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嵌套的case-con
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癌症临床试验中的嵌套和相邻亚组
摘要在包括嵌套亚组（嵌套亚组）中报道的临床试验的设计中，在寻求新的批准适应症的新型代理中很常见。这种结构代表了有动力寻求广泛生物标志物批准的药品公司之间的紧张关系，其最大感兴趣的患者是确定最有可能从药物中受益的亚组。编程的死亡配体1（PD-L1）和检查点抑制剂是一个重要的例子，早期试验报告了PD-L1较高的同类群体检查点抑制剂的效率。随后的分析逐步报告了更广泛的患者队列中的结果，其中包括高PD-L1表达的嵌套亚组，从而驱动整个队列中的积极结果。比较具有已知异质结果的患者组之间的综合结果，可以阻止对所有可用数据的有效分析。探索针对不同水平的PD-L1表达的个体患者的最佳治疗方法，无论是检查点抑制剂，仅结合化学疗法或化学疗法的检查点抑制剂，都需要一种颗粒状的试验设计和报告方法。在辅助治疗的环境以及在单个基因突变中表现出效率的靶向疗法中，越来越多地看到了具有不同生物标志物发现的患者的这种分组。在这里，我们讨论了肿瘤学中嵌套和相邻亚组之间的差异。ª2021Elsevier Ltd.保留所有权利。
量子测量作为边缘化和嵌套量子系统
摘要 — 在之前的工作中，我们已经展示了量子力学的基本概念和术语如何与复值量子质量函数的因式分解和边际相关，它们是联合概率质量函数的推广。在本文中，我们利用量子质量函数，讨论了从幺正相互作用和边缘化的角度实现测量。由此可见，经典测量结果严格属于局部模型，即更详细模型的边际。由边缘化产生的经典变量在非边缘化模型中不存在，不同的边缘化可能会产生不兼容的经典变量。这些观察结果由 Frauchiger-Renner 悖论说明，该悖论从量子质量函数的角度进行分析（和解决）。自始至终，本文使用因子图来表示在不同时间点具有多个测量值的量子系统/模型。
任何时间图像生成的嵌套扩散过程
扩散模型是生成时期的当前最新模型，它通过将生成过程分解为许多细粒度的排除步骤，从而综合了高质量的图像。尽管其性能良好，但扩散模型在计算上还是需要许多Neu-ral功能评估（NFES）。在这项工作中，我们提出了一种基于扩散的方法，该方法在完成前在任意时间停止时可以生成可行的图像。使用现有的预处理扩散模型，我们表明可以将生成方案重新组成为两个嵌套扩散过程，从而可以快速迭代的迭代细化。在实验和基于稳定的基于扩散的文本对图像生成的实验中，我们在定性和定量上都表明，我们的方法的相互作用质量大大超过了原始扩散模型的质量，而最后一代结果仍然可比。我们说明了嵌套扩散在多种设置中的适用性，包括用于求解逆概率，以及在整个采样过程中允许用户干预，用于快速基于文本的内容创建。1
嵌套自我组织和共享马尔可夫毛毯...
免疫系统是人类有机功能的核心组成部分。本文解决了生物系统的自组织，并嵌套在怀孕中的其他生物系统中。妊娠构成了人类实施的基本状态，也是我们物种进化和保护的关键步骤。并非所有人类都可以怀孕，但我们在另一个人的身体内的最初出现和生长状态是普遍的。因此，怀孕的状态并不关心某些人，而是所有人。的确，妊娠中的分层关系反映了胚胎中更早的自动植物过程，通过该过程，单个胚泡中的个体数量由细胞 - 相互作用动态地确定。怀孕期间两个自组织系统之间的关系和相互作用可能在理解
纯大型嵌套尿路上皮癌变体 (LNUC ...
1 德国埃尔朗根大学医院病理学研究所，埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学，埃尔朗根 91054； veronika.weyerer@uk-erlangen.de（大众）; markus.eckstein@uk-erlangen.de （中东）; robert.stoehr@uk-erlangen.de（RS）; Arndt.Hartmann@uk-erlangen.de （AH）2 Hôpital Tenon，HUEP，索邦大学，75020 巴黎，法国； eva.comperat@aphp.fr 3 波鸿鲁尔大学病理学研究所，德国波鸿 44789； hendrik.juette@ruhr-uni-bochum.de 4 亚琛工业大学病理学研究所，德国亚琛 52074； ngaisa@ukaachen.de 5 法国凡尔赛圣康坦伊夫林大学、巴黎萨克雷大学福煦医院病理学系，92150 叙雷讷； Yves.Allory@curie.fr 6 居里研究所，75248 巴黎，法国 7 埃尔朗根大学医院泌尿外科和小儿泌尿外科，埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学，德国埃尔朗根 91054； Bernd.Wullich@uk-erlangen.de 8 索邦大学，GRC n5，ONCOTYPE-URO，AP-HP，泌尿科，Hôpital Pitié-Salpêtrière，75013 巴黎，法国； mroupret@gmail.com * 通讯地址：simone.bertz@uk-erlangen.de
嵌套治疗学通过任命新主席和
，马萨诸塞州剑桥市，2024年2月27日 - 嵌套治疗公司，这是一家生物技术公司，开创了一个下一代精密医学平台，以解决难以忍受的癌症，今天宣布将三名成员任命为其董事会：约翰·A·奥尔沃（John A. Anna Berkenblit，医学博士，血液学家/肿瘤学家，最近是Immunogen的首席医疗官；汤姆·弗洛希里奇（Tom Frohlich）是最近的奇努克治疗学院首席运营官。“我们的董事会的扩张是我们过去三年中取得的有意义进步的典范，我们的近期进化是发展到一家临床阶段的公司，发展了下一代的下一代变革精确的肿瘤学疗法，” Assed首席执行官Darrin Miles说。“安娜，约翰和汤姆各自带来了跨越生物制药的多样化技能，运营和商业专业知识以及深厚的肿瘤学药物开发经验。，我们期待与他们合作，因为我们继续建立我们的管道并将我们的第一个计划推进今年的诊所。” Orwin先生说：“ Nested的高价值，高新颖的计划和目标的渠道确实令人印象深刻，在如此短的时间内建立的团队和文化也是如此。”他以前曾是Relypsa的首席执行官，直到Affymax首席执行官Galenica以及Array Biopharma和Seagen的董事会收购。Orwin先生拥有纽约大学的工商管理硕士学位，并拥有新泽西州立大学罗格斯大学的学士学位。 她获得了医学博士学位Orwin先生拥有纽约大学的工商管理硕士学位，并拥有新泽西州立大学罗格斯大学的学士学位。她获得了医学博士学位“我很高兴担任公司董事会主席的新职位，并期待与团队合作，因为他们将其开创性的药物推广到诊所。” Orwin先生目前是临床阶段生物技术公司Atreca的总裁兼首席执行官，并且是Travere Therapeutics，Cargo Therapeutics（董事会主席）和Anaptysbio（董事会主席）的董事会成员。在建立成功的业务并将一系列大片产品商业化时，Orwin先生在Genentech，Johnson＆Johnson，Alza Pharmaceuticals，Sangstat Medical Corporation，Rhone-Poulenc Rorer和Schering-Plow Corporation担任营销，销售和运营领域。Berkenblit博士在生命科学行业的新型抗癌疗法的临床发展方面拥有20多年的经验。最近，她曾在Immunogen担任首席医疗官，并领导了公司的小说全资产品候选人的发展。在接受免疫原之前，Berkenblit博士曾是H3 Biomedicine临床开发高级副总裁，也是AVEO肿瘤学临床研究主管副总裁。Berkenblit博士还担任惠斯/辉瑞公司越来越多的职责，成为辉瑞肿瘤学业务部门的副总裁，Neratinib Asset Team的负责人。来自哈佛医学院和M.M.Sc. 在哈佛/麻省理工学院健康科学与技术的临床研究者培训计划中。 Berkenblit博士完成了她在Brigham和妇女医院的实习和居留权，并获得了血液学/肿瘤学奖学金来自哈佛医学院和M.M.Sc.在哈佛/麻省理工学院健康科学与技术的临床研究者培训计划中。Berkenblit博士完成了她在Brigham和妇女医院的实习和居留权，并获得了血液学/肿瘤学奖学金
采用嵌套互补开口环谐振器实现高品质因数
摘要 ─ 提出了一种基于平面结构的嵌套互补开口环谐振器 (CSRR)。这项工作的主要目的是获得更高的品质因数 (Q 因子)，同时将复介电常数的误差检测降至最低。传感器在 3.37GHz 谐振频率下工作，并通过 ANSYS HFSS 软件进行仿真。随后，在传感器上放置了多个被测材料 (MUT)，制造并测试了设计的传感器。结果实现了 464 的高空载 Q 因子。理论、模拟和测量的误差检测参数结果具有很好的一致性，低于 13.2% 的实部介电常数和 2.3% 的损耗角正切。所提出的传感器在食品工业、生物传感和制药工业应用中非常有用。
GLMNETR：放松的套索和其他机器学习模型的嵌套交叉验证
说明交叉验证的放松套索，人工神经网络（ANN），渐变机（'xgboost'），随机森林（'Randomforestsrc'），倾斜随机（'aorsf'），递归分区（'rpart'）或步骤WISE WISE RECLISTION模型。交叉阀排出样品（导致嵌套交叉验证），或使用Bootstrap排除外部样品来评估和比较这些模型之间的性能与表格或图形均值预示的结果。校准图也可以是基于（外部嵌套）交叉验证的（外部嵌套）或引导程序（从包中）样本的。对于某些数据集，例如，当设计矩阵不完全排名时，“ glm-net”可能会在拟合轻松的Lasso模型时具有很长的运行时间，这是从我们的经验中，当我们的经验与许多预测变量和许多患者一起将COX模型拟合到数据时，这使得很难从Glmnet（）或Cv.glmnet（）中获得解决方案。调用glmnet（）和cv.glmnet（）时，我们可以通过“路径= true”选项来纠正这一点。在glmnetr包中，路径= true的方法默认情况下是按照。When fitting not a relaxed lasso model but an elastic-net model, then the R- packages 'nestedcv' < https: //cran.r-project.org/package=nestedcv >, 'glmnetSE' < https://cran.r-project.org/ package=glmnetSE > or others may provide greater functionality when performing a nested CV.
考虑多尺度不确定性的电力系统容量扩张嵌套交叉分解算法
现代电力系统见证了可再生能源、储能、电动汽车和各种需求响应资源的迅速普及。因此，电力基础设施规划面临着更多挑战，因为各种新资源带来了多变性和不确定性。本研究旨在开发一个多阶段多尺度随机混合整数规划 (MM-SMIP) 模型，以捕捉电力系统容量扩张问题的粗时间尺度不确定性，例如投资成本和长期需求随机性，以及细时间尺度不确定性，例如每小时可再生能源产出和电力需求不确定性。要应用于实际电力系统，所得到的模型将导致极大规模的混合整数规划问题，不仅遭受众所周知的维数灾难，而且每个阶段的大量整数变量也会带来计算困难。针对MM-SMIP模型的此类挑战，我们提出了一种嵌套交叉分解算法，该算法由两层分解组成，即Dantzig-Wolfe分解和L形分解。该算法在我们的数值研究中表现出良好的计算性能，并且特别适合并行计算，这也将通过计算结果得到证明。