今天为大家介绍的是临床试验的研究者的类型.临床试验的研究者是指在试验所在地负责实施临床试验的人员. 如果一项试验在试验场所由一组人员实施,研究者则为该组人员的负责人或领导者,也称之为主要研究者(Principal investigator, PI). 研究者在临床试验中承担着很大的责任,一方面要完成临床试验的任务,另一方面又要负责受试者的医疗.健康和安全. 在国际上,俗称: 主要研究者(principal investigator, PI),也是我国通常所说的项目负责人,就是分中心的大主任之类的

时间过得真快啊,转眼今年就要过去了,大半年都没有写博客了,要说时间嘛,花在泡妹子和搞英语去了,哈哈...前几天老大问我 怎么这么长时间都没写博客了,好吧,继续坚持,继续分享我的心得体会. 这个系列我们玩玩aforge.net,套用官方都话就是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,这个框架提供了不同的类库和关于类库的 资源,还有很多应用程序例子,包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,机器人等领域,这个系列研究的重点 就是瞎几把搞下AForge.Imaging这个命

AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,他包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,模糊系统,机器人控制等领域.这个框架由一系列的类库组成.主要包括有:AForge.Imaging —— 日常的图像处理和过滤器AForge.Vision —— 计算机视觉应用类库AForge.Neuro —— 神经网络计算库AForge.Genetic -进化算法编程库AForge.MachineLearning —— 机器学习类库AForge.Robotics

2017 年是机器学习领域最有成效.最具创意的一年.现在已经有很多博文以及官方报道总结了学界和业界的重大突破.本文略有不同,Alex Honchar在Medium发文,从研究者的角度分享机器学习明年发展的走向. 本文的预测基于 2012 年以来我关注的学术界和科技巨头实验室的研究思路演变.我所选择的领域,从我的观点来看,都多多少少尚处于发展的初级阶段,但是已经为研究做足了准备,且在 2018 年可能获得良好的结果,并在 2019-2020 年能投入实际应用.请阅读吧! 开放科研 来自其他学科的学

android 4.4起,提供了一种与Dalvik截然不同的运行环境-ART(Android Runtime)的支持.目前用户可以选择设备的运行环境,在不久的将来ART肯定会替代Dalvik Runtime. art意味着什么?正如,Android ART机制分析 一文所说, 虽然都为.dex文件结尾,但是文件格式却是天壤之别:ART环境文件格式:ELF Shared Object,Dalvik环境文件格式:Davlik字节码. 简单地说,art工具将java 代码直接翻译为二进制代码.这个翻译

Polar Code主要研究者的个人主页(持续更新中........) 1. Polar码的编译码.以及List译码算法,都少不了Ido Tal这位大牛. http://webee.technion.ac.il/people/idotal/ 2.ali eslami Electrical & Computer Engineering Dept., Texas A&M University http://people.tamu.edu/~eslami/ 3.Alexios Balatsouk

使用踩坑: 一.弹出框上datagrid第二次加载数据,必须在显示状态,datagrid加载数据才会渲染,否则是空白 $('#xq_selKs').window('open').window('center'); //必须先显示窗口再加载数据 $('#xq_gridDXKS').datagrid({ data:xqAllKsData }); 二.textbox绑定事件,放在函数中触发会报错 property textbox undefined 放在$(function(){ })中就正常 $(f

前提: 统计学习(统计分析)和机器学习之间的区别 金融公司采用机器学习技术及招募相关人才要求 第一个问题:  机器学习和统计学都是数据科学的一部分.机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据(被用作训练集),来调整模型或算法的参数.这包含了许多的技术,比如回归.朴素贝叶斯或监督聚类.但不是所有的技术都适合机器学习.例如有一种统计和数据科学技术就不适合——无监督聚类,该技术是在没有任何先验知识或训练集的情况下检测 cluster 和 cluster 结构,从而帮助分类算法.这种情况需要人来标记 c

肿瘤免疫治疗,实际上分为两大类.一种把肿瘤的特征“告诉”免疫细胞,让它们去定位,并造成杀伤:另一种是解除肿瘤对免疫的耐受/屏蔽作用,让免疫细胞重新认识肿瘤细胞,对肿瘤产生攻击(一般来说,肿瘤细胞会巧妙伪装,逃脱免疫的监视). 第一种情况,因为要利用机体自身的免疫细胞,因此,目前多为免疫细胞治疗:后一种主要是阻断被屏蔽的免疫信号,因此,多为小分子药物和抗体药物,如大家熟知的PD-1/PD-L1一类,当然,还有其它类别,甚至联合应用效果更好. 而在第一种情况(免疫细胞治疗)中,一直是研究的热点.包括

进入2017年,当红辣子鸡PD-1疗法,一路横扫多个适应症.而CAR-T治疗的“小车”在获得FDA专委会推荐后也已经走上高速路,成为免疫治疗又一里程碑事件.PD-1.CAR-T之后,下一个免疫治疗产品又将花落谁家?   7月初,Nature同期发表2项临床试验结果,突然引爆个性化肿瘤疫苗热点,新技术是横空出世吗?还是有三生三世,十里桃花早已播种?   Nature 为引,本文让你一文看懂,解读个体化肿瘤疫苗前世今生,窥探未来发展.   个性化肿瘤疫苗星火早现,顶级联盟成立只为攻关克难   7月5

老牌管理学杂志,每期都值得精度.本期几个比较重要的观点:谦逊的CEO能带来更好的业绩:飞利浦创新过度导致业绩下滑:股东最大化的理念有重大缺陷,后果之一是大宗股票的临时持有者可能干预公司事务,强迫公司采取短期行为:成功CEO具有4种行为特质:果断.激励参与.主动适应.稳扎稳打. 我的评价是4星. 以下是本期中的一些重要信息的摘抄,#号后面是kindle电子书中的页码: 1:举个例子,一项对美国软硬件行业105家中小企业的研究显示,如果企业的CEO个性谦逊,高管团队更有可能精诚合作,共享信息,尽可能

标签: 类风湿关节炎; TNF拮抗剂; 维持期减停 病情中度活动的RA患者在获得深度缓解后有望实现停用生物制剂 电邮发布日期: 2016年2月3日 病情中度活动的类风湿关节炎(RA)患者通过传统DMARDs实现临床缓解的成功率不高.虽然生物制剂大大提高了RA缓解率, 但对中疾病活动度患者的用药关注度仍旧很少.基于经济因素及长期安全性不确定的考虑, 生物制剂减停策略的研究渐行渐热.RA治疗理念正从追逐临床缓解而转向关注缓解之后的后续治疗.2013年, 首个针对中度活动性RA诱导缓解之后如何优化生物

标签:类风湿关节炎; TNF抑制剂; 达标式减停药物 RA维持期达标式减停生物制剂(DRESS研究): 18个月临床疗效与继续足量应用者相仿 电邮发布日期: 2016-01-14 由于缺乏对常规诊疗有指导意义的高质量临床试验, 长期安全性尚不明确而且药费昂贵的生物制剂应该如何减停, 长久以来困扰着风湿病医生和类风湿关节炎(RA)患者.英国医学期刊(BMJ)于2015年4月发表了荷兰学者进行的一项多中心.开放.随机对照临床试验(代号为DRESS), 首次应用达标治疗的理念对已持续稳定于病情低活动度

中信国健临床通讯 2009年第2期 TNF拮抗剂的结构.功能与结核感染 Robert S. Wallis. THE LANCET Infectious Diseases. 2008; 8:601–611. TNF在抗结核的肉芽肿结构的形成和维持中有重要作用     Furst DE, et al. Semin Arthritis Rheum. 2006;36:159-67.   肿瘤坏死因子拮抗剂:结构,功能及结核感染风险 Robert S. Wallis PPD Inc, Washington

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 1 – INTRODUCTION TO RNNS . Recurrent Neural Networks(RNNS) ,循环神经网络,是一个流行的模型,已经在许多NLP任务上显示出巨大的潜力.尽管它最近很流行,但是我发现能够解释RNN如何工作,以及如何实现RNN的资料很少

CSRF 跨站请求伪造(Cross-Site Request Forgery) -原理- 从上图可以看出,要完成一次CSRF攻击,受害者必须依次完成两个步骤: 1.登录受信任网站A,并在本地生成Cookie. 2.在不登出A的情况下,访问危险网站B. 看到这里,你也许会说:“如果我不满足以上两个条件中的一个,我就不会受到CSRF的攻击”.是的,确实如此,但你不能保证以下情况不会发生: 1.你不能保证你登录了一个网站后,不再打开一个tab页面并访问另外的网站. 2.你不能保证你关闭浏览器了后,你本

快速上手学python 作者:白宁超 2016年10月4日19:59:39 摘要:python语言俨然不算新技术,七八年前甚至更早已有很多人研习,只是没有现在流行罢了.之所以当下如此盛行,我想肯定是多因素造成了,当然市场需求的重要因素.吴军博士对大数据流行的解释与python流行或许有些默契.数据一直以来都存在,只是在历史条件下,由于计算性能和技术发展的原因,与之匹配的数据处理技术还不是很先进,以至于很多数据被我们舍弃了.同样,python语言简洁流畅等多种优点,也会让第一次接触的编程人员痴迷,

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

老牌管理杂志.每期都值得精度.本期我还是给4星. 以下是本书中的一些内容的摘抄: 1:他们发现在Airbnb上,如果客人姓名听起来像黑人,那么比名字像白人的客人的接受率会低16%.#45 2:对立组织沟通时首先肯定对方(说些好话,至少也得准备好说好话),就事论事不掺杂对身份的考虑,会进展良好.#152 3:领导层的行为会推动企业文化的形成.不过这也正是已成型的企业文化难以改变的原因.#167 4:亚马逊的创始人和CEO杰夫·贝索斯(JeffBezos)说过,如果公司员工发现有十分之一几率获得百倍

[译]基于GPU的体渲染高级技术之raycasting算法 PS:我决定翻译一下<Advanced Illumination Techniques for GPU-Based Volume Raycasting>.像我翻译其他资料一样,只按我的需要和观点来翻译.有的部分详细翻译,附加注解,有的部分直接略过. 摘要 raycasting是一种高效的体渲染算法.它可用于交互式的医学成像.科学数据显示等领域. 本书首先介绍raycasting算法用到的基础概念,这是基础,必须先理解了才行. 本书着重