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引用Weiner A，Zhang M，Ren S，Tchang B，Gandica R和Murillo J（2023）在青少年中从糖尿病前期到2型糖尿病的发展：A
在美国，在2011年至2014年间，儿童和青少年肥胖症的患病率为17％，其中5.8％的肥胖症极端肥胖（体重指数（BMI）≥年龄和性别的第95％英里的120％至120％，或≥35kg/m 2）（1）（1）。小儿患者的肥胖症与血管和代谢风险增加有关（高血压，冠状动脉疾病，2型糖尿病（T2D）（T2D），血脂异常和肝脂肪变性）（2）。前糖尿病被定义为空腹葡萄糖受损，葡萄糖耐受性受损或在5.7％至6.4％之间升高的糖化血红蛋白（HBA1C），并且最多可在5名青少年中的1名，年龄为12-18岁的青少年（3）中。T2D是由β细胞功能障碍以及外周和肝胰岛素敏感性下降引起的，并且与长期的微血管和大血管并发症有关（4）。在青少年和青少年（今日）研究中的T2D治疗方案中，发现具有T2D的青少年在诊断后不久患有心脏代谢合并症（5）。此外，在诊断为T2D时，β细胞功能和胰岛素分泌显着受损，残留的β细胞功能是最近诊断为T2d的儿科患者中血糖控制的主要预测指标（6，7）。美国儿科患者中T2D的患病率随种族和种族而变化，尽管在美洲原住民中最高（8）。具有糖尿病前期的青少年可能会在重复测试时恢复为正常血糖，这被认为与青春期后胰岛素抵抗的改善有关（9）。在青少年中，糖尿病前期对T2D的进展未得到充分的特征，在公开的研究中报告了广泛的研究：2-24％（10-12）。因此，我们旨在评估糖尿病前期对T2D的现实进展，其中大量具有降级商业索赔数据的青少年。
无需权重传输的深度学习
目前的深度学习算法可能无法在大脑中运行，因为它们依赖于权重传输，即前向路径神经元将其突触权重传输到反馈路径，而这种方式在生物学上可能是不可能的。一种称为反馈对齐的算法通过使用随机反馈权重实现了没有权重传输的深度学习，但它在困难的视觉识别任务上表现不佳。在这里，我们描述了两种机制——一种称为权重镜像的神经回路和 1994 年 Kolen 和 Pollack 提出的算法的修改——这两种机制都允许反馈路径即使在大型网络中也快速准确地学习适当的突触权重，而无需权重传输或复杂的布线。在 ImageNet 视觉识别任务上进行测试，这些机制的学习效果几乎与反向传播（深度学习的标准算法，使用权重传输）一样好，并且它们优于反馈对齐和另一种较新的无传输算法符号对称方法。
引用本文：Weiyong Zou & Yunjun Xiong (2023) 人工智能促进产业升级吗？来自中国的证据，Economic Research-Ekonomska Istraživanja，36:1，1666-1687，DOI：10.1080/1331677X.2022.2092168
摘要 本文基于2000—2019年中国285个城市的面板数据，从算法、数据、算力、应用场景和相关技术五个维度检索城市人工智能相关专利申请数量，结合产业升级和合理化两个视角，从理论和实证角度分析研究主题的内在影响理论。研究结果表明，人工智能不仅有利于产业升级，而且能显著抑制产业结构偏离均衡，有利于产业合理化。此外，本文结论在经过剔除中心城市样本、缩尾处理、工具变量法等一系列稳健性检验后依然有效。通过异质性检验发现，人工智能对产业升级的促进作用在大城市和产业升级水平高的城市更为明显。内在机理检验结果表明，人工智能通过促进技术创新来推动产业升级。在市场化程度高、互联网发达的城市，人工智能对产业升级的推动作用可以增强，本文的研究结论将有利于加快发展人工智能促进产业升级，为实现高质量发展提供有益参考。
引用 Xu D, Wu J, Yu J, Yang Y, Wen X, Yang J, Wei H, Xu X, Li Y, Yang L, Wang L, Wang Y, Ma W 和 Li N (2024) dom 的历史对照研究
乳腺癌是当今女性最常见的癌症，也是全球癌症死亡的主要原因（1）。15%～25%的乳腺癌患者过表达人表皮生长因子受体2（HER2），HER2阳性的分子亚型侵袭性极高，恶性程度极高，HER2阳性乳腺癌的转移率和死亡率均居所有乳腺癌之首（2）。随着单克隆抗体、双抗、TKI、ADC药物的广泛应用，HER2阳性乳腺癌的预后已明显改善（3～6），已接近管腔分类（7）。新辅助治疗（NAT）大大提高了肿瘤切除率和保乳率，病理完全缓解（pCR）是可靠的预后指标，达到pCR可延长生存期（8）。因此，新辅助治疗已成为局部晚期乳腺癌的标准治疗方法，并越来越多地用于治疗早期乳腺癌（9，10）。NAT方案中使用抗 HER2 靶向药物显著改善了 HER2 阳性乳腺癌患者的预后（3，11-13）。曲妥珠单抗是一种人源化重组抗 HER2 单克隆抗体，能高亲和力和特异性地与 HER2 的胞外区结合，通过阻断 HER2 信号通路产生抗肿瘤作用（2）。曲妥珠单抗是第一个针对 HER2 的治疗药物，最初获批用于治疗晚期 HER2 阳性乳腺癌。鉴于临床试验的良好结果，曲妥珠单抗用于治疗早期乳腺癌的使用也随之增加（4，5）。大量研究表明，曲妥珠单抗单独抑制 HER2 联合化疗的疗效低于帕妥珠单抗和曲妥珠单抗的新辅助双重 HER2 阻断（14,15）。这使得双靶向联合化疗成为高危 HER2 阳性乳腺癌的标准新辅助治疗策略（16,17）。双靶向联合化疗在治疗 HER2 阳性乳腺癌方面更有效。
温暖：关于体重平均奖励模型的好处
通过加强学习（RLHF）将大型语言模型（LLM）与人类偏好保持一致，可以导致奖励黑客，在这种情况下，LLMS在奖励模型（RM）中利用失败（RM）以实现看似高的奖励，而无需实现基本的目标。我们在设计RMS时确定了两个主要挑战以减轻奖励黑客黑客：在RL过程中的分配变化以及人类偏好的不一致。作为解决方案，我们提出了平均奖励模型（温暖），首先对多个RM进行细调，然后在重量空间中平均它们。此策略遵循以下观察结果：在共享相同的预训练时，微调权重保持线性模式。通过平均权重，与传统的预测结合相比，温暖提高了效率，同时提高了分配变化和偏好不一致的鲁棒性的可靠性。使用最佳和RL方法，我们对摘要任务的实验表明，温暖可以提高LLM预测的总体质量和一致性；例如，用温暖调整的策略RL对单个RM进行微调的政策RL的胜利率为79.4％。
一、学习目标的权重：
可再生能源：利用自然的力量 可再生能源对于应对气候变化和确保可持续的未来至关重要。这些能源利用自然过程来发电，而不会耗尽有限的资源或排放有害的温室气体。 II. 一种重要的可再生能源是太阳能，它利用光伏电池或太阳能热系统利用阳光。光伏电池将阳光直接转化为电能，而太阳能热系统则使用镜子或透镜来聚集阳光并产生热量，然后可用于生产电能或热水。
引用Wei T，Zhu Z，Liu L，Liu B，Wu M，Zhang W，Cui Q，Liu F和Zhang R（2023）循环水平的细胞因子和心血管疾病的风险
心血管疾病（CVD）是影响心脏和/或血管的疾病簇，是全球死亡和残疾的最大原因。在2019年，据估计，1,790万死亡归因于CVD，这是全球死亡的第一个主要原因（1）。CVD具有复杂的病因，并且在明显的症状事件发生前经常发展数十年。早期干预对于降低CVD的发病率和死亡率至关重要，这将对公共卫生负担产生深远的影响。因此，对不同危险因素的因果效应（尤其是在微观和分子水平上）的因果关系的改进，可以重新预防策略，并为CVD的治疗干预提供新的靶标。细胞因子在调节炎症反应，改变血管收缩和阻碍内皮依赖的血管舒张方面起关键部分，因此，它们可能提供预防CVD的潜在靶标（2）。广泛的流行病学证据已经证明了细胞因子与CVD之间的密切关联。例如，一项包含29个队列研究的荟萃分析表明，几种细胞因子，例如白介素6（IL-6），IL-18和肿瘤坏死因子α（TNF-a），每种都与发展冠状动脉疾病（CAD）的风险（CAD）相关，在近似log-log-log-fistry-lorig-dipplist fivestion危险中，传统的风险是独立于传统的（3）。另一项涉及17,180名个体的研究发现，单核细胞趋化蛋白1（MCP-1）的循环水平与中风长期风险的正相关（4）。然而，经典的观察设计容易逆转因果关系，并混淆了促进因果的推论，并且对细胞因子干预进行临床试验具有挑战性。Mendelian随机化（MR）是一项可靠的技术，可以解决上述观察性研究伴随的局限性，并通过将遗传变异作为工具变量（IVS）提供了最高水平的证据层次结构（5）。此方法，当满足某些假设时，可以确定
用可生物降解的抗微生物Pullulan纤维延长保质期并减少鳄梨模型中的体重减轻
引用Chang，Huibin，Jie Xu，Luke A. Macqueen，Zeynep Aytac，Michael M. Peters，John F. Zimmerman，Tao Xu，Philip Demokritou和Kevin Kit Parker。2022。“用可生物降解的抗菌pullulan纤维进行高通量涂层延长保质期并减少鳄梨模型中的体重减轻。”自然食品3（6）：428–36。
权重无关神经网络
并非所有神经网络架构都是一样的，有些架构在某些任务上的表现比其他架构好得多。但是，与神经网络架构相比，权重参数有多重要？在这项工作中，我们想知道，在没有学习任何权重参数的情况下，神经网络架构本身能在多大程度上为给定任务编码解决方案。我们提出了一种搜索方法，用于搜索无需任何明确权重训练就能执行任务的神经网络架构。为了评估这些网络，我们用从均匀随机分布中采样的单个共享权重参数填充连接，并测量预期性能。我们证明，我们的方法可以找到无需权重训练就能执行多项强化学习任务的最小神经网络架构。在监督学习领域，我们发现使用随机权重在 MNIST 上实现远高于偶然准确率的网络架构。本文的交互式版本位于 https://weightagnostic.github.io/
Huw iranca-Davies MP/MS副总理兼内阁气候变化和农村事务副副部长副部长和内阁SE
威尔士政府对草案裁决的回应，威尔士政府在其战略优先事项和对水公司的战略转移中阐明了对价格评估24的期望。我们希望这些以及威尔士的立法和威尔士政府政策将成为水公司业务计划背后的推动力，以及在选秀和最终决心中的决定。确定是由Ofwat独立进行的复杂过程，因此，对特定方面的详细评论是不合适的，我们提供了主题反馈。投资我们认识到，需要水公司的投资大幅提高，以改善和维持水质，供应的弹性，绩效承诺并履行法定义务。这既需要对新基础设施的投资和现有基础设施的维护，我们知道客户水费需要增加以资助这项改进计划。在确定账单和水公司投资水平之间，不可避免地会有艰难的权衡。因此，OFWAT允许水公司征收足够的资金很重要，但我们也希望Ofwat会挑战水公司，但也愿意与反馈和有关裁决草案咨询期间提供的反馈和进一步的证据。我欢迎Ofwat参与威尔士价格