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数据稀缺药物协同专家组合......
药物-靶标相互作用预测 (DTI) 在药物发现和临床应用等各种应用中都至关重要。DTI 预测中广泛使用的输入数据有两个视角：内在数据表示药物或靶标的构造方式，外在数据表示药物或靶标与其他生物实体的关系。然而，对于某些药物或靶标，尤其是那些不受欢迎或新发现的药物或靶标，输入数据的两个视角中的任何一个都可能很稀缺。此外，特定相互作用类型的真实标签也可能很稀缺。因此，我们提出了第一种方法来解决输入数据和/或标签稀缺情况下的 DTI 预测。为了使我们的模型在只有一个输入数据视角可用时发挥作用，我们设计了两个独立的专家分别处理内在数据和外在数据，并根据不同的样本自适应地融合它们。此外，为了使这两个视角相互补充并弥补标签稀缺问题，两个专家以相互监督的方式相互协同，以利用大量未标记数据。在输入数据稀缺性和/或标签稀缺性不同的 3 个真实数据集上进行的大量实验表明，我们的模型显著且稳定地优于现有技术，最大改进为 53.53%。我们还在没有任何数据稀缺的情况下测试了我们的模型，它也优于当前方法。代码可在 https://github.com/BUPT-GAMMA/MoseDTI 获得。
2015 年《现代奴隶制法案》要求某些大型组织每年发布一份声明，说明其在每个相关财政年度的努力，以
我们业务中发现的高风险领域 虽然现代奴隶制在所有国家都存在，但我们会考虑与现代奴隶制相关的特定地区风险，例如，移民工人人口众多、就业和劳动法执法较弱或现代奴隶制盛行的国家。我们了解，我们供应链中的国家可能存在更高的现代奴隶制风险，需要与我们的供应商和业务合作伙伴进行额外的尽职调查和合作。我们还了解并认识到，虽然现代奴隶制在任何人群中都存在，但有些群体比其他群体更容易受到伤害，包括：外国移民工人；合同工、代理工和临时工；难民、寻求庇护者、少数民族和宗教少数群体以及青年或学生工人。我们的供应链仍然是业务中风险最高的领域，因此我们继续确保采取相关措施减轻风险，并遵循上述做法，以消除与不合乎道德的供应商合作的可能性。通过确保我们的供应商签署《HMSHost 供应商行为准则》来管理这一风险。我们的承诺 公司和 Avolta 集团为在整个业务范围内预防现代奴隶制方面取得的进展感到自豪。但是，我们知道还有更多进展需要取得，Avolta 集团和公司正在努力实现这一目标。 我们采取的措施的有效性以及我们如何衡量这些措施 我们仍然致力于定期审查我们的政策和做法，如果这些政策和做法没有被证明是有效的，我们将做出任何必要的改变。我们继续能够通过与供应商的书面协议清楚地记录我们的合规性。 2023 年，公司尚未获悉其业务或供应链中存在或以前发生过人口贩运或现代奴隶制的情况。我们没有正式的 KPI 来监控我们的进展，但未来公司将考虑如何有意义地衡量其在监控和防止现代奴隶制和人口贩运方面取得的进展。
成瘾行为报告
（过度的）酒精和其他成瘾性物质通常被概念化为自我控制低的问题（即人们无法抑制不必要的冲动）。根据这种观点，人们喝酒是因为他们无法抗拒。在本研究中，我们从不同的角度解决了这一点，并测试了饮酒是否可能也是享乐能力低的问题（即人们通常由于思想造成的，人们无法体验愉悦和放松）。根据这种观点，人们喝酒是因为它可以帮助他们享受或应对负面的想法或情感。在两项有害饮酒风险低的个体中（例如，审计<7），我们一直发现，性状享乐的能力与酒精溶液无关，但与应对动机有负相关（饮酒以应对负面的思想和感受；研究1：n = 348;研究2：研究2：n = 302，预先策划）。研究2中的探索性分析（在COVID-19大流行期间进行）还表明，享乐性享乐的人低（但不是很高）的人会响应压力而喝更多的酒精。我们的发现与人们的饮酒动机和行为不仅是自我控制不良的问题，而且还具有低特质享乐能力的问题一致。他们符合预防和治疗研究方面的新方向，该研究探讨了帮助人们寻求和品尝与非药物相关的增强剂的享乐主义体验（例如，从事休闲活动）。
研究表明，艺术和文化产业为德克萨斯州经济创造了 61 亿美元的收入......https://www.prnewswire.com/news-releases/arts-and-culture-industry-ge...
艺术状况报告显示，艺术对德克萨斯州至关重要，因为它可以推动经济发展、提高学业成功率、改善健康和福祉
国防部使用情况概述... - CRS 报告
过去 30 年来，中国和俄罗斯等潜在对手已经观察到美国如何通过从沙漠风暴行动到盟军行动、伊拉克自由行动和持久自由行动等各种冲突发动战争。这些潜在对手已将国防部对频谱的使用视为关键推动因素，因此开发了武器系统，特别是电子战 (EW) 平台，旨在挑战国防部有效使用频谱的能力。这些旨在拒绝访问频谱的技术是一系列通常称为反访问/区域拒止能力的系统和技术的一部分。正在开发几种新兴技术和利用现有技术（称为概念）的方法以应对这些挑战。这些新技术包括定向能、人工智能和反无人机系统。联合全域指挥与控制 (JADC2) 和马赛克战争等概念有望改变国防部通信和使用频谱的方式。
社会参与艺术联盟奖学金......
奖学金对个人领导者及其组织都有好处。研究员将获得可在组织内应用的新领导技能、见解和人脉。该计划还提供资金来支持其组织的能力建设工作，帮助其维持和扩大其社会影响力。虽然奖学金主要针对每个组织的一名代表，但我们鼓励研究员所在组织积极支持他们的参与。其他团队成员也可能有机会参与特定活动。
进化：增强无监督的持续学习与多位专家
近年来在未加强的持续学习方法中取得了重大进展。尽管它们在受控设置中取得了成功，但它们在现实世界中的实用性仍然不确定。在本文中，我们首先从经验上介绍了现有的自我保护的持续学习方法。我们表明，即使有了重播缓冲液，现有的methods也无法保留与时间相关输入的视频的关键知识。我们的见解是，无监督的持续学习的主要挑战源于无法预测的意见，缺乏监督和先验知识。从Hybrid AI中汲取灵感，我们介绍了E Volve，这是一个创新的框架，它是云中的多个预审预周化模型，作为专家，以加强对Lo-cal Clister的现有自我监督的学习方法。e Volve通过新颖的专家聚合损失来利用专家指导，并从云中返回并返回。它还根据专家的信心和量身定制的先验知识将权重动态分配给专家，从而为新流数据提供自适应监督。我们在几个具有时间相关的实地世界数据流中广泛验证了E volve。结果令人信服地表明，E Volve超过了最佳的无监督持续学习方法，在跨Var-IOS数据流的Top-1线性评估准确性中，volve持续了6.1-53.7％，从而确认了多样化的专家指南的功效。代码库位于https://github.com/ orienfish/evolve。
原始发表论文（记录版本）的引用：Sadik, M.、López-Urdaneta, J.、Ulén, J. 等人 (2021)。人工智能可以提醒使用 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤患者局部骨骼/骨髓摄取。科学报告，11(1)。http://dx.doi.org/10.1038/s41598-021-89656-9
开发一种基于人工智能 (AI) 的方法，用于检测接受 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤 (HL) 患者的局灶性骨骼/骨髓摄取 (BMU)。将单独测试组的 AI 结果与独立医生的解释进行比较。使用卷积神经网络对骨骼和骨髓进行分割。AI 的训练基于 153 名未接受治疗的患者。骨摄取明显高于平均 BMU 的被标记为异常，并根据总异常摄取平方计算指数以识别局灶性摄取。指数高于预定义阈值的患者被解释为具有局灶性摄取。作为测试组，回顾性纳入了 48 名在 2017-2018 年期间接受过分期 FDG-PET/CT 且活检证实患有 HL 的未接受治疗患者。十位医生根据局灶性骨骼/BMU 对 48 例病例进行分类。在 48 例 (81%) 的局部骨骼/骨髓受累病例中，大多数医生同意 AI 的观点。医生之间的观察者间一致性为中等，Kappa 值为 0.51（范围为 0.25–0.80）。可以开发一种基于 AI 的方法来突出显示使用 FDG-PET/CT 分期的 HL 患者中的可疑局部骨骼/BMU。核医学医生之间关于局部 BMU 的观察者间一致性为中等。