Ju Fan Renmin University of China Nan Tang QCRI, Qatar Chengliang Chai Beijing Institute of Technology
O'Donnell and Wright, STOC 2016 Haah, Kothari, O'Donnell, Tang, FOCS 2023 n ∼10 23 ! 学习如何成为可能?
在临床高的精神病风险中启动抗精神病药物和成年人的抗精神病药后的认知功能:一种使用基督教认识的自然sub群分析,即即将出版的儿童和青少年的精神病学和青少年的精神病学和精神健康(与T. Zhang,T。Zhang,Y. Y. Z. Wang,C。Li和J. Wang)。在临床高的精神病风险中启动抗精神病药物和成年人的抗精神病药后的认知功能:一种使用基督教认识的自然sub群分析,即即将出版的儿童和青少年的精神病学和青少年的精神病学和精神健康(与T. Zhang,T。Zhang,Y. Y. Z. Wang,C。Li和J. Wang)。
过敏性鼻炎(AR)的特征是过敏原特异性介导的上呼吸道炎症性炎症性炎症,全球流行率高达30%(Meltzer,2016年)。除了避免过敏原的标准外,过敏原免疫疗法(AIT)旨在诱导特定的过敏原免疫耐受性,从而达到临床症状缓解的状态。特定的未修饰或化学修饰过敏原(过敏反应)的可重复摄入量是保持症状的关键。在AIT的这些方法中,皮下免疫疗法(SCIT),舌下免疫疗法(SLIT)和淋巴免疫疗法(LIT)被证明是有关效率,安全性和副作用的主流治疗方法。与缝隙相比,SCIT是一种临床依赖性治疗方法,患者皮下接受过敏原提取物注射。它分为初始治疗阶段(剂量积累阶段)和维持治疗阶段(剂量维持阶段)。世界过敏组织(WAO)建议将免疫疗法维持三到5年,并在临床上至少推荐2年。患者的依从性是确保持久效率和维持症状缓解作用的关键因素。由于SCIT的持续时间,繁琐的过程,缓慢发作,治疗效果的个体差异以及其他因素从根本上影响治疗剂的完整性,因此。 根据AIT的研究,依从性率从约25%到90%以上(Passalacqua等,2013)。。根据AIT的研究,依从性率从约25%到90%以上(Passalacqua等,2013)。根据AIT的研究,依从性率从约25%到90%以上(Passalacqua等,2013)。世界卫生组织(WHO)采用了“坚持”定义为“一个人的行为,例如服药,饮食或执行生活方式的改变,与医疗保健提供者的同意建议相对应”(Eduardo,2003年)。在最近的欧洲过敏和临床免疫学学院(EAACI)指南中,强调了对患者进行免疫疗法的工作原理以及解释遵守常规剂量3年治疗的重要性的教育(Roberts等人,2018年)。通过系统和技术干预措施,将多种方法引入了改善依从性和监督患者结局的领域,以防止对治疗的不完整中断。诊所的干预措施提前在整个治疗周期中进行了批准,作为一种有效的方法。在面对来自患者的大量个性化数据时,如何精确识别和评估即将到来的非依从性行为的风险,在应用程序中有望有一个临床预测模型。在医疗保健中,机器学习,尤其是顺序模型,位于创新的最前沿,提供了分析复杂医疗数据并改善患者治疗的新方法。先前的研究主要集中在依从性的非序列预测方法上(Ruff等,2019; Wang等,2020; Mousavi等,2022; Warren等,2022)。这种方法在治疗过程中提出了一个显着的限制,特别是对于经常跨越长时间(例如3年)的免疫疗法。这些非序列方法倾向于仅预测整体结果,从而忽略了中间时间步骤的复杂性。促进早期干预措施,一个顺序模型,能够在任何给定时间进行预测
世界知识产权组织总干事 邓达伦,新加坡国民,于 2020 年 10 月 1 日开始担任世界知识产权组织(WIPO)总干事,任期六年。在被任命为 WIPO 总干事之前,他曾担任新加坡知识产权局(IPOS)局长,推动 IPOS 的战略转型,支持新加坡的创新型经济。在加入 IPOS 之前,1997 年至 2012 年期间,邓达伦曾在新加坡总检察长署和贸易和工业部担任过不同的法律职务。2016 年,他因在服务国家过程中表现出的卓越效率和能力获得新加坡总理公署颁发的公共行政奖章。邓达伦毕业于新加坡国立大学(法学学士,荣誉学位)和乔治城大学法学院(法学硕士,优异成绩)。他还参加了哈佛商学院的高级管理课程。他能说流利的英语和中文。
由于细胞学家的短缺,资源匮乏地区的妇女无法平等地获得宫颈细胞学检查,而宫颈细胞学检查是宫颈癌筛查中的关键作用。新兴研究表明人工智能辅助系统在资源有限的情况下促进细胞学检查实施的潜力。然而,在评估人工智能对提高细胞学家工作效率的帮助方面还存在不足。本研究旨在评估人工智能排除细胞学阴性玻片的可行性,并提高玻片解释的效率。纳入了带有良好注释的玻片,以开发分类模型,该模型用于对验证组的玻片进行分类。近 70% 的验证玻片被人工智能系统报告为阴性,并且这些玻片均未被专家细胞学家诊断为高级别病变。在人工智能系统的帮助下,每张玻片的平均解释时间从 3 分钟减少到 30 秒。这些发现表明人工智能辅助系统在加速大规模宫颈癌筛查中的幻灯片解释方面具有潜力。
3. J. Shinjo、A. Kutsukake、A. Arote、Y. T. Tang、D. G. McCartney、R. C. Reed、C. Panwisawas、
SigridK.Brækkan1.2,AsbjørnL。Onsaker 2,ThereseH.Nøst3.4,Weihong Tang 5,Kristian D. Hindberg 1,Vania M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M.SigridK.Brækkan1.2,AsbjørnL。Onsaker 2,ThereseH.Nøst3.4,Weihong Tang 5,Kristian D. Hindberg 1,Vania M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. M.
着:Shaotang歌曲,Yu Teng,Weichen Tang,Zhen Xu,Yuanyuan He,Jiawei Ruan,Takahiro Kojima,