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HER2+转移性乳腺癌：精炼练习和转向...
“没有足够的数据建议或反对执行常规磁共振成像以筛选脑转移的情况。由于HER2+晚期乳腺癌患者脑转移的发生率很高，临床医生的大脑MRI阈值应低。”
生成数据集增强的域间隙嵌入
本文通过利用大型预训练模型来探讨合成数据的潜力，尤其是在面对分布变化时。al-尽管生成模型的最新进展已经阐明了跨分布数据发生的几项先前的作品，但它们需要模型调整和复杂的设置。为了绕过这些缺点，我们介绍了主要的g a a a a a a a a embeddings（doge），这是一个跨分布的插件语义数据augpection框架，几乎没有射击设置。我们的方法以潜在形式提取源和所需数据分布之间的差异，然后引导生成过程，以补充无数多种合成样本的训练集。我们的评估是在几个射击范式下进行亚种群偏移和三个领域适应方案进行的，表明我们的多功能方法改善了各个任务的性能，需要进行动手干预或复杂的调整。Doge铺平了毫不费力地生成遵循测试分布的现实，可转让的合成数据集的道路，从而加强了下游任务模型的现实世界效率。
铁胆道酶的小分子抑制剂是抗血管生成剂
血红素合成酶铁胆管酶（FECH）的活性与多种疾病有关。特别是它是眼睛中新血管化的介体，因此是预防失明的有吸引力的治疗靶标。但是，尚无类似药物的直接FECH抑制剂。在这里，我们着手使用高吞吐量筛选方法来鉴定FECH的小分子抑制剂作为潜在的治疗铅，以鉴定有效的FECH活性抑制剂。一类三唑吡啶甲酮的结构活性关系研究产生了类似药物的FECH抑制剂。这些化合物抑制细胞中的FECH，结合共晶结构中的活性位点，在多种体外测定中具有抗血管生成。这些有希望的化合物之一是脉络膜新生血管形成的小鼠模型中的抗血管生成。这项基础工作可能是新的治疗剂不仅对眼部新血管形成的基础，而且还可以抗击以Fech活动为特征的其他疾病。
引用Lindberg FA，Kagios C，TjernströmN和Roman E（2025）在老鼠赌博任务中训练时间的个体差异与Subs
决策在日常生活中起着至关重要的作用，需要评估与不同选择相关的概率和风险的短期和长期结果。损害的决策可以被定义为做出不明智或冒险选择的趋势，并且在几种精神病疾病中是一个核心问题，包括药物使用和赌博障碍（1-3），注意力定义多活障碍（4）和情感障碍（5，6）（5，6）。对决策过程及其参与精神病疾病的研究有所增加，并且已经开发了对决策不同方面的几项测试。爱荷华州赌博任务（IGT）最初是为了评估腹侧前额叶皮层损害的患者的决策受损（7）。此后，它已成为一种广泛使用的工具，用于评估临床和非临床样本中不确定性和风险下的人类决策（8）。向参与者提供了四个牌牌，这些卡具有不同的胜利或亏损可能性。参与者未知，卡片在其货币收益/损失意外事件上有所不同，两个甲板是有利的，并且在长期的货币利润方面不利（7）。几项操作任务可用于对不同认知过程和潜在神经生物学的临床前研究，包括延迟折现，五个选择的串行反应时间任务（5-CSRTT）和不同版本的啮齿动物赌博任务。重要的是，从翻译价值中，这些任务具有人类类似物（9-11）。此外，培训可能会偏向实验结果。任务的共同点，有时是作为警告，是教动物在进行任何实验操作之前进行任务所需的深入培训。这使他们既耗时又耗资货币昂贵（12）。老鼠赌博任务（RGT）基于IGT，其中包括与赢得蔗糖颗粒或接受惩罚超时的不同概率相关的四个选择（13）。要建立最有利的策略，老鼠需要更喜欢与立即奖励和短暂超时相关的低风险选项，并避免与较大的即时奖励和更长的惩罚超时相关的选项。已经表明，大鼠在RGT中制定了与IGT中人类相似的策略（14、15），并且大多数大鼠在最有利的选择方面学习并保持稳定的选择（13、15-20）。然而，基于此类策略存在很大的个体差异，动物已分为三个不同的策略组：（i）战略群体更喜欢最有利的选择，（ii）更喜欢安全选择的安全群体，该群体更安全的选择，该选择最安全的选择，可以使一个不可或缺的时间和（iii）具有更高的选择组，以及（iii），以及（iii）偏爱的选择，即20岁，而不利地选择了两种选择。大鼠需要进行自由选择的RGT需要多长时间的训练，但是尚不清楚以不同的决策策略的大鼠组之间的任务获取和训练日数是否有所不同。此发现暗示以前已经证明，在RGT中具有不同策略的大鼠在与奖励和决策过程有关的区域中显示出大脑连通性的差异（20）。
MCD：机器人感知的多种大型多校区数据集
感知在各种机器人应用中起着至关重要的作用。但是，现有的良好的数据集偏向自动驾驶场景，而未标记的SLAM数据集则很快过于拟合，并且通常缺乏环境和域变化。为了扩大这些领域的边界，我们介绍了一个名为MCD（Multi-campus数据集）的全面数据集，其中包含各种感应方式，高准确的地面真相以及在三个欧亚大学的欧亚大学校园内的挑战性环境。MCD包括CCS（经典的圆柱旋转）和NRE（非重复性环球）LIDAR，高质量的IMU（惯性测量单元），相机和UWB（URWB（Ultra-Wideband））传感器。更重要的是，在开创性的努力中，我们引入了29堂课的语义注释，超过59k稀疏的nre lidar扫描
书分钟x科学会议。docx-通用存储库
这次，AI对劳动力市场的影响可以采用肤浅的方法，了解三点：更换重复任务；换句话说，康复和重新锻炼和新的就业机会，换句话说，并意识到这些假设，据了解，AI对劳动力市场的主要影响之一是替换重复且可预测的自动化任务。这可能会特别影响制造，运输和物流等部门的工人，在许多活动中进行自动化。尽管自动化可以消除某些工作，但它也会产生对技术相关技能的需求。因此，工人的要求和重新策划对于确保它们在劳动力市场中保持相关性至关重要。
匿名QCA和网络分析（SNA）数据集
LuisBouzaGarcía（UAM），ÁlvaroOleart（Ulb），RocíoSánchezdel Vas（UC3M）和Juan Roch（UNED）1。WP 7的目的是分析民主公开辩论的规范概念如何与不同的政策替代方案和政治策略相关联，通过利用政治理论来概念化有关邮政真实性的法规和公共政策的辩论（与WP2合作）；分析公共政策努力定义在欧洲一级打击虚假信息的最佳方法，并分析欧盟通过的新兴法规（与WP4合作）2的交流专业人士和新闻实践的影响。本文介绍了WP将用来开发这些目标的分析和方法论设计。本文基于两个理由。第一个是通过促进其余学术界对研究团队决定的透明度和可重复性来满足开放科学的期望。第二个是促进学术界利益相关者社区对数据的使用。目的：解释采用欧盟法规，以应对对民主和欧盟融合的确定威胁
转移性三重阴性乳腺癌 - Oncogypro
1。牙齿和al。临床唱歌res2007; 13：4429-4434; 2。 Gaedck J和Al。 Pathol模式。 2007; 20：864-870; 3。 WD foldcases，and al。 n Engel J Med 2010; 363-1948; 4。 摩西和Al。 请唱歌。 2009; 118：131-12007; 13：4429-4434; 2。Gaedck J和Al。Pathol模式。2007; 20：864-870; 3。 WD foldcases，and al。 n Engel J Med 2010; 363-1948; 4。 摩西和Al。 请唱歌。 2009; 118：131-12007; 20：864-870; 3。WD foldcases，and al。n Engel J Med2010; 363-1948; 4。摩西和Al。请唱歌。2009; 118：131-12009; 118：131-1
与EEG和眼睛跟踪数据的跨主题阅读任务分类的Zuco基准
我们提出了一个新的机器学习基准，用于阅读任务分类，目的是在计算语言处理与认知神经科学之间的相交中推进脑电图和眼睛追踪研究。基准任务由一个跨主体分类组成，以区分两个阅读范式：正常阅读和特定于任务的读数。基准的数据基于苏黎世的认知语言处理语料库（ZUCO 2.0），该语料库提供了同时引人注目的视线和来自英语句子的自然阅读的EEG信号。培训数据集已公开可用，我们提出了新记录的隐藏测试集。我们为此任务提供多种可靠的基线方法，并讨论未来的改进。我们发布代码，并提供易于使用的界面，以使用随附的公共排行榜：www.zuco-benchmark.com评估新方法。