根据OCC根据OCC细则,第VI条,第11和11A条进行调整的决心和任何调整的性质。根据OCC章程,第XII条,第3、4或4A条的规定调整期货和任何调整的性质,如适用。对于期权和期货,每个调整决定都是根据情况做出的。调整决策基于当时可用的信息,并且随着其他信息的可用信息,或者是否有实质性更改公司事件的实质性更改,以实现调整。
机器学习方法在生物识别和个人信息处理(例如法医、电子医疗、招聘和电子学习)领域的重要性日益增加。在这些领域,基于机器学习方法构建的系统的白盒(人类可读)解释可能变得至关重要。归纳逻辑编程 (ILP) 是符号 AI 的一个子领域,旨在自动学习有关数据处理的声明性理论。从解释转换中学习 (LFIT) 是一种 ILP 技术,可以学习与给定黑盒系统等同的命题逻辑理论(在特定条件下)。本研究通过检查 LFIT 在特定 AI 应用场景中的可行性,迈出了将准确的声明性解释纳入经典机器学习的通用方法的第一步:基于使用机器学习方法生成的自动工具进行公平招聘,用于对包含软生物特征信息(性别和种族)的简历进行排名。我们展示了 LFIT 对这个特定问题的表达能力,并提出了一个可应用于其他领域的方案。
视觉识别生态系统(例如 ImageNet、Pascal、COCO)在现代计算机视觉的发展中发挥了不可否认的作用。我们认为,在这些生态系统出现之前,交互式和具身视觉 AI 已经达到了与视觉识别类似的发展阶段。最近,各种合成环境已被引入以促进具身 AI 的研究。尽管取得了这些进展,但在模拟中训练的模型如何很好地推广到现实这个关键问题仍然基本上没有答案。为模拟到现实的具身 AI 创建一个可比的生态系统提出了许多挑战:(1)问题固有的交互性,(2)现实世界和模拟世界之间需要紧密结合,(3)复制可重复实验的物理条件的难度,(4)以及相关成本。在本文中,我们引入了 R OBO THOR 来使交互式和具身视觉 AI 的研究民主化。 R OBO THOR 提供模拟环境框架
柬埔寨的生态系统)以及与不同部委,学术界和私营部门的利益相关者(访谈和讲习班)进行的磋商。附录中包括利益相关者列表。根据该路线图中提出的准则,政策工具的实施还将受益于与国家和国际资助机构和发展合作伙伴的进一步咨询,包括联合国教育,科学和文化组织(UNESCO),联合国技术银行,联合国技术银行,联合国工业发展机构,日本国际发展机构,国际国际开发机构,韩国国际合作社和其他。
放射栓塞术 (RE),也称为选择性内放射治疗 (SIRT),近年来逐渐被引入到临床的细胞减灭术中。越来越多的证据表明,RE 对各种实体的肝脏肿瘤有效,其中最突出的是肝细胞癌、结直肠癌和神经内分泌肿瘤。许多其他肿瘤实体(包括乳腺癌、胆管癌和胰腺癌)的肝转移对治疗敏感,即使对其他治疗方式(如温和栓塞、区域或全身化疗)有抵抗力。SIRT 的抗肿瘤作用与放射有关,而不是栓塞,在存活肿瘤部位选择性地获得极高的局部放射剂量,对周围正常肝组织的影响很小。RE 后的形态学变化可能会给传统的重新分期解释肿瘤活力和对治疗的真实反应带来困难。因此,功能成像,即对大多数接受治疗的肿瘤进行 18 F 氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描 (计算机断层扫描) 代谢成像,被视为这方面的黄金标准,应纳入 SIRT 前后评估。为防止与强效抗肿瘤功效相关的严重毒性,细致的治疗前评估尤为重要。预测剂量的改进将有助于优化治疗和患者选择。核医学程序对于 RE 的计划、执行和监测至关重要。然而,对于这种特殊的治疗形式,必须强调患者管理的跨学科方面。随着 SIRT 从抢救指征发展到肝肿瘤疾病早期阶段的使用,以及新治疗方案和靶向疗法的出现,将 SIRT 嵌入多学科方法将变得更加重要。本文重点介绍治疗的选择、准备和执行以及治疗后监测和反应评估的程序和技术方面。Semin Nucl Med 40:105-121 © 2010 Elsevier Inc. 保留所有权利。
摘要。在这篇 Outlook 论文中,我们解释了为什么当通过使用系统生理增强功能性近红外光谱 (SPA-fNIRS) 同时测量系统生理活动(例如心肺和自主神经活动)时,可以促进对功能性近红外光谱 (fNIRS) 神经成像信号的准确生理解释。SPA-fNIRS 的基本原理有两个方面:(i) SPA-fNIRS 能够更完整地解释和理解在头部测量的 fNIRS 信号,因为它们包含源自神经血管耦合和系统生理源的成分。用 SPA-fNIRS 测量的全身生理信号可用于回归 fNIRS 信号中的生理混杂成分。因此可以最大限度地减少误解。(ii) SPA-fNIRS 能够通过将大脑与整个身体的生理状态联系起来来研究具身大脑,从而对它们复杂的相互作用产生新的见解。我们预计 SPA-fNIRS 方法在未来将变得越来越重要。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证出版。全部或部分分发或复制本作品需要完全注明原始出版物,包括其 DOI。[DOI:10.1117/1.NPh.9.3.030801]
我们提出了一种现代的体现问题答案(EQA),这是理解环境足以以自然语言回答问题的任务。代理可以通过借鉴情节记忆来实现这种理解,就像在移动机器人的情况下一样,由代理商在智能眼镜上示例或积极探索环境。我们使用OpenEQA(用于EQA的第一个开放式基准基准数据集)伴随着我们的配方。OpenEQA包含超过180个现实环境提取的1600多个高质量的人类生成的问题。除了数据集外,我们还提供了一种自动LLM驱动的评估协议,该协议与人类判断具有良好的相关性。使用此数据集和评估协议,
摘要:我们提出了 BEHAVIOR-1K,一个以人为本的机器人综合模拟基准。BEHAVIOR-1K 包括两个部分,分别由“您希望机器人为您做什么?”这一广泛调查的结果指导和推动。第一个部分是定义 1,000 种日常活动,基于 50 个场景(房屋、花园、餐厅、办公室等),其中有 5,000 多个对象,并标注了丰富的物理和语义属性。第二个部分是 O MNI G IBSON,这是一个新颖的模拟环境,它通过逼真的物理模拟和刚体、可变形体和液体的渲染来支持这些活动。我们的实验表明,BEHAVIOR-1K 中的活动是长期的并且依赖于复杂的操作技能,这两者对于最先进的机器人学习解决方案来说仍然是一个挑战。为了校准 BEHAVIOR-1K 的模拟与现实之间的差距,我们提供了一项初步研究,研究如何在模拟公寓中使用移动机械手学到的解决方案转移到现实世界中。我们希望 BEHAVIOR-1K 的人性化本质、多样性和现实性能够使其对具身化 AI 和机器人学习研究有价值。项目网站:https://behavior.stanford.edu。
案例描述:一名53岁的妇女被困惑6小时。入院后,她被狼疮性脑病,血液系统损伤,心肌病和肾炎诊断出患有SLE的诊断。用高剂量甲基促甲硅酮,免疫球蛋白休克疗法和他克莫司(每天两次)的初始治疗改善了她的症状和实验室指标。然而,在肺部感染和2019年新型冠状病毒感染后,患者的病情进一步恶化。她经历了混乱和延迟的回应。血红蛋白水平和血小板计数降低,乳酸脱氢酶和肌酐水平升高,外围血块细胞的百分比约为6.5%。腹部超声检查显示大量腹水,弥漫性肝病,脾肿大和脾脏静脉曲张。增强的计算机断层扫描显示沿门静脉,肝内淋巴扩张,食管和胃静脉曲张,脾静脉静脉分流和脾肿大。患者对肝炎病毒,自身免疫性肝病抗体,谷蛋白蛋白蛋白和肿瘤标志物的阴性为阴性。因此,考虑了TMA和NCPH复杂的SLE。她接受了3天的高剂量甲基丙酮(500毫克)治疗5天,免疫球蛋白(0.4 g/kg/kg/day),然后用利妥昔单抗(500 mg)进行抑制免疫疗法,以与血浆交换(7次),低分子 - 抗差异(5000次),低分子 - 抗耐受性Heparin(5,000 dytioge utioge uso and dytioge uso and dyighter and dyte and dyto and dyto and dyto and dyto and dyto and dyto and dydy 12 h)and dydight and dy dyto and dy dy dy dy 12 h。患者的症状和实验室指标得到了改善。
期权调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 VI 条第 11 和 11A 节做出。期货调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 XII 条第 3、4 或 4A 节(视情况而定)做出。对于期权和期货,每个调整决定都是根据具体情况做出的。调整决定基于当时可用的信息,并且可能会随着更多信息的出现或导致调整的公司事件条款发生重大变化而发生变化。