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在精密医学时代的T3肿瘤的新辅助化疗 - 生物学仍然是国王
•FLEX（NCT03053193），MINT（NCT01501487）和NBRST（NCT01479101）试验进行了汇总分析，对所有接受NCT的CT3患者进行了乳腺素/蓝皮细胞和外科病理病理学的完整响应（PCR）数据。•哺乳动物风险的特征为低风险或高风险。蓝图亚型分类为腔型，HER2型或基础类型。腔型肿瘤被进一步分为Luminal A（乳明低风险）或Luminal B（Mammaprint高风险）。•分析了肿瘤PCR率作为结果度量。•通过多元逻辑回归评估了基因组亚型和临床特征与PCR可能性的关联。•通过双向比例z检验评估了基因组风险类别之间PCR率的差异，并按结节状态进行分层。
在恢复的迹象中仍然是障碍 - 经济前景
加拿大中部是我们经济前景中的一个弱点。我们预计，魁北克的GDP增长将在今年尤为明显，并且由于人口相对较软的人口增长限制了国内需求的增长，该省的增长率将在该国拥有最弱的增长。经济不适应由于强大的非住宅投资，包括诺斯沃尔特（Northvolt）的70亿美元电动汽车电池厂和里约·廷托（Rio Tinto）计划投资11亿美元以扩大其复杂的jonquière铝冶炼厂的计划。总体而言，魁北克的实际GDP预计在2024年将增加0.7％，然后在2025年上涨2.6％。
历史危险的时刻：仍然是90秒到午夜
地球上的每个人都有兴趣减少核武器，气候变化，生命科学进步，破坏性技术的进步以及世界信息生态系统的广泛腐败的可能性。这些威胁奇怪地和它们相互作用，具有一个特征和规模，没有一个国家或领导者无法控制它们。这是领导人和国家共同努力的任务，即共同的信念，即普通威胁需要共同的行动。是第一步，尽管他们深刻分歧，但世界三大的领先力量（美国，中国和俄罗斯）也应该就此处概述的每个全球威胁进行认真的对话。在最高层次上，这三个国家需要对世界面临的存在危险承担责任。他们有能力使世界摆脱灾难的边缘。他们应该以清晰和勇气，毫不拖延地这样做。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
对于低收入和中等收入国家公民来说，获得拯救生命的生物治疗药物仍然是一个梦想。
生物疗法是含有来自生物来源的活性成分的药物疗法（Johnson，2018 年）。重组 DNA (rDNA) 技术的出现使得在细菌和培养的真核细胞中大规模生产治疗性蛋白质成为可能，从而降低了与传统提取方式（例如使用动物来源）相关的巨额成本，并为新颖、创新的完全人源化疗法铺平了道路（Ghaderi 等人，2012 年；Yehuda 和 Padler-Karavani，2020 年）。虽然利用 rDNA 技术生产的治疗性蛋白质（激素、生长因子、细胞因子等）和单克隆抗体 (mAb) 仍然是市场上最常用的生物治疗药物，但还有许多其他生物来源的疗法可供选择，包括基因治疗产品、疫苗、基于细胞的产品、基因组编辑疗法、组织工程产品和干细胞疗法 (Ghaderi 等人，2012 年；Cheraghali，2014 年；Johnson，2018 年；Yehuda 和 Padler-Karavani，2020 年)。生物治疗药物进入全球市场的份额每年都在大幅上升，到 2022 年，美国食品药品监督管理局 (FDA) 批准的生物制剂数量与批准的小分子药物或新分子实体 (NME) 数量相等 (Senior，2023 年)。生物治疗药物可以治愈或帮助治疗多种危及生命的疾病，包括癌症、免疫系统疾病、传染病、遗传性疾病以及糖尿病、心血管疾病等非传染性疾病。因此，许多生物治疗药物现已被列入世卫组织基本药物示范清单（世卫组织基本药物示范清单，2021 年；Morin 等人，2023 年）。尽管生物治疗药物在治疗和控制疾病方面取得了成功，但由于研发、生产成本和专利保护成本，生物治疗药物在治疗和控制疾病方面仍处于落后状态。
氯吡格雷：仍然是选举经皮冠状动脉介入的戒指之王！
氯吡格雷是选择性经皮冠状动脉干预（PCI）首选的P2Y 12抑制剂，并建议在慢性冠状动脉综合征（CCS）1的Currant指南中使用。PCI后与Car-dioc肌部相关的心脏生物标志物的升高仍然是一种普遍的并发症，这与更广泛使用高敏感心脏肌动蛋白2的并发症。这种并发症会影响患者的预后，包括全因死亡率和重大心血管事件，尤其是在主要的周围性心肌心肌梗死（MI）或4A型MI 3。因此，已经考虑了预防这些并发症的策略，包括使用更有效的P2Y 12抑制剂的标签外。prasugrel和Ticagrelor确实表现出更高的水平和更快的血小板抑制作用，从而改善了急性冠状合成剂（ACS）的临床结局，这表明它们的使用也可能在CCS患者接受PCI的CCS患者中有用。尽管缺乏证据1，但两者都在选举PCI的特定高风险情况下接受了IIB类推荐。此外，这种不确定的缺血风险降低可能是以较高的出血风险为代价。在Alpheus中（用P2Y 12抑制剂Ticagrelor或Clopidogrel进行负荷评估，以在接受选修冠状动脉支架的患者中停止缺血事件），该试验是迄今为止最大的
![人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析](/simg/e/e9689b8e3c5cc5a4c1f68e573ab7a476c9a26886.png)
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] Michael G. DeGroote 医学院，麦克马斯特大学，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后护理标准是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是提供一个框架，用于分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统回顾，以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型的研究。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合和术后长达 1 个月的并发症。次要结果包括分析使用机器学习模型评估皮瓣手术后结果的利弊。研究将由两名独立审阅者筛选；将使用 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险，并使用 QUADAS-2 工具评估方法学质量。讨论：该协议将提供综述框架，总结当前探索人工智能对皮瓣手术结果的作用的文献。结果将有助于为外科医生提供当前应用的概述，并确定潜在的进一步研究和开发领域。结论：由于目前的临床实践是定期的床边监测，整合人工智能可以使该过程对患者更高效、更准确、更安全，并减少劳动力负担或医疗保健系统成本。本综述有助于确定潜在和改进的领域，从而进一步帮助实现皮瓣手术后的成功结果。关键词：人工智能；机器学习；皮瓣手术；结果；并发症；术后；监测；皮瓣成功介绍皮瓣手术
作为退休人员，您仍然是海军陆战队的重要组成部分……
“非常感谢 Shift Colors 给我这个机会向我的船友们致辞。重要的是，所有人都应该意识到，你们在海军部长退休人员委员会的代表在疫情期间表现出了极大的奉献精神、毅力和创造力。我们被迫以虚拟方式举行所有会议，包括 2020 年为期一周的年度会议。尽管面临 IT 挑战，但你们的退休人员委员会仍能够继续工作，在解决许多对我们退休社区非常重要的问题的同时，提供高质量的产品。在国防部长对所有委员会和理事会进行零基审查期间，我们被迫暂停活动 10 个月，但一旦重新启动，我们就会立即开始工作。MCPON Herdt 和我向新任海军助理部长介绍了我们提出的前进方向，并立即召开了理事会季度会议。我们期待着 8 月在华盛顿举行的为期一周的年度聚会，我们将继续讨论对您和您的家人很重要的问题。”