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SMC2676 IPTACOPAN硬胶囊（Fabhalta®）Novartis ...
阵发性夜间血红蛋白尿症（PNH）是一种罕见的，威胁生命的疾病，可能影响任何年龄的人，尽管通常在年轻人中最常见于30年代和40多岁的年轻人。由于在磷脂酰肌醇聚糖A（PIG-A）基因中获得的突变而发生，因此导致了至关重要的末端补体抑制剂在细胞表面上的缺乏。在血细胞中缺乏这些蛋白质会触发不受控制的替代补体激活，这可能导致血细胞过早破坏（溶血症），溶血性贫血，血栓形成，最终导致死亡。PNH中的溶血分别以两种形式发生：在血管内（IVH）或血管外部（EVH）。IVH可以导致血栓形成，在补体抑制剂可用性之前，这是PNH患者死亡的主要原因。2，3
“人工智能改变法律和社会——深入思考不久的将来”
自治作为受到平等对待和尊重的成员身份 / 自治作为“自己生活的作者”应享有的能力的目标 / 两种自治的互补性 / 自治作为集体自律 < /div>
使用复合的深钢筋学习来优化投资比率
摘要：在这项研究中，使用复合深度强化学习优化了投资比率，并学习了使用过去汇率的财务交易策略。当前，关于机器学习到财务的应用的研究正在如火如荼地进行。复杂的兴趣加强学习是一种旨在学习最大化利润率的复杂利益影响的增强学习的框架。在复合利息增强学习中，存在称为投资比率的新参数，并且可以通过将投资比率设置为最佳价值来最大化，从而最大程度地提高了利率的复合效果。先前的研究提出了一种在复合深度强化学习和复合深度强化学习中优化投资比率的方法。在这项研究中，使用复合兴趣的财务交易策略深入了解，以学习一种方法来优化投资比率，并以涉及行动的方式使用美元汇率的实际汇率。
DNA条形码揭示了深...
Batyypolypus和Muusoctopus的分类学长期以来一直被原始的差异和难以区分形态学分类而困惑。我们的目的是将DNA条形码与物种划界技术和成熟雄性的形态学鉴定结合在一起，以鉴定北部亚特兰氏菌中存在的沐浴型和muusoctopus物种，并提供有关物种分布的其他信息。From 298 specimens collected during biannual Deepwater Timeseries cruises and other aligned surveys undertaken by Marine Scotland onboard MRV Scotia between 2005–19, we identified Bathypolypus arcticus, B. ergasticus, B. bairdii, B. sponsalis, B. pugniger, Muusoctopus normani and M. johnsonianus as well as an unidentified我们得出的结论可能是一种新物种。我们显示了DNA条形码在识别难以区分的物种（例如深海章鱼）方面的实用性。像我们这样的研究对于对此类群体的分类法的清晰度至关重要，并确定其中物种的真实多样性和分布。
密集的深强化学习
https://www.businessinsider.com/report-1000万秒，驾驶-Cars-will-be-be-be-be-the-the-the-the-the-the-by-by-2020-2015-5-6（2016）。 4。 日产承诺在2020年之前自动驾驶汽车，https://www.wired.com/2013/08/nissan-autonicous-drive/，267https://www.businessinsider.com/report-1000万秒，驾驶-Cars-will-be-be-be-be-the-the-the-the-the-the-by-by-2020-2015-5-6（2016）。4。日产承诺在2020年之前自动驾驶汽车，https://www.wired.com/2013/08/nissan-autonicous-drive/，267
自动检测，识别和计数深...
太平洋中的深海纹状会具有强大的商业，文化和娱乐价值，尤其是鲷鱼（Lutjanidae），这些价值（Lutjanidae）构成了大部分捕捞量。然而，由于数据的稀缺，管理这些遗迹是具有挑战性的。立体声诱饵的远程水下视频站（BRUV）可以提供有关鱼类股票的有价值的定量信息，但是手动处理大量视频是耗时的，有时甚至是不现实的。为了解决这个问题，我们使用了基于区域的卷积神经网络（更快的R-CNN），这是一种深度学习体系结构来自动检测，识别和计算BRUV中的深水鲷鱼。视频是在新喀里多尼亚（南皮林）收集的，深度为47至552 m。使用在6,364张图像中观察到的11个深水鲷鱼物种中的12,100个注释的数据集，我们为具有舒适注释的6种物种获得了良好的模型性能（F-Measures> 0.7，最高0.87）。视频中最大丰度的自动和手动估计之间的相关性很高（0.72 - 0.9），但较快的R-CNN显示出低估的偏见。一种半自动协议，我们的模型在处理BRUV镜头时支持手动观察者，改善了性能，与手动计数的相关性为0.96，对于某些关键物种，则具有0.96的相关性和完美的匹配（r = 1）。此模型已经可以帮助手动观察者半自动地处理BRUVS录像，并且当更多培训数据可用以降低假否定率时，肯定会改善。这项研究进一步表明，在海洋科学中使用人工智能是进步的，但对未来有必要。