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World File Search System推断
基于仿真的心血管模型推断
在过去的几十年中，血液动力学模拟量已经稳步发展，并且已成为研究心血管系统中的选择工具。通常使用此类工具从生理参数中模拟全身血液动力学，但解决了将波形映射回到合理的生理参数的相应反问题仍然是诺言和具有挑战性的。受基于仿真推理（SBI）进展的动机，我们将此反问题作为统计推断。与替代方法有关，SBI为互动的参数提供了分布，为单个测量值提供了不确定性的多维表示。我们通过对五个临床兴趣的生物标志物进行近距离的不确定性分析来展示这种能力，并比较了几种测量模态。除了对已知事实的佐证（例如估计心率的可行性）之外，我们的研究突出了从护理标准测量值中估算新生物标志物的潜力。sbi揭示了实际相关的发现，这些发现无法通过标准灵敏度分析来捕获，例如，参数估计表现出不同的不确定性状态的亚种群的存在。最后，我们研究了与模拟波形数据库的体内和silico之间的差距，并批判性地讨论了心血管模拟如何为真实世界数据分析提供信息。
E11A 儿科推断
人用药品注册技术要求国际协调会 (ICH) 的使命是实现全球监管的更大协调，以确保以最节省资源的方式开发、注册和维护安全、有效和高质量的药品。通过协调世界各地区的监管期望，ICH 指南大大减少了重复的临床研究，避免了不必要的动物研究，标准化了安全报告和上市申请提交，并促进了全球药物开发和制造以及患者可用产品的质量的许多其他改进。ICH 是一个以共识为导向的过程，监管机构和行业各方的技术专家参与详细的技术和科学协调工作，最终制定出 ICH 指南。全球监管机构承诺一致采用这些基于共识的指南，对于实现安全、有效和高质量的药物对患者和行业的好处至关重要。作为 ICH 的创始监管成员之一，美国食品药品管理局 (FDA) 在每项 ICH 指南的制定中发挥着重要作用，这些指南随后被 FDA 采纳并发布作为行业指导。
通过具有概率输出的多任务神经网推断红移和星系性能 - 模拟月亮光谱的应用
1 Department of Physics and Astronomy, University of Florence, Via G. Sansone 1, I-50019 Sesto F.no (Florence), Italy 2 Inf-Astro fi sic observatory of Arcetri, Largo E. Fermi 5, I-50125 Florence, Italy 3 School of Physics and Astronomy, University of St Andrews, North Haugh, ST Andrews, St Andrews. Ky16 9SS, UK 4 Inf-Observatory of Astro Phone and Spazio of the Space of Bologna, Via Piero Gobetti 93 /3, 40129 Bologna, Italy 5 GEPI, Observiire de Paris, PSL University, CNRS, Meudon, France 6 Cavendish Laboratory, University of Cambridge, 19 J. Thomson Ave., Cambridge CB3 0he, UK 7, UK 7卡夫利宇宙学研究所，剑桥大学，马德利路，剑桥CB3 0HA，英国8物理与天文学系，伦敦大学学院，伦敦高尔街，伦敦WC1E 6BT，英国9欧洲南部天obervoration，Karl-Schwarzsschild-Strassse 2， D-85748 Garching Bei Muenchen，德国1 Department of Physics and Astronomy, University of Florence, Via G. Sansone 1, I-50019 Sesto F.no (Florence), Italy 2 Inf-Astro fi sic observatory of Arcetri, Largo E. Fermi 5, I-50125 Florence, Italy 3 School of Physics and Astronomy, University of St Andrews, North Haugh, ST Andrews, St Andrews. Ky16 9SS, UK 4 Inf-Observatory of Astro Phone and Spazio of the Space of Bologna, Via Piero Gobetti 93 /3, 40129 Bologna, Italy 5 GEPI, Observiire de Paris, PSL University, CNRS, Meudon, France 6 Cavendish Laboratory, University of Cambridge, 19 J. Thomson Ave., Cambridge CB3 0he, UK 7, UK 7卡夫利宇宙学研究所，剑桥大学，马德利路，剑桥CB3 0HA，英国8物理与天文学系，伦敦大学学院，伦敦高尔街，伦敦WC1E 6BT，英国9欧洲南部天obervoration，Karl-Schwarzsschild-Strassse 2， D-85748 Garching Bei Muenchen，德国
推断微阵列数据集揭示了帕金森氏病的关键生物标志物和潜在的药物靶标
帕金森氏病（PD）是一种严重的神经系统疾病，其特征是失去自愿运动和运动的大大减慢。传统上归因于环境因素，但最近的研究强调了遗传学在PD发作和进展中的重要作用。这项研究旨在通过分析来自四个数据集（83个PD和53个控制质量Nigra样品）的基因表达数据来鉴定PD中差异表达的基因（DEG）和相关途径，这些数据来自基因表达综合（GEO）数据库。使用GEO2R，我们通过富集确定了常见的DEG并进行了功能注释和KEGG途径富集分析。我们使用StringDB构建了蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络，并通过CytoHubba鉴定了集线器基因。结果显示，在多巴胺能突触和可卡因成瘾等途径中富含18个临界DEG。关键集线器基因包括酪氨酸羟化酶（Th），溶质载体家族18构件A2（SLC18A2）和钾在内部整流的通道亚家族J成员6（KCNJ6）。这些发现提供了对PD分子机制的见解，突出了潜在的生物标志物和治疗靶标。本研究为未来的研究和制定帕金森氏病的有效治疗策略提供了强大的框架。
回归推断，具有AI或...
*作者按字母顺序列出。SH感谢ERC合并器Grant 864863的资金，该资金支持他和LB的时间。我们感谢Nick Bloom，Germain Gauthier，Evan Munro，David Rossell和Leif Thorsrud以及Aarhus，Bocconi，Bocconi，Bse，Bates，Bates，Columbia，Columbia，Eth Zurich，Eth Zurich，Zurich，LSE，LSE，LSE，LSE，LSE，澳大利亚储备银行，UCSD，UCSD，USC，USC，Wardich，Wardich，Wardrich，3岁文本 - 达塔（Text-As-Data）讲习班，2024年BSE夏季学院，2024年Fineml会议（USI Lugano），2024年2024年经济学夏季大会的机器学习（UCHICAGO），2024 NASM（Vanderbilt）（Vanderbilt），Esif-aiml（Cornell）（Cornell）和Esam（Monash）（Monash）con-Intortial in Internations on International and Parrence in International and Parron和2024 2024年Econdat秋季会议。我们还要感谢Kirill Safonov的出色研究帮助。
随机模型可以从时间序列数据中更好地推断微生物组相互作用
AU：请确认所有标题级别均正确表示：我们如何才能弄清楚不同微生物在微生物群落中是如何相互作用的？为了结合理论模型和实验数据，我们经常将系统平均动力学的确定性模型与平均数据拟合。然而，在平均过程中，数据中的大量信息会丢失——而确定性模型可能无法很好地表示随机现实。在这里，我们基于实验和模型都是随机的想法开发了一种微生物群落推理方法。从随机模型开始，我们不仅推导出平均值的动力学方程，还推导出微生物丰度更高统计矩的动力学方程。我们使用这些方程来推断最能描述生物实验数据的相互作用参数的分布——从而提高可识别性和精度。推断出的分布使我们能够做出预测，同时也能区分相当确定的参数和现有实验数据无法提供足够信息的参数。与相关方法相比，我们推导出也适用于微生物相对丰度的表达式，使我们能够使用传统的宏基因组数据，并解释了随着时间的推移无法追踪单个宿主而只能追踪复制宿主的情况。
使用真实世界数据进行因果推断的方法
• 舒尼替尼 (n=243) vs 安慰剂 (n=118) • 中期分析（最长随访 54 周）：总生存率 HR = 0.49 • 对照组患者随后可改用舒尼替尼 → 84% 的患者改用 • 后期随访：ITT 分析：OS HR = 0.88，ICER = £77k 保序结构失效时间模型（带 g 估计）：OS HR = 0.51，ICER = £32k → RPSFTM 被认为可以接受并推荐使用舒尼替尼
AI驱动的金融犯罪预防具有网络安全，IT和数据科学的现代银行业务 将机器学习与因果推断集成为增强系统动力学建模：预测复杂交互的框架 AI在个性化学习中的双重作用 边缘计算：革新物联网应用程序的数据处理 祈祷，呼吸控制和5-羟色胺释放之间的神经生物学联系 使用萘普生的透皮凝胶制备和评估 减轻金融机构的网络安全风险 采用TAA的挑战和考虑 探索纯意识：催产素如何调节意识的神经生物学 将AI整合到财务风险管理中
随着金融服务的数字化转型，现代银行业中的金融犯罪已经显着发展，对传统预防方法提出了前所未有的挑战。这项全面的综述研究了人工智能（AI），网络安全框架和数据科学方法的整合，以打击银行业内的金融犯罪。我们分析了AI驱动的解决方案的当前状态，包括机器学习模型，实时检测系统以及已改变金融犯罪预防的高级分析框架。审查综合了最近的研究和行业实施的发现，突出了AI技术与网络安全措施之间在创建强大的防御机制方面的协同关系。我们的分析表明，尽管与传统方法相比，AI驱动的解决方案表明了较高的检测率和误报降低，但在数据隐私，法规合规性和系统集成领域仍存在重大挑战。本文结束了结论，确定关键的研究差距并提出未来的方向，以增强基于AI的金融犯罪系统的有效性。本综述为研究人员，银行专业人员和政策制定者提供了宝贵的见解，该公司在人工智能，网络安全和预防金融犯罪的交汇处。
基因调节网络从原发性CD4+ TCELL中的CRISPR扰动中的推断阐明了免疫疾病的基因组基础
Joshua S. Weinstock，1,2,15 Maya M. Arce，3,4,15 Jacob W. Freimer，2,3 Mineto Ota，2,3 Alexander Marson，3,4,5,6,7,7,8,8,9,9,9,9,14美国马里兰州巴尔的摩约翰·霍普金斯大学生物医学工程系2遗传学系，斯坦福大学，斯坦福大学，美国加利福尼亚州94305，美国3 Gladstone-UCSF基因组免疫学研究所，旧金山，CA 94158，美国加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，旧金山94158加利福尼亚大学伯克利分校，加利福尼亚州伯克利分校，美国6日64720，6人类遗传学研究所（IHG），加利福尼亚大学，旧金山，旧金山，旧金山，加利福尼亚州94143，美国7帕克癌症癌症治疗研究所，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，旧金山，旧金山，美国，美国944112，旧金山，旧金山，CA 94143，美国9 UCSF Helen Diller家庭综合癌症中心，加利福尼亚大学，旧金山，旧金山，旧金山，加利福尼亚州94158，美国10马龙医疗保健中心，医疗保健中心约翰·霍普金斯大学，巴尔的摩，马里兰州，美国13号生物学系，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，14高级作者15这些作者同样贡献了16个铅联系 *通信 *通讯：alex.marson@gladstone.ucsf.edu（A.M。）），pritch@stanford.edu（J.K.P。）https://doi.org/10.1016/j.xgen.2024.100671https://doi.org/10.1016/j.xgen.2024.100671
deer-vla：多模式的大型语言模型的动态推断，以实现机器人的执行
多模式大语模型（MLLM）具有复杂的语言和视觉数据表现出了显着的理解和推理能力。这些进步刺激了建立通才的机器人MLLM熟练理解复杂人类指示并完成各种体现任务的愿景。然而，由于机器人平台上可用的计算和内存能力通常有限，为现实世界机器人开发MLLM是具有挑战性的。相比之下，MLLM的推断涉及存储数十亿个Pa-Rameters并执行巨大的计算，并施加了巨大的硬件需求。在我们的论文中，我们试图通过利用有趣的观察来应对这一挑战：相对容易的情况构成了控制机器人以完成各种任务的大部分程序，并且通常需要更小的模型才能获得正确的机器人动作。以这种观察的启发，我们提出了一个d ynally e xit框架，用于r obotot v ision-l an an an an an an an an an an an an a an an an a an an a an a an an a ction模型（deer-vla或Simpple Deer），该模型会根据每个情况自动调整激活的MLLM的大小。该方法利用了MLLM中的多exit档案，该方法一旦在特定情况下激活了模型的适当大小，该模型就可以终止处理，从而避免了进一步的冗余计算。此外，我们开发了建立鹿的早期终止标准的新型算法，以预定义的要求（例如，计算成本）（即，功耗）以及峰值计算消耗（即，延迟）和GPU内存使用量。这些增强功能确保鹿在不同的资源限制下有效运行，同时保持竞争性能。此外，我们设计了一种量身定制的培训方法，用于在此类多EXIT体系结构之上集成时间信息，以合理地进行预先操作。在加尔文机器人操纵基准上，鹿表明，LLM的计算成本显着降低了5.2-6.5倍，而LLM的GPU记忆则在2-6倍中，而不会损害性能。代码和检查点可在https://github.com/yueyang130/deer-vla上找到。