去年,数字规划的快速扩展还体现在各国大规模采用数字实时信息解决方案的加速和采用上——ICTD 每年都会跟踪这一指标。2020 年,113 个国家(72%)大规模使用实时信息技术,超过了联合国儿童基金会到 2020 年达到 60% 的目标。这项工作涵盖了所有战略计划目标领域。43% 的国家办事处报告使用 RapidPro(一种用于支持消息传递程序的全球数字公共产品)来获取实时信息,43% 的国家还报告使用 Kobo、开放数据集 (ODK)、Ona、Commcare 和地区卫生信息软件 2 (DHIS2) 等平台。超过 40% 的国家报告使用由 RapidPro 支持的 U-Report 来大规模地促进青年/公民参与。
生物仿制药与其参考产品相当;它们以相对较低的成本(低于参考产品 10-30%)提供类似的效果,并为医疗保健系统的所有利益相关者提供了有趣的价值主张。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本(未经同行评审认证)提供的,他已授予Biorxiv的许可证,以在2025年2月5日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2024.04.15.589515 doi:Biorxiv Preprint
摘要。本研究对描述癌症和多形性胶质母细胞瘤 (GBM) 分子发病机制的文献进行了广泛的回顾,探索了在更广泛的癌症和脑肿瘤背景下运动训练所导致的生理适应,特别强调 GBM,旨在辨别运动对改善患者生活质量 (QoL) 的影响。GBM 是一种主要的恶性原发性脑肿瘤,死亡率很高。GBM 涉及多种途径,可以通过运动训练进行针对性治疗。运动已在其他各种癌症类型中显示出其价值,并为 GBM 提供了一种有希望的方法。运动训练被认为是一种安全可行的辅助治疗方法,可以改善包括 GBM 在内的脑肿瘤患者的生活质量。然而,需要进一步研究,以充分阐明运动影响癌症及其治疗所影响的细胞过程的机制,特别关注 GBM。虽然已经为一般癌症患者制定了运动训练指南,但目前缺乏针对 GBM 患者的具体指南。明确的指导方针对于帮助临床医生确定最合适的患者的运动类型、强度和频率以优化他们的康复过程至关重要。
例如,在 GenAI 的带领下,企业增强应用可以执行集体诉讼中大量证据的分析、搜索和汇总,或检查大量营销材料是否存在漂绿行为,而这些工作原本需要部署数百名高技能律师或风险专家。这些应用通常由 GenAI、机器学习模型、图形分析工具和其他自动化技术组合而成,它们的局限性在于其设计细节。专为法律工作而设计的企业增强 AI 无法为 5 岁儿童推荐生日礼物,也无法处理有关财务问题的问题。但这些 AI 应用所针对的功能对生产力和价值的影响程度可能非常显著。
1. 《2017 财政年度国防授权法案》。第 114 届国会,第二次会议,2016 年 11 月 30 日,908。 2. 联合出版物 2-0,联合情报,2013 年 10 月 22 日,II-9。 3. 联合出版物 1,美国武装部队条令,2013 年 3 月 25 日,XX。 4. 联合出版物 1,美国武装部队条令,2013 年 3 月 25 日,V-2。 5. 无日期。《美国法典》第 10 卷第 162 条 - 作战司令部:指定部队;指挥系统。https://www.law.cornell.edu/uscode/text/10/162。 6. 无日期。《美国法典》第 10 卷第 162 条 - 作战司令部:指定部队;指挥链。https://www.law.cornell.edu/uscode/text/10/162。 7. LoPresti, Thomas T. 《戈德华特-尼科尔斯法案前后的参谋长联席会议制度》。华盛顿特区:乔治城大学,1991 年,第 6 页。 8. 马克·吐温。《名言录》。访问于 2016 年 12 月 7 日。http://www.goodreads.com/quotes/5382-history-doesn-t-repeat-itself-but-it-does-rhyme。 9. LoPresti, Thomas T. 《戈德华特-尼科尔斯法案前后的参谋长联席会议制度》。华盛顿特区:乔治城大学,1991 年,第 6 页。 10. 联合出版物 1,《美国武装部队条令》,2013 年 3 月 25 日,第 XVI 页。 11. 联合出版物 1,《美国武装部队条例》,2013 年 3 月 25 日,第 XVI 页。12. 《2017 财政年度国防授权法案》。第 114 届国会,第 2 届会议,2016 年 11 月 30 日,第 909 页。13. 《2017 财政年度国防授权法案》。第 114 届国会,第 2 届会议,2016 年 11 月 30 日,第 908 页。14. 新闻稿。“参议院军事委员会完成
升级后的 Claude 3.5 Sonnet 在处理复杂、多步骤问题以及识别和修复自身错误方面取得了重大进步。结合行业领先的多模式功能,结果是一项令人兴奋的新功能 — 计算机使用!
许多研究表明,人类具有“可预测的非理性”特征:他们不会以完全理性的方式行事,但他们偏离理性行为的行为却相当系统化。我们的目标是看看我们能在多大程度上解释和证明这些偏差是理性但资源有限的代理在考虑到其局限性的情况下尽力而为的结果。我们重点研究了护林员-偷猎者游戏,其中护林员试图保护一些地点免遭偷猎。我们通过将偷猎者和护林员建模为概率有限自动机 (PFA) 来捕捉计算限制。我们表明,有了足够大的内存,PFA 可以学会玩博弈中的纳什均衡 (NE) 策略并获得 NE 效用。然而,如果我们限制记忆,我们就会得到更多“类似人类”的行为,例如概率匹配(即访问与犀牛出现的概率成比例的站点),以及避开结果不好的站点(例如,偷猎者被护林员抓获),我们在 Amazon Mechanical Turk 上进行的实验中也观察到了这些行为。有趣的是,我们发现添加概率匹配和增加重要事件(如被抓获)等类似人类的行为实际上可以提高性能,表明这种看似不合理的行为可能非常合理。