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脑网络动态指纹对数据异质性具有弹性
为了揭示在成熟的大规模神经活动网络之间自发游离思维的机制，揭示静息状态下大脑的动态至关重要 [31, 12, 2]。超大型神经影像数据集 [19, 47] 的建立，使将大脑动态的时空组织表征为活动网络变得十分有益，例如人类连接组计划 (HCP) [32, 38]、英国生物库 [36]，以及在神经退行性疾病领域中的阿尔茨海默病神经影像计划 [21]。然而，仍然迫切需要评估物理参数或扫描方案的差异对功能性磁共振成像 (fMRI) 记录质量的影响 [30, 5, 3]。事实上，研究表明成像序列会受到不同部位差异的影响，例如扫描仪随时间推移的漂移、维护程序和其他因素 [3]。特别是，多部位协调仍然是一个悬而未决的问题 [1, 30, 14, 3, 5, 43]，最近只有少数研究过不同部位静息态 fMRI 数据的变化 [13, 22, 29, 18]。尽管人们对多部位数据固有的复杂性越来越感兴趣，但这条研究路线仍处于起步阶段（第一篇出版物发表于 2013 年 [44]）。有趣的是，尽管大脑是一个动态系统，但大多数研究都依赖于功能连接，据我们所知，还没有人尝试从动态模型的角度探索这些问题。数据驱动的动态模型是分析大脑活动时空组织的一个有前途且强大的工具 [27, 4, 40]。这些模型使我们能够利用大型数据集中包含的大量虚假信息 [39, 23]，捕捉大脑活动的层次结构 [42]，增强脑机接口 [25, 24]，甚至可以用于临床环境 [28, 34, 9]。然而，多站点数据采集中不同因素对推断和识别大脑活动的影响
印第安纳州 4-H/FFA 肉类评估 CDE 州竞赛
IX. 资源和设备参考资料 此参考资料列表并非全部。可以使用其他来源，并鼓励教师使用最好的教学材料。以下列表包含在活动准备期间可能有用的参考资料。 • 国家 FFA 核心目录，Shopffa.org o 零售肉类桌面参考 o 零售肉类现场指南 o 零售肉类抽认卡 o 肉类识别教程 DVD o 肉类购买者指南 • 国家 FFA CDE 问答，https://www.ffa.org • 北美肉类协会，https://www.meatbuyersguide.com • 肉类购买者指南 • NAMP 肉类海报 • 牛肉、羊肉、猪肉和小牛肉切割图表 • CEV 多媒体，1020 SE Loop 289，德克萨斯州拉伯克 79404，(800) 922-9965，https://www.icevonline.com/curriculum • 零售切割识别 (DVD) • 肉类科学与食品安全 (DVD) — 笔试资源，2019 年 6 月更新，幻灯片 3 将指示已更新的幻灯片。 • 牛肉肌肉学，http://bovine.unl.edu • 美国全国牛肉协会，9110 E. Nichols Ave. #300, Centennial, Colo. 80112，(303) 694-0305/1-800-368-3138 • USDA 大理石花纹照片 • 肉类切块识别指南，https://store.beef.org/ • 美国肉类科学协会 (AMSA)，2441 Village Green Place, Champaign, Illinois 61874，(800) 517-2672，http://www.meatscience.org/students/meat-judging-program • 电子邮件：information@meatscience.org • USDA 大理石花纹照片 • 肉类评估手册 • Art Services, Inc.，3015 Earl Place, NE, Washington, DC, 20018，(202) 526-5607 • 牛肉肋眼牛排网格 • NASCO，901 Janesville Avenue，PO Box 901，Fort Atkinson，Wis. 53538-0901，1-800-558- 9595 • 初步产量等级标尺（https://www.enasco.com/p/USDA-PreliminaryCutability-Grade- Ruler%2BC02615N） • 牛肉和猪肉肋眼牛排网格 • 肉类评估类别和材料示例网站 • http://aggiemeat.tamu.edu/meat-identification-pictures • https://www1.unl.edu/search/?q=meat+identification+pictures&u=https%3A%2F%2Fani malscience.unl.edu%2F • USDA 胴体牛肉等级和标准https://www.ams.usda.gov/sites/default/files/media/CarcassBeefStandard.pdf • 美国牛肉等级标准变更公告，https://www.ams.usda.gov/content/usda-announces-changes-us-beef-gradestandard
可靠性数据库：最新进展和展望
可靠性理论的基础工作为根据部件可靠性知识计算复杂系统可靠性的评估以及从相对不可靠的部件构建可靠系统建立了数学基础。如今，可靠性和安全性分析已成为每个技术系统设计或调查过程的重要组成部分。要解决的问题可分为两大类：1. 危险工厂的可靠性和安全性分析，比较其可靠性和安全性参数的值，提高工厂的安全水平等； 2. 预测即将建造的新工厂的可靠性和安全性参数值。因此，有必要获得有关设备功能、事故及其后果、维护操作及其成本的完整而准确的数据，这些数据可用于解决上述分类中第一类问题。最好的情况是，这些信息是从同一台设备（特定故障数据）或类似条件下的类似设备收集的。对于第二组问题，我们必须使用计划实施的设备信息，结合专家对新设备可靠性参数的判断，或者使用标准值或标准可靠性模型（例如MIL-217 或 Bellcore）。因此，需要从安装和操作的现场记录中收集与所有类型组件相关的可靠性数据，以便我们分析、比较或预测复杂系统的可靠性水平。我们可以定义至少三类可靠性数据库用户 [1]： - 风险和可靠性分析师，用于分析和预测复杂系统的可靠性； - 维护工程师，用于测量和优化维护性能； - 组件设计人员，用于分析和优化组件性能。所有这些专家都需要不同类型的数据。风险分析师需要计算系统可用性或任务成功或失败的概率。为此，他需要了解组件的可用性和故障率。如果停机时间已正确包含在数据库中，则可以根据按需故障估计可用性。维护工程师需要测量维护性能。操作数据将维护的影响和组件的固有可靠性混为一谈。他还想知道，如果不进行维护，组件的故障行为会是怎样的。组件设计人员主要对揭示设计弱点的故障机制感兴趣。因此，他有兴趣根据故障机制区分故障模式。如果无法做到这一点，则使用工程知识从其他信息中推断故障机制。
确定解决马尔可夫决策过程的有效方法
我们在这里考虑马尔可夫决策过程（MDPS），总体知识是已知的过渡和奖励功能。主要有两种有效的方法，可以使用基于模型的方法来精确求解MDP：动态编程或线性程序，如[11]中所述。确定解决MDP问题的最有效方法一直是文献研究的主题。有关全面的审查，请参阅[1]以及[11，9]。根据[11]，有人认为，基于价值的算法（例如价值迭代（VI）及其变体）并不像基于政策的方法那样实用，因此建议避免使用。另一方面，对基于策略的方法进行了比较下注政策迭代（PI）和政策迭代（PIM）尚不清楚，尽管后者似乎更有效[11]。早期的发现表明，线性编程方法不适合解决此类问题，这主要是由于求解器的速度慢[9]。尽管如此，文献中的比较研究有限，截至2007年，这个问题仍未解决[10]。随着线性编程求解器（例如Gurobi或cplex）的性能不断提高，以及并行化可能性的进步，对求解方法的定期重新评估变得相关。因此，在[1]的研究中，对线性编程和政策迭代的性能进行了比较分析，是对特定的马尔可夫决策过程（MDP）模型进行的，重点介绍了预期的总奖励标准。非零条目的1％。所考虑的MDP的特征是较大的状态空间（基数至少为2000），并且表现出各种动作选择（范围为2至500）。值得注意的是，所有过渡矩阵都高度稀疏，仅包含1％和0。先前的研究采用内点方法来解决线性程序。他们认为线性编程（LP）优于策略迭代（PI），并且对于特定模型而言，这显着。必须注意，[1]检查的模型类别在文献中很普遍，尤其是在给定状态下可能的转移数量的网络问题中。尽管如此，该研究仍具有一定的局限性。首先，即使这些方法可能会超过速度上的标准PI，但它并未考虑修改策略迭代及其变体。其次，研究中采用的LP解决方法仅提供政策而不是政策和价值观，就像动态编程一样。最后，其结论对更稀疏或其他操作标准的更广泛案例的概括性仍然不确定。这项工作的目的是找出线性编程在更一般的情况下是否仍然是一种有效的工具，并且在哪些条件（状态空间和行动空间维度，稀疏性）下找到使用动态编程仍然有效。
登记册
请参阅上一页，了解每个会议的具体时间和房间。53A 人工智能辅助系谱学的第一步 Steve LiƩle 此演示专为人工智能经验较少的人士设计，将帮助您创建有效的提示，从文档中提取信息并总结和翻译其内容。在这一小时结束时，您将能够将人工智能应用于真实的家谱记录。53B 常染色体 DNA 和人工智能：21 世纪基因系谱学 Josiah Schmidt 深入研究人工智能与常染色体 DNA 分析的交集。您已经完成了基本的 DNA 试剂盒并获得了结果，现在探索如何使用人工智能工具来增强您对共享匹配、细分数据、关系预测等的理解。 53C 人工智能 - 家谱 Steve LiƩle 一旦你有了一点人工智能经验，你就可以改进和提升你的人工智能家谱实践了。现在，我们将深入研究如何构建你的提示以提取更多数据，以及如何使用合乎逻辑的分步方法来处理复杂的家谱记录以获得精确的结果。 53D 用线粒体为你的研究增添力量！ Jim Brewster 线粒体由母亲传给女儿，是你家谱的强大力量，也许正是你突破障碍所需要的东西！ 53E 人工智能问答：是时候回答你的许多人工智能问题了 Steve LiƩle 现在，你肯定有很多问题，而且你可能已经注意到了桌子上的那些索引卡。记下您的问题，然后花一个小时与史蒂夫一起观看一些人工智能如何为您工作的演示，并获得问题的答案。53F Y - DNA：自公元前 300,000 年以来让男人感到重要 Jim Brewster 和我们一起探索 Y 染色体的奇妙世界，以及它能告诉您有关直系父系的信息。了解匹配和单倍群的工作原理以及它们如何帮助您的家谱。53G 训练我们的 AI 霸主：真正有用的聊天机器人指南 Steve Little 和 Jim Brewster 与 Jim Brewster 和 Steve Little 一起了解聊天机器人的真正“思考”方式。探索现代人工智能如何将基因系谱研究从令人沮丧变为梦幻！吉姆将揭示创造真正有用的 AI 助手背后的谨慎训练过程，而史蒂夫将解读他们的决策过程并解释他们为什么会做出这样的反应。了解如何让人工智能为您服务！
Yervoy
概述此文档解决了Yervoy（ipilimumab）的使用。yervoy是一种重组人细胞毒性T-淋巴细胞抗原4（CTLA-4） - 阻断用于治疗晚期黑色素瘤（皮肤和紫外），肾细胞癌，结肠癌，结直肠癌和非小细胞肺癌的单克隆抗体。食品药物管理局（FDA）批准的Yervoy指示包括治疗不可切除或转移性黑色素瘤。国家综合癌症网络（NCCN）建议，对于不可切除或转移性疾病，可以将Yervoy与Opdivo一起用作一线疗法，或者作为一种药物，或者将OPDIVO用作二线或后续治疗，如果个人患有疾病进展。此外，NCCN表示，Yervoy可以用作某些在先前Yervoy治疗期间没有明显全身毒性的人的单一药物进行重新诱导疗法，并且在稳定疾病后最初的临床反应或稳定疾病后的进展后复发。yervoy被指示与Nivolumab结合使用，用于复发，晚期或转移性非小细胞肺癌（NSCLC）作为一线治疗，用于表达PD-L1≥1％的肿瘤，这些肿瘤为EGFR，ALK，ROS1，BRAF负。NCCN为PD-L1 <1％的肿瘤提供了另外的2A类建议。Yervoy与Nivolumab和2个铂二键疗法的2个周期结合使用，FDA表示对于没有EGFR或ALK基因组肿瘤畸变的患者，用于对复发或转移性NSCLC的第一线治疗。如果没有足够的组织来对所有这些标记进行测试，则应重复活检和/或血浆测试。NCCN面板建议在启动第一线治疗之前对NSCLC的患者进行可起作用的分子标记，例如EGFR，ALK，ROS1，BRAF，NTRK，NTRK，MET和RET突变，以帮助指导治疗。如果这些不可行，则由可用结果指导治疗，如果未知，这些患者就会像没有驾驶员的癌基因一样对待。yervoy也被批准为对皮肤黑色素瘤的个体的辅助治疗，具有超过1 mM的区域淋巴结的病理学受累，这些淋巴结已完成，包括全面切除，包括总淋巴结清扫术。最近，对Yervoy在另一种形式的转移性黑色素瘤中的使用越来越兴趣。NCCN提供了2A建议，用于将Yervoy用作单一药物或与Opdivo结合使用，以治疗不可切除或转移性紫veal黑色素瘤。Yervoy具有FDA批准的指示，可与Opdivo结合使用，用于治疗中等或贫穷的先前未经治疗的晚期肾细胞癌（RCC）的个体。NCCN包括2A建议，将使用Yervoy与Opdivo结合使用，作为治疗晚期透明细胞RCC的后续治疗。NCCN还提供了2A建议，可与Opdivo结合使用，用于具有先进的清除电池RCC的有利风险组，但指出了I和III阶段的临床试验数据支持此用途的结果显示出矛盾的结果。NCCN提供了2A建议，用于使用Yervoy与Opdivo结合使用MSI-H或DMMR转移性结直肠癌的个体，作为未接受任何以前化学疗法的个体的主要治疗方法。yervoy具有FDA批准的指示，可与Opdivo结合使用，以治疗微卫星不稳定性高（MSI-H）或错配维修缺乏（DMMR）转移性结直肠癌（CRC），可在用氟吡啶胺，催产素和Irinotecan进行治疗后进展。NCCN包括与Opdivo结合使用的2A建议，作为基本转移（仅DMMR/MSI-H）的主要治疗方法（在过去的12个月内）和先前的辅助氟尿嘧啶，leucovorin，leucovorin和oxaliptin（folfox）或Capecitabine和Oxaliptin（Capeox）。