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不可知实践和企业政治策略
1 伦敦卫生与热带医学院卫生服务研究与政策系，15-17 Tavistock Pl，伦敦 WC1H 9SH，英国 2 剑桥大学临床医学院代谢科学研究所 MRC 流行病学部，剑桥大学 CB2 0SL，英国 3 伦敦卫生与热带医学院公共卫生、环境与社会系，15-17 Tavistock Pl，伦敦 WC1H 9SH，英国 4 爱丁堡大学社会与政治科学学院全球卫生政策部，Chrystal Macmillan 大厦 15a George Square，爱丁堡 EH8 9LD，英国 5 利物浦大学法律与社会公正学院法律与 NCD 部，利物浦 L69 7ZR，英国 6 牛津大学社会政策与干预系，Barnett House，32 -37 Wellington Square，牛津大学 OX1 2ER，英国
面向主体不可知的情感识别
摘要 本文重点研究情感识别，旨在基于脑电信号在与主体无关的范式中实现。然而，脑电信号在与主体无关的情感脑机接口 (aBCI) 中表现出主体不稳定性，从而导致分布偏移问题。此外，该问题可以通过领域泛化和领域自适应等方法得到缓解。通常，基于领域自适应的方法比领域泛化方法产生更好的结果，但对于新主体，需要更多的计算资源。我们提出了一种新颖的框架，即基于元学习的增强领域自适应，用于与主体无关的 aBCI。我们的领域自适应方法通过元学习得到增强，它由一个循环神经网络、一个分类器和一个基于求和可分解函数的分布偏移控制器组成。此外，我们提出，解释求和可分解函数的神经网络可以有效地估计不同领域之间的差异。增强域自适应的网络设置遵循元学习和对抗学习，其中控制器通过测试阶段的几个自适应步骤迅速适应使用目标数据的新域。我们提出的方法在公共 aBICs 数据集上的实验中被证明是有效的，并且实现了与最先进的域自适应方法类似的性能，同时避免使用额外的计算资源。
积累规则63主动投资113-14情感信任161-2基于代理的理论73-4不可知论概率93、94、97、106-8算法Collusio
累积规则63积极投资113-14情感信任161-2基于代理的理论73-4不可抗拒的概率93、94、97、106–106-8算法勾结209算法决策157、160、160、160、160、168 91–3、96、97、103–5先验概率5箭头，肯尼斯80人工子智能（AGI）111，111，130人工智能（AI）相关的人类元素241特征241欧洲委员会210-12欧盟委员会210-12 243 242金融机构242金融机构的进化206-10挑战208-9 selling 207 - 9 selling 207 - 8 selling 207 - 8 - 8竞赛213–14伦理212–13解释性213隐私213风险管理银行'AI应用程序243-4未来任务248声誉关键风险指标246-7声誉风险245-6社交媒体媒体风险成分247–8
肿瘤学的不可知论批准：利用正确的基因组学为正确的患者提供正确的药物
摘要：（1）背景：随着精准医疗的出现，肿瘤学领域发生了巨大变化，这主要得益于通过下一代测序评估的可用药物治疗基因或免疫靶点的发现。基于生物标志物的治疗方法日益增多，目前，六种组织不可知论疗法已获得 FDA 批准。（2）方法：我们进行了文献综述，并报告了导致组织不可知论疗法获批的试验和目前正在研究基于生物标志物的新方法的临床试验。（3）结果：我们讨论了组织不可知论疗法的批准：用于治疗 MMRd/MSI-H 的 pembrolizumab 和 dostarlimab，用于治疗 TMB-H 的 pembrolizumab，用于治疗 NTRK 融合的 larotrectinib 和 entrectinib，用于治疗 BRAF V600E 突变的 dabrafenib 加 trametinib，以及用于治疗 RET 融合的 selpercatinib。此外，我们还报道了基于生物标志物的方法的新型临床试验，包括 ALK、HER2、FGFR 和 NRG1。（4）结论：精准医疗在不断发展，随着诊断工具的改进，可以对肿瘤进行更广泛的基因组定义，组织无关的靶向治疗是一种针对特定肿瘤基因组图谱量身定制的有前途的治疗策略，可改善生存结果。
Edge Intelligence和不可知论机器人范式在资源同步中，在灵活的机器人和设施控制系统中共享1个共享2 3
电子邮件地址：dicky-kin-lok.keung@connect.polyu.hk（K。L. keung），yin-yuen.chan@connect.polyu.hk（y。y。14 Chan），kam.kh.ng@polyu.edu.hk（kam k.h. ng），lunmak@gmail.com（S。L. mak），chli@ieee.org（C。H. Li），1514 Chan），kam.kh.ng@polyu.edu.hk（kam k.h.ng），lunmak@gmail.com（S。L. mak），chli@ieee.org（C。H. Li），15
不可知可解释的人工智能工具 - TUE 研究门户
与模型无关的可解释人工智能工具通过“局部”特征贡献来解释其预测。我们通过实证研究了两种优于当前方法的潜在改进。第一种方法是始终以用户认为对结果有积极贡献的形式来呈现特征贡献（“积极框架”）。第二种方法是添加“语义标签”，解释每个特征贡献的方向性（“该特征可使合格率提高 5％”），从而减少额外的认知处理步骤。在一项用户研究中，参与者评估了针对贷款申请和音乐推荐的不同框架和标签条件的解释的可理解性。我们发现，即使预测为负面，积极框架也能提高可理解性。此外，添加语义标签可以消除任何框架对可理解性的影响，积极标签的表现优于消极标签。我们在 ArgueView[11] 包中实现了我们的建议。
携带 BRAF 突变的肿瘤类型不可知疗法 - ArTS
1 意大利的里雅斯特大学医学、外科和健康科学系，Piazza Ospitale 1, 34129 的里雅斯特， silcorona@hotmail.it（SPC）; dgenerali@units.it (DG) 2 乳腺癌科和转化研究科，克雷莫纳地区社会卫生局，Viale Concordia 1，26100 克雷莫纳，意大利； mmed.sir@gmail.com （微软）； carlastrina@gmail.com （客服）； manuelamilani@googlemail.com（毫米）; mariarosacappelletti@gmail.com （MRC）; n.ziglioli@asst-cremona.it（新西兰）; valeriacervoni89@gmail.com (VC) 3 意大利克雷莫纳健康与社会保健公司解剖病理学系，Viale Concordia 1, 26100 克雷莫纳，意大利； g.ferrero@asst-cremona.it 4 医院药房，克雷莫纳地区健康与社会保健公司，Viale Concordia 1, 26100 克雷莫纳，意大利； a.machiavelli@asst-cremona.it 5 佛罗伦萨大学健康科学系，临床药理学和肿瘤学系，Viale Pieraccini, 6, 50139 佛罗伦萨，意大利； giandomenicoroviello@gmail.com * 通讯地址：ottavia.b88@gmail.com
组织不可知的TMB临床临界协调计划
组织不可思议的TMB临床临床临界计划的目标目标是组织不可思议的TMB临床临床临界协调计划：以最小或较低的截止临界值对齐，以泛滥的指示，以帮助临床试验设计并通过对患者进行临床策略进行培养和招聘数据，以帮助临床试验和探索药物招聘招聘和数据收集。重要的是要注意，尽管作为该计划的一部分，正在对TMB值的单个截止或模棱两可的区域进行临床试验和统计计划，但确定临界值本身并没有针对临床试验战略一致性以外的监管目的。背景：肿瘤突变负担（TMB），定义为每兆瓦的基因组序列的体细胞突变数量，证明了对鉴定癌症患者的预测性生物标志物潜力，最有可能对免疫检查点抑制剂做出反应。由于多个赞助商独立工作以优化TMB的特定治疗方法，因此每个赞助商可能会为组织不可知的TMB切点设置不同的切口基于公司的定义方式而不是基于生物学。这对于组织不可知的发育尤其有问题，因为它是基于生物标志物而不是起源或病理疾病部位重新定义疾病的。方法：癌症研究之友召集了一个专注的工作组，由制药和诊断公司以及美国组成。食品和药物管理局。与组织不可知的切点或TMB值的模棱两可的区域达成协议，表明与生物学定义的免疫检查点激活状态有很强的关联，将有助于不同的设备公司能够在体外诊断设备上销售可以衡量同一疾病状态并为当前和未来临床试验的TMB的开发而销售同一疾病状态的体外诊断设备。该工作组开发了一个项目建议，概述了概念分析证明的考虑因素和参数，例如必要的数据元素，统一的临床试验组件和适当的患者人群。