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思想和行动方面的代理经验不可或缺的远期模型
膀胱癌是尿液系统中最常见的恶性肿瘤之一，由于其复杂的生物学特征和高复发率，在治疗方面始终提出了巨大的挑战。尽管在过去十年中，在免疫疗法和靶向疗法方面取得了巨大发展，但许多患者的治疗结果仍然不令人满意，尤其是长期效率。综述讨论了在膀胱癌进展过程中开发的分子机制：遗传和表观遗传改变，肿瘤微环境的动力学（TME），以及各种信号通路的失调和异常激活 - 均导致治疗性抗性。是基因突变，尤其是在低级和高级肿瘤中，与表观遗传修饰相同，在肿瘤侵袭性和耐药性中起着相当大的作用。tme，包括与癌症相关的细菌细胞（CAF），免疫抑制细胞以及细胞外基质（ECM）的不同成分，策划了一种促进肿瘤生长和免疫逃避的环境，并在任何可能使用的治疗方案上均具有抵抗力。审查还提供了膀胱癌进展中PI3K/AKT和MAPK信号通路的概述以及针对它们的靶向疗法的发展。此外，它讨论了免疫疗法抗药性的挑战和机制，包括涉及免疫检查点抑制剂的抗药性和机制。其他有希望的方法包括开发新的治疗策略，这些策略不仅针对信号通路，而且针对组合疗法中的免疫检查点。本综述旨在通过充分了解膀胱癌所涉及的潜在机制来促进更有效和个性化的治疗策略。
Emory精神病学和行为科学系荣誉BMI谈话 - 4月16日-Yaomin Xu
摘要：多种健康状况在个人中共存非随意的，这对医疗保健和社会来说是日益严重的挑战。理解多发性模式可以导致更好的预防，治疗和个性化护理。电子健康记录的出现（EHR）系统提供了大量数据，用于研究现实世界的患者健康动态。然而，对EHR的主要设计用于计费和管理的关注提出了有关基于EHR的研究的一致性和可重复性的问题。在这项研究中，我们使用了国际疾病（ICD）代码分类来分析疾病合并症模式并采用了网络建模，以检查两个主要EHR系统的多发性。我们的发现揭示了她的系统之间高度相关的多发性模式，并通过图理论分析证实了本地（节点和边缘），全局（网络统计）和MESO（相邻连接结构）量表的多发性网络的一致性。此结果为开发有效的框架提供了新的见解，以分析和比较多种多发性网络中的复杂结构。我们的案例研究表明，识别多发性网络中的子图是检测疾病状况群集的有效方法，在多个多发性网络的图谱特征的支持下，我们开发了一种完整的在线网络聚类聚类算法作为识别这些簇的有效方法。为了促进访问这些复杂的数据集并促进进一步的发现研究和假设生成，我们开发了一套交互式可视化工具，用于复杂的在线数据分析利用来自多个EHR/Biobank数据源的数据。这些工具是开源的，可供公众使用，旨在使研究人员能够直观地探索多种多发性网络中的复杂疾病关系，从而增强了我们的集体理解并促进了在多重警察的背景下开发新颖的精确药物解决方案。
文章 COVID-19 疫苗接种：原发性纤毛运动障碍患者的认知和行为
1 伯尔尼大学社会与预防医学研究所，3012 伯尔尼，瑞士；eva.pedersen@ispm.unibe.ch (ESLP)；maria.mallet@ispm.unibe.ch (MCM)；yin.lam@ispm.unibe.ch (YTL)；myrofora.goutaki@ispm.unibe.ch (MG) 2 伯尔尼大学健康科学研究生院，3012 伯尔尼，瑞士 3 意大利 Ciliare Primaria Sindrome di Kartagener Onlus 协会，70124 巴里，意大利；saradcp@virgilio.it 4 ADCP 协会，42218 Saint-Étienne，法国；icizeau@cegetel.net 5 PCD Support UK，伦敦 MK18 9DX，英国； fiona.copeland@stonac.co.uk 6 Asociación Española de Pacientes con Discinesia Ciliar Primaria, Santo Ángel 30151, 菲律宾； asociaciondcpes@gmail.com 7 PCD 基金会，明尼阿波利斯，明尼苏达州 55420，美国； michelemanion@gmail.com 8 原发性纤毛运动障碍中心，NIHR 生物医学研究中心，南安普敦大学医院 NHS 基金会信托，南安普敦 SO16 6YD，英国； Amanda-lea.harris@uhs.nhs.uk (ALH)； jlucas1@soton.ac.uk (JSL) 9 南安普顿大学医学院，临床和实验医学学院，南安普顿 SO17 1BJ，英国 10 费德里科二世大学转化医学科学系，80138 那不勒斯，意大利； santamar@unina.it 11 伯尔尼大学医院儿科系儿科呼吸医学和过敏学科，伯尔尼大学医院，伯尔尼大学，3010 瑞士 * 通讯地址：Claudia.kuehni@ispm.unibe.ch；电话：+41-31-684-35-07 † COVID-PCD 患者咨询小组（按字母顺序）：Sara Bellu，意大利 Kartagener Onlus 原发性纤毛诊断协会，意大利；Isabelle Cizeau，法国 ADCP 协会；Fiona Copeland，英国 PCD 支持；Katie Dexter，英国 PCD 支持；Lucy Dixon，英国 PCD 支持；Trini L ó pez Fern á ndez，西班牙原发性纤毛诊断协会Susanne Grieder，Selbsthilfegruppe Primäre Ciliäre Dyskinesie，瑞士； Catherine Kruljac，澳大利亚 PCD 原发性纤毛运动障碍，澳大利亚； Michele Manion，PCD 基金会，美国； Bernhard Rindlisbacher，Selbsthilfegruppe Primäre Ciliäre Dyskinesie，瑞士； Hansruedi Silberschmidt，Verein Kartagener Syndrom und Primäre Ciliäre Dyskinesie，德国。
气候弹性的旁遮普视觉和行动计划2024
1。水资源：通过保护和保护水资源来增强水安全。改善综合水资源管理，并通过法规和技术措施确保水质。促进气候硫化的水存储和分配基础设施，例如为井，雨水收集和社区池塘。2。生物多样性：制定和实施综合的生物多样性保护计划，以保护和保护高保护价值领域。通过基于生态系统的适应来修复降级的栖息地，并建立新的保护区以确保受威胁生态系统的生存。改善湿地的健康状况（即Ramsar遗址）充当闸门，牧场，牧场和沙漠和保护水生的多样性和栖息地条件。3。改善针对气候诱发灾难的反应：通过优先考虑灾难挽救基础设施来加强气候诱发的灾难管理能力，
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
2021年6月更新的社会政策和行为典型守则
应识别和评估受到安全危害（例如化学，电气和其他能源，火灾，车辆和跌落危害）的潜力，并通过适当的设计，工程和行政控制，预防性维护和安全工作程序（包括锁定/标记）以及正在进行的安全培训来确定和评估。如果无法通过这些手段充分控制危害，则应为工人提供有关与这些危害相关的风险的适当，维护良好的个人保护设备和教育材料。还必须采取合理的步骤，以将孕妇/哺乳母亲从危险高的工作状态中删除，删除或减少对孕妇和护理母亲的任何工作场所的健康和安全风险，包括与她们的工作任务相关的工作，并包括对护理母亲的合理住宿。
2023-2025 年数字化学习战略和行动计划
• 已成立数字工作组，其代表来自我们的 ELC、小学和中学。该工作组在整个机构内分享良好实践方面发挥着关键作用，成员们已建立了 Outlook 组，用于共享文档、通信和资源。该组还充当其机构内数字技术的联络点和支持点。现在，每个机构都任命了一位数字主管，他是支持顺利部署 6,447 台个人 Chromebook 和 1,285 台个人 I-pad 的关键人物，这是 1:1 设备推出计划的一部分，旨在让儿童和年轻人能够使用数字技术来支持他们的学习。 • 所有机构都将数字学习作为其改进计划的一部分，并将 Google 教室作为学习和教学不可或缺的组成部分。使用 Google 教室对学习者和员工有许多好处，可用于多种用途，例如研究、演示、视频、评估准备、绘画和写作。它还使因病无法到场的学习者有机会在适合他们情况的时间补上他们错过的工作。 Google 管理控制台显示，克拉克曼南郡每天平均有 800-900 个 Google 课堂上线，学习者和教职员工可以分享课堂作业、家庭作业、作业、想法和建议。2024 年 5 月，学校对 1:1 数字化推广进行了评估，收集到的意见凸显了这项计划对儿童和年轻人产生的积极影响，特别是在建立人人平等方面。• 教学和支持人员充分利用了苏格兰教育组织的各种培训机会，包括人工智能、网络安全和 Adobe Express 等课程。34 名员工通过苏格兰教育参加了 Canopy 提供的 Google 认证培训。克拉克曼南郡为使用 Glow 租户的地方当局启用了最多的 Chrome 扩展程序，苏格兰教育在 Glow 关键联系人会议上在国家层面重点介绍了这一点。这表明我们在支持学习者的功能和工具方面处于领先地位，使他们能够通过使用以下 Chrome 扩展程序获得更多的学习机会：Natural Leader（文本转语音工具）、Google Translate（适用于英语作为附加语言的学习者）、Reader view（用于支持视障人士）、Immersive Reading（帮助专注于阅读技巧）、Music Snippet（允许在文档中添加音乐符号）、Equat IO（允许在文档中使用数学公式）、Lego Education（支持编码和 STEM 学习）、Obit Note（允许在 PDF 文件上注释和书写）。2024 年 5 月学校的反馈强调了这对学习者的积极影响，并在本报告的优先级 4 下进行了说明。
2020 年学术和行政审计报告...
所有部门都拥有设备齐全的实验室，配备现代化设施，可用于柔性制造系统、3D 打印和扫描、高压工程、超大规模集成电路、全站仪和成熟的结构实验室等领域的实验。校园拥有 1Gbps 互联网连接。学院还拥有非常好的行业联系。行业以选修课的形式提供课程。它在 2020-21 年 AICTE-CII 行业联系调查中获得了“白金”类别。培训和就业部门开展的培训计划侧重于软技能。我们的校友遍布印度和国外的多家蓝筹组织。许多知名公司都来过该机构进行校园招聘。该学院拥有宽敞的教室、明亮的空调计算机实验室、最新的教学方法、无线网络环境、博学的教职员工、藏书丰富的图书馆、男女分开的宿舍、卫生的食堂、银行设施等，为学生提供全面的学习和生活体验。院系协会、学生俱乐部/分会、NSS 组织课外活动。体育也同样重要。我们学院的学生代表大学参加体育比赛。在学院层面，科技节“AVALANCHE”和文化节“AURA”每年都会举办。这些活动由学生策划和举办。这有助于学生提高领导能力和活动管理技能。该机构提供优质教育，为学生提供充足的机会，包括可持续的全面发展，从而提高学生的职业前景和生活技能。毫无疑问，这里的每一个利益相关者都感到自豪和满足。
权力能增加对奖励的关注吗？研究大脑和行为
理论上，权力体验可以增加对奖励的关注，但事实真的如此吗？虽然这是一个普遍的假设，但没有一项研究直接调查权力对奖励关注的影响。此外，调查权力对与奖励相关的行为的影响的研究并没有将奖励与可能的替代目标分开。因此，本文直接研究了权力是否会在将奖励与可能的替代目标移除/分离的同时增加个人对奖励的关注。通过七项使用多种范式和方法（即自我报告、概念激活、鼠标跟踪和脑电图）的研究，我们的结果几乎没有支持心理权力增加对奖励关注的假设。我们的主要结果得到了贝叶斯分析和跨研究荟萃分析的补充。本文的研究结果与那些试图解释权力与不道德行为之间联系的人高度相关，其中对奖励的关注增加被认为发挥了作用。我们的结果表明，需要探索其他可能的机制来确定强者行为背后的驱动力。
