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朝两极分化纠缠的宣传分布
随着医学肿瘤学的出现，未知初级（杯）癌症的概念已经发展。杯子可能很难诊断，并且代表2％至5％的新癌症，因此并非异常罕见。可以在杯子内识别出有利的预后肿瘤的一部分，但是绝大多数杯子患者属于不良的预后组。杯子具有重大的肿瘤学挑战，例如揭开生物学和横向问题，最重要的是改善患者的结果。在这方面，杯赛患者的结局令人遗憾地表现出数十年来的最小改善，而杯子仍然是预后非常差的癌症组。杯子的生物学有两个主要的假设。一个是杯子是给定原发性癌症的一个亚组，其中主要存在，但由于其尺寸很小而无法看到。另一个是“真”杯子假设，指出杯子共享的特征使它们成为特定的实体，无论其起源组织如何。尚未描述一个真正的生物学特征，但是染色体不稳定性是预后杯组不良的标志。精确的肿瘤学，尽管达到了识别杯子的推定起源，但到目前为止，未能在全球范围内改善患者的预后。正在研究基于分子分析的分子途径正在研究中。迄今为止，免疫疗法尚未显示出突破性的结果。应计是杯赛试验中的关键问题。在这里，我们回顾杯赛的历史，生物学特征和杯子生物学中的剩余问题，这是杯赛管理中分子肿瘤学的两种主要方法，以便在改善杯子患者预后的巨大挑战中提出观点。
具有未知单个粒子的量子过程层析成像...
量子过程层析成像 (QPT) 方法旨在识别（即估计）给定的量子过程。QPT 是一种主要的量子信息处理工具，因为它特别允许人们表征量子门的实际行为，而量子门是量子计算机的基石。然而，通常的 QPT 程序很复杂，因为它们对用作要表征过程的输入的量子态设置了几个约束。在本文中，我们扩展了 QPT 以避免两个这样的约束。一方面，通常的 QPT 方法要求人们知道，因此要非常精确地控制（即准备）用作所考虑量子过程输入的特定量子态，这很麻烦。因此，我们提出了一种盲目或无监督的 QPT 扩展（即 BQPT），这意味着这种方法使用的输入量子态的值是未知的和任意的，只是要求它们满足一些一般的已知属性（并且这种方法利用了所考虑量子过程的输出状态）。另一方面，通常的 QPT 方法要求人们能够准备相同（已知）输入状态的多个副本，这具有限制性。与此相反，我们提出了“单准备 BQPT 方法”（SBQPT），即只能对每个考虑的输入状态的一个实例进行操作的方法。这里通过数值验证的实用（S）BQPT 方法说明了这两个概念，在以下情况下：（i）使用随机纯态作为输入，并且它们所需的属性特别与定义它们的随机变量的统计独立性有关；（ii）所考虑的量子过程基于圆柱对称海森堡自旋耦合。作为基准，我们还引入了专用于所考虑的海森堡过程的非盲 QPT 方法，我们分析了它们的理论行为（这需要本文针对随机输入状态开发的工具），并通过数值测试它们对系统性和非系统性误差的敏感性，这些误差在实践中最有可能出现。这表明，即使对于非常低的准备误差（尤其是系统误差），这些非盲 QPT 方法的性能也远低于我们的 SBQPT 方法。我们的盲目和单一准备 QPT 概念可以扩展到更广泛的过程类别和基于其他量子态属性的 SBQPT 方法，如本文所述。
“对未知的恐惧”：健康、残疾和利益相关者对斐济残疾儿童接种疫苗的行为和社会驱动因素的看法
1 澳大利亚新南威尔士州西悉尼大学转化健康研究所，2 斐济太平洋健康研究所，斐济国立大学医学、护理与健康科学学院，斐济苏瓦，3 澳大利亚昆士兰州中央昆士兰大学，4 斐济苏瓦弗兰克希尔顿组织，5 斐济苏瓦卫生与医疗服务部殖民战争纪念医院，6 斐济苏瓦卫生与医疗服务部家庭健康，7 斐济苏瓦斐济国立大学医学、护理与健康科学学院医学科学学院，8 斐济苏瓦斐济残疾人联合会，9 澳大利亚昆士兰州中央昆士兰医院与健康服务中心中央昆士兰公共卫生部，10 澳大利亚新南威尔士州悉尼大学悉尼公共卫生学院，11 澳大利亚新南威尔士州卫生大学医学与健康学院悉尼传染病研究所
免疫接种史不明或不完整患者的管理工具包
如果您依赖口头免疫接种史，请确保在注明日期的文本条目中清楚地记录对话，包括您获得此信息的原因和方式。例如，详细说明父母/看护人的历史，或使用孩子的出生日期和幻灯片 13 上的海外免疫接种时间表之一或幻灯片 17 上的资源。• 记住！除非有记录在案或可靠的口头疫苗接种史，否则个人应该
阿德里安·奥尔：引导货币政策走出未知
偷渔民鱼线中的鱼饵。另有记载称，库佩出发探索新大陆，也许是因为他观察到了 Pīpīwharauroa（每年飞入海平面的候鸟）或向南迁徙然后返回的鲸鱼。我们还知道，波利尼西亚航海家有办法在广阔的海洋中定位自己。没有 GPS，他们利用星星，寻找某些鱼类和鸟类的存在，观察海浪中的图案和云层的倒影。但是，远离地标和珊瑚礁，没有一种方法可以告诉他们确切的位置。Crowe（2018）讨论了毛利人和他们的波利尼西亚祖先的航海成就。
原发部位不明的癌症 (CUP)
如果原发性肿瘤扩散至身体其他部位并形成新肿瘤，则称为继发性癌症或转移。继发性癌症由原发性癌症中发现的同类型癌细胞组成。例如，如果肠癌扩散（转移）至肺部，则仍被视为肠癌，而非肺癌。它可能被称为转移性肠癌。
计算方法的基准，用于纠正CRISPR-CAS9筛选数据中已建立和未知来源的偏差
抽象背景：CRISPR-CAS9辍学屏幕是用于研究以前所未有的精度和规模研究生物学的强大工具。但是，数据的偏见会导致对解释和损害总体质量的潜在混杂影响。CAS9的活性受到目标位点的结构特征的影响，包括拷贝数放大（CN偏置）。更令人担忧的是，近端靶向基因座倾向于产生与CRISPR-CAS9靶向（接近度偏差）的基因无关的反应，这可能是由于CAS9引起的整个染色体臂截断或其他基因组结构特征和不同的染色质访问性水平。结果：我们对八种计算方法进行了基准测试，严格评估了它们在迄今为止两个最大的公开可用的CRISPR-CAS9屏幕中减少CN和接近性偏置的能力。我们还通过评估处理后的数据允许准确检测真正的阳性基本基因的程度，确定的肿瘤遗传成瘾以及已知的癌症依赖性生物标志物，来评估每种方法保持数据质量和异质性的能力。我们的分析阐明了每种方法在不同情况下纠正偏见的能力。当共同处理具有可用CN信息的模型的多个模型屏幕时，AC-CHRONOS的校正CN和CORXIM偏差的其他方法都超过了其他方法，而CRISPRCHEANR是单个屏幕的最佳性能方法，或者是CN信息的最佳性能。此外，计时和AC-CHRONOS产生的最终数据集能够更好地概括已知的必需基因和非必需基因。结论：总的来说，我们的调查根据其优势，劣势和实验环境，为选择最合适的偏见方法的选择提供了指导。
未知癌症的分子诊断和现场特异性治疗：重要的里程碑
未知的原发性（杯） - EI，转移性癌症的癌症，尽管有足够的检查，但在临床上无法检测到的转移性癌症，这对患者和医生构成了数十年的艰巨挑战。1,2转移性癌症的治疗传统上是基于主要部位的。杯子患者伴有临床病理学特征，暗示原发性肿瘤的患者在相应治疗时会产生良好的预后。1名不利杯子的患者占经验化学疗法的约80％的病例，没有经验化学疗法治疗。在活检中进行的3个基因表达分析（GEP）经常可以诊断为假定的原始。1,3基于GEP的站点特异性疗法在前瞻性的单臂和回顾性研究中表现出了令人鼓舞的结果，特别是对于分子诊断的反应性癌症类型。2,4-6然而，与标准的经验化疗相比，随后的不利杯子随后的随机试验并未显示出GEP指导的特定于特异性疗法的优势。7,8这些试验是在针对许多不同的转移性癌症（尤其是分子引导疗法（MGT）和免疫疗法的大大改善疗法出现之前进行的。更重要的是，这些研究对分子预测的初选的预测过多，预期的预后不良，对于许多患者而言，特异性疗法类似于经验化学疗法。
特定于现场的治疗，以90基因表达测定法与未知癌症患者的经验化疗为指导（Fudan Cup-001）：一项随机对照试验
医学肿瘤学系（X Liu MD，X Zhang MD，S Jiang MD，J Cao MD，J Cao MD，Z Luo MD，X Hu MD Phd教授，癌症预防系（M MO MM），病理学系（Q Wang MD，Ya Wang MM，Ya Wang MM，X Zhou MD）妇科肿瘤学系（H Yang MD PhD教授），乳房外科系（Y Hou MD），肌肉骨骼外科系（Y Chen MD教授），辐射肿瘤学（X LU MD），头部和颈部外科部（YU WANG MD），干预部（Yu Wang MD），干预部门（Wang MD），介绍部门（WANG MD），w li li li MD MD，ULTER（WANG MD）内窥镜检查（X Yang MD，K Chen MD）和综合肿瘤学系（Y SUN MSC），中国上海福丹大学上海癌症中心；上海上海上海大学肿瘤学系，中国上海（X Liu，X Zhang，S Jiang，M MO，M MO，M MO，Q Wang，Ya Wang，L Zhou，L Zhou，S Hu，S Hu，H Yang，Y Hou，Y Hou，Y Hou，Y Chen，Y Chen，X Lu，X Lu，Yu Wang，Yu Wang，Yu Wang，W Li，W Li Li Li Li，C Chand，Prof C Chand，
经验学习 - 一个适合探索未知
1仪器科学和光学学院 - 北京信息科学技术大学，北京，中国摘要：一个新颖的机器学习框架 - 经验学习（EL），用于观察新对象和掌握新技能，通常可以应用于探索未知的人工智能机器人（空中）。与传统方法不同，不必在模型培训之前准备大型培训样本。取而代之的是，通过不断观察或刺激研究对象并记录这些经验来建立经验链，这是受早期人类学习行为启发的。通过连续观察和尝试，经验链被更新，并逐渐收敛于研究对象的实际输出概率。当前的经验单元是EL判断的基础，而过去的经验可以使用忘记系数丢弃。使用两个简单示例说明了此框架的应用模式。猫和狗的生成器实验代表了对新物体的自我探索。虚拟篮球机实验展示了这种方法学习新技能并有效减轻随机干扰的能力。比较，分析了所提出的方法与相关算法之间的相似性和差异。最终，这种方法证明在使人工智能系统能够研究和探索未知领土方面有价值。关键字：经验学习，自我 - 探索算法，否 - 先验 - 数据算法，人工智能框架