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GLMNETR：放松的套索和其他机器学习模型的嵌套交叉验证
说明交叉验证的放松套索，人工神经网络（ANN），渐变机（'xgboost'），随机森林（'Randomforestsrc'），倾斜随机（'aorsf'），递归分区（'rpart'）或步骤WISE WISE RECLISTION模型。交叉阀排出样品（导致嵌套交叉验证），或使用Bootstrap排除外部样品来评估和比较这些模型之间的性能与表格或图形均值预示的结果。校准图也可以是基于（外部嵌套）交叉验证的（外部嵌套）或引导程序（从包中）样本的。对于某些数据集，例如，当设计矩阵不完全排名时，“ glm-net”可能会在拟合轻松的Lasso模型时具有很长的运行时间，这是从我们的经验中，当我们的经验与许多预测变量和许多患者一起将COX模型拟合到数据时，这使得很难从Glmnet（）或Cv.glmnet（）中获得解决方案。调用glmnet（）和cv.glmnet（）时，我们可以通过“路径= true”选项来纠正这一点。在glmnetr包中，路径= true的方法默认情况下是按照。When fitting not a relaxed lasso model but an elastic-net model, then the R- packages 'nestedcv' < https: //cran.r-project.org/package=nestedcv >, 'glmnetSE' < https://cran.r-project.org/ package=glmnetSE > or others may provide greater functionality when performing a nested CV.
使用合成数据微调Yolov10进行订单准确性验证
图8：MAP50未经合成数据训练的数据的结果与使用合成数据集训练的数据，仅根据真实图像进行评估。合成数据仅用于显示适配器（第2类）。包括合成数据还改进了其他类别的MAP50。
飞行员大规模的快速运营验证对关键能源基础设施技术（证明IT） - 小型企业创新研究（SBIR）
oced是一个多技术办公室，拥有用于商业演示的资金，其中包括先进的核，清洁氢，碳管理，长期持续能源存储，工业脱碳等。在商业化关键清洁能源技术方面发挥了明确的作用，OCED填补了研究，开发和早期示范项目（包括DOE技术办公室内部的研究）之间的差距，以及私营部门和/或其他DOE计划支持的初步部署。oced将专门关注技术和采用风险，这些风险可能会阻止新技术的商业化和部署，例如交付成本，功能性能，易用性，市场规模和市场开放性，下游价值链，能够集成到大型基础设施项目，物质采购，社区采用，环境和安全元素中。
信任或不信任AI：问卷验证研究
Nicolas Scharowski ∗†，瑞士巴塞尔大学一般心理学与方法论中心，瑞士塞巴斯蒂安·A·C·佩里格（Sebastian A. C. Perrig）克劳斯·奥普维斯（Klaus Opwis），瑞士菲律宾温特斯伯格（Univ）的巴塞尔大学通用心理学与方法论中心，大学。 Applied Sciences Hagenberg，奥地利FlorianBrühlmann，瑞士巴塞尔大学通用心理学与方法论中心Nicolas Scharowski ∗†，瑞士巴塞尔大学一般心理学与方法论中心，瑞士塞巴斯蒂安·A·C·佩里格（Sebastian A. C. Perrig）克劳斯·奥普维斯（Klaus Opwis），瑞士菲律宾温特斯伯格（Univ）的巴塞尔大学通用心理学与方法论中心，大学。Applied Sciences Hagenberg，奥地利FlorianBrühlmann，瑞士巴塞尔大学通用心理学与方法论中心
验证基于AI的挑战和机会...
摘要将人工智能（AI）整合到新的方法方法（NAM）中，用于毒理学代表，对化学安全评估的范式转变。适当利用AI具有简化验证工作的巨大潜力。本评论探讨了验证基于AI的NAM的挑战，机遇和未来的方向，强调了它们的变革潜力，同时承认其实施和接受所涉及的复杂性。我们讨论了关键障碍，例如数据质量，模型解释性和监管接受，以及包括增强的预测能力和有效数据集成在内的机会。电子验证的概念是一个精简NAM验证的AI驱动框架，作为克服传统验证方法的局限性的综合策略，利用AI驱动的模块用于参考化学化学选择，研究仿真，机械验证以及模型培训和模型培训和评估。我们提出了强大的验证策略，包括分层方法，性能基准测试，不确定性量化和跨不同数据集的交叉验证。强调了实施后持续监测和精炼的重要性，以解决AI模型的动态性质。我们考虑了在AI驱动的毒理学中对人类监督的需求，并概述了趋势对AI的影响，研究优先级，以及对基于AI的NAM在毒理学实践中整合的愿景，呼吁研究人员，监管机构和行业利益相关者之间的协作。我们描述了验证后AI的愿景，以保持方法及其有效性状态。通过解决这些挑战和机遇，科学界可以利用AI的潜力增强预测毒理学，同时减少对传统动物测试的依赖，并提高人类的相关性和转化能力。
开发并验证高效液相色谱法同时评估定制配方中盐酸二甲双胍和艾格列净 L-焦谷氨酸的含量
摘要：本研究介绍了一种创新、快速的 RP-HPLC 方法，用于同时测定盐酸二甲双胍 (MET) 和厄格列净 L-焦谷氨酸 (ERT)。这种新方法简单、准确、精确且灵敏度高。在 40°C 下使用 HPLC 柱（C8，4.6 x 150 毫米 5 微米）和流动相对两种药物的分离进行优化，流动相由辛烷磺酸钠（pH 4）中的三乙胺：MeOH：ACN 组成，比例分别为 45:45:10，流速为 1.0 毫升/分钟。方法的特异性表明，在药物的保留期内没有来自安慰剂或稀释剂的干扰。在不同浓度下进行的准确度和线性研究显示出良好的精密度，校准曲线表现出高度相关性，即 ERT 和 MET 的 R 2 = 0.9982 和 0.9996。精密度评估了重复性和中间精密度，均获得了令人满意的结果。在不同条件下评估了稳健性，包括波长和流速变化，显示出可接受的结果。检测限 (LOD) 和定量 (LOQ) 表现出良好的灵敏度。分析方法验证保证了同时测量 MET 和 ERT 的建议方法的准确性和可靠性。在三种不同的 pH 介质（0.1 N HCl 和 pH 4.5 和 pH 6.8 的缓冲溶液）下还观察到了定制新配方的完全溶出曲线 (CDP)、Ertozin-M（7.5/500mg）与创新片和 Segluromet（7.5/500mg）的比较分析。本研究是根据国际协调会 (ICH) 关于分析程序验证的指南 Q2(R2) 和关于溶出度测试的 Q4B 附件 7(R2) 进行的。我们发现，开发的 HPLC 方法非常适合在开发定制药物制剂的质量控制常规分析中联合评估盐酸二甲双胍和艾格列净 L-焦谷氨酸。关键词：反相高效液相色谱法、盐酸二甲双胍、分析方法验证、溶出曲线、艾格列净 L-焦谷氨酸简介
Scancell 的 Modi-1 Moditope® 疫苗在头颈部获得早期临床验证
研究 HPV 阴性头颈部鳞状细胞癌 (SCCHN) 的队列旨在确定将 Modi-1 Moditope® 与标准护理单药检查点抑制剂派姆单抗相结合是否可以提高患者的总体客观缓解率 (ORR)。在接受 Modi-1 Moditope® 与检查点抑制剂联合免疫的七名可评估患者中，有三名在 25 周扫描时根据 RECIST 1.1 肿瘤评估显示部分缓解。这相当于 ORR 为 43%，而派姆单抗的历史 ORR 为 19%，纳武单抗的历史 ORR 为 13%。鉴于反应率显著提高且安全性和耐受性良好，该研究有望继续招募患者进入 Simon 第 2 阶段。在完成该 HPV (-) SCCHN Modi-1 Moditope® + CPI 队列后，这些令人鼓舞的早期结果将得到进一步验证，届时将有多达 21 名患者接种疫苗。此外，研究人员还有兴趣评估 Modi-1Moditope® 在新辅助治疗中对该适应症的效果。
D-Orbit 将对 Pale Blue 的水进行在轨验证......
D-Orbit 成立于 2011 年，是第一家满足太空市场物流需求的公司。例如，ION 卫星运载器是一种太空飞行器，它可以将卫星运送到轨道上，并将它们分别释放到不同的轨道位置，从而将发射到运行的时间缩短高达 85%，并将整个卫星星座的发射成本降低高达 40%。ION 还可以容纳多个第三方有效载荷，例如初创公司开发的创新技术、研究实体的实验以及需要在轨道上测试的传统太空公司的仪器。整个完全冗余的 ION 可以出租用于边缘计算应用和太空云服务，为卫星运营商提供存储容量和先进的轨道计算能力。