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PharmAML：创建一个机器学习过程来分析动作机理＆
●随机森林：一种合奏学习算法，该算法构建了多个决策树并结合了输出以提高准确性并减少过度效果。●XGBoost：像随机森林一样，XGBoost是一种集合学习算法，但它使用梯度提升来依次构建决策树，在每个步骤上纠正错误，以提高准确性和效率。●KNN：一种基于实例的学习算法，该算法基于其K最近的K最近邻居的多数类或通过平均值来预测值。●XGBlend：我们创建的XGBoost模型！将标准神经网络与XGBoost体系结构相结合，以提高算法处理的速度。●1D-CNN：使用卷积层将每一行视为1D序列的卷积神经网络，以捕获特征相互作用并提取图案，以提高预测性能。●TABNET：专为表格数据而设计的深度学习模型，利用注意机制动态选择相关特征，从而实现可解释性和有效的学习。
tirzepatide用于管理超重和肥胖
3.1生活超重或肥胖会以多种方式影响生活质量。由于与疾病相关的社会污名，它会影响身体功能，使日常活动更具挑战性和影响心理健康。它还增加了发展其他疾病的风险，例如2型糖尿病和心血管疾病，这可能会严重影响质量和生活时间。临床和患者专家解释说，肥胖是需要长期治疗的慢性病。他们解释说，其他用于管理超重和肥胖症的药物仅在NHS中可用于相对较小的人群，并且访问受到限制，部分原因是仅建议在专业体重管理服务中使用它们（请参阅第3.2节）。患者专家解释说，最大的未满足需求是针对至少35 kg/m 的体重指数（BMI）的人
个性化的患者偏好预测因素，用于替代医疗保健的判断：技术上FEA
摘要在为无行为能力的患者做出替代判断时，代理人经常努力猜测患者有能力会想要什么。代理人也可能因（唯一）做出这种决定的责任而感到痛苦。为了解决此类问题，已经提出了一种患者偏好预测因子（PPP），该预测因素将使用算法从人群级别的数据中推断出单个患者的治疗偏好，以了解具有相似人口统计学特征的人的已知偏好。然而，批评家们已经表明，即使这种PPP平均比人类替代者更准确，在识别患者偏好方面，拟议的算法仍然无法尊重患者（以前的）自主权，因为它会借鉴“错误的”数据：对于个人而言，这些数据不适合个人的数据，因此他们不适合他们的挑战，并且他们的实际原因是他们的实际原因，或者是实际的，或者是实际上的，或者是实际上的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际上所依据的，或者是实际的原因。在船上受到这样的批评，我们在这里提出了一种新方法：个性化的患者偏好预测因子（P4）。P4基于机器学习的最新进展，该技术允许包括大型语言模型在内的技术更便宜，更有效地“微调”在特定于人的数据上。与PPP不同，P4将能够从实际上特定于其特定的材料（例如先前的治疗决策）中推断出单个患者的偏好。因此，我们认为，除了在个体水平上比以前提出的PPP更准确，P4的谓词还将更直接地反映每个患者自身的原因和价值观。在本文中，我们回顾了人工智能研究中的最新发现，这些发现表明P4在技术上是可行的，并认为，如果它是开发和适当部署的，则应缓解一些基于自主的主要关注原始PPP的批评者的关注。然后，我们考虑对我们的提案的各种异议，并提供一些暂定的答复。
naogłoszenie_engpost-doc 2 - mimicls
ii）作业提供描述在可编程聚合物实验室中的DOC职位，由DR领导。哈布。in。rószweda，Amu教授。项目描述：如今，聚合物合成的进展可以完全控制具有生物学精确度的单体序列。但是，要实现他们的实际使用，必须开发一种可持续且高效的方法。可以预期，可以通过选择适当的单体字母的选择来设计序列定义的大分子将其折叠成特定的3D结构，因为它是天然大分子的观察到的。然而，到目前为止尚未研究具有定义的一级结构的非天然大分子的单链折叠，尚未研究将其组装成复杂的超分子结构。该项目旨在获取有关序列调节的层次聚合物自组装的知识，这是创建具有结构性复杂和复杂功能的合成材料所必需的，并由生命物质表示。该项目获得了国家科学中心的资金（2021/43/i/st4/01294）在Opus Lap竞赛中。
参数化层次制品 -
神经程序是高度准确且结构化的策略，可以通过控制计算机制的行为来执行算法 - MIC任务。尽管有可能增加人工剂的行为的解释性和组成性，但仍很难从代表计算机程序的演示神经网络中学习。与其他模仿学习域不同的设定算法的主要挑战是需要高精度，数据的特定结构的参与以及极为有限的观察力。为了应对这些挑战，我们建议将程序建模为参数化的层次结构程序（PHP）。php是一系列条件操作，使用程序计数器以及观察结果，在采取基本操作，将另一个PHP作为子处理和返回呼叫者之间进行选择。我们开发了一种从一组主管演示中培训PHP的算法，其中只有一些用内部呼叫结构注释，并将其应用于对多级PHP的有效水平培训。我们以两个基准（纳米司法机构和长局添加）的形式显示，PHP可以从较小量的注释和未经通知的示范中更准确地学习神经程序。
AEA演示托马斯·沃兹尔（Thomas Wurzel）2024年11月
*）rfnbo”是指非生物学起源的可再生液体和气态燃料。这是在可再生能源指令中定义的可再生燃料的产品组（Art。2.36）。这些燃料是由可再生能源除生物量以外的其他可再生能源生产的
基于自然的创新生物量化剂对农业的影响
lable气候变化导致意外的干旱，极端温度，过度降雨和意外风暴，导致过去从未发生过的灾难。考虑到这一点，建立环境友好机制至关重要。近年来，农业化学物质的不受限制和不受限制地使用了，以获得更高的产量，而另一侧的产量导致了几个农业问题和损坏的土壤。过度使用化学氮肥不仅会加速土壤酸化，还冒着污染地下水和大气的风险。生物肥料和那些包含土壤本地微生物群的投入为减轻不利气候变化的负面影响提供了更安全的选择。Mycorrhiza是一种土壤真菌，在自身与宿主植物根部之间建立了共同的共生关联。它对植物营养产生了重大贡献，特别是磷摄取以及固定（例如Zn）和移动（S，Ca，k，k，fe，Mn和N）元素的选择性吸收
福利和承保范围摘要：该计划涵盖了什么以及您为涵盖服务付出的奥斯卡奖：铜经典4700计划
您继续承保范围的权利：如果您想在结束后继续覆盖范围，则有一些机构可以提供帮助。这些机构的联系信息是：德克萨斯州保险局，瓜达卢佩街333号，奥斯汀，德克萨斯州78701，电话1-800-578-4677或http://www.tdi.texas.gov/index.htex.html或1-855-Scsar-55。您也可以使用其他覆盖范围选项，包括通过健康保险市场购买个人保险范围。有关市场的更多信息，请访问www.healthcare.gov或致电1-800-318-2596。您的申诉和上诉权利：如果您对拒绝索赔的计划提出投诉，则有一些机构可以提供帮助。此投诉称为申诉或上诉。有关您的权利的更多信息，请查看您将获得该医疗要求的福利的说明。您的计划文件还提供完整的信息，以提交索赔，上诉或申诉。有关您的权利，本通知或协助的更多信息，请联系：http：//www.tdi.texas.gov/index.html。该计划提供最低基本覆盖范围？是。最低限度的覆盖范围通常包括计划，通过市场或其他个人市场政策获得的健康保险，Medicare，Medicaid，Chip，Tricare以及某些其他覆盖范围。如果您有资格获得某些类型的最低基本覆盖范围，则可能没有资格获得高级税收抵免。该计划是否符合最低价值标准？不适用。中文（中文）：如果需要中文的帮助，请拨打这个号码，请拨打这个号码1-855-672-2789。对于您的计划，Woesn Moes不符合最低价值标准，您有资格获得高级税收抵免，可以帮助您通过市场来制定计划。语言访问服务：西班牙语（Español）：对于Obtener Asstencia en Spanish，Lleme Al 1-855-672-2tagalog（Tagalog）：功夫Kailangan ninyo Tagalog的帮助电话1-855-672-2navajo（dine）：dinehgo shika at'ohwol ninisingo，kwiiijijigo holne'1-855-672-2
自主驾驶的广义预测模型
环境，建立内部世界模型表示，做出决策并采取措施[9，50]。，尽管数十年来在学术界和工业上做出了巨大的努力，但他们的部署仍限于某些杂物或场景，并且不能在世界上无缝地应用。一个关键原因是在结构化自主驾驶系统中学习模型的概括能力有限。通常，感知模型会面临概括到不同环境的挑战，随着地理位置，传感器配置，天气条件，开放式对象等的变化。;预测和计划模型无法推广到具有罕见的sce narios和不同驾驶意图的非确定性期货[2，16，54]。是由人类学习如何感知和刺激世界的动机[27，28，49]，我们主张采用驾驶视频作为通用界面，将其推广到具有动态期货的各种环境。基于此，首选驱动视频预测模型以完全捕获有关驾驶场景的世界知识（图1）。通过预测未来，视频预测因子本质上了解了自主驾驶的两个重要方面：世界如何运作以及如何在野外安全地操纵。最近，社区已开始采用视频作为代表各种机器人任务的观察行为和行动的接口[11]。对于诸如经典视频预测和机器人技术等领域，视频背景大多是静态的，机器人的运动很慢，并且视频的分解很低。相比之下，对于驾驶场景 - iOS，它与室外环境高度斗争，代理人涵盖了更大的动作，以及涵盖众多视图的感觉分辨率。这些区别导致了自主驾驶应用的重大挑战。幸运的是，在驾驶领域中开发视频预测模型[4、15、19、23、23、25、33、38、45、47]。尽管在预测质量方面取得了令人鼓舞的进展，但这些尝试并未像经典的机器人任务（例如，操作）那样实现概括能力，仅限于有限的场景，例如流量密度低[4]的高速公路[4]和小型数据集[15，23，33，33，33，45，45，47]，或者在环境方面进行不同的条件，以使38个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异[3]（33，45，47），以下情况下的情况[3]（33，33，45，47），这是3次差异。如何揭示视频预测模型的驾驶潜力仍然很少探索。以上面的讨论为动机，我们旨在构建一个自动驾驶的视频预测模型，能够概括为新的条件和环境。为此，我们必须回答以下问题：（1）可以以可行且可扩展的方式获得哪些数据？（2）我们如何制定一个预测模型来捕获动态场景的复杂演化？（3）我们如何将（基础）模型应用于下游任务？