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溃疡性结肠炎试验中内镜严重程度的机器学习评估：针对2+1参考标准（DOP078）的模型评估
WR has served as a speaker for AbbVie, Celltrion, Ferring, Janssen, Galapagos Medice, MSD, Roche, Pfizer, Sobi, Takeda, as a consultant for AbbVie, Amgen, AOP Orphan, Boehringer Ingelheim, Bristol Myers Squibb, Calyx, Celltrion, Eli Lilly, Galapagos, Gilead, Index Pharma，Janssen，Medahead，Microbiotica，Pfizer，Teva，Takeda；作为Abbvie，Amgen，Boehringer Ingelheim，Bristol Myers Squibb，Celltrion，Galapagos，Janssen，Janssen，Pfizer，Teva的顾问委员会成员，并获得了Abbvie，Janssen，Janssen，Sandoz，Sandoz，Sandoz，Sanofi。
动态经济中的位置偏好和效率
∗ 我们感谢 Philippe Bontems、Daniel Buncic、Reto Foellmi、Gerhard Glomm、Michael Grei-necker、Olof Johansson-Stenman、Marko K¨othenb¨urger、Christoph Kuzmics、Marc Law、Nathalie Mathieu-Bolh、Xavier Raurich、Michael Scholz 和 Stephen Turnovsky 的有益讨论和建设性建议。本文的早期版本还受益于欧洲公共选择学会 (EPCS) 2018 年会议（意大利罗马）和公共经济理论 (PET) 2019 年年会（法国斯特拉斯堡）参与者的评论。Aronsson 和 Wendner 非常感谢玛丽安和马库斯·瓦伦堡基金会 (MMW 2015.0037) 的研究资助。我们对任何剩余错误负全部责任。
Zhang, Y., Valsecchi, M., Gegenfurtner, KR, Chen, J. (2023)。拉普拉斯参考是稳态视觉诱发电位的最佳选择。JOURNAL OF N
Zhang, Y., Valsecchi, M., Gegenfurtner, KR, Chen, J. (2023)。拉普拉斯参考是稳态视觉诱发电位的最佳选择。JOURNAL OF NEUROPHYSIOLOGY，130(3)，557-568 [10.1152/jn.00469.2022]。
捕获有关算法系统的利益相关者的价值和偏好
价值类别生产率[3]机器效率效率[9]可靠性[9，21]机器自主权[14]实用程序[6]隐私[1-3，6，8，9，9，14，21]可保护性（Schwartz安全性）安全性[3，14]安全性[9 9]责任心[18，21]可解释性[14]可解释性[14]清晰度透明度[1. 1，2] 6. 1，211，2，2，211] 21] Self-determination (Schwartz Self-direction) Self-knowledge [3] Security of supply [5] Stakeholders welfare (Schwartz Benevolence) Affordability [5] Well-being [21] Privacy [6] Diversity, non-discrimination and fairness [1, 2, 4, 6, 9, 14, 21] Equity (Schwartz Benevolence-Universalism) Inclusiveness [5] Respect for law and public interest [2]全球福利（施瓦茨普遍主义）环境可持续性[5，9，21]信任[21]表1。与智能电网上下文相关的25个最终值及其各自的类别。从文献分析中提取了每个值。
欧洲地震参考站的数据驱动和机器学习识别
sumary日益增长的地震网络和越来越多的永久性地震站可以帮助改善地震危害评估的物理基础。为此，参考站点条件的定义非常重要。如果已知参考地面运动的可靠估计，则可以根据该参考位点对任何给定位点进行修改。由于选择良好的参考位点的选择并不简单，这主要是由于浅层层的较高可变性，因此这种选择被证明会受到大型不确定性的影响。虽然最上层30 m（v s 30）的平均s波速度之类的代理参数可能有助于表征参考站点条件，但此类参数既不可用，也不允许结论一下该站点不受放大和减弱效应的影响。在这项研究中，我们以统一和完全数据驱动的方式确定欧洲的前瞻性参考地点。所有分析均基于免费可用的地质和地球物理数据，不需要现场测量或特定地点代理。研究既说明了扩增的影响，又是较大频率范围内的衰减。为了解决关键概念问题，我们基于机器学习技术验证了我们的分类，其中研究了单个站点表征参数的影响。我们的研究表明，在2000多个研究中，欧洲大约250个地点不受当地现场效应的影响，并且可以根据所应用的标准将事实视为参考地点。
引力纠缠、量子参考系、自由度
a 维也纳量子光学和量子信息研究所（IQOQI），奥地利科学院，Boltzmanngasse 3，A-1090 维也纳，奥地利 b 维也纳量子科学与技术中心（VCQ），维也纳大学物理学院，Boltzmanngasse 5，A-1090 维也纳，奥地利 c 牛津大学计算机科学系量子组，Wolfson 大厦，Parks Road，牛津，OX1 3QD，英国 d QICI 量子信息与计算计划，香港大学计算机科学系，香港薄扶林道 e 艾克斯-马赛大学，土伦大学，CPT-CNRS，F-13288 马赛，法国。 f 哲学系和罗特曼哲学研究所，1151 Richmond St. N London N6A5B7，加拿大和 g Perimeter Institute，31 Caroline Street N, Waterloo ON, N2L2Y5，加拿大（日期：2022 年 7 月 8 日）
海岸鱼零售的DNA条形码参考库
Avise，J。C.（1989）。分子标记，自然历史和进化。纽约，纽约：施普林格。Bellwood，D。R.和Meyer，C。P.（2009）。 在海洋生物多样性热点中寻找热量。 生物地理学杂志，36，569–576。 https：//doi.org/10.1111/j.1365-2699.2008.02029.x Bermingham，E.，McCafferty，S。，＆Martin，A。P.（1997）。 鱼类生物地球和分子时钟：来自巴拿马伊斯兰教的观点。 在T. D. Kocher和C. A. Stepien（编辑） ），鱼类的分子系统学（pp。 113–128）。 圣地亚哥，加利福尼亚州：学术出版社。 Bouckaert，R。R.，Heled，J.，Kühnert，D.，Vaughan，T.，Wu，C.-H.，Xie，D. （2014）。 野兽2：用于贝叶斯进化分析的软件平台。 PLOS计算生物学，10，E1003537。 https://doi.org/10.1371/journ al.pcbi.1003537 Chase，J.M。，＆Leibold，M。A. （2002）。 空间量表决定了生产力的关系。 自然，416，427–430。 https：// doi。 org/10.1038/416427a Chin，T。C.，Adibah，A。 B.，Danial Hariz，Z。 A.和Siti Azizah，M。N.（2016）。 通过DNA钢筋编码：提高食品市场的透明度来检测马来西亚标记错误的海鲜产品。 食品控制，64，247–256。 https://doi.org/10.1016/j.foodc ont.2015.11.042 Cinner，J.E.，Graham，N.A。J. （2013）。 在珊瑚礁渔业状况下，当地人口密度和与市场距离的全球影响。 罗马。Bellwood，D。R.和Meyer，C。P.（2009）。在海洋生物多样性热点中寻找热量。生物地理学杂志，36，569–576。https：//doi.org/10.1111/j.1365-2699.2008.02029.x Bermingham，E.，McCafferty，S。，＆Martin，A。P.（1997）。鱼类生物地球和分子时钟：来自巴拿马伊斯兰教的观点。在T. D. Kocher和C. A. Stepien（编辑），鱼类的分子系统学（pp。113–128）。圣地亚哥，加利福尼亚州：学术出版社。 Bouckaert，R。R.，Heled，J.，Kühnert，D.，Vaughan，T.，Wu，C.-H.，Xie，D. （2014）。 野兽2：用于贝叶斯进化分析的软件平台。 PLOS计算生物学，10，E1003537。 https://doi.org/10.1371/journ al.pcbi.1003537 Chase，J.M。，＆Leibold，M。A. （2002）。 空间量表决定了生产力的关系。 自然，416，427–430。 https：// doi。 org/10.1038/416427a Chin，T。C.，Adibah，A。 B.，Danial Hariz，Z。 A.和Siti Azizah，M。N.（2016）。 通过DNA钢筋编码：提高食品市场的透明度来检测马来西亚标记错误的海鲜产品。 食品控制，64，247–256。 https://doi.org/10.1016/j.foodc ont.2015.11.042 Cinner，J.E.，Graham，N.A。J. （2013）。 在珊瑚礁渔业状况下，当地人口密度和与市场距离的全球影响。 罗马。圣地亚哥，加利福尼亚州：学术出版社。Bouckaert，R。R.，Heled，J.，Kühnert，D.，Vaughan，T.，Wu，C.-H.，Xie，D.（2014）。野兽2：用于贝叶斯进化分析的软件平台。PLOS计算生物学，10，E1003537。https://doi.org/10.1371/journ al.pcbi.1003537 Chase，J.M。，＆Leibold，M。A.（2002）。空间量表决定了生产力的关系。自然，416，427–430。https：// doi。org/10.1038/416427a Chin，T。C.，Adibah，A。B.，Danial Hariz，Z。 A.和Siti Azizah，M。N.（2016）。 通过DNA钢筋编码：提高食品市场的透明度来检测马来西亚标记错误的海鲜产品。 食品控制，64，247–256。 https://doi.org/10.1016/j.foodc ont.2015.11.042 Cinner，J.E.，Graham，N.A。J. （2013）。 在珊瑚礁渔业状况下，当地人口密度和与市场距离的全球影响。 罗马。B.，Danial Hariz，Z。A.和Siti Azizah，M。N.（2016）。通过DNA钢筋编码：提高食品市场的透明度来检测马来西亚标记错误的海鲜产品。食品控制，64，247–256。https://doi.org/10.1016/j.foodc ont.2015.11.042 Cinner，J.E.，Graham，N.A。J.（2013）。在珊瑚礁渔业状况下，当地人口密度和与市场距离的全球影响。罗马。保护生物学，27，453–458。https://doi.org/10.1111/j.1523-1739.2012.01933.x Cinner，J.E.，Huchery，C.，Macneil，M.A.，Graham，N.A.J.世界珊瑚礁之间的亮点。自然，535（7612），416–419。https://doi.org/10.1038/ Natur E18607 Collet，A.，Durand，J.D.，Desmarais，E.DNA条形码在大型后可以改善有关鱼类生物多样性的知识：来自SW印度洋La Reunion的一个例子。线粒体DNA A部分，29（6），905–918。https：// doi。org/10.1080/24701 394.2017.1383406 Collins，R.A。，＆Cruickshank，R.H。（2014）。已知已知的未知数未知数未知和未知数在DNA Barcoding中：对Dowton等人系统生物学的评论，63（6），1005–1009。https://doi.org/10.1093/sysy.1093/sysysbi O/syu060 delrieu-delrieu--trottin，E.，e.，j。t。法国波利尼西亚海岸鱼类的DNA条形码参考库。科学数据，6（1），114。https：// doi。org/10.1038/s4159 7-019-0123-5 Di Pinto，A.，Marchetti，P.，Mottola，A.，Bozzo，G.，G.，Bonerba，E.使用DNA条形码在鱼片中的物种鉴定。渔业研究，170，9-13。https：// doi。org/10.1016/j.fishr es.2015.05.006 Durand，J.-D.，Hubert，N.，Shen，K.-N。，＆Borsa，P。（2017）。DNA灰色mul虫。《鱼类生物学与渔业》中的评论，27（1），233-243。粮农组织（2018）。https://doi.org/10.1007/s1116 0-016-9457-7 Erdmann，M。，＆Allen，G。R.（2012）。 东印度群岛的礁鱼。 珀斯，澳大利亚：嗯。 la Cheation MondialedesPêches等人2018。 atteindre les objectifs dedévelopment耐用。 Ficetola，G。F.，Miaud，C.，Pompanon，F。，＆Taberlet，P。（2008）。 使用水样中的环境DNA检测物种。 生物学信，4，423–425。 https://doi.org/10.1098/rsbl.2008.0118 Froese，R。，＆Pauly，D。（2014）。 fishbase .http：//www.fishb ase.org，electronic版本访问了11/2019。 Fujisawa，T。和Barraclough，T。G.（2013）。 使用Single-Locus数据和广义混合Yule Colescent方法对物种进行分解：对模拟数据集的修订方法和评估。 系统生物学，62（5），707–724。 https://doi.org/10.1093/sysbi o/syt033 Gaboriau，T.，Leprieur，F.，Mouillot，D。，＆Hubert，N。（2018）。 物种地理位置对印度太平洋地区珊瑚礁鱼类生物多样性当前模式的影响。 Ecograph，40，1295–1306。 https：//doi.org/10.1111/ecog.02589https://doi.org/10.1007/s1116 0-016-9457-7 Erdmann，M。，＆Allen，G。R.（2012）。东印度群岛的礁鱼。珀斯，澳大利亚：嗯。la Cheation MondialedesPêches等人2018。atteindre les objectifs dedévelopment耐用。Ficetola，G。F.，Miaud，C.，Pompanon，F。，＆Taberlet，P。（2008）。使用水样中的环境DNA检测物种。生物学信，4，423–425。https://doi.org/10.1098/rsbl.2008.0118 Froese，R。，＆Pauly，D。（2014）。fishbase .http：//www.fishb ase.org，electronic版本访问了11/2019。Fujisawa，T。和Barraclough，T。G.（2013）。使用Single-Locus数据和广义混合Yule Colescent方法对物种进行分解：对模拟数据集的修订方法和评估。系统生物学，62（5），707–724。https://doi.org/10.1093/sysbi o/syt033 Gaboriau，T.，Leprieur，F.，Mouillot，D。，＆Hubert，N。（2018）。物种地理位置对印度太平洋地区珊瑚礁鱼类生物多样性当前模式的影响。Ecograph，40，1295–1306。https：//doi.org/10.1111/ecog.02589
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通过语言引导的偏好学习有效地产生表达的四倍行为
摘要 - 表达机器人行为对于在社交环境中广泛接受机器人至关重要。学习的腿部运动控制器的最新进展已实现了更具动态和多功能的机器人行为。，确定在各种情况下与不同用户互动的最佳行为仍然是一个挑战。当前方法要么依赖于自然语言输入，这是有效但低分辨率的，要么从人类的偏好中学习，尽管高分辨率却是效率低下的样本。本文介绍了一种新的方法，该方法利用了预先训练的LLMS产生的先验，并在偏好学习的精确度上。我们的方法称为语言引导的偏好学习（LGPL），使用LLMS生成初始行为样本，然后通过基于偏好的反馈来完善这些样本，以学习与人类期望紧密相符的行为。我们的核心见解是，LLM可以指导偏好学习的抽样过程，从而实现样本效率的实质性提高。我们证明，LGPL可以快速学习精确和表现力的行为，只有四个查询，既优于纯语言参数模型和传统的偏好学习方法。带有视频的网站：此HTTP URL。
此翻译仅作为参考，并且本版本中的合并财务报表未经审计。财务报表总和
1.经营业绩和财务状况的概述…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… Position………………………………………………………………………………………… 11 (3) Explanation Regarding Future Forecast Information of Consolidated Financial Results ……………………………… 12 2.Condensed Quarterly Consolidated Financial Statements …………………………………………………………………… 13 (1) Condensed Quarterly Consolidated Statement of Financial Position …………………………………………………… 13 (2) Condensed Quarterly Consolidated Statement of Income ……………………………………………………………… 15 (3) Condensed Quarterly Consolidated Statement of Comprehensive Income ……………………………………………… 16 (4) Condensed Quarterly Consolidated Statement of Changes in Equity …………………………………………………… 17 (5) Condensed Quarterly Consolidated Statement of Cash Flows …………………………………………………………… 18 (6) Going Concern Assumption ……………………………………………………………………………………………… 20 (7) Notes to Condensed Quarterly Consolidated Financial Statements ……………………………………………………… 20 1.报告实体………………………………………………………………………………………………………………………………………………………准备的基础……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………材料会计政策…………………………………………………………………………………………………………………………………………………段信息………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………