网络刮擦是一项大规模的处理活动,通常在没有人意识到的情况下进行。这种无形的处理为人们的权利和自由带来了特殊的风险。例如,如果某人不知道他们的数据已被处理,则无法行使其信息权。我们获得了有关缓解措施以应对这种风险的最少证据。这意味着在实践中,生成的AI开发人员可能难以证明其处理如何满足合法利益平衡测试的要求。作为第一步,我们期望生成的AI开发人员显着提高其透明度的方法。例如,他们可以考虑
摘要:近年来可解释的AI(XAI)取得了长足的进步,提供了有价值的理论和技术来解释复杂的机器学习模型。然而,这些方法通常用于解释复杂数据集以进行科学发现,尤其是涉及高维度数据(例如基因表达谱)的数据集。这些数据集对于理解癌症生物学至关重要,需要新颖的方法才能完全释放XAI的潜力。在本演讲中,我将探讨将XAI应用于基因表达数据的实际挑战,并强调其潜力和局限性。我将提出创新的策略,以适应XAI技术以加速癌症药理学和癌症系统生物学中的数据驱动发现。讨论将阐明解决这些挑战的方式如何导致深刻的生物学见解和有影响力的临床意义。通过弥合先进的XAI原理和技术之间的差距以及现实世界生物医学数据集的需求,该演讲旨在激发AI和生物医学相交的更强大方法论的发展,为生物医学研究中创新的新时代铺平了道路。
摘要:近年来可解释的AI(XAI)取得了长足的进步,提供了有价值的理论和技术来解释复杂的机器学习模型。然而,这些方法通常用于解释复杂数据集以进行科学发现,尤其是涉及高维度数据(例如基因表达谱)的数据集。这些数据集对于理解癌症生物学至关重要,需要新颖的方法才能完全释放XAI的潜力。在本演讲中,我将探讨将XAI应用于基因表达数据的实际挑战,并强调其潜力和局限性。我将提出创新的策略,以适应XAI技术以加速癌症药理学和癌症系统生物学中的数据驱动发现。讨论将阐明解决这些挑战的方式如何导致深刻的生物学见解和有影响力的临床意义。通过弥合先进的XAI原理和技术之间的差距以及现实世界生物医学数据集的需求,该演讲旨在激发AI和生物医学相交的更强大方法论的发展,为生物医学研究中创新的新时代铺平了道路。
摘要:量子力学引入的量子信息相当于经典信息的某种推广:从有限到无限的序列或集合。信息量是以基本选择为单位测量的选择量。“量子比特”可以解释为“比特”的推广,即在一系列备选方案中进行选择。选择公理对于量子信息是必要的。相干态在测量后随时间转变为有序的结果序列。量子信息量是与所讨论的无穷序列相对应的超限序数。超限序数可以定义为模糊对应的“超限自然数”,将皮亚诺算术的自然数推广到“希尔伯特算术”,从而实现了数学和量子力学基础的统一。
结果:在2011年至2023年之间,在亨斯曼癌症研究所接受ICIS治疗的3744例患者中有18名证实了ICI诱导的T1DM(0.48%)。十一名患者中有11例接受了抗PD1单药治疗,4例接受了抗PD1加化学疗法或靶向治疗,3例接受了ipilimumab和nivolumab。平均发作时间为218天(范围22-418天)。患者在诊断前2-3周内的血清葡萄糖突然升高。16(89%)出现糖尿病性酮症酸中毒。12例患者中有3例患有T1DM相关的自身抗体阳性。所有T1DM患者通过随访均依赖于胰岛素。中位随访的21.9个月(范围8.4-82.4),黑色素瘤组中没有患者进展或死于疾病。在黑色素瘤组中,最佳反应是2个完全反应,在主动治疗时有2个部分反应。辅助组中没有任何疾病复发。基线血液的蛋白质组学分析表明,ICI诱导的T1DM队列中的低频率(IL-6,OSMR)标记和高代谢(GLO1,DXCR)标记。
桅杆全球电池回收与生产ETF股票:EV一系列NEOS ETF Trust对2024年9月28日的其他信息的信任声明,并在:NYSE ARCA,Inc。此其他信息的说明(“ SAI”)不是招股说明书,应与日期为2024年9月28日的桅杆全球电池回收和生产ETF的招股说明书,并修改(“招股说明书”),因为它可以不时补充。提及1940年的《投资公司法》,修订或其他适用的法律,将包括任何规定的规定,以及证券和交易委员会(“ SEC”)(“ SEC”),SEC员工或其他机构的任何指导,解释或修改,具有适当的管辖权,包括法院解释,包括诉讼,免税,没有行动或其他救济或SEC员工或SEC员工或SEC员工或其他机构。
结果:ICI-DM患者具有男性占主导地位(70.6%),平均体重指数(BMI)为21.2±3.5 kg/m 2,ICI治疗后5(IQR,3-9)周期中的ICI-DM平均发作。大多数(78.3%)ICI-DM患者接受了抗PD-1,78.3%的糖尿病性酮症酸中毒治疗,并且所有C肽水平都低,并且接受了多次胰岛素注射。与T1D患者相比,ICI-DM患者的年龄较大(57.2±12.4 vs 34.1±15.7岁),血糖较高,但HBA1C水平较低(p <0.05)。只有两名(8.7%)ICI-DM患者的胰岛自身抗体阳性,该患者低于T1D患者(66.7%,p <0.001)。A total of 59.1% (13/22) of ICI-DM patients were heterozygous for an HLA T1D risk haplotype, and DRB1*0901-DQA1*03- DQB1*0303 (DR9) and DRB1*0405-DQA1*03-DQB1*0401 were the major susceptible haplotypes.Compared to T1D, the susceptible DR3-DQA1*0501- DQB1*0201 (DR3) and DR9 haplotypes were less frequent (17.7% vs 2.3%; P =0.011 and 34.4% vs 15.9%; P =0.025), whereas the protective haplotypes (DRB1*1101-DQA1*05-DQB1*0301 ICI-DM患者(2.1%vs 13.6%; P = 0.006和4.2%vs 15.9%; P = 0.017)。ICI-DM患者均无T1D相关的高危基因型DR3/DR3,DR3/DR9和DR9/DR9。在23名ICI-DM患者中,有7(30.4%)出现,与ICI相关的1型糖尿病(IFD)(IFD)和16例(69.6%)呈现为ICI相关的1型糖尿病(IT1D)。与IT1D患者相比,IFD患者表现出明显的高血糖,C肽和HBA1C水平低(P <0.05)。与IT1D患者相比,IFD患者表现出明显的高血糖,C肽和HBA1C水平低(P <0.05)。据报道的1型暴发性糖尿病易感性HLA单倍型(DRB1*0405- DQB1*0401或DRB1*0901*0901-DQB1*0303), IFD患者中有66.7%(4/6)的IFD患者是杂合的。据报道的1型暴发性糖尿病易感性HLA单倍型(DRB1*0405- DQB1*0401或DRB1*0901*0901-DQB1*0303), IFD患者中有66.7%(4/6)的IFD患者是杂合的。IFD患者中有66.7%(4/6)的IFD患者是杂合的。
摘要:由于它们具有出色的学习有用表示的能力,在大型在线数据集中预先培训的神经网络最近已成为神经科学家的首选工具。相反,通过利用大规模的神经影像实验,我们表明我们可以采用随机初始化的神经网络,并训练它们直接预测fMRI记录,从而实现可以通过其他任务来操纵,解释和重新实现其他任务的功能性脑模型的构建。我们提出了一种自下而上的方法,该方法使用了观察大量自然图像的多个主题中收集的数据,我们使用它来发现高级视觉皮层中的语义选择性强大模式。我们还使用模型的预测来指导可以推动感兴趣大脑区域的新颖,分布图像的产生,并通过进一步的fMRI实验来验证对这些图像的响应。此外,我们证明了我们的脑信息模型可以提高不同的AI任务的性能,这表明用于预测不同大脑领域的表示形式具有特定的功能。这种方法建立在大脑和世界的综合模型上,这可能导致新型的脑部计算机接口。