常代表性不足的人群有关的局限性 ............................................................................. 40 II.5 模块 SV：上市后经验 ............................................................................................. 42 II.5.1 上市后暴露 ............................................................................................................. 42 II.5.1.1 用于计算暴露的方法 ............................................................................................. 42 II.5.1.2 暴露 ............................................................................................................................. 42 II.6 模块 SVI：欧盟对安全规范的额外要求 ............................................................................................................. 43 II.6.1 滥用于非法目的的可能性 ............................................................................................................. 43 II.7 模块 SVII：已识别和潜在风险 ................................................................................................................................ 43 II.7.1 在初始 RMP 提交中识别安全问题 ...................................................................................................... 43 II.7.2 提交更新的 RMP 时出现新的安全问题并进行重新分类 ................................................................................................................ 43 II.7.3 已识别的重要风险、重要潜在风险和缺失信息的详细信息 ............................................................................................. 43 II.7.3.1 已识别的重要风险的呈现 ............................................................................................................. 43 II.7.3.2 缺失信息的呈现 ........................................................................................................................................................................................................ 52 II.8 模块 SVIII：安全问题摘要 .............................................................. 53 II.8.1 安全问题摘要 .............................................................................................. 53
塞浦路斯R＆I生态系统：战略深入潜水与计划推出受众：塞浦路斯大学校长会议
•超过620次会议，活动和研讨会•80多次会议与管理/半理事机构•与创新公司的100次会议•16次会议•在卓越中心举行的16次会议•与塞浦路斯和代表大使的20多个会议•与3个虚拟会议与塞浦路斯R＆D的虚拟会议与30次竞争竞赛•塞浦路斯竞争•18岁以上的竞赛•18岁以上cy cyland cyland cyland•cy cyland•fif cyland•fif cyland•18岁•18岁•18号•18号•18号•18号•18号•18号•18号赛车•18号•18号•18号赛车•18号•18号•18号•18号•18号•18号国际范围•巴塞罗那，沙特阿拉伯，日本，迪拜）•1月26日与利益相关者1街1日（由Michalis Sirivianos教授代表的公共学术机构，由Michalis Kommodromos教授代表的私立大学，Techisland教授，由Marios Giorgoudes and Christosouios niss代表Marios timios timios timios timios timios timios timiots timiots timiots timiiot timiots timiots timiots timiots timiots timiots timiots timios timiots timiots，由Michalis Grigoriou代表的OEB，由主席Tasos Kounnoudes博士代表的Carie和Alexandros Michaelides博士，由Giorghos Georgiou和Antonis Skoullos代表的Amchams和Antonis Skoullos代表，Cyprus Chambles，由Stalo demosthenous代表，由Zaharias Siiokos Sii siikiorals syprrus cyprus syprrus cyprus siikiorser syprus syprus syprus syprus siikiors syprass cyiorase miorals syrans syrase syrans cyiorase miorser re，由Medochemie的Christakis Serghides博士和来自Elyse的Panos Protopapas代表的其他行业企业Michael Strouthos的初创公司，数字政策和创新副部门由Christos Aspris