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随机性，交换性和保形预测
随机性的功能理论是在Vovk [2020]中以非算力的随机性理论的名义提出的。Ran-Domness的算法理论是由Kolmogorov于1960年代启动的[Kolmogorov，1968年]，并已在许多论文和书籍中开发（例如，参见Shen等人。2017）。它一直是直觉的强大来源，但其弱点是对特定通用部分可计算函数的选择的依赖性，这导致其数学结果中存在未指定的加性（有时是乘法）常数。Kolmogorov [1965，Sect。 3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value). 与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。 它将在教派中引入。 2。 在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。 虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。 读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。 在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。 3。Kolmogorov [1965，Sect。3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value).与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。它将在教派中引入。2。在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。3。机器学习中最标准的假设是随机性：我们假设观察值是以IID方式生成的（独立且分布相同）。先验弱的假设是交换性的假设，尽管对于无限的数据序列而言，随机性和交换性证明与著名的de Finetti代表定理本质上是等效的。对于有限序列，差异是重要的，这将是我们教派的主题。我们开始讨论在教派中预测的随机性功能理论的应用。2。在其中介绍了置信度预言的概念（稍微修改和推广Vovk等人的术语。2022，Sect。2.1.6）。然后，我们根据三个二分法确定八种置信预测因素：
防整建17662号 令和6年7月31日 各地方 ...
针对上述内容，关于确保工程建设等相关秘密的保存或保护（国防部指令第12号，2019年10月1日），依据同一法律第1条的规定适用的《关于设备等秘密指定的指令》（2024年国防部指令第10号）附录2中关于设备等秘密保存的特例规定，进行各种确认的必要事项已在随附文件中列出，请毫不遗漏地采取措施。
制药访谈表
1。如何准备药物面试表作为有关医疗药物的基本摘要信息，有一个医疗药品套件插入物（以下简称为包装插入物）。当医学专业人员（例如医生和药剂师）使用适当使用医疗环境中日常工作所需的药物时，可能需要提供更多详细的信息，以支持包装插入中包含的信息，并且通过请求药物信息人员的其他信息来补充这些信息（以下简称在此处称为MRS MRS，以及药品公司的MRS等）等。制药访谈表（以下称为IF）是创建的，是一份列表，以全面获取必要的信息。 1988年，日本医院药剂师学会（以下称为Nichiko Pharmaceuticals）学术第二个小组委员会将IF定位为IF，制定了IF说明形式和IF说明指南，然后在1998年，Nihonko Pharmaceutical Scientifical Scientific Scientific Scientific Socientific Suciptific Submittee在2008年和2013年修订了IF Description GuideLines。如果描述自2008年以来的指南，则该原则是IF作为电子数据（例如PDF）提供的原则。如果对附件进行了重大修订，则迅速为修订的基础数据添加了一个IF。 IF的最新版本发表在医疗和医疗设备局（以下称为PMDA）的医疗药物信息搜索页面（https://www.pmda.go.jp/pmdasearch/iyakusearch/）。自2009年以来，Nichiho Medicine已建立了一个“访谈表格研究小组”，作为一个考虑有关新药IFS信息的组织，并已审查并考虑了个人是否适当地适当使用信息来补充包装插入。与2019年包装插入准则的更改相一致，发布了“ IF Descript GuideLines 2018”，并制定了该信息的更新版本，以准备与“为医疗药物提供销售信息的指南相关的信息”。
制药访谈表
i-1。发育史，线形化合物片剂是三个组成部分的组合：多巴胺的前体，碳纤维，碳纤维，一种外周DOPA脱羧酶抑制剂（DCI）和Entacapone，intaCapone，一种外周的核糖 - O-O-o-o-m-m-Methylythyllansylylylansylylylyslansylysferase（comt）。该药物旨在达到与左旋多巴/碳纤维组合使用单一药物的临床作用，而单一药物则用于治疗患有佩戴现象的帕金森氏病的患者。帕金森氏病的主要神经病理学发现是底植纹状体中多巴胺神经的选择性变性和丧失。由于帕金森氏病患者的纹状体多巴胺水平显着降低，因此补充多巴胺是治疗所必需的，但是由于多巴胺没有通过血脑屏障（BBB），因此用左旋多巴进行治疗，这是多巴胺的前体，因此尝试通过BBB。但是，由于大部分左旋多巴是在周围组织中代谢的，并且只有百分之几的脑部到达大脑，因此与DCI（例如Carbidopa和benserazide）的复合剂被广泛用于抑制左旋多巴的周围代谢并增加其向中部地区的过渡。左旋多巴的作用在治疗开始时持续稳定，但是在长期治疗中，左旋多巴或多巴胺保持左旋多巴或多巴胺的能力随着病理的发展而逐渐降低，从而导致雷伏达氏菌在下一个dose之前消失的效果消失。 Entakapon是作为这种佩戴现象的一种治疗方法，并于2007年在日本获得批准。Ettacapon用于抑制左旋多巴的外围代谢，并提供更有效的左旋多巴传递到大脑中。 Entacapon是日本神经病学会建立的“ 2011年帕金森氏治疗指南”中唯一推荐的A级（强烈的科学证据和强烈推荐），并且被定位为唯一的建议治疗磨损现象（具有强大的科学证据），并且是Entacapon和Levodopa-Dci-DCI复合的组合，这是一项适用于应有的组合。另一方面，有些患者发现随着疾病的进展，很难治疗佩戴现象，除了经常给予左旋多巴和每天服用的片剂数量外，吞咽困难还带来了治疗挑战。从这些原因中，在单独服用Entacapone的患者中，切换到该药物可以减少由于佩戴现象而导致的治疗期间服用的片剂的数量，这可以减轻吞咽负担。还可以预期，左旋多巴/碳纤维和Entacapone的同时药物将更可靠，并且对佩戴现象的处理将更合适。在日本，日本神经病学会提交了对这种药物开发的请求，向“未经批准的药物和未经调整的药物审查委员会有很高的医疗需求”，卫生，劳工和福利部要求作为具有高医疗需求的药物开发（2012年4月6日，2012年4月6日，2012年，第1406号，第1406号，医疗研究所和食品研究所的第1406号。 different content of levodopa, carbidopa, and entacapone have already been developed, and the first approval was obtained in the US in June 2003. Starevo compound tablets are sold in the US, EU and Switzerland, and are manufactured and sold by Orion Pharma and No-vartis Pharma. In Japan, Parkinson's disease [when levodopa-carbidopa administration] was approved as an efficacy or effect in July 2014。
日本财产保险公司的AI运用案例
6）Sompo Japan（2023 年 8 月），“Sompo Building 智能估算传单” 7）Sompo Japan（2023 年），“用于支持安全驾驶和提供产品和服务的数字技术” 8）东洋经济新报（2022 年 1 月 28 日），“东京海上率先实现汽车保险程序“自动化”” 9）日经新闻（2023 年 2 月 9 日），“东京海上等公司利用 AI 预测保险谈判和汽车事故的难度” 10）MS&AD 三井住友海上火灾保险株式会社（2023 年 5 月 16 日），“开始利用交互式 AI 提高事故应对服务质量”