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极限学习机器中的不确定性量化-Serval
不确定性量化对于评估机器学习模型的预测质量至关重要。在极端学习机器（ELM）的情况下，文献中提出的大多数方法都对数据进行了强有力的假设，忽略输入权重的随机性或忽略了置信估计的偏见贡献。本文提出了克服这些限制并提高对ELM变异性的理解的新颖估计。分析推导是在一般假设下提供的，旨在识别识别和解释不同变异源的贡献。在同性恋性和异性恋性下，提出了几种方差估计值，进行了投资和数值测试，显示了它们在复制预期方差的有效性。最后，通过采用关键方法来讨论置信间隔估计的可行性，从而提高了榆树用户对某些陷阱的认识。该论文与Scikit-Learn兼容的Python库相同，从而实现了本文中所有讨论的所有估计值的有效计算。2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
癌症进化的许多面 - serval
摘要癌细胞在不轻松的过程中获得基因型和表型变化。这些变化中的少数变化增强了细胞舒适性，从而使肿瘤得以发展并克服环境的限制和治疗。癌症的演化是由不同规则（例如离散和不恢复的遗传变异）以及连续且可逆的塑料重编程来驱动的。从这个角度来看，我们通过特定的例子探讨了细胞可塑性在肿瘤进化中的作用。我们通过上皮到间质转变的晶状体在实体瘤的“疾病进展”中讨论表观遗传和转录重编程，以及在激素驱动的癌症中内分泌治疗的“治疗抗性”。这些例子提供了细胞塑料进化的范围和挑战的范式，我们研究了最近的技术进步如何应对这些挑战。癌症进化是一个多方面的过程，其理解和利用将需要对观点和方法的同样多样化的棱镜。
引用：Servaty R、Kersten A、Brukamp K 等人。机器人设备在护理中的应用。障碍与促进因素：综合综述。
摘要 背景 医疗保健领域的机器人越来越受到关注；然而，由于干预措施本身和实施方案的复杂性，它们的实施具有挑战性。本综合评价的目的是确定在护理中实施机器人系统的障碍和促进因素。 方法 2017 年 11 月和 2019 年 7 月在 Medline（通过 PubMed）、CINAHL 和资助研究项目数据库（社区研究与发展信息服务和技术信息图书馆）以及机器人研究期刊上搜索了 2002 年至 2019 年发表的有关在护理中实施机器人设备的项目的文章，以进行更新。没有对研究设计施加任何限制。所有纳入的文章都经过设计特定的批判性评价工具的质量评估。使用复杂干预措施的背景和实施框架对实施的障碍和促进因素进行分类。结果 删除所有重复项后，搜索显示 11 204 项研究，其中 17 项符合纳入标准并被纳入综合。大多数研究涉及旨在支持个人的机器人的实施，无论是居家还是在养老院 (n=11)。这些研究在欧洲、美国和新西兰进行，并在养老院、个人生活环境、医院部门和实验室中进行。大多数研究的报告质量和证据质量较低。最常报告的障碍是在社会经济和伦理领域，并且属于实施结果领域。最常报告的促进因素与社会文化背景、实施过程和实施策略有关。讨论 本综述确定了不同维度中护理中实施机器人设备的障碍和促进因素。结果为制定适当的实施策略以减少潜在障碍和促进要素整合以促进实施奠定了基础。PROSPERO 注册号 CRD42018073486。
生物技术和生物工程 - serval
图1中国仓鼠卵巢基因组中的γ型病毒类内源性逆转录病毒（ERV）DNA序列的系统发育分析。使用邻居加入方法，由序列比对构建了ERV系统发育树，并用Tamura和Nei（1993）的DNA进化模型进行了校正。为每棵树计算了总共10,000个引导程序，这些插图代表了这些分析的共识。（a）ERV系统发育树是基于ERV和偶发性伽马环病毒的POL序列的比对，而Walleye Dermal肉瘤病毒被用作外组。在Cho -K1基因组中鉴定出的ERV序列家族用颜色描绘，并且在系统发育树中只有一个代表。ERV或其他物种中描述的γ型病毒以黑色字母显示。（b）基于ltr -gag -pol -env -ent ltr序列的比对生成了在Cho -K1基因组中检测到的131个完整长度类型序列的系统发育树，并将FELV用作外群。颜色代表不同类型的 - c erv序列组，如面板A中的A。这项研究中所示的ERV用Cho -K1细胞中的转录用大胆字母表示