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BRE-092-NEO-ADJUVANT-PEMBROLIZUMAB-IN-COMPINATION与...
•病毒学筛查：所有引用全身性抗癌治疗的新患者均应针对乙型肝炎和C进行筛查，并在治疗开始前进行了审查。先前未测试的患者也应筛查丙型肝炎和C。在个人风险评估和临床医生酌情下，将进行进一步的病毒学筛查。•考虑使用实际BSA。•周期1-4•应在周期1之前检查ECG，并在基线时进行回声/MUGA，如果临床指示。•在每个周期的第1天之前，监视FBC，U＆ES，LFTS，LDH，Ca ++和葡萄糖。在第8和15天监视FBC，U＆E和LFT。•使用C+G的EDTA或估计的CRCL应在周期1之前测量GFR。CRCL必须为>/= Carboplatin的30ml/min。重复EDTA如果在卡铂治疗期间CRCL下降了25％。•如果NEUTS <1或PLT <100，请考虑将D1延迟1周或省略第8或15天。考虑降低随后的周期的剂量。如果中性>/= 1且PLT>/= 100继续治疗。•必须在基线时评估甲状腺功能，然后每6周或临床表明。
通过 GAN 反演从功能性磁共振成像重建面部图像并提高属性一致性
摘要 — 神经科学研究表明，大脑对视觉内容进行编码并将信息嵌入神经活动中。最近，深度学习技术通过使用生成对抗网络 (GAN) 将大脑活动映射到图像刺激，促进了解决视觉重建问题的尝试。然而，这些研究都没有考虑图像空间中潜在代码的语义含义。忽略语义信息可能会限制性能。在本研究中，我们提出了一个新框架，用于从功能性磁共振成像 (fMRI) 数据重建面部图像。在该框架下，首先应用 GAN 逆向来训练图像编码器以提取图像空间中的潜在代码，然后使用线性变换将其桥接到 fMRI 数据。使用属性分类器从 fMRI 数据中识别出属性后，决定操纵属性的方向，然后属性操纵器调整潜在代码以提高所见图像和重建图像之间的一致性。我们的实验结果表明，所提出的框架实现了两个目标：（1）从 fMRI 数据重建清晰的面部图像；（2）保持语义特征的一致性。索引术语 —fMRI、面部图像重建、GAN 反转、属性操纵
定义和理解“主权经济区”：
在本身本身中发现研究主权经济区的一个挑战。为此概念构建精确且适用的定义充满了困难。要克服这个初步的障碍，我们必须以一种将其含义从其他概念中删除的方式建立术语。除此之外，还需要一组识别标准，需要充分详细且普遍适用。主权经济区可以定义为存在于其自主或准自治的经济司法管辖区中的区域。更重要的是，这些领土具有与具有共同身份的居民的主权形式。该定义的优势在于，它涵盖了相关的国家和非竞争（例如中国的特殊行政区域），同时省略了制造和帕罗迪奇的例子，这些例子通常会以微亲的确定。该定义具有一个潜在的争议术语：“准自治”。有许多领土的自主权受到争论，甚至明显破坏。此外，有人认为，没有一个国家具有经典定义的真实自主权（Evans，P，1971）。避免排除我们希望将其称为主权经济区但不满足某些定义标准的领土，Quasi-Autonantos一词包括其纯粹自主权有争议的国家，但仍表现出某种形式的自治和对经济事务的控制。
将虚假数据转化为虚假新闻：人工智能训练成为虚假信息的特洛伊木马
† 我们与 ChatGPT（2023 年 3 月 23 日版本）合作撰写了这篇文章。我们这样做的部分原因是为了研究学者和人工智能如何合作创作学术论文。虽然该系统对文本做出了重大贡献，但我们根据主要科学出版商 Springer Nature 的建议将其从作者名单中删除。请参阅 ChatGPT 等工具威胁透明科学；以下是我们使用它们的基本规则，613 N ATURE 612（2023 年），https://www.nature.com/articles/d41586-023-00191-1 [https://perma.cc/5VHC-ST6N]（“没有 LLM 工具会被接受为研究论文的署名作者。这是因为任何作者归属都伴随着对工作的责任，而人工智能工具不能承担这样的责任。”）。撰写这篇文章在一定程度上是对一种新形式学术创作的实验。因此，我们上述描述的过程可能无意中遗漏了同事发表的一些作品。我们恳请他们原谅我们实验性写作方法造成的任何遗漏。尽管如此，我们还是尝试在实验范围内尽可能地纳入相关参考资料。实现此目标的一种策略是将我们文章的早期草稿发布在 SSRN 上供任何人审阅。
风险与监管不断增加 - CPM21
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用于飞行空间任务的质谱仪在分析生物特征和其他复杂分子方面的进展
摘要：航天器飞掠可以让我们了解行星物体气体包层的化学成分。在飞掠过程中，相对相遇速度通常为几公里/秒到几十公里/秒。当速度超过 5 公里/秒时，现代质谱仪在分析快速相遇的气体时会受到超高速撞击引起的碎裂过程的影响，导致在分析复杂分子时得到不明确的结果。在这种情况下，仪器使用前室，进入的物质在前室中与室壁发生多次碰撞。这些碰撞导致气体分子减速和热化。然而，这些碰撞也会解离分子键，从而使分子碎裂，并可能形成新的分子，使科学家无法推断出采样气体的实际化学成分。我们开发了一种新型飞行时间质谱仪，它可以处理高达 20 公里/秒的相对相遇速度，而无需前室及其相关的碎裂。它一次性分析 m/z 1 至 1000 的完整质量范围。这项创新可实现对复杂（有机）分子的明确分析。应用于土卫二、木卫二或木卫一，它将为探索太阳系提供可靠的化学成分数据集，以确定其状态、起源和演化。
光活性对组成波板的Mueller矩阵椭圆法的影响
摘要：Mueller矩阵椭圆测量法已用于精确表征石英波板，用于在半导体行业苛刻的应用和高精度偏光仪。我们发现这种实验技术对使用是有益的，因为它使我们能够在宽光谱范围内获得绝对和精确的延迟测量，波浪板方向以及复合波板调节。在本文中，证明了在Mueller矩阵模型和数据处理中包括光活性的必要性。尤其是，石英的光活性会影响化合物双重垂直方向波动板之间的未对准的调整。我们证明，从模型中省略光学活性会导致未对准的值不准确。此外，模型中包括有限单色带宽引起的去极化效应。将光活性纳入Mueller矩阵模型已需要基于适当的本构方程的严格理论发展。已将广义的YEH的基质代数与双异型培养基用于计算具有减少对称性的手性材料中的本本征传繁殖。基于应用方法，作者提出了代表光学波动板和双座的Mueller矩阵的近似分析形式，并提供了有关该方法的分析和数值限制的讨论。
对生物特征数据进行分类以实现虚拟现实中的音乐互动
摘要。自 2015 年以来，商业手势界面扩大了研究人员和艺术家使用新型肌电图 (EMG) 生物特征数据的范围。EMG 数据可测量肌肉幅度，并使我们能够通过与数字媒体进行自然手势交互来增强人机交互 (HCI)。虚拟现实 (VR) 是一种沉浸式技术，能够模拟现实世界及其抽象。然而，当前的商业 VR 技术不具备处理和使用生物特征信息的能力。与当前商业 VR 设备中使用光学传感器进行手势识别相比，在 VR 中使用生物特征识别技术可以更好地描述手势细节并使用复杂的自定义手势，例如器乐演奏中的手势。然而，EMG 数据很复杂，必须使用机器学习来使用它。本研究使用 Myo 臂带对 Wekinator 中的四种自定义手势进行分类，并观察它们的预测准确性和表示（包括或省略信号开始）以在 VR 中创作音乐。结果表明，根据手势表示类型，特定的回归和分类模型在对 VR 中高级音乐 HCI 的四种音乐手势进行分类时最为准确。我们应用并记录了我们的结果，表明 EMG 生物识别技术有望成为未来 VR 中交互式音乐创作系统的良方。
国内生产总值（GDP）是美国经济增长和未来经济的可靠指标吗？
国内生产总值（GDP）是衡量经济增长的最常用指标。它通过将一个经济体的生产、消费和政府支出等所有支出相加而得出。这一常用指标至今仍被主流经济学家使用。然而，事实证明，这一指标并不能准确地反映经济增长，因为它没有考虑许多其他因素，包括工业和服务业的萎缩、收入分配不公、金融部门的快速增长、环境灾害、国家债务不断增加等。这些因素导致经济增长衡量的扭曲。忽略这些因素会导致对实际经济活动的低估或高估。它还会导致对经济内部正在发生的事情做出错误的假设，这可能会导致我们对未来经济增长做出错误的预测。值得注意的是，GDP 是在制造业时代实施的。在过去十年中，美国失去了大量制造业就业岗位，而现在服务业占就业岗位的 80% 以上。当前的国内生产总值是衡量经济增长的“人为”和扭曲的指标，它不能准确地反映美国经济的未来。作者建议对这一“人为”和误导性的指标进行重大修改，使其成为一个更准确、更有用的工具。主题领域
一种利用深度特征聚类进行情绪识别特征选择的创新多模型神经网络方法
摘要：情绪意识感知是一个正在迅速发展的领域，它可以实现人与机器之间更自然的互动。脑电图 (EEG) 已成为一种测量和跟踪用户情绪状态的便捷方式。EEG 信号的非线性特性会产生高维特征向量，从而导致高计算成本。本文使用深度特征聚类 (DFC) 结合多个神经网络的特征来选择高质量属性，而不是传统的特征选择方法。DFC 方法通过省略不可用的属性来缩短网络的训练时间。首先，将经验模态分解 (EMD) 作为一系列频率应用来分解原始 EEG 信号。在使用解析小波变换 (AWT) 进行特征提取过程之前，将分解后的 EEG 信号的时空分量表示为二维频谱图。使用四个预训练的深度神经网络 (DNN) 来提取深度特征。利用基于差分熵的 EEG 通道选择和 DFC 技术实现降维和特征选择，该技术使用 k 均值聚类计算一系列词汇。然后从一系列视觉词汇项目中确定直方图特征。SEED、DEAP 和 MAHNOB 数据集的分类性能与 DFC 的功能相结合表明，所提出的方法在短处理时间内提高了情绪识别的性能，并且比最新的情绪识别方法更具竞争力。