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大脑信息分离（BISS）用于增强目标扬声器的多音方言语音感知
苏格兰大学苏黎世大学和苏黎世大学，瑞士神经信息学研究所B卫生技术部，丹麦·托克尼斯克大学DTU，丹麦C丹麦林格比，丹麦C丹麦C型磁力共鸣研究中心，哥本哈根大学医院HVIDOVRE，HIVIDOVRE，DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARS DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARKERIERIRE; 8248，法国巴黎，德国认知，典范，纽约州纽约州哥伦比亚大学哥伦比亚大学哥伦比亚大学电气工程系PSL研究大学，美国哥伦比亚大学，美国哥伦比亚大学哥伦比亚省哥伦比亚省哥伦比亚省哥伦比亚省大脑行为研究所，纽约州哥伦比亚大学，美国纽约州哥伦比亚大学，美国纽约市，美国纽约市，纽约州，美国纽约市，纽约州，纽约州，美国纽约市，纽约州，纽约州。纽约州纽约州曼海斯特市Feinstein医学研究所
在AML中进行调节和移植后维护方面的创新：关于移植 - 抗血清的基因组知情启示
急性髓样白血病（AML）是癌症基因组学的原型，因为它是第一个发表的癌症基因组。大规模的下一代/大规模平行的测序工作已经确定了复发的改变，这些变化为预后提供了信息，并指导了靶向疗法的发展。尽管前线发生了变化和复发标准的护理标准，这是由于针对FLT3，IDH1/2和凋亡途径的小分子的成功，同种异体干细胞移植（AllOHSCT）以及由此产生的嫁接 - 与Leukemia（GVL）效应是大多数患者的唯一治愈途径。调节方案，预防疗法，抗感染剂和支持性护理的进展使这种方式可行，即使在患有高龄或医疗合并症的患者中，也可以减少与移植相关的死亡率。因此，复发已经成为移植失败的最常见原因。可能在AllOHSCT之后发生复发，因为残留疾病克隆在移植后持续存在，并从GVL中产生免疫逃脱，或者此类克隆可能会在AllOHSCT后早期迅速迅速增殖，并且超过了供体免疫重建，从而导致复发在任何GVL效应之前。为了解决这个问题，基因组知情的疗法越来越多地纳入移植前的调节中，或者作为移植后维持或预先置换治疗，以设置混合/下降的供体嵌合或可持续的可检测到的可测量可测量的残基疾病（MRD）。There is an urgent need to better understand how these emerging therapies modulate the two sides of the GVHD vs. GVL coin: 1) how molecularly or immunologically targeted therapies affect engraftment, GVHD potential, and function of the donor graft and 2) how these therapies affect the immunogenicity and sensitivity of leukemic clones to the GVL effect.通过最大化分子靶向药物，免疫调节剂，常规化学疗法和GVL效应的协同作用，人们希望改善这种经常蒸发疾病的患者的结局。
具有社交媒体数据的道德研究：大规模定量研究中的知情同意
社交媒体已成为研究数据的常见来源，提供了大量，高度多样性和易于访问的访问。尽管如此，除了基本法律要求之外，采矿社交媒体数据的伦理非常复杂。在本文中，我们简要回顾了最先进的建议，并通过虚拟启用项目的示例提出了一种特定而实用的方法，该项目将计算方法用于定量研究。在设计该项目的背景下，我们详细分析了同意和隐私的查询，特别讨论了知情同意的局限性。通过信息伦理的角度，我们主张对与使用社交媒体用户数据相关的道德问题有整体理解，而不是标准化的“盒装”方法，这些方法倾向于偏爱。我们得出的结论是，并非总是需要明确的同意，特别是如果研究的结果是汇总形式的，即以某种方式未在其原始上下文之外发布单个数据。
使用先进的机器学习
使用高级机器学习（ML）的物理信息建模（PIM）代表混凝土技术领域的范式转变，提供了科学严谨和计算效率的有效融合。通过利用基于物理原理和数据驱动算法之间的协同作用，PIM-ML不仅简化了设计过程，还可以增强混凝土结构的可靠性和可持续性。随着研究继续完善这些模型并验证其性能，他们的采用有望彻底改变整个全球建筑项目中混凝土材料的设计，测试和利用。在这项研究工作中，一项广泛的文献综述，生成了一个全球代表性数据库，用于沉迷于可回收骨料混凝土的裂纹拉伸强度（FSP）。测量并列出了研究的混凝土组件，例如C，W，NCAG，PL，RCAG_D，RCAG_P，RCAG_WA，VF和F_TYPE。将收集的257个记录分为200个记录（80％）的培训集和57个记录（20％）的验证集（20％），以与数据库的更可靠分区相符。使用“ WEKA数据挖掘” 3.8.6版创建的五种高级机器学习技术用于预测FSP，并且还使用了Hoffman＆Gardinger方法和性能指标分别评估变量和ML模型的灵敏度和性能。结果表明，KSTAR模型证明了模型之间的性能和可靠性水平最高，以0.96的r 2为0.96，精度为94％。其RMSE和MAE在0.15 MPa时均较低，表明预测和实际值之间的偏差很小。其他指标，例如WI（0.99），NSE（0.96）和KGE（0.96），进一步证实了该模型的效率和一致性，使其成为实用应用的最可靠工具。的灵敏度分析还表明，水含量（W）在40％处发挥了最大的影响，这表明混合物中的水量是实现最佳拉伸强度的关键因素。这强调了需要仔细的水管理以平衡可持续混凝土生产中的可行性和力量。粗大的天然聚集物（NCAG）具有38％的实质影响，表明其在维持混凝土混合物的结构完整性中的重要作用。
神经元可塑性的生物学知识的多基因评分适度了青少年认知能力和皮质厚度之间的关联
Sorbonne Universit'E，E，Piti的儿童和青少年精神病学系，E-SALP ˆ etri etri'eere医院，法国巴黎，法国的Institut National de la Sant'E Et De la Recherche M´Edicale，Inserm u a10大学e Paris-Saclay，Ecole Normale Sup´ iRieure Paris-Saclay，CNRS，Center Borelli，Gif-Sur-Yvette； EPS BARTH的精神病学系，法国儿童和青少年精神病学和心理治疗系的Eps Barth´El´emy Durand，大学医学中心，von-Siebold-STR。5, 37075 G ¨ ottingen, Germany u Department of Psychiatry and Neuroimaging Center, Technische Universit ¨ at Dresden, Dresden, Germany v Centre for Population Neuroscience and Stratified Medicine (PONS), Department of Psychiatry and Neuroscience, Charit ´ e Universit ¨ atsmedizin Berlin, Germany w School of Psychology and Global Brain Health Institute, Trinity College爱尔兰X都柏林X人口神经科学与精确医学中心（PONS），脑启发智能科学与技术研究所（ISTBI）（ISTBI），Fudan University，Fudan University，上海，Y，生理学和营养科学系多伦多多伦多的位于加拿大M5S3G3
1。帮助消费者做出明智的决定
1。帮助消费者做出明智的决定，我们每个季度继续发布我们的汽车保险费跟踪器，涵盖了每年出售的近2800万辆综合汽车保险单的平均价格。我们的跟踪器是唯一一个衡量人们为保险单而不是报价的保险单。请参阅我们的新闻稿以获取有关汽车保险费的最新数据。去年，我们在网站上更新了一系列资源，以帮助提高消费者对汽车保险市场的了解。这包括有关保险定价的常见问题解答，并提供有关如何帮助消费者找到合适政策的提示，以及一篇文章，解释了各种成本压力如何影响汽车保险费。之后，我们的许多成员通过在续签信件中添加其他信息并为前线员工提供培训，以更好地沟通为什么在续签其封面时可能会对客户进行优质变化，从而更新消费者通信的过程。随着平均汽车保险费的增加，我们感谢越来越多的人考虑分期付款。尽管保费金融仍然是一个重要的选择，但我们承认，提供此服务相关的成本可能会影响需要仔细管理其预算的人。ABI成员致力于我们的保费财务原则，该原则围绕五个要素：透明度，负担能力，公允价值，相称性和问责制。自2024年10月推出有关保费金融市场的市场研究以来，我们也与FCA紧密合作。因此，相对于保险公司提供的作为付款方式而产生的成本，应将此类费用完全清楚并合理。我们希望确保听到消费者的声音，以及在我们关于汽车保险负担能力和更广泛的财务包容性的整个工作中，我们咨询了广泛的消费者代表。我们已经与消费者利益集团建立了重要的合作伙伴关系，他们坐在我们的消费者咨询小组上，以确保保险可以适应不断变化的客户需求。在整个保险行业中，其他组织也取得了进步，以帮助消费者做出明智的决定。2024年9月，Tascham Research是一家由英国汽车保险公司资助的独立，非营利性汽车风险情报公司 - 引入了车辆风险评级（VRR）。VRR系统建立在五个相互联系的风险评估（绩效，可减少性，可修复性，安全性和安全性）上，以提供可能影响保险成本的车辆属性之间的更精确差异化。随着系统的发展，我们希望它可以为消费者提供有关车辆相对风险的更透明信息，同时也激励汽车制造商优先考虑设计和技术，以增强安全性，安全性和经济高效的维修。
Piratenets：具有残留自适应网络的物理信息深度学习
虽然物理知识的神经网络（PINN）已成为一个流行的深度学习框架，用于解决由部分差分方程（PDES）控制的前进和反问题（PDES），但众所周知，当采用更大和更深层的神经网络架构时，他们的性能会降低。我们的研究表明，这种反直觉行为的根源在于使用具有不适合初始化方案的多层感知器（MLP）架构，从而导致网络衍生物的培训较差，最终导致PDE残留损失的不稳定最小化。为了解决这个问题，我们引入了物理信息的残留自适应网络（Piratenets），这是一种新型的体系结构，旨在促进对深色Pinn模型的稳定且有效的培训。Piratenets利用了一种新型的自适应残差连接，该连接允许将网络初始化为在训练过程中逐渐加深的浅网络。我们还表明，提出的初始化方案使我们能够在网络体系结构中对与给定PDE系统相对应的适当的归纳偏差进行编码。我们提供了全面的经验证据，表明piratenets更容易优化，并且可以从深度大大提高，最终在各种基准中获得最新的结果。此手稿随附的所有代码和数据将在https://github.com/predictivectiveIntelligencelab/jaxpi/jaxpi/tree/pirate上公开提供。
物理知识的机器学习作为内核方法
物理知识的机器学习结合了基于数据的方法的表现力和物理模型的解释性。在这种情况下，我们考虑了一个通用回归问题，其中经验风险是通过量化物理不一致的部分微分方程正规化的。我们证明，对于线性差异先验，该问题可以作为内核回归任务提出。利用内核理论，我们得出了正规风险的最小化器ˆ f n的收敛速率，并表明ˆ f n至少以sobolev minimax速率收敛。但是，根据物理错误，可以实现更快的速率。以一维示例说明了这一原则，支持以物理信息为正规化经验风险的说法对估计器的统计性能有益。关键字：物理知识的机器学习，内核方法，收敛速率，物理正则化
用于混合 EEG-fMRI 神经反馈预测的稀疏 EEG 信息 fMRI 模型
通过功能性磁共振成像 (fMRI) 或脑电图 (EEG) 这两种互补方式测量大脑活动，是神经反馈 (NF) 机制背景下大脑康复方案的基本解决方案。虽然 NF-EEG（根据 EEG 信号计算出的实时神经反馈分数）已经被探索了很长时间，但 NF-fMRI（根据 fMRI 信号计算出的实时神经反馈分数）出现得更晚，并且提供了更可靠的结果和更具体的大脑训练。同时使用 fMRI 和 EEG 进行双模态神经反馈疗程（NF-EEG-fMRI，根据 fMRI 和 EEG 计算出的实时神经反馈分数）对于制定大脑康复方案非常有前景。然而，fMRI 对患者来说很麻烦，也更累。本文的原创贡献涉及仅从 EEG 记录预测双模态 NF 分数，使用训练阶段，其中 EEG 信号以及 NF-EEG 和 NF-fMRI 分数都可用。我们提出了一个稀疏回归模型，该模型能够利用 EEG 仅预测运动想象任务中的 NF-fMRI 或 NF-EEG-fMRI。我们比较了从所提模型得出的不同 NF 预测因子。我们发现，与经典 NF-EEG 分数相比，从 EEG 信号预测 NF-fMRI 分数可以为 NF-EEG 分数添加信息，并显著提高与双模 NF 会话的相关性。
**在开始使用 tecovirimat 之前获得知情同意**
1.0 介绍和背景 感染人类的痘病毒科正痘病毒 (OPXV) 包括天花病毒、痘苗病毒（天花疫苗 ACAM2000 和天花/猴痘疫苗 Jynneos 中的病毒）、猴痘病毒 (MPXV)、牛痘病毒、阿赫梅塔病毒和北方痘病毒（以前称为阿拉斯加痘病毒）。天花的病因天花病毒是唯一一种专门影响人类的病毒，而其他病毒则是人畜共患感染，也可以在人与人之间传播。痘病毒感染可能局限于皮肤或播散。感染的最初部位可能是皮肤、粘膜表面或呼吸道。正痘病毒，例如猴痘（以前称为猴痘），也可引起严重的临床疾病，包括但不限于脑炎、严重炎症反应综合征、呼吸衰竭、头部疼痛和颈部淋巴结肿大（伴或不伴有呼吸道和/或吞咽障碍）、皮疹期大面积皮肤破损和/或其他脓毒症综合征。