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在预测心力衰竭患者中的机器学习预测脆弱综合症中的应用
住院，骨折的发生，残疾和死亡率是脆弱的代理[35]。在另一项工作中，与EFI诊断相比，使用指标变量的不同组合预测结果[36]。他们的结果暗示，SVM的表现优于k-neartheard邻居和决策树算法。这些研究的结果是有希望的，但是最有效的SVM模型中使用的解释变量的数量为70。该模型的准确性为93.5％，有希望的Cohen Kappa指数为87％。同时，包含10和11个解释变量的模型比模型的许多解释变量中的一些更好，这表明使用各种变量组合。但是，此工作仅
胰腺癌中的孢子
Immunotherapy for Pancreatic Cancer (Principal Investigators: Peter A. Cohen, MD and Sandra J. Gendler, PhD) builds on findings that immunotherapy and chemotherapy can synergize against pancreatic cancer, also building on a newly perfected ability to activate and expand T-cells in culture which recognize cancer- associated MUC1, a novel form of vaccination performed entirely outside the body.I-II期试验，将环磷酰胺化疗与在Folfirinox之后的二线治疗中将环磷酰胺化学疗法与重新输注的T细胞接种疫苗相结合，将有助于优化针对胰腺癌的这种创新策略。
上诉案件：22-1409 文件：98-1 提交日期
1 各方就 Yearsley 原则的正确描述展开了激烈争论。具体来说，他们提出了一个问题：是否应该将其视为“豁免”或“辩护”。通过将其描述为“豁免”，GEO 试图将 Yearsley 原则与“符合担保命令原则的多种豁免形式”联系起来。Aplt.'s Br. in Opp'n to Mot. to Dismiss（“Aplt.'s Opp'n Br.”）第 2 页。另一方面，通过将该原则描述为“辩护”，原告-上诉人试图强调 Yearsley 原则提供的是“对责任的辩护，而不是诉讼豁免”。Aplees.' Mot. to Dismiss，第 8-9 页。尽管指出 Yearsley 案“仍然是从承包商与主权实体的关系中获得豁免权的开创性案例”，评论员们强调，该案“从未使用‘豁免权’一词”。Kate Sablosky Elengold & Jonathan D. Glater，《主权之盾》，73 S TAN. L. R EV. 969，989 (2021)。我们认为，在本案中，没有必要也不明智地介入关于如何标记 Yearsley 原则的争论。相反，我们将注意力集中在 Cohen v. Beneficial Industrial Loan Corp.，337 US 541 (1949) 下的狭义问题上，即对驳回承包商根据 Yearsley 案主张保护的命令的上诉是否可以完全独立于实质内容进行审查。我们的答案是否定的。因此，根据科恩案，我们对 GEO 援引 Yearsley 的保护提出的临时上诉没有管辖权。
- - 多基因风险得分与...
背景。吸烟会导致多种神经退行性疾病和神经性疾病异常，这表明吸烟与加速的脑衰老有关。然而，受吸烟影响的神经生物学机制以及它们是否受到遗传影响，仍有待研究。方法。使用来自英国生物库的结构磁共振成像数据（n = 33 293），对脑年龄预测变量进行了对非吸烟健康组的培训，并对吸烟者进行了测试以获得脑老龄间隙（BAG）。然后计算出与吸烟相关的多个常见遗传量化剂的累积效应，以获取多基因风险评分（PRS）。探索了PRS，BAG，总灰质体积（TGMV）和吸烟参数之间的关系，并注释PR中包含的其他基因，以识别受吸烟影响的潜在分子机制。结果。预测吸烟者中的脑含量非常高（r = 0.725，MAE = 4.16）。吸烟者的袋子（Cohen d = 0.074，p <0.0001）和更高的PR（Cohen d = 0.63，p <0.0001）的袋子比非烟民更高。较高的PRS与吸烟量增加有关，该吸烟量是由Bag和TGMV介导的。几种神经递质和离子通道途径富含与吸烟相关的基因，涉及成瘾，脑突触可塑性和一些神经系统疾病。结论。通过使用简化的整个大脑（袋）与PR结合使用的单一指标，这项研究突出了吸烟者的更大袋子及其与基因和吸烟行为的联系，从而深入了解了神经生物学的基础和吸烟相关敏捷的潜在特征。
比较年轻人对Prakriti/身体宪法的问卷和基于临床医生的评估：一项观察性研究
摘要背景：阿育吠陀强调了一种基于Prakriti（身体宪法）评估的个性化医学方法，该方法涉及形态学观察和生理，行为和心理属性的详细历史。在阿育吠陀研究中，CSIR（Q1）和CCRA（Q2）开发了两份常用的Prakriti问卷。这些问卷假定具有相似的预测能力，但是没有研究将它们与基于临床医生的Prakriti评估方法进行了比较，以适合临床环境。这项研究旨在将Q1，Q2及其一致水平与基于临床医生的Prakriti评估（CPA）方法进行比较。方法：这项观察性研究是从2022年7月至2023年1月进行的，涉及两名年龄在18-35岁之间的成年人。在获得书面知情同意书后，使用Q1，Q2和CPA方法评估了所有参与者的Prakriti。结果：在138名参与者中，有67％是女性。男性和女性的平均±SD年龄分别为27.80±4.43和26.58±4.56。混合的prakriti类型比参与者中的主要类型更为普遍。CPA方法基本上与Q1（Cohen's Kappa = 0.75）一致，并且中度同意Q2（Cohen's Kappa = 0.59）。Q1和Q2的正预测值范围分别为（46.2-100％）和（48-100％）。结论：Q1和Q2与CPA方法一致，Q1显示更好的一致性。需要进一步的研究，包括其他问卷来验证结果。关键字：阿育吠陀，个性化医学，prakriti，问卷调查
为什么目的驱动策略对业务有益
资料来源1波特Novelli，目的感知：隐式协会研究，2021。2 Zeno，2020 Zeno的目的力量研究，2020年。3 Deloitte Insights，在2019年第四次工业革命中获得的成功。4 NYU Stern可持续业务中心（CSB），CSB可持续市场份额指数，2020年。5 CECP，目的回报：危机前后，2020年。6公正的资本，公正的业务，更好的利润率，2019年6月。在达到最高五分位数的公司中，在达到利益相关者期望的最低25％的公司中，获得了最高五分位数的公司。7纯策略，产品可持续性的途径，2014年。8 Nate Dvorak，“任务驱动的工作场所的三种方式”，盖洛普，2017年5月。9波特Novelli，目的感知。10 Fast Company，“大多数千禧一代都会在[SIC]对环境负责的公司工作”，2019年。 对美国大公司1,000名员工的调查。 11 Ronald Cohen和George Serafeim，“如何衡量公司的真正影响”，《哈佛商业评论》，2020年9月。 在2018年有正EBITDA的1,694家公司中的百分比。 12 Deloitte，《信托化学》，2020年。10 Fast Company，“大多数千禧一代都会在[SIC]对环境负责的公司工作”，2019年。对美国大公司1,000名员工的调查。11 Ronald Cohen和George Serafeim，“如何衡量公司的真正影响”，《哈佛商业评论》，2020年9月。在2018年有正EBITDA的1,694家公司中的百分比。12 Deloitte，《信托化学》，2020年。
城市研究在线
许多学者已经检查了作为国家代理人的酷刑者是否与其他人口基本不同（Arendt，1965; Browning，1998; Clarke，2008; Clarke，2008; Gibson，1990; Haney et al。，1973; Haritos-fatouros; Haritos-fatouros，1988; 2003; 2003; Huggins et al。 1989;他们的大多数发现似乎都表明，个人个性及其背景信息本身无法区分那些会犯下酷刑或其他残酷行为的人与不会的人。确实，大多数酷刑者不是出生的，那么就必须制造他们。，有些人指出了对权威或意识形态说服力的服从，这又需要授权，非人性化和例行化（Cohen，2001; Crelinsten，2003; 2003; 2007; 2007; 2007; Kelman and Hamilton，1989; Osiel，2004; Osiel，2004）。其他人建议官僚化及其责任扩散（Bauman，1989； Lifton，1986）。其他人仍然认为，与一个以男性统治为标志的文化的暴力群体相符，在创建官方酷刑者中具有更重要的作用（Browning，1998； Huggins等，2002； Lankford，2009； Staub，1989）。有时，大多数人都同意必须教导酷刑者毫无疑问：训练变得有必要（Cohen，2001; Crelinsten，2007; Huggins等，2002; Haritos- Fatouros，1988; 2003; 2003; Lankford; Lankford，2009; Gibson; Gibson，1990''）。通常，这是一个两相的过程：首先，必须使新兵对自己的痛苦敏感；其次，必须使它们对他们对他人的痛苦的敏感程度不那么敏感。此培训通常与特定情况的临时拆卸
计算机科学学院课程目录2024年...
教职员工 院长 Raz Danny 教授 Attiya Hagit Barequet Gill Ben-Chen Miri Biham Eli Bronstein Alexander Bruckstein Alfred Bshouty Nader Censor-Hillel Keren Cohen Reuven Elad Michael Elber Gershon El-Yaniv Ran Etzion Tuvi Friedman Roy Geiger Dan Ishai Yufeld Kimmel Kimmel Kimmel E. Naor Joseph (Seffi) Petrank Erez Pinter Ron Raz Danny Rivlin Ehud Roth Ronny Schuster Assaf Shachnai Hadas Shlomi Tomer Tsafrir Dan Yahav Eran Yavneh Irad
脑图像数据结构 (BIDS) 的过去、现在和未来
Poldrack，Russell A. 1，Markiewicz，Christopher J. 1，Appelhoff，Stefan 2，Ashar，Yoni K. 3，Auer，Tibor 4,5，Baillet，Sylvain，Sylvain 6，Bansal，Bansal，Shashank 7，Shashank 7，Beltrachini，Beltrachini，Beltrachini，Leanar，Leanar，Benar，Christian G. 9，Bertazzoli，bertazzoli，bertazzoli，bertazzoli，10,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,1111 ,, ，Blair，Ross W. 1，Bortoletto，Marta 10，Boudreau，Mathieu 16，Brooks，Teon L. 1，Teon L. 1，Calhoun，Vince D. 17，Castelli，Castelli，Filippo Maria 18,19，Clement，Clement，Patricia 20,21，Cohen，Cohen，Cohen，Cohen，Alexander L.22 23,24，吉尔斯（De Hollander），吉尔斯（De Hollander），25，de la iglesia-vayá，玛丽亚26，de la vega，Alejandro 27，Delorme，Arnaud，28，Devinsky，Orrin 29，Draschkow，Draschkow，Dejan，Dejan 30，Duff，Duff，Eugene Paul 31，Dupre，Dupre，Elizabeth 1，Earlin，Erlin，Erlind 32 Illaume 34，Galassi，Anthony 32，Gallitto，Giuseppe 35,36，Ganz，Melanie 37,38，Gau，Rémi39，Gholam 39，Gholam，James 40，Ghosh，Satrajit S. 41，Giacomel，Giacomel，Giacomel，Alessio，Alessio，Alessio 42 44 , Gramfort, Alexandre 45 , Guay, Samuel 46 , Guidali, Giacomo 47 , Halchenko, Yaroslav O. 48 , Handwerker, Daniel A. 32 , Hardcastle, Nell 1 , Herholz, Peer 49 , Hermes, Dora 50 , Honey, Christopher J. 51 , Innis, Robert B. 32 , Ioanas, Horea-Ioan 48 , Jahn, Andrew 52 , Karakuzu, Agah 16 , Keator, David B. 53,54,55 , Kiar, Gregory 56 , Kincses, Balint 35,36 , Laird, Angela R. 57 , Lau, Jonathan C. 58 , Lazari, Alberto 59 , Legarreta, Jon Haitz 60 , Li, Adam 61 , Li, Xiangrui 62 ，Love，Bradley C. 63，Lu，Hanzhang 64，Marcantoni，Eleonora 65，Maumet，Camille 66，Mazzamuto，Giacomo67，Meisler 67，Meisler，Steven L. 68，Mikkelsen，Mikkelsen，Mark 69 4,75，Niso，Guiomar 76，Norgaard，Martin 32,37，Okell，Thomas W. 59，Oostenveld，Robert 77,78，Ort，Ort，Eduard 79，Park J. 80，Patrick J. 80，Pawlik，Pallik，Pallik，Mateusz，Mateusz 81，Pernet，Pernet，Pernet，Cyril R.38，Pestilli，Pestilli，Pestilli，Petilli，franco，Petr，Petr，Petr，Jan，Jan 272菲利普斯（Phillips），克里斯托夫（Christophe），83，派恩，让·巴蒂斯特（Jean-Baptiste）84，波罗尼尼（Pollonini），卢卡（Luca）85,86，拉马纳（Raamana），普拉德普·雷迪（Pradeep Reddy），里特（Ritter），佩特拉（Ritter），佩特拉（Petra）88,89,90,91,92，里佐（Rizzo） 99，Routier，Alexandre 100，Saborit-Torres，Jose Manuel 26，Salo，Taylor 101，Schirner，Michael 88,89,90,91,92，Smith，Smith，Robert E. 102,103，Spisak，Spisak，Spisak，Spisak，Tamas，Tamas 35,104，Sprenger，Sprenger，Julia，Julia 105，Swann，Swann，Swann，Swann，Nicole C. C. C. Nicole C. 106 , Szinte, Martin 105 , Takerkart, Sylvain 105 , Thirion, Bertrand 45 , Thomas, Adam G. 32 , Torabian, Sajjad 107 , Varoquaux, Gael 108 , Voytek, Bradley 109 , Welzel, Julius 110 , Wilson, Martin 111 , Yarkoni, Tal 112 , Gorgolewski, Krzysztof J. 1
SAFE-AI 研究议程（2024 年 9 月）
1. 形式保证：思考人工智能系统保证的最佳方式是什么？统计学、理论计算机科学或计量科学中是否有方法可以帮助我们开发测量方法，从而为我们提供可量化的保证水平？哪些形式置信度或概率度量是合适的，如何计算和解释它们？目前，我们可以保证人工智能系统的简单属性（Cohen 等人，2019 年），但复杂的安全属性目前仍然遥不可及。（注意：虽然形式验证目前超出了该计划的范围，但经过认证的稳健性是形式验证的一个特殊情况，它很有前景，我们希望支持其研究。）