在开发的第28天之前,神经管已关闭,其主端末端已经形成了三个相互连接的腔室。这些腔室变成心室,围绕它们的组织成为大脑的三个主要部分:前脑,中脑,后脑。(FIF 3.5 a和3.5 c)随着发育的进展,the骨腔(前脑)分为三个单独的部分,它们成为两个侧心室和第三个心室。侧心室周围的区域变成了脑脑(末端大脑),第三个心室周围的区域变成了脑脑(脑)。(3.5 b和3.5 d)以最终形式,中脑内部的腔室(中脑)变窄,形成大脑渡槽,并在后部脑中形成两个结构:Metencephalon(Metercephalon(Afterbrain)和Myelencephalon(Marrowbrain)(Marrowbrain)(Marrowbrain)(Marrowbrain)(Marrowbrain)(Marrowbrain)(div 3.5 E)
- “心律失常检测” - “心电图心律失常” - “室性心律失常” - “室上性心律失常” - “早搏” - “心脏传导阻滞” - “心动过缓” - “心动过速” - “12 导联心电图” - “心脏信号处理” - “心电图中的深度学习” - “CNN” - “DNN” - “LSTM” - “Transformers” - “混合模型”
摘要背景:关于转移性去势抵抗性前列腺癌 (mCRPC) 男性使用雄激素受体靶向药物 (ART) 阿比特龙和恩杂鲁胺治疗时间的临床实践数据很少且不一致。我们评估了 ART 治疗时间并研究了治疗时间的预测因素。材料和方法:使用 Kaplan - Meier 图和 Cox 回归评估了瑞典国家前列腺癌登记处 (NPCR) 子登记处患者概览前列腺癌 (PPC) 中 mCRPC 男性的 ART 治疗时间。为了评估 PPC 对治疗时间的代表性,与 NPCR 中在处方药登记处填写 ART 的所有男性进行了比较。结果:2015 年至 2019 年期间,PPC 中的 2038 名男性接受了 ART 治疗。未接受过化疗的男性中位治疗时间为阿比特龙 10.8 个月(95% 置信区间 9.1 – 13.1),恩杂鲁胺 14.1 个月(13.5 – 15.5)。使用多西他赛后,阿比特龙的治疗时间为 8.2 个月(6.5 – 12.4),恩杂鲁胺的治疗时间为 11.1 个月(9.8 – 12.6)。ART 治疗时间长的预测因素包括 ART 前 ADT 持续时间长、ART 开始时血清 PSA 水平低、无内脏转移、体能状态良好以及未曾使用过多西他赛。PPC 捕获了所有已开具 ART 处方的 NPCR 男性中的 2522/6337(40%)。根据处方药登记处填写的信息,PPC 男性接受 ART 治疗的时间中位数与 NPCR 所有男性相比略长,分别为 9.6 (9.1 – 10.3) 个月和 8.6 (6.3 – 9.1) 个月。结论:由于年龄较大、体能状态较差和合并症较多,临床实践中的治疗时间与已发表的 RCT 中的时间相似或更短。
双子座由Google功能最强大的AI模型提供动力,该模型具有不同的功能和用例。像当今大多数LLM一样,这些模型已预先培训,这些模型是从可公开可用来源的各种数据上进行的。我们使用启发式规则和基于模型的分类器将质量过滤器应用于所有数据集。我们还执行安全过滤,以删除可能产生政策侵略输出的内容。为了维持模型评估的完整性,我们在使用培训数据之前搜索并删除了培训语料库中可能曾经在我们的培训语料库中的所有评估数据。最终的数据混合物和权重是通过较小型号的消融来确定的。我们进行训练以改变训练期间的混合组合物 - 在训练结束时增加了与域相关的数据的重量。数据质量可能是高表现模型的重要因素,我们认为在寻找用于预训练的最佳数据集分布方面仍然存在许多有趣的问题。
在过去十年中,出现了一种利用免疫系统对抗肿瘤的癌症治疗新模式。这些免疫疗法的新作用机制也给药物开发带来了新的挑战。生物标志物在免疫疗法早期临床开发的几个领域中发挥着关键作用,包括作用机制的证明、剂量确定和剂量优化、不良反应的缓解和预防以及患者丰富和适应症优先排序。我们讨论了在早期开发研究中建立一组生物标志物的预后、预测方面以及将生物标志物的变化与临床疗效联系起来的统计原理和方法。所讨论的方法旨在避免偏见并得出可靠且可重复的结论。本综述针对对免疫疗法背景下的生物标志物的战略使用和分析感兴趣的药物开发商和数据科学家。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
美国北卡罗来纳州教堂山市北卡罗来纳大学埃舍尔曼药学院。电子邮件:alex_tropsha@unc.edu b 加利福尼亚大学圣地亚哥分校,美国加利福尼亚州圣地亚哥 c 戈亚斯联邦大学药学系,巴西哥伦布省戈亚尼亚 d BenevolentAI,英国伦敦 e Collaborations Pharmaceuticals,美国北卡罗来纳州罗利 f 北卡罗来纳州立大学化学系,美国北卡罗来纳州罗利 g 卡内基梅隆大学化学系,美国宾夕法尼亚州匹兹堡 h 石溪大学应用数学与统计学系,美国纽约州石溪 i 墨西哥国立自治大学药学系,墨西哥墨西哥城 j 密歇根州立大学化学系,美国密歇根州东兰辛 k 新墨西哥大学内科系和 UNM 综合癌症中心,美国新墨西哥州阿尔伯克基 l 瑞典哥德堡大学风湿病与炎症研究系 m丹麦哥本哈根 n 俄罗斯莫斯科生物医学化学研究所 o 瑞士苏黎世瑞士联邦理工学院药学研究所 p 英国伦敦大学学院药学院 q 法国斯特拉斯堡大学化学系 r 澳大利亚维多利亚州墨尔本莫纳什大学莫纳什药学研究所 s 澳大利亚邦多拉拉筹伯大学拉筹伯分子科学研究所生物化学与遗传学学院 t 英国诺丁汉大学药学院 u 美国马里兰州贝塞斯达国家转化科学促进中心 v 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学温哥华前列腺中心。电子邮箱:acherkasov@prostatecentre.com w 日本札幌北海道大学化学反应设计与发现研究所(WPI-ICReDD)
摘要 在下文中,作者试图提出他的论点:传统的政治经济学社会科学实际上早已消亡。他认为,自公元前 2500 年以来,美索不达米亚、埃及、中国和印度就已经存在相当发达的科学。这门科学的厄运始于 17 世纪初,并部分地在 19 世纪后期完成,这也是随着奥地利学派的兴起,卡尔·门格尔和他的追随者通过引入效用理论和边际主义概念发起攻击(针对他们的前辈——阶级主义者、马克思和社会主义者),从而发展出了一种替代性的经济思想流派。然而,阿尔弗雷德·马歇尔给了它最后一击,他完全忽视了旧科学的内容,发明了一个全新的微观经济学概念网络,使这门科学成为最终的牺牲品。约翰·M·凯恩斯在马歇尔的指导下也参与了这一时期,他提出了就业、利息和货币理论。到 20 世纪 30 年代末,政治经济学已走向衰亡。
● 由于健康的决定因素涵盖行为(如吸烟、饮食、体力活动)、环境(如建筑和自然环境、社区安全)、更广泛(如收入、教育、住房)和获得卫生服务的机会,因此,市和哈克尼 PHI 团队 (PHIT) 的工作不仅限于支持和帮助公共卫生团队,而是全系统的。