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CAR T细胞疗法的产品属性与二线大B细胞淋巴瘤（Zuma-7）的疗效和毒性差异化
a ticabtagene cileoleucel（AXI-CEL）是一种自体抗CD19嵌合抗原受体（CAR）T细胞治疗，用于复发/难治性大B细胞淋巴瘤（LBCL;参考1）基于Zuma-1的结果，在≥2条全身治疗后的难治性LBCL中的轴Cel和Zuma-7（NCT03391466;参考>2–4），一项III期随机研究，研究AXI-CEL与护理标准（SOC; SAL-VAGE化学疗法，以及在二线复发/冷冻LBCL的反应中，高剂量化学疗法和自体干细胞移植）。在Zuma-7中，Axi-cel降低了SOC [无事件生存（EFS）HR，0.398的优势； p <0.0001; EFS中位数分别为8.3个月和2.0个月]。AXI-CEL具有可控制的毒性和≥3级细胞因子释放综合征（CRS）和神经系统释放事件（NE）的毒性（NE），在数值上低于Zuma-1（同龄人1 + 2；参考文献4）。尽管Zuma-7的总体积极结果仍然存在抗毒性，毒性和毒性（CRS和NES）的风险，在CAR T细胞干预后，保证对产品与治疗耐药性和毒性的关系进行保证研究和患者特征。
摘要 人工智能 (AI) 系统正在成为我们日常生活中不可或缺的一部分，影响着我们的工作、互动和决策方式。随着人工智能系统的不断发展，确保它们不仅技术精湛，而且具有社会意识和责任感至关重要。本文提出了人工智能系统社会化的能力模型，旨在定义和培养人工智能系统在以人为本的环境中合乎道德、有效和和谐地运行所需的技能和属性。能力模型基于多学科方法，借鉴了人工智能伦理、机器学习、人机交互和行为心理学。它概述了开发具有以下关键领域能力的人工智能系统的框架。本文详细讨论了每个能力领域，并提供了开发和评估这些能力的实用策略和技术。它强调了人工智能研究人员、伦理学家、心理学家和设计师之间的跨学科合作的重要性，以创建符合人类价值观和社会需求的人工智能系统。通过实施人工智能系统社会化能力模型，我们旨在推动人工智能系统的发展，这些系统不仅在技术能力方面表现出色，而且还有助于打造更具社会责任感、用户友好性和道德性的人工智能环境。该模型可作为研究人员的指南
摘要 人工智能 (AI) 系统正在成为我们日常生活中不可或缺的一部分，影响着我们的工作、互动和决策方式。随着人工智能系统的不断发展，确保它们不仅技术精湛，而且具有社会意识和责任感至关重要。本文提出了人工智能系统社会化的能力模型，旨在定义和培养人工智能系统在以人为本的环境中合乎道德、有效和和谐地运行所需的技能和属性。能力模型基于多学科方法，借鉴了人工智能伦理、机器学习、人机交互和行为心理学。它概述了开发具有以下关键领域能力的人工智能系统的框架。本文详细讨论了每个能力领域，并为其开发和评估提供了实用的策略和技术。它强调了人工智能研究人员、伦理学家、心理学家和设计师之间的跨学科合作的重要性，以创建符合人类价值观和社会需求的人工智能系统。通过实施人工智能系统社会化能力模型，我们旨在推动人工智能系统的发展，这些系统不仅在技术能力上表现出色，而且还有助于打造更具社会责任感、用户友好和道德的人工智能格局。该模型为研究人员、开发人员和政策制定者提供了指导，以促进人工智能负责任地融入我们的社会。
缩回：使用机器学习算法使用多属性数据集解决数据分类问题
相关性是随机变量之间的统计关系，其中一个随机变量的变化会导致另一个变化的期望变化。重要的是，在识别模型中选择的特征与目标变量高度相关，以提高预测的准确性，并且还将有助于简化识别模型的训练并有助于提高预测效率。[13，14]来自Kaggle.com的数据集与房地产特征及其价格细分市场有关，以作为培训神经网络和方法的数据。数据集包括具有21613值的房价细分市场以及18个属性。基于属性，选择了价格类别的属性，该属性具有值0、1和2的属性，其中0是廉价段，1是中段，而2是昂贵的段。数据图如表1所示。
PTFE的准备和属性@tio2/epoxy ...
抗菌1。引言生物污染带来许多危害，例如船舶结垢，从而降低了速度并增加了燃油消耗[1-4]，以及对医疗设备和食品表面的微生物粘附，这很容易对人类安全构成危害[5-7]。在过去的几十年中，已经开发了基于抗生素，有毒材料或超薄处理结构的几种主动和被动抗菌表面[8,9]。受莲花叶的启发，超疏水材料具有出色的水性特性，例如抗腐蚀[10,11]，电子设备保护[12]，冰保护[13,14]，自我清洁[15,16]，油水分离[17-19]，拖曳还原[20,21]和抗菌[22]。超疏水表面具有抗微生物的巨大潜力
基于定性可持续性属性的结构生态材料选择的定量组决策方法
摘要：在响应全球环境挑战时，发达国家开始了各个部门的生态过渡。其中，建筑行业由于广泛使用原材料和能源而发挥了关键作用。尤其是，对可持续建筑材料的研究（此处名为Eco-Materials）近年来有所提高，因为它们有可能取代诸如混凝土和钢铁等环保材料较低的材料。本文提出了一种基于可持续性考虑因素的一组候选结构生态材料中的大规模群体决策方法。拟议的方法是基于一种新的定量SWOT分析，使用来自各种专家组的调查数据，不仅考虑了材料的技术方面，而且还考虑了它们在联合国可持续发展目标的背景下的影响。因此，考虑到调查数据中的可变性和不确定性，对一系列生态物质进行了概率评估和排名。这项研究的结果证明了基于可持续性标准对生态物质选择的提议方法的适用性，但也为考虑到调查数据中的不确定性提供了一种新的通用方法，用于小组决策评估，这可以扩展到多个应用程序。
量子库计算中回声状态属性的层次结构
回声状态属性 (ESP) 是储层计算框架中的一个基本概念，可确保储层网络的稳定输出训练。然而，ESP 的传统定义不能恰当地描述可能的非平稳系统，其中统计属性会发生变化。为了解决这个问题，我们引入了两种新的 ESP 类别：为可能非平稳系统设计的非平稳 ESP，以及为子系统具有 ESP 的系统设计的子空间/子集 ESP。根据这些定义，我们用数字证明了量子储层计算机 (QRC) 框架中的非平稳 ESP 与典型的汉密尔顿动力学和使用非线性自回归移动平均 (NARMA) 任务的输入编码方法之间的对应关系。这些新定义的属性为 QRC 和其他可能非平稳 RC 系统的实际设计提供了新的认识。
一种新颖的方法，可以使用深度学习技术在电子商务中使用隐式产品属性来预测消费者行为
摘要：拟议的模型提出了一种新的方法，用于通过深度学习技术使用隐式产品属性来预测消费者的行为。现有作品仅关注特定会议上消费者的购买意图。他们不关注产品的隐式特性和消费者执行的行为。该模型通过消费者的行为从查看产品，将产品添加到购物车中并最终购买产品来提取对产品的宝贵见解。本研究考虑的关键变量是基于消费者和产品的观点。隐含的产品属性（例如客户对产品的偏爱，对产品质量的看法）以及购买产品的行动生成各种数据进行分析。这些输入可以准确地预测购买产品时消费者的行为。提出了一种新型的CPCPA方法来计算开发模型的预测分数。然后，进行了对深度学习的比较分析以及对同一数据集的机器学习成果进行的，并且由此产生的指标证明，开发的深度学习模型在性能方面优于表现。非常清楚的深入分析和对消费者行为的理解将支持公司建立解决方案，从而提高业务成果。
用生物学约束深度学习体系结构解释V1属性
卷积神经网络（CNN）最近已成为腹侧视觉流的有前途的模块。虽然主要视觉皮层（V1）的当前最新模型已经从具有对抗性示例的训练中浮出水面并广泛增强了数据，但这些模型仍然无法解释V1中观察到的关键神经特性，这些神经特性是由生物逻辑电路引起的。为了解决这一差距，我们系统地将神经科学衍生的架构组件纳入CNN中，以确定一组更全面地解释V1活动的机制和体系结构。通过使用建筑组件增强任务驱动的CNN，这些组件模拟了中心旋转的拮抗作用，局部接收场，调整归一化和皮质放大倍数，我们以潜在的表示模型来产生V1神经活动和调谐特性的潜在模型。此外，对这些成分的学习参数和最大激活评估网络神经元的刺激的分析为它们在解释V1的神经特性中的作用提供了支持。我们的结果突出了神经ai领域的重要进步，因为我们系统地建立了一组建筑成分，这些组件有助于v1的前所未有的解释。可以从越来越准确的大脑内部模型中收集的神经科学见解有可能大大推进神经科学和人工智能的领域。
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电子中环氧树脂的简要概述：属性，应用和修改
摘要：本文提供了环氧树脂的简短概述，包括它们的多样性，变体，化学修饰，固化过程和有趣的电气性能。环氧树脂以其多功能属性而珍视，是整个行业的基本材料。在介电强度的范围内，环氧树脂在电绝缘层中起着至关重要的作用。本文讨论了有关介电击穿的机制，增强介电强度的策略以及各种填充剂和添加剂对绝缘性能的影响。通过探索最近的研究和进步，本文深入研究了环氧性特性，亚种和变体的阵列，它们的化学适应性以及固化的复杂性。对电阻和电导率的检查，重点是其频率依赖性行为，构成了讨论的关键方面。通过阐明这些维度，这篇评论提供了对环氧树脂及其在塑造现代材料科学中的作用的简洁而整体的理解。