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World File Search System对抗
对抗反黑人种族主义策略
Anique Jordan，2020 我们已经做得够多了。我们抗议过，我们集会过，我们哭泣过，我们悲痛过，我们创作过艺术，为你们提供过与众不同的典范，我们乞讨过，我们手持武器，我们展示过爱与善良，我们曾经愤怒过，我们教导我们的孩子他们是美丽的，尽管如此，我们还是努力向世界奉献自己。你们夺走了我们的工具、音乐、仪式和劳动，而我们却写作、教书、组织和祈祷，我们提供了证据、事实和历史，却仍然被拒绝。我们给予了本不该有的希望。我们已经做了所有事情，而现在，对我们许多人来说，已经无法用言语来形容我们的疲惫、恐惧、悲伤和伤痛。我们的母亲告诉过你们她们很害怕。我们很害怕。我们累了，太累了。我们已经做得够多了。
基于生成对抗网络的数据增强......
摘要 — 脑机接口 (BCI) 系统中分类器的性能高度依赖于训练数据的质量和数量。通常，训练数据是在实验室中收集的，用户在受控环境中执行任务。然而，在现实生活中的 BCI 应用中，用户的注意力可能会分散，这可能会降低分类器的性能。为了提高分类器的鲁棒性，可以在这种情况下获取额外的数据，但在几个长时间的校准会话中记录脑电图 (EEG) 数据是不切实际的。一种潜在的省时省钱的解决方案是人工数据生成。因此，在本研究中，我们提出了一个基于深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 的框架，用于生成人工 EEG 来扩充训练集，从而提高 BCI 分类器的性能。为了进行比较研究，我们设计了一个具有分散和集中注意力条件的运动任务实验。我们使用端到端深度卷积神经网络，利用 14 名受试者的数据对运动意图和休息进行分类。在没有数据增强的情况下，留一法 (LOO) 分类的结果显示，注意力转移的基线准确率为 73.04%，集中注意力的基线准确率为 80.09%。使用所提出的基于 DCGAN 的增强框架，结果显著提高了注意力转移 7.32%（p < 0.01），集中注意力 5.45%（p < 0.01）。此外，我们在 BCI 竞赛 III 的数据集 IVa 上实现了该方法，以区分不同的运动想象任务。所提出的方法将准确率提高了 3.57%（p < 0.02）。这项研究表明，使用 GAN 进行 EEG 增强可以显著提高 BCI 性能，尤其是在现实生活中的应用中，用户的注意力可能会被转移。
释放免疫系统对抗癌症的全部潜力
本演示文稿包含前瞻性陈述，这些陈述受多种风险和不确定因素影响，可能导致实际结果与预期结果大不相同。无法保证 (i) 临床前工作和先前临床试验的结果可以预测当前正在进行的临床试验的结果，(ii) 监管机构将同意公司对其疗法的进一步开发计划，或 (iii) 公司将及时以令人满意的条款和条件为其疗法找到开发和商业化合作伙伴（如果有的话）。任何这些风险的发生都可能对公司的活动、前景、财务状况、业绩和发展产生重大负面影响。
生成对抗网络的收敛动力学
拟合神经网络通常求助于随机（或类似）的梯度下降，这是梯度下降动力学的耐噪声（且有效的）分辨率。它输出了一系列网络参数，这些参数在训练步骤中会演变。梯度下降是极限，当学习率较小并且批处理大小不限时，在训练过程中获得的这组越来越最佳的网络参数。在此贡献中，我们研究了机器学习中使用的生成对抗网络中的收敛性。我们研究了少量学习率的限制，并表明，与单个网络培训类似，GAN学习动力趋于消失学习率至一定的限制动态。这导致我们考虑度量空间中的进化方程（这是我们称为双流的自然框架）。我们给出了解决方案的正式定义，并证明了这种转化。该理论然后将其应用于甘斯的特定实例，我们讨论了这种见解如何有助于理解和减轻模式崩溃。关键字：gan;公制流；生成网络
年龄对抗抑郁反应的影响
引言：了解年龄如何影响重度抑郁症患者的抗抑郁反应，这是由于小型和异质性研究变得复杂。然而，了解年龄在整个生命周期中的年龄如何有助于响应变化，可以为整个生命周期的治疗选择提供信息。这项研究试图通过使用来自MDD年龄在12 - 74岁的MDD患者中的大型NIH赞助的试验的参与者级数据来确定年龄如何影响抗抑郁反应。材料和方法：参与者级别的数据是从三项NIH赞助的药物治疗试验中提取的（青少年研究中的SSRI耐药性抑郁症（Tordia）研究，青少年抑郁症研究（TADS）的治疗（TADS），以及在MDD患者中对增强抑郁症研究（增强抑郁症研究）的组合药物来增强抑郁症研究（Comed））。使用哈密顿蒙特卡洛（Hamiltonian Monte Carlo carlo no U-Turn采样）开发了单个治疗轨迹的贝叶斯分层模型（BHM）。在抑郁症状（临床全球印象 - cgi-s]和cgi-s等效的抑郁症状改善轨迹）之间进行了建模，跨研究和对数趋势“随机效应”系数BHM的跨研究和对数趋势的个体进行了建模。年龄和性别（及其相互作用）在患者之间进行了分类检查。结果：研究参与者（n = 907）为29.7±17岁，女性为66.3％，平均基线CGI-S得分为4.6±0.9。患者≤21岁，与21-35岁的患者相比。此外，女性的进步远远超过男性，这种影响在各个时代没有差异。讨论：在预测抗抑郁药反应时应考虑患者的年龄，特别是在可能受益于其他干预措施以增强治疗反应的年龄较大和年轻人中。
对抗抗菌抗性的当前趋势
抽象益生菌是活细菌，最常见于乳酸杆菌和双歧杆菌属，尽管其他物种的菌株也可商购且对宿主有益。从抗生素的角度来看，益生菌已被证明可以降低某些感染的风险，例如某些类型的胃肠道，呼吸道和其他生殖感染。这可能伴随着对继发感染的抗生素需求减少。尽管抗生素似乎对大多数感染有效，但细菌的耐药性正在增加。益生菌是专门选择的，以防止抗生素耐药性的交叉污染或传播。建议将益生菌与抗生素一起使用，以降低抗生素耐药性的发病率，持续时间和/或严重程度。这提供了与抗生素更好的兼容性，从而降低了耐药性的发展。益生菌直接降低抗生素耐药性的扩散程度尚未得到充分研究。但是，使用抗生素时保持微生物组的平衡已成为减少感染并因此具有抗药性的潜力。益生菌可能会减少对抗生素的需求，从而有感染的风险。关键词：益生菌，抗生素耐药菌，耐甲氧西林金黄色葡萄球菌，乳酸菌，抗菌素耐药性简介益生菌是源自希腊语单词的术语，意为“生命” [1]。必须以足够的数量给予它们以在宿主的肠道或环境中生存，其影响必须是积极的。a根据世界卫生组织的说法，益生菌被定义为“活微生物”，当以足够剂量的剂量给予个人或宿主带来健康的好处时[2]。益生菌每天消费在包括酸奶和所有其他牛奶衍生物在内的发酵牛奶中。这些生物中有大量生物已用于研究设施，医疗实验室和临床机构。益生菌可以含有酵母或细菌。它们可作为胶囊，粉末，数据包，平板电脑和糖浆提供。
人工智能对抗 COVID-19：早期回顾
本文表达的任何观点均为作者观点，而非 IZA 观点。本系列中发表的研究可能包括对政策的看法，但 IZA 不代表任何机构政策立场。IZA 研究网络致力于遵守 IZA 研究诚信指导原则。IZA 劳动经济研究所是一家独立的经济研究机构，开展劳动经济学研究，并针对劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德国邮政基金会的支持下，IZA 运营着世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究、政策制定者和社会之间架起桥梁。IZA 讨论文件通常代表初步工作，并被分发以鼓励讨论。引用此类论文时应说明其临时性。修订版本可直接从作者处获得。
如果我们能用人工智能对抗冠状病毒会怎么样？
2019 年 12 月 31 日，世界卫生组织 (WHO) 收到武汉首例疑似新型冠状病毒 (COVID-19) 报告。鉴于全球应对措施分散且不协调，世卫组织于 2020 年 1 月 30 日根据《国际卫生条例》(IHR) 宣布此次疫情为国际关注的突发公共卫生事件 (PHEIC)。在国际组织发布有关该疫情的官方信息前一周多，人工智能系统就已发出有关新型冠状病毒在中国境外蔓延的警告。一家健康监测初创公司利用自然语言处理和机器学习正确预测了 COVID-19 的传播。在这样的疫情期间，决策需要紧急做出，通常是在科学不确定性、恐惧、不信任以及社会和制度混乱的背景下做出的。如何利用人工智能技术来管理此类全球卫生紧急情况，同时又不损害对基本价值观和人权的保护？
对抗样本的生物免疫建模
作者：E Kim · 2020 · 被引用 29 次 — 或者，防御可以通过预处理、量化或压缩来处理模型的输入 [47, 11, 17, 19, 28]。我们的工作是独特的，不...