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教育 关于基于梯度的脑功能理论中的度量选择
这是一篇 PLOS 计算生物学教育论文。大脑以最小化某些成本的方式运作的想法在理论神经科学中普遍存在。由于成本函数本身并不能预测大脑如何找到最小值，因此需要对优化方法做出额外假设来预测生理量的动态。在这种情况下，最速下降（也称为梯度下降）通常被认为是大脑可能实现的优化算法原理。在实践中，研究人员通常将偏导数的向量视为梯度。然而，梯度的定义和最速方向的概念取决于度量的选择。由于度量的选择涉及大量自由度，因此基于梯度下降的模型的预测能力必须受到质疑，除非对度量的选择有严格的限制。在这里，我们对梯度下降的数学进行了教学回顾，并通过文献中的例子说明了使用梯度下降作为大脑功能原理的常见缺陷，并提出了限制度量的方法。
选择的选择：对非小细胞肺癌的变性淋巴瘤激酶抑制剂的不同免疫抑制潜力
简介：在克里唑替尼和alectinib中，已批准了几种肿瘤淋巴瘤激酶（ALK） - 抑制剂（ALKI）（ALKI）用于治疗ALK转移的晚期或转移性非小细胞肺癌（NSCLC）。这迫使医生根据肿瘤的遗传学作用选择最合适的化合物，但也要在毒性和潜在的辅助处理方面选择。可能将靶向疗法与免疫疗法结合或之后，这强调了获得有关这些抑制剂潜在免疫调节作用的详细知识的重要性。我们在这里的目的是1。）确定ALKI是否对人类树突细胞（DC）表现出免疫抑制作用，作为抗原特异性免疫的重要介体和2。）剖析这种免疫抑制在ALKI之间是否有所不同。
了解运输选择对前往Amersa年会的气候影响。Docx
运输对我们单独生产的温室气体（GHG）的量比其他任何东西都多。对运输做出不同的选择是我们减少碳足迹的最重要方法之一。1大大减少旅行年度会议的气候影响的一种方法是使用一种气候影响较低的旅行形式。可能很难对各种活动产生的碳排放量进行确切的估计，除了选择主要运输之外，这会因其他因素而异（例如，您是否需要从目的地朝相反的方向开车才能到达机场或火车站？路线是直接的，还是您的飞机或火车穿过为您的行程增加数英里的轮毂吗？）。某些气候影响计算为碳排放，而其他计算则试图考虑其他气候影响（例如，其他气体的排放，空中旅行中的冷凝道径对气候的不利影响）。
农药的风险正在降低吗？农药指标选择在经验分析中的相关性
1农业经济学和政策小组，苏黎世Eth，Sonneggstrasse 33，8092 Zurich，Ch。2全球粮食安全研究所，贝尔法斯特皇后大学生物科学学院，英国贝尔法斯特3号自然资源科学研究所。Zhaw Zourich应用科学大学，瓦登斯威尔ch 4慕尼黑技术大学，Alte Akademie 12，85354德国弗莱明，德国 *通讯作者：
对人类机器信息系统中合理选择问题的神经界面技术的比较分析
摘要。现代神经界面的市场尽管不幸的是，尽管它的积极发展，但可以为用户提供许多现有的原型，这些原型具有相对较低的人类操作员控制效果的准确性和识别可靠性。此外，市场上的任何神经界面都必须分别针对每个操作员量身定制，这使得很难使其准确性，精度和可靠性客观化。解决上述问题的第一步是对本文介绍的现有神经接口技术市场的不同价格段进行比较分析。市场研究表明，尽管脑电图的缺点，但它是在神经界面系统中记录生物学信号的最易接收的非侵入性方法之一。为了促进未来的研究，已经考虑并分析了神经界面中已知模型和信号分析方法的主要优势和缺点。尤其是在信号预处理，诸如共同平均参考，独立组件分析，常见空间模式，表面拉普拉斯，常见的空间空间模式和自适应滤波等方法的信号预处理，优势和缺点的情况下。在评估信号的信息特征，模型和方法的分析基于自动锻炼的自适应参数，双线性自动化，多维自动进程，快速傅立叶变换，小波转换，波包分解的模型。此外，对人类神经界面操作员的控制效应的最常见鉴定方法（识别）的比较分析，即，判别分析的方法，参考矢量的方法，非线性贝叶斯分类器，邻居的分类器，人造神经网络的分类器。神经界面技术的研究为研究人员提供了更多的基础，以选择神经接口系统的数学，软件和硬件，并为新版本的开发提供了提高的准确性，可靠性和可靠性。
开发多种系统的新选择
使用Prometheus的MMF分析代理包括系统规范任务MTV识别功能，以及来自原始体系结构设计阶段，MTV组功能和MTV分析组的两个任务。由于对系统功能的识别涉及对目标规范的分析，并且还考虑了从用例场景中考虑信息，因此将此任务放置在分析学科而不是要求中。功能还用于定义将要开发的代理类型。这是在MTV组功能任务中完成的，其结果是描述各种可能设计的图表。表示，在MTV分析分组中评估了设计，从而列出了代理类型的列表，每种设计都封装了一组功能。
评估机器学习算法以预测医学专业选择
摘要。公平分配专业的医生是一个重大的公共卫生挑战。以前的研究主要依靠经典的统计模型来估计影响医学生职业选择的因素，但本研究探讨了机器学习技术在研究早期预测决策的使用。我们使用来自瑞士和法国医学院的399名医学院的399名医学生的数据评估了各种监督模型，包括支持向量机，人工神经网络，极端梯度提升（XGBOOST）和CATBOOST。集合方法的表现优于更简单的模型，而Catboost的宏观AUROC为76％。事后解释性方法揭示了影响预测的关键因素，例如成为外科医生的动机和外向性的心理特征。这些发现表明，机器学习可用于预测医疗职业道路并为更好的劳动力计划提供信息。
省略知识：5个选择串行反应时间任务中遗漏的重要性
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
