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World File Search System代表性
代表性法律事务
•ONO Pharmaceuticals与Gilead Sciences的独家许可协议中，以全球开发和商业化Ono的口服BTK抑制剂，用于治疗B细胞恶性肿瘤和其他疾病作为单一疗法，并结合Gilead's Portfolio的激酶抑制剂，以及在吉利德的Portfolio和Ono中保留Ono Asian Asian Asian Asian。•默克KGAA的前期8.5亿美元，最高20亿美元的里程碑支付协议，以共同开发并共同商业化其抗PD-L1抗体与辉瑞抗体作为多种肿瘤类型的潜在治疗方法。•在与Morphosys合作以共同开发和商业化ES414（一种生物特异性抗体）的前列腺癌中，新兴的生物溶液。
代表性法律事务
代表Ball Corporation以84亿美元收购Rexam PLC及其相关的剥离，将34.2亿美元的资产与Ardagh Group S.A.代表Hillshire Brands Company在其拟议的66亿美元中代表了66亿美元的Pinnacle Foods Inc.，并在Pinnacle Foods Inc.上获得66亿美元的收购。代表威斯康星州能源公司以57亿美元收购Integrys Energy Group，Inc。代表Horizon Pharma Public Limited Company在其未经请求的22.6亿美元的招标要约中，以收购Depomed，Inc.。 River Inc.在Siris Capital Partners领导的一个投资者集团中出售了8.4亿美元。代表Ecolab Inc.收购Swisher Hygiene，Inc。代表Northern Trust Corporation以3.950％的属于2025年的属于3.950％的票据。代表CF Industries，Inc。提供3.400％高级担保票据的5亿美元，应于2021年到期，7.5亿美元的4.500％高级担保票据到期2026年。代表摩根士丹利（Morgan Stanley）作为Hospira，Inc。的首席承销商，分别提供2020年票据的3.5亿美元，5.2％的票据，3.5亿美元，即2023年到期的5.8％票据。代表Kemper Corporation提供的7.375％次级债券的1.5亿美元到期2054年。
代表性法律事务 - Oren Livne
• Vividion Therapeutics (a wholly owned and independently operated subsidiary of Bayer AG) in its strategic collaboration with Tavros Therapeutics to discover and enhance targeted oncology programs, including an upfront of USD 17.5 million, up to USD 430.5 million in milestone payments for four initial programs, and, if Vividion exercises its opt- in for up to five more targets, up to USD 482额外付款。
代表性出版物Yinning Zhou
Suriadi Budiman，通过电纺制造的增材制造，可启用更坚固的生物风格材料，材料科学与工程的进步，2018年； 9。doi：10.1155/2018/8460751 12。ying Zhou，Dahou Yang，Yinning Zhou，bl Khoo，Jongyoon Han和Ye ai，表征可变形性
1 人工智能中图书馆的代表性......
我们已经生活在一个算法社会中。随着人们对机器学习集合中的偏见影响、智能城市和面部识别的监控风险以及政府的自动决策等人工智能和机器学习的许多其他应用有了更多的了解，人工智能政策和法规也随之出现。这些问题中的每一个都引发了人们对道德、隐私和数据保护的担忧。本文介绍了迄今为止一些关键的人工智能监管发展以及图书馆在这些过程中的参与。虽然许多人工智能应用在图书馆中主要是新兴的和假设的，但在研究文献搜索、文本分析的语言工具和对收藏数据的访问中可以找到一些成熟的例子。本文总结了图书馆活动如何在国家人工智能计划中体现，以及图书馆如何参与人工智能监管的其他方面，包括制定道德框架。基于该部门在版权和数据保护等相关监管问题方面的专业知识，本文提出了进一步的机会，为未来的道德、值得信赖和透明的人工智能做出贡献。
提高试验中的代表性
1麦克马斯特大学医学系，麦克马斯特大学，大卫大街20号，戴维·布雷利研究大楼，套房C3-117，汉密尔顿，L8L 0A3，加拿大； 2圣约瑟夫研究研究所，圣约瑟夫的医疗保健汉密尔顿，汉密尔顿50号，汉密尔顿，位于加拿大的L8N 4A6上； 3人口健康研究所，加拿大L8L 2X2，Barton ST E 237； 4约翰内斯堡大学卫生科学学院，南非约翰内斯堡，约翰内斯堡，邦廷路1号。 5麦克马斯特大学卫生研究方法，证据和影响力部，麦克马斯特大学1280号，麦克马斯特大学医学中心，汉密尔顿2C地区，位于加拿大的L8S 4K1； 6美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学院摩根街300号杜克临床研究所心脏病学系6级；斯坦福大学医学院7校区医学院的7校区校园大道291号，美国加利福尼亚州斯坦福大学的校园大厦291号。 8肥胖和心血管风险实验室的社会决定因素，心血管分支，壁内研究部，国家心脏，肺部和血液研究所，美国国立卫生研究院，31 Center Center Drive，Bethesda，MD 20892，美国贝塞斯达31号建筑物； 9美国国家卫生研究院国家少数民族健康与健康差异研究所，美国卫生研究院，6707民主林荫大道，套房800，贝塞斯达，MD 20892-5465，美国； 10个Cronicas慢性疾病卓越中心，AV。Armoriz，第二宽，Mira los 15074，利马，秘鲁； 11南非大学的南非医学研究委员会和儿科心脏病学系和南非开普敦Rondebosch的Klipfontein Road的红十字会纪念儿童医院，南非西开普敦7700；美国密西西比州街2500号密西西比大学医学中心医学系，美国MS 39216，美国； 13 Baylor Scott和White Research坚持，3434 Live Oak St，Suite 501，Dallas，TX 75204，美国； 14 Plurithematical临床研究中心1433年，洛林大学，4 Rue du Morvan，ILM，地面OOR，Vandoeuvre-Des-Nancy，Meurthe-Et-Moselle 54500，法国； 15法国Bouches-du-Rhône的Marseille Av Mozart区域医院中心1116年国家卫生与医学研究所1116；和16调查网络倡议 - 心脏血管和肾脏临床部落学家，南希大学，法国临床研究基础设施网络，4 Rue de Morvan，Vandoeuvre-Des-Nancy，Meurthe-Et-Moselle 54500，法国
经济学入门：代表性样本
劳工统计局 (BLS) 的许多调查都使用样本来收集数据并计算经济统计数据。使用随机样本，人们会被随机选择来回答。代表性样本包括那些被选中的人，因为他们具有与我们想要了解的内容相关的某些特征。使用代表性样本，我们可以向特定部分人口询问有关经济的问题，然后根据他们的答案来讨论整个人口。例如，如果你想回答关于高中生和体育运动的问题，你可能会使用参加体育运动的高中生的代表性样本，而不是使用随机样本询问任何人。
使用前瞻性代表性数据
目的：本研究使用来自印度南部的前瞻性代表性数据集来开发和评估多模式机器学习模型，以区分细菌和真菌性角膜炎。设计：机器学习分类器培训和验证研究。参与者：印度马杜赖（Madurai）的Aravind Eye Hospital诊断出患有急性感染性角膜炎的五百九十九名受试者。方法：我们使用了前瞻性的，连续收集的，代表性的数据集（Madurai数据集）收集的前瞻性，连续收集的代表性数据集，并比较了3种预测模型，以区分细菌和真菌角膜炎。这些模型包括一个临床数据模型，使用效率网状结构的计算机视觉模型以及将成像和临床数据都结合在一起的多模式模型。我们将Madurai数据集分为70％的火车/验证和30％的测试集。进行了模型训练，并进行了五重交叉验证。我们还比较了由Madurai训练的计算机视觉模型的性能与具有相同架构的模型，但对从多个先前的细菌和真菌性角膜炎随机临床试验（RCT）（RCT训练的计算机视觉模型）进行了培训。主要结果指标：主要评估度量是Precision-Recall曲线（AUPRC）下的面积。二级指标包括接收器操作特征曲线（AUROC），准确性和F1分数下的区域。与计算机视觉模型相比，多模式模型并不能显着提高性能。眼科科学2025; 5：100665ª2024，美国眼科学会。结果：由Madurai训练的计算机视觉模型优于临床数据模型和持有测试集的RCT训练的计算机视觉模型，其AUPRC 0.94（95％的置信间隔：0.92 E 0.96），AUROC 0.81（0.76 E 0.85）（0.76 E 0.85）（0.76 E 0.85），精度为77％和F1 0.85。结论：传染性角膜炎的表现最佳的机器学习分类是使用Madurai数据集训练的计算机视觉模型。这些发现表明，基于图像的深度学习可以显着增强感染性角膜炎的诊断能力，并强调使用前瞻性，连续收集的，代表性的机器学习模型培训和评估的重要性。财务披露：本文末尾的脚注和透视性可以在脚注和验证中找到。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。