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肺癌：我们的治疗效果如何？
[1]。基因组的不稳定性通常是导致炎症过程自发增加的原因。细胞内的这种基因突变会导致癌症 [2]。据世界卫生组织报告，2015 年有近 880 万人死于癌症，癌症是全球第二大死亡原因。吸烟是导致死亡的主要原因，占全球癌症死亡人数的近 22%，而印度的癌症病例因吸烟而呈上升趋势。[3]。以下综述旨在阐明现有的各种治疗方案、与这些治疗方案相关的问题以及新的治疗方案如何成为治疗这种疾病的福音。肺癌流行病学在过去 30 年里，肺癌一直是癌症相关死亡的主要原因。男性发病率高于女性。它是男性和女性中第二大常见癌症。印度报告的肺癌发病率约占全球的 10%。根据 GLOBOCAN 2018 报告，印度所有年龄和性别的肺癌发病率估计为 67,795，每 100,000 人的发病率为 6.52。每 100,000 人的年龄标准化率为 5.4，全球累积风险为 0.65。报告了 48,698 例新病例
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致谢 本信息的编写得到了众多人力资源、法律和卫生专业人士以及癌症患者的帮助下完成。我们感谢本情况说明书的审阅者：Fiona Day 医生，肿瘤内科医生，Calvary Mater Newcastle，新南威尔士州；John Boomsma，消费者；Lydia Chin，人力资源业务合作伙伴，澳大利亚红十字会，维多利亚州；Emily Gibson，社工，Mater Hospital Brisbane，昆士兰州；Shai Ishaq，人才与文化主管，Pureprofile，新南威尔士州；Nick Ruskin，合伙人，K&L Gates，新南威尔士州；Andrew Smith，职业治疗师，联合教育集团联合创始人兼董事，维多利亚州；Amy Wallis，职业治疗师，联合教育集团联合创始人兼董事，维多利亚州；Kerryann White，人才与文化经理，南澳大利亚癌症委员会。
AI在将来的效果
在1950年代首次提出的思维机器的概念为人工智能（AI）的重大进步铺平了道路。1980年代和2000年代神经网络的发展导致了生成模型，而2010年代的深度学习繁荣推动了自然语言处理，图像和文本生成以及医学诊断的重大突破。这些进步最终达到了多模式AI，似乎可以完成各种任务。但是，这引发了有关多模式AI可能导致的问题的疑问。生成的AI（Gen AI）一直在不断发展。最近的发展包括开发人员（例如OpenAI和Meta）使用较小和较低的模型，在使用更少的资源的同时提高了AI功能。及时的工程也随着诸如Chatgpt的出现，更好地理解人类语言的细微差别时，工程也正在发生变化。大型语言模型（LLMS）经过特定信息的培训，他们可以为专业行业提供深厚的专业知识，成为随时准备协助任务的代理商。AI尚未成为一项短暂的技术；相反，它已成为我们个人和商业生活中不可或缺的一部分。超过60个国家已经制定了国家AI战略来利用其利益，同时减轻风险。这涉及在研发，政策标准审查和监管框架改编方面进行大量投资，以确保技术不会对劳动力市场或国际合作产生负面影响。人类和机器可以通信的便利性使AI用户能够更有效地完成。AI预计将通过持续勘探和优化向全球经济增加4.4万亿美元。从现在到2034年，AI将成为我们生活许多方面的固定装置。像GPT-4这样的生成AI模型显示出巨大的希望，但也有局限性。因此，AI的未来是通过向开源大型模型的转变来定义的，用于实验和开发更小，更有效的模型，以促进易用性和较低的成本。诸如Llama 3.1和Mistral大2之类的举措说明了这一趋势，在维持商业权利的同时促进了社区合作。对较小模型的兴趣日益增强导致创建了Mini GPT 4o-Mini等模型，该模型快速且具有成本效益。不久之后就有一个适合嵌入智能手机等设备中的模型，尤其是当成本继续降低时。该运动反映了从完全封闭的大型模型到更易于访问和通用的AI解决方案的过渡。虽然较小的型号具有负担能力和效率，但仍对更强大的AI系统的需求仍然存在。因此，AI开发可能会优先考虑可伸缩性和可访问性，以平衡这些竞争要求。人工智能（AI）的最新进步正在为企业提供无与伦比的功能，以实现前所未有的规模来精确和解决问题。Harnessin更有效地利用了资源，这些尖端的模型使定制内容创建和复杂的任务自动化成为现实。可以在几种核心技术的开发中看到AI的影响。在计算机视觉中，AI是革命素的图像和视频分析，为自动驾驶和医疗诊断的突破铺平了道路。同样，自然语言处理（NLP）中AI驱动的增强功能使机器能够更好地理解和生成人类语言，从而导致更明智的交流接口和更准确的翻译工具。AI对预测分析和大数据处理的影响也值得注意，因为它使企业能够预测趋势并更轻松地做出明智的决定。AI在机器人技术中的集成通过创建更多自主和适应性的机器来简化复杂的任务，例如组装，探索和服务交付。此外，物联网上的AI驱动创新（IoT）具有显着增强的设备连接性和智能，从而带来了更智能的房屋，城市和工业系统。展望2034年，预计在AI领域将有几个关键的进步。多模式AI结合了多种数据类型，例如文本，语音，图像和视频，将变得更加精致和普遍。这项技术有可能为可以理解复杂查询并提供量身定制的响应的高级虚拟助手和聊天机器人提供动力。此外，用户友好的平台将使非专家可以将AI用于从业务应用程序到创意项目的各种任务。无代码和低编码平台也将变得更加易于访问，从而使非技术用户能够使用拖放组件或指导的工作流程创建AI模型。API驱动的AI和微服务将使企业轻松地将高级AI功能集成到其现有系统中，从而加快自定义应用程序的开发，而无需广泛的技术专长。自动ML平台的兴起将自动化数据预处理和高参数调整等任务，从而使任何人都可以在没有专业专业知识的情况下快速创建高性能的AI模型。最后，基于云的AI服务将为企业提供预建的AI模型，这些模型可以轻松地集成到现有系统中，从而进一步简化创新过程。在此量身定制的文章文本以满足特定需求，无缝集成到现有系统中，并根据需要进行缩放或向下缩放。这种可访问性将使业余爱好者能够为个人项目或附带业务创建创新的AI解决方案，从而推动个人进步和成长。通过拥抱开源开发，可以提高透明度，同时仔细的治理和道德准则可以确保高安全标准和对AI驱动过程的信任。最终目标可能是创建一个完全由语音控制的，多模式的虚拟助手，能够按需生成视觉，文本，音频或多媒体资产。尽管推测性，但如果到2034年出现人工通用情报（AGI），我们可能会目睹可以自主生成，策划和完善自己的培训数据的AI系统，从而无需人工干预即可进行自我完善和适应。该保险将涵盖与这些错误相关的财务，声誉和其他风险，类似于保险公司处理财务欺诈和数据泄露的方式。随着生成性AI在组织中变得更加普遍，公司可能会提供“ AI幻觉保险”以防止不正确或误导性结果，这通常是由于培训数据不足或培训数据中的偏见不足。AI决策和预测建模将提高到AI系统作为战略业务合作伙伴的功能，为高管提供知情决策和自动化复杂任务的地步。这些AI系统将集成实时数据分析，上下文意识和个性化见解，以提供量身定制的建议，例如财务计划和客户宣传，使其与业务目标保持一致。改进的自然语言处理（NLP）将使AI能够与领导力一起参加对话，并根据预测性建模和场景计划提供建议。企业将依靠AI来模拟潜在的成果，管理跨部门协作以及基于持续学习的策略。这些AI合作伙伴将使小型企业能够更快地扩展并以类似于大型企业的效率运行。量子AI，利用Qubits的性质，可以通过解决以前由于计算约束而无法解决的问题来克服经典的AI限制。这可能会改变科学研究领域，在该领域中，AI将通过对将经典计算机进行千年来处理的场景进行建模，从而突破物理，生物学和气候科学中发现的界限。AI进步中的一个重大挑战是培训大型模型（例如大语言模型（LLM）和神经网络）所涉及的巨大时间，精力和成本。当前的硬件要求正在接近常规计算基础架构的限制，这使创新专注于增强硬件或创建新的体系结构。量子计算提供了一个有希望的解决方案，该解决方案将实现复杂的材料模拟，庞大的供应链优化以及指数较大的数据集，以实时变得可行。BITNET模型通过使用三元参数减少培训时间和能耗来彻底改变AI创新。此方法利用多个状态来处理信息，可能会导致更快的计算和更低的功率使用。正在开发专门的硅硬件来支持比特网模型，这可能会大大加速AI培训并降低运营成本。AI的未来可能会结合量子计算，比特网模型和专门的硬件，以克服计算限制。为了实现AI的普及，法规和道德标准必须显着提高。这包括创建严格的风险管理系统，对高风险AI施加更严格的要求，并达到透明度，鲁棒性和网络安全标准。道德考虑将塑造法规，包括禁止对社会评分和远程生物识别识别等不可接受的风险进行禁令。代理AI是指由独立运行的专业代理组成的系统，处理特定的任务并与数据，系统和人员进行交互以完成多步骤工作流。随着人类生成的数据变得稀缺，企业正在旋转合成数据，即模仿现实世界情景的人工数据集。这种类型的AI使用更简单的决策算法和反馈循环适应实时环境，从而使企业能够自动化复杂流程（例如客户支持或网络诊断）。到2034年，代理AI系统可能会成为管理业务工作流，智能家居和其他行业的核心，提供补充一般能力的高效且具有成本效益的解决方案。AI模型将利用各种数据源，包括卫星图像，生物识别数据和IoT传感器数据，以提高准确性和促进多样性。朝着定制模型的趋势正在上升，组织使用专有数据集来培训根据其特定需求量身定制的AI。这些模型可以通过与组织的独特数据和上下文紧密一致来超越通用LLM。公司将投资高质量的数据保证，以确保真实和合成数据都符合严格的可靠性，准确性和多样性标准。这将有助于保持AI性能和鲁棒性，同时解决“影子AI”的挑战 - 员工使用的未经授权的AI工具。正在出现一些雄心勃勃的想法，以解决当前局限性并突破AI功能的界限。这样的想法是后摩尔计算，该计算旨在超越传统的von Neumann架构，因为GPU和TPU达到了他们的物理限制。模仿人脑的神经结构的神经形态计算是该过渡的最前沿。实验的另一个重要领域涉及AI分布式Internet或联合AI的开发。使用光而不是电信号来处理信息的光学计算也提供了有希望的途径，以提高计算效率和可扩展性。该愿景设想了一个分散的AI基础架构，该基础架构在多个设备和位置运行，在本地处理数据以增强隐私并减少潜伏期。当前的研究重点是开发有效的算法和协议，以在分布式模型之间进行无缝协作，从而促进实时学习，同时保持高数据完整性和隐私标准。研究人员还在探索通过引入更有效的窗户技术来克服变形金刚架构注意机制的局限性的方法。计算资源的快速增长有望彻底改变AI功能，从而实现了可以从过去的大量相互作用中学习的更复杂的模型。想象一个无缝的未来，您的智能助手日常工作，订购杂货，甚至驱使您在调整交通和天气的同时工作。在家里，AI驱动的娱乐活动会根据您的喜好生成定制的内容。先进的AI技术的含义是深远的，在气候行动中具有双重角色：在作为缓解工具的同时促进能源需求的增加。在制造业中，AI机器人优化了生产率，减少了缺陷；在医疗保健中，自动诊断工具改善了疾病识别。自动化将简化运营，降低成本并提高创新，但也会导致工作流离失所，尤其是在依靠重复任务的行业中。在AI开发，数据分析和网络安全方面产生了新的机会，而对AI维护和治理技能的需求则增长，需要劳动力重新运转。人们对AI的情感依恋越来越强，就像Eliza效应和其他AI同伴一样。在接下来的十年中，这些关系可能变得更加复杂，引发了有关心理和道德含义的问题。为了促进与日益类似人类的机器的健康互动，社会必须鼓励个人区分真正的人类联系与AI驱动的人的联系。作为AI生成的内容主导在线平台，估计约有50％的互联网材料，人类生成的数据越来越稀缺。到2026年，用于培训大型AI模型的公共数据可能会耗尽。为了解决这个问题，研究人员正在探索合成数据生成以及诸如IoT设备和模拟的替代来源，以多样化AI培训输入。为了在数据饱和的数字景观中保持有效，AI的进步需要可持续的策略。满足个人需求的成本效益模型将变得至关重要。IBM的Watsonx.ai是AI产品的投资组合，旨在为各个行业的企业开发更安全，更容易获得和多功能的工具。 它将高级AI功能集成到支持业务并确保AI的真正影响的灵活性。 watsonx.ai优先考虑用户友好性和效率，将自己定位为那些希望在未来十年中利用AI力量的人来说是必不可少的资产。 但是，这种写照可能无法代表AI的未来。IBM的Watsonx.ai是AI产品的投资组合，旨在为各个行业的企业开发更安全，更容易获得和多功能的工具。它将高级AI功能集成到支持业务并确保AI的真正影响的灵活性。watsonx.ai优先考虑用户友好性和效率，将自己定位为那些希望在未来十年中利用AI力量的人来说是必不可少的资产。但是，这种写照可能无法代表AI的未来。IBM提供各种解决方案，包括基础模型，花岗岩AI模型，AI咨询服务和AI学院。这些资源在核心工作流程中加速了生成AI的影响，提高生产力，并为构建尖端AI应用程序提供平台。从历史上看，AI被描述为流行文化和电影中的对手。当我们迈向未来时，人们对AI的潜力和造成严重破坏的担忧是没有根据的。相反，AI具有巨大的可能性，可以简化我们的生活并以积极的方式塑造人类的命运。这是AI会影响人类的7种方法：首先，AI已经通过引入自动驾驶汽车彻底改变了运输。随着我们的前进，期望更先进的应用程序，例如无人驾驶卡车，公共汽车，摩托车和真正的无人驾驶汽车，具有增强的安全性和用户体验。接下来，AI将通过介绍帮助教师并提高学习质量的机器人教师来改变教育。例如，如果教师错过了重要概念，则会提醒他们，他们将其释放出来，以完成更重要的任务。斯坦福大学的专家预测，AI辅助教学将在15年内成为北美的规范。在医疗保健中，AI已经通过简化流程和挽救生命产生重大影响。其未来的应用包括提高护理质量，简化患者获得护理的机会，提高治疗速度以及使用数据分析工具个性化医疗保健。家庭机器人是AI将来会有所作为的另一个领域。他们将变得更加聪明，有能力和个性化，甚至可能可爱！具有增强的导航，方向和对象识别功能，家庭机器人将使我们的生活更轻松。AI技术进步：塑造人类的未来人工智能（AI）融入各个部门正在彻底改变执行任务的方式，从而提高效率和生产力。正如通用电气所说，家庭机器人不仅会有所帮助，而且还具有像生活一样的个性，并在家中担任同伴。在Robocops等电影中探索了这个概念，在该电影中，AI驱动的警察机器人被看到战斗和调查犯罪。在警务中，预计AI将发挥重要作用，包括预测犯罪，保护监狱和控制犯罪现场。高级面部和行为识别能力将使犯罪预防，挽救无数生命和财产损失。NASA这样的空间探索组织已经利用AI来用于无人穿梭，流浪者和探针，检测对象并找到安全的途径来发现新位置。将AI在太空探索中的使用旨在扩展到任务计划，执行，操作和完成阶段，增强效率，输出和安全性。此外，AI将有助于检测和预防灾难性事件，例如流星冲击或航天器组件故障。机器人士兵不再是科幻概念，而是在各种战争任务中自主使用，改变了战争的方式。当他们减少人身伤亡时，它们也会造成破坏，引发有关道德和法规的疑问。国际机构将为机器人士兵制定规则，并具有某种形式的人类控制以防止流氓行为。AI的未来是光明的，进步导致了简化的操作和简化的生活。随着技术的不断发展，其对人类的影响将是深远的，从而塑造了各个部门和行业的过程。
肌肉能量技术的效果和
Periyaswamy Jayaseeli 1 、GK Scindia 2 、Jeyaraj Jeyakhar 3 、S. Ramya Malini 4 1 印度泰米尔纳德邦韦洛尔医学院附属医院物理医学与康复系助理教授。 2 印度泰米尔纳德邦马杜赖医学院物理医学与康复系助理教授。 3 印度泰米尔纳德邦 Pudukottai 医学院物理医学与康复系助理教授。 4 印度泰米尔纳德邦卡鲁尔医学院暨医院物理医学与康复系助理教授。 摘要背景：颈部疼痛是一个常见问题，年发病率约为 15%。颈痛是颈部疼痛的另一个名称。学生长时间阅读、写作和使用电脑工作，使他们成为颈部疼痛的高危人群。本研究旨在调查肌肉能量技术和麦肯基锻炼对患有机械性颈痛的学生的影响。材料和方法：这种准实验研究设计包括政府韦洛尔医学院和医院的 30 名患者，为期一年。A 组接受肌肉能量技术，B 组接受麦肯基锻炼，C 组接受静态拉伸。训练六周后进行后测测量。治疗时间为每次 15-20 分钟，每周 3 次，持续 6 周。结果：三组之间的 VAS 和 NDI 评分有显著差异（p<0.05）。后测平均值显示所有三组均有所改善，肌肉能量技术组的改善更大。A 组的 VAS 和 NDI 值低于其他两组。结论：我们的研究表明，这三种治疗方法可有效减轻疼痛和残疾。然而，肌肉能量技术在减轻机械性颈痛患者的疼痛和残疾方面表现出更好的效果。
使用人工智能技术的效果和...
摘要 本研究采用关联定量方法，通过分发基于 Google Form 的问卷调查来确定人工智能技术和数字素养的使用对 11 年级 Office 专业学生学习兴趣的部分和同时的影响。 SMKN 1 棉兰。本研究的对象为 127 名学生，共抽取 30 名学生作为样本，采用简单随机抽样和目的抽样相结合的方式选出。数据分析技术采用多元线性回归分析技术和描述性分析进行计算。推论分析结果显示，AI使用量变量计算t值=0.3460.05），意味着AI使用量没有部分影响关于学习兴趣。识字变量的 t-count 值为 4.892，t-table 值为 2.048（t-count > t-table）。则重要性水平 t 为 (0.000 < 0.05)。假设表明，数字素养变量对学习兴趣有显著影响。F 检验结果显示，计算得到的 F 值 = 27.876，F 表 = 3.37（计算得到的 F > F 表）。关键词：人工智能技术的使用、数字素养、学习兴趣、SMKN 1 Medan 摘要 本研究采用关联定量方法和调查方法，通过分发基于 Google 表单的问卷来确定人工智能技术和数字素养的使用对学习者的影响。识字。在棉兰 SMKN 1 办公室 11 年级的学习兴趣中，部分和同时进行识字。本研究的对象为 127 名学生，共抽取 30 名学生作为样本，采用简单随机抽样和目的抽样相结合的方式选出。数据分析技术是使用多元线性回归分析技术和描述性分析通过计算进行的。推论分析结果显示，使用人工智能的变量的值为 t = 0.346 < t 表 = 2.048，则 t 的显著性水平为（0.732 > 0.05），即使用人工智能对变量没有部分影响人工智能对学习兴趣的影响。识字变量的 tcount 为 4,892，ttable 为 2,048（t count > t table）。则 t 的显著性水平为 (0.000 < 0.05)。假设表明，数字素养变量对学习兴趣有显著的部分影响。F 检验结果显示，F count = 27.876，F table = 3.37（F count > F table ）。关键词：人工智能技术的使用、数字素养、学习兴趣、SMKN 1 Medan PENDAHULUAN
VERVE-101 的安全性和药效学效果
本演示文稿包含《1995 年私人证券诉讼改革法案》所定义的“前瞻性陈述”，涉及重大风险和不确定性，包括有关 VERVE-101 的安全性、耐受性和潜在益处、公司招募患者参与其正在进行的心脏 1 试验的时间和能力、VERVE-102 临床试验的启动时间、公司的研发计划以及公司计划（包括 VERVE-101 和 VERVE-102）的潜在优势和治疗潜力的陈述。本演示文稿中包含的所有陈述（历史事实陈述除外）均为前瞻性陈述，包括有关公司战略、未来运营、未来财务状况、前景、计划和管理目标的陈述。 “预期”、“相信”、“继续”、“可能”、“估计”、“预计”、“打算”、“或许”、“计划”、“潜在”、“预测”、“预计”、“应该”、“目标”、“将”、“会”等词语和类似表述旨在识别前瞻性陈述，但并非所有前瞻性陈述都包含这些识别词。任何前瞻性陈述均基于管理层对未来事件的当前预期，并受多种风险和不确定因素的影响，这些风险和不确定因素可能导致实际结果与此类前瞻性陈述中所述或暗示的结果存在重大不利差异。这些风险和不确定性包括但不限于与公司有限的经营历史有关的风险；公司及时提交和获得其候选产品的监管申请批准的能力；推进其候选产品的临床试验；按照预期的时间表或完全启动、招募和完成其正在进行的和未来的临床试验；正确估计公司候选产品的潜在患者群体和/或市场；在临床试验中复制 VERVE-101、VERVE-102 和 VERVE-201 的临床前研究和/或早期临床试验中发现的积极结果；在当前和未来临床试验中按照预期的时间表推进其候选产品的开发；获得、维护或保护与其候选产品相关的知识产权；管理费用；并筹集实现其业务目标所需的大量额外资金。有关其他风险和不确定性以及其他重要因素的讨论，其中任何因素都可能导致公司的实际结果与前瞻性陈述中的结果不同，请参阅“风险因素”部分，以及公司最近向美国证券交易委员会提交的文件和公司未来向美国证券交易委员会提交的其他文件中对潜在风险、不确定性和其他重要因素的讨论。此外，本演示文稿中包含的前瞻性陈述代表公司截至本新闻稿日期的观点，不应被视为代表公司截至本新闻稿日期之后任何日期的观点。公司预计后续事件和发展将导致公司的观点发生变化。然而，虽然公司可能会选择在未来某个时间点更新这些前瞻性陈述，但公司明确表示不承担任何更新义务。
除冰剂（氯化镁和钠）的效果...
16. 摘要 科罗拉多州交通部多年来一直使用 MgCl 2 进行防冰和除冰。有人担心这些化学物质可能会影响汽车和卡车的各种部件。在科罗拉多大学博尔德分校材料实验室进行的这项实验研究中，选择了汽车行业的代表性金属，以比较它们在暴露于除冰盐 NaCI 和 MgCh 时的腐蚀行为。在测试过程中使用了试剂级 MgCh 和 CDOT 使用的 MgCh（含有腐蚀抑制剂）。对选定的金属采用了两种测试方法：SAE 12334（加速循环测试）；和 ASTM B 117（连续喷涂测试）。SAE 12334 的测试环境提供了循环暴露，这更好地模拟了实际使用条件。尽管 CDOT 规范规定氯化镁的腐蚀性必须比氯化钠低 70%，但 SAE J2334 获得的实验结果表明，MgCl 2 对测试的裸露金属的腐蚀性比 NaCl 更强。腐蚀程度各不相同，对于某些金属只有轻微差异，而对于 SS410 则高出 13 倍。与 SAE 12334 的结果相比，ASTM B 117 的实验结果显示出不一致，尤其是对于不锈钢 SS410，NaCI 对其的腐蚀性比 MgCI 2 更强。实验还表明，在三种情况下，MgCl 2 和 NaCl 的混合物对金属的腐蚀比单一盐（MgCl 或 NaCl）略高
BROADSIM 的实时地形效果
地形插件允许用户轻松复制真实事件或现场测试（如 NAVFEST 或 PNTAX）中的类似情况，而无需了解刀刃衍射或光滑地球衍射等术语。在模拟环境中复制真实情况和现场测试可节省时间、金钱和资源，因为开发人员和用户可以在一年中的任何时间测试 PNT 系统。此功能旨在让制造商和最终用户可以更好地开发和测试尖端 PNT 解决方案，以保护和支持作战人员。