本手稿提出了一种新型的贝叶斯主动学习可靠性方法,该方法同时整合了贝叶斯故障概率估计和贝叶斯决策理论多点富集过程。首先,提出了一种称为综合边缘概率(IMP)的认知不确定性度量,以作为Kriging估计的失败概率的平均绝对偏差的上限。然后,遵守贝叶斯决策理论,定义了一种称为多点逐步减少(MSMR)的外观学习函数,以量化通过在预期中添加一批新样本来量化IMP的可能减少。基于MSMR的多点富集过程的成本效率实现由三个关键的解决方法进行:(a)由于内部积分的分析性障碍性,MSMR将其减少到单个积分。(b)MSMR中的其余单个积分是通过数值截断的数值计算的。(c)最大化MSMR的启发式治疗方法是根据迭代迅速选择最佳下一个点的一批最佳点,其中使用规定或自适应方案来指定批量大小。在两个基准示例和两个动态可靠性问题上测试了所提出的方法。结果表明,MSMR中的自适应方案在计算资源消耗和整体计算时间之间取得了良好的平衡。然后,根据故障概率估计的准确性,迭代次数以及性能函数评估的数量,尤其是在复杂的动态可靠性问题中,MSMR的表现相当优于现有的倾斜功能和并行化策略。
当局保留终止采购过程(或部分),随时更改采购过程的基础和程序的权利,或者以替代方式获得合同的主题(S),如果似乎可以通过替代方式更有利地采购。当局可以自行决定通过书面修改(通过电子程序门户)修改采购文件(包括其任何部分),包括延长收到招标响应的截止日期。
所有报告都是从vigibase中提取的。在补充1中提供了数据提取的详细信息。术语与vigibase医学词典有关的监管活动(MEDDRA)查询术语不是特定的,并被丢弃。报告还提到了一种可疑的或相互作用的药物,该药物是从解剖学和治疗性化学分类(ATC)L01(抗肿瘤药)中的一种,该药物可能因癌症或非癌症指示而开处方。ICI表示免疫检查点抑制剂。
标题:1自体造血干细胞移植的有效性与2 fingolimod,natalizumab和ocrelizumab在高度活跃的复发多个3个硬化症4 5作者(限制为50位作者)中:6 Tomas Kalincik,MD,MD,MD,Phd 1,2; Sifat Sharmin,博士1,2; Izanne Roos,MBCHB,博士1,2; Mark S.7 Freedman,医学博士3;哈罗德·阿特金斯(Harold Atkins),医学博士4;约阿希姆·伯曼(Joachim Burman),医学博士,博士5;詹妮弗·梅西(Jennifer Massey),MBBS,8博士6,7;伊恩·萨顿(Ian Sutton),MBBS,博士6,8;芭芭拉·威瑟斯(Barbara Withers),医学博士,博士9,7;理查德·麦克唐纳(Richard MacDonell),医学博士,9博士10,11;医学博士Andrew Grigg博士12,11; ØivindTorkildsen,医学博士,博士13; Lars Bo,医学博士,博士13; 10 Anne Kristine Lehmann,医学博士,博士14;伊娃·库巴拉·哈夫多瓦(Eva Kubala Havrdova),医学博士15;伊娃·克拉苏洛娃(Eva Krasulova),医学博士,11博士学位15; Marek Trneny,医学博士,博士16;托马斯·科扎克(Tomas Kozak),医学博士,博士17; Anneke van der Walt,MBBS,12博士18,19; Helmut Butzkueven,MBBS,博士18,19; Pamela McCombe,MBBS 20,21; Olga Skibina,13 Mbbs 22,23,18; Jeannette Lechner-Scott,医学博士,博士24,25;芭芭拉·威尔肯斯(Barbara Willekens),医学博士,博士26,27; 14 Elisabetta Cartechini,医学博士28; Serkan Ozakbas,医学博士29; Raed Alroughani,医学博士30;詹斯·库尔(Jens Kuhle),15 MD,博士学位31;弗朗切斯科·帕蒂(Francesco Patti),医学博士32;,33;皮埃尔·杜奎特(Pierre Duquette),医学博士34;医学博士Alessandra Lugaresi,16 PhD 35,36;萨米亚·J·库里(Samia J. Khoury),医学博士,博士37; Mark Slee,医学博士,博士38; Recai Turkoglu,医学博士39; 17 Suzanne Hodgkinson,医学博士40; Nevin John,医学博士,博士41,42; Davide Maimone,医学博士43; Maria Jose 18 SA,MD 44;文森特·范·佩奇(Vincent van Pesch),医学博士,博士45,46;奥利弗·格拉赫(Oliver Gerlach),医学博士,博士47,48; Guy Laureys,19 MD 49; Liesbeth van Hijfte,医学博士49; Rana Karabudak,医学博士50; Daniele Spitaleri,医学博士51; Tunde 20 Csepany,医学博士,博士52; Riadh Gouider,MD 53,54; Tamara Castillo-Triviño,医学博士55;布鲁斯·泰勒(Bruce Taylor),21 MD,博士64,65; 22 Basil Sharrack,医学博士,博士56;约翰·A·斯诺登(John A Snowden),医学博士,博士57 23代表MSBASE作者和MSBASE合作者。24 25 MSBASE作者将在小组作者身份中列出:26 Saloua Mrabet,MD 53,54;贾斯汀·加伯(Justin Garber),MBBS 58; Jose Luis Sanchez-Menoyo,医学博士59; Eduardo 27 Aguera-Morales,MD 60; Yolanda Blanco,医学博士61; Abdullah al-Asmi,MD 62; Bianca Weinstock-28 Guttman,MD 63; Yara Fragoso,MD 66; Koen de Gans,MD 67; Allan Kermode,医学博士,博士68,69 29 30 31 32隶属关系:33 1,神经免疫学中心,皇家墨尔本皇家墨尔本医院神经病学系,澳大利亚墨尔本34号,澳大利亚墨尔本34 34,Core 35 2,核心医学系,墨尔本大学,墨尔本大学,墨尔本大学,澳大利亚澳大利亚澳大利亚墨尔本大学,澳大利亚36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 3 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 3 36 36 36 3 36 36 36 3 36 36 33 3 33,医学院3. 4,渥太华医院研究所,渥太华大学,渥太华,加拿大39 5。医学科学系,神经病学,乌普萨拉大学,乌普萨拉,瑞典40 6。澳大利亚悉尼圣文森特医院悉尼神经病学系41 7。St Vincent的临床学校,新南威尔士大学,澳大利亚悉尼42 8。 悉尼大学,澳大利亚悉尼43 9。 血液学系,澳大利亚悉尼圣文森特医院悉尼44 10。 澳大利亚墨尔本奥斯汀健康神经病学系45 11。 墨尔本大学,澳大利亚墨尔本46 12。 血液学系,奥斯汀健康,澳大利亚墨尔本47 13。 挪威卑尔根卑尔根大学医院神经病学系48 14。 挪威卑尔根北汉氏大学医院血液学系49 15。 血液学系,布拉格查尔斯大学第一学院和捷克共和国布拉格普拉格通用大学医院52St Vincent的临床学校,新南威尔士大学,澳大利亚悉尼42 8。悉尼大学,澳大利亚悉尼43 9。血液学系,澳大利亚悉尼圣文森特医院悉尼44 10。澳大利亚墨尔本奥斯汀健康神经病学系45 11。墨尔本大学,澳大利亚墨尔本46 12。血液学系,奥斯汀健康,澳大利亚墨尔本47 13。挪威卑尔根卑尔根大学医院神经病学系48 14。挪威卑尔根北汉氏大学医院血液学系49 15。血液学系,布拉格查尔斯大学第一学院和捷克共和国布拉格普拉格通用大学医院52神经病学系和临床神经科学中心,捷克共和国布拉格的布拉格50号医学院第一院
方法和结果:虽然深层神经网络的新方法正在迅速发展[1],但足够且适当的训练数据(通常是带注释的点云)的瓶颈仍然是地球科学中许多应用的主要障碍。那些饥饿的学习方法取决于训练数据的适当域表示,这对天然表面和动态具有挑战性,在较高的阶层内变异性。通过VLS生成的合成激光元点云,例如,使用开源模拟器Helios ++ [3],可以解决一些解决方案,以克服缺乏给定任务的训练数据。在代表目标表面类的虚拟3D/4D场景中,可以模拟不同的激光雷达广告系列,所有生成的点云被自动注释。VLS软件(例如Helios ++)允许模拟给定场景的任何激光雷达平台和设置,该平台为数据增强提供了很高的潜力,并创建了针对特定应用程序的培训样品。在最近的实验[1]中,纯粹的合成训练数据可以实现类似的性能,以从现实世界中获得的昂贵标记的训练数据进行语义场景分类。
。cc-by-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本(未经同行评审认证)提供的,他已授予Biorxiv的许可证,以在2025年2月23日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.02.23.639689 doi:Biorxiv Preprint
DTaP-IPV-Hib: Diphtheria, Tetanus, Pertussis, Polio, Influenzae type b Pneu-C-15: Pneumococcal Conjugate 15 Rot-1: Rotavirus Men-C-C: Meningococcal Conjugate C MMR: Measles, Mumps, Rubella Var: Varicella (mandatory if born on or after 2010) MMRV: Measles, Mumps, Rubella, Varicella Tdap-IPV: Tetanus, diphtheria, pertussis, Polio HB: Hepatitis B HPV-9: Human Papillomavirus Men-C-ACYW: Meningococcal Conjugate ACYW-135 Tdap: Tetanus, diphtheria, pertussis RSV: Respiratory Syncytial Virus Pneu-P-20:肺炎球菌多糖20 Hz:带状疱疹(65-70)
1法国蒙彼利埃大学蒙彼利埃大学医院圣埃洛伊医院肝移植部; 2法国图卢兹大学医院内医学系,法国图卢兹大学医院; 3法国里昂里昂的康复医院里昂公民肝鲁塞医院肝病学系; 4法国蒙彼利埃蒙彼利埃大学医院蒙彼利埃癌症研究所医学肿瘤学系; 5法国蒙彼利埃蒙彼利埃大学医院圣埃洛伊医院皮肤病学系; 6法国蒙彼利埃的蒙彼利埃大学医院Lapeyronie医院医学药理学和毒理学系; 7法国蒙彼利埃的蒙彼利埃大学医院圣埃洛伊医院肿瘤学系; 8法国图卢兹大学医院,珀尔豪斯大学医院内科和消化疾病系; 9法国蒙彼利埃的蒙彼利埃大学医院,蒙彼利埃大学医院,蒙彼利埃大学医院,肝移植。 10内科医学,法国贝齐尔医院; 11法国蒙彼利埃大学蒙彼利埃大学医院病理学系; 12,法国图卢兹肿瘤病理学系; 13法国里昂里昂的康瑟斯公民里昂癌症研究所里昂苏德医院皮肤病学系; 14内科与免疫肿瘤学(MEDI2O),再生医学与生物疗法研究所(IRMB),圣Eloi医院,蒙彼利埃大学医院,法国蒙彼利埃
最近,人类CD34 +造血干细胞(HSC)已被纯化为大约三分之一细胞的频率,该频率为CD34 + CD38 CD38 CD45RA CD90 +/内皮蛋白C受体(EPCR) + HSC。这项工作旨在评估CD34 + HSC隔离的方法,探索抗体克隆,结合物,细胞来源以及其他细胞表面抗原(整合素A 6,CLEC9A和GPRC5C)的差异,以增强这些EPCR + HSC的纯度。我们在这里强调实验计划和抗体面板选择的重要性,这些选择是从多个来源中隔离这些人类HSC,并就用于此目的的试剂的陷阱提供了重要说明。我们的结果应该使实验室测试之间的结果更好地可重复性,以及进一步的工作,以改善人类HSC的富集。©2025作者。由Elsevier Inc.代表国际实验血液学学会出版。这是CC下的开放式访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)
与正在进行的I期试验(NCT03784625)相符的摘要,该试验专门针对黑色素瘤靶向放射性核素治疗(TRT),我们探索了免疫系统与黑色素配体[131 I] ICF01012单独或与免疫治疗疗法合并的相互作用(ICF01012)。在这里我们证明[131 I] ICF01012诱导免疫原性死亡,其特征是细胞表面暴露的膜联蛋白A1和钙网蛋白的显着增加。与免疫功能低下相比,[131 I] ICF01012增加了免疫能力小鼠的存活率(29 vs. 24天,p = 0.0374)。流式细胞仪和RT-QPCR分析强调[131 I] ICF01012诱导肿瘤微环境中的适应性和先天免疫细胞募集。[131 I] ICF01012与ICI(抗CTLA-4,抗PD-1,抗PD-L1)的组合表明,公差是一种主要的免疫逃逸机制,而TRT后不存在疲劳。此外,与单独使用TRT相比,[131 I] ICF01012和ICI组合有系统地导致生存率延长(P <0.0001)。具体而言,[131 I] ICF01012 +抗CTLA-4组合与单独的抗CTLA-4相比显着提高生存率(41 vs. 26天; P = 0.0011),而没有毒性。这项工作代表了TRT诱导的抗肿瘤免疫反应修饰的首个全局表征,表明耐受性是一种主要的免疫逃逸机制,而将TRT和ICI结合在一起是有希望的。
