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如何选择正确的还款计划
标准还款计划仅基于您借的金额，并将您的余额（加上利息）分为相等的，固定的每月付款。其他人，称为收入驱动的还款（IDR）计划，请考虑您的收入。在许多情况下，IDR计划将为您提供较低的每月付款。如果您不记得自己在哪个计划中，则可以在sudentaid.gov或借贷服务商的门户网站上找到它。您还可以找到有关未偿还余额，应计利息和当前每月付款的信息。您的贷款服务商还可能具有还款计算器工具，以帮助您确定哪种计划适合您。
肿瘤学的不可知论批准：利用正确的基因组学为正确的患者提供正确的药物
摘要：（1）背景：随着精准医疗的出现，肿瘤学领域发生了巨大变化，这主要得益于通过下一代测序评估的可用药物治疗基因或免疫靶点的发现。基于生物标志物的治疗方法日益增多，目前，六种组织不可知论疗法已获得 FDA 批准。（2）方法：我们进行了文献综述，并报告了导致组织不可知论疗法获批的试验和目前正在研究基于生物标志物的新方法的临床试验。（3）结果：我们讨论了组织不可知论疗法的批准：用于治疗 MMRd/MSI-H 的 pembrolizumab 和 dostarlimab，用于治疗 TMB-H 的 pembrolizumab，用于治疗 NTRK 融合的 larotrectinib 和 entrectinib，用于治疗 BRAF V600E 突变的 dabrafenib 加 trametinib，以及用于治疗 RET 融合的 selpercatinib。此外，我们还报道了基于生物标志物的方法的新型临床试验，包括 ALK、HER2、FGFR 和 NRG1。（4）结论：精准医疗在不断发展，随着诊断工具的改进，可以对肿瘤进行更广泛的基因组定义，组织无关的靶向治疗是一种针对特定肿瘤基因组图谱量身定制的有前途的治疗策略，可改善生存结果。
通过正确的物料清单配置改善汽车行业的供应链
摘要 有效的供应链管理方法需要整体性和综合性，以避免全球供应链各层级之间的效率低下。为了实现这一目标，供应链主管和决策者需要在集中式规划方法和分散式规划方法之间做出权衡。本文开发了一种混合方法，其中只对关键产品进行集中规划，而将非关键产品留给多级供应链的本地工厂自主决策。为了验证所提出的规划模型的优势，以汽车行业的复杂供应链为试验台，其中还介绍了自上而下（从成品到原材料）和自下而上（从原材料到成品）方法之间的比较。对涉及六个关键性标准的全因子设计进行了方差分析测试，结果表明，与完全集中式方法相比，所提出的选择模型将系统规模减少了 10-30%，而与自下而上的方法相比，自上而下的方法导致关键子系统在产品数量方面缩小了约 5-10%。 1. 简介 有效的供应链管理被广泛认为是几乎所有工业领域制造公司成功和盈利的关键问题（Fan 和 Stevenson 2018 年，Pero 等人 2021 年）。供应链可以看作是一个设施网络，负责采购材料、将材料转化为中间产品或成品以及将成品分发给客户（Heragu 等人 2019 年，Norrman 和 Wieland 2020 年，Rossi 等人 2021 年）。
正在为威斯康星州民众做正确的事情。
埃弗斯州长还提议在两份预算中各投入 2000 多万美元，用于投资全州的公共交通系统，将州内车辆转换为清洁能源和电动汽车，并增加全州的自行车和行人基础设施。在共和党将全州最大城市的公共交通资金削减 50% 后，埃弗斯州长拨出 2500 万美元的 ARPA 资金来加强交通服务并让人们保持联系。
快速重建拓扑正确的皮质表面
基于网格的大脑皮层重建是脑图像分析的基本组成部分。经典的、迭代的皮层建模流程虽然稳健，但通常很耗时，这主要是因为涉及拓扑校正和球面映射的程序成本高昂。最近使用机器学习方法解决重建问题的尝试加速了这些流程中的一些组件，但这些方法仍然需要缓慢的处理步骤来强制执行符合已知解剖结构的拓扑约束。在这项工作中，我们引入了一种基于学习的新型策略 TopoFit，它可以快速将拓扑正确的表面拟合到白质组织边界。我们设计了一个联合网络，采用图像和图形卷积以及高效的对称距离损失，以学习预测将模板网格映射到特定于受试者的解剖结构的准确变形。该技术涵盖了当前网格校正、微调和膨胀过程的工作，因此与传统方法相比，它为皮层表面重建提供了 150 倍的更快解决方案。我们证明 TopoFit 是 1。比目前最先进的深度学习策略准确率高出 8 倍，并且对白质组织低信号等常见故障模式具有很强的鲁棒性。关键词：皮质表面重建、拓扑、几何深度学习
1。以下所有关于卡特管理期间经济的陈述都是正确的，除了
5。卡特政府最具破坏性的问题之一是它未能从6个中赢得美国人质的释放。里根的“星球大战”计划是7。在1970年代和1980年代，美国增长最快的地区是8。“供应方经济学”一词是指9。哪个有线网络于1980年首次亮相？10。美国电视上的“最值得信赖的”新闻报道是11。以下哪项不是1950年代国内场景的一部分？12。美国反共十字军东征使联邦政府达到13。杜鲁门对柏林的封锁作出了14。中央情报机构为15。以下所有情况发生在1949年至1950年，除了16。以下所有内容都是“ G.I.帐单”除17。第一个打破美国职业棒球大联盟种族歧视政策的球员是18。马歇尔计划的主要目标是19。根据艾森豪威尔总统在1961年的说法，对美国的最大危险是20。1949年将西欧国家与美国联系起来的军事和政治联盟是
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
程序在打印时是正确的，但可能会发生变化。
2022 年 5 月 23 日星期一：网络建设日 所有代表均可预订活动，但需额外付费。每次游览的名额有限，需要注册。 1300 安斯利山和斯特罗姆洛山之旅 加入我们游览标志性的安斯利山和斯特罗姆洛山，这是堪培拉的两个地标，可以欣赏到城市和澳大利亚首都领地西部边界沿着美丽的布林达贝拉山脉的壮丽景色。我们将提供午餐盒，第一站是安斯利山，在那里您将能够看到构成堪培拉规划基础的径向线。您还将能够看到许多城市地标，所以带上您的相机吧！在安斯利山吃过午饭后，我们将前往斯特罗姆洛山，这是斯特罗姆洛山太阳天文台的所在地，也是澳大利亚国家授时服务和摄影天顶管的所在地。 Stromlo Trig Station，ACT 坐标系的原点也位于该地点。参观完 Stromlo 山后，巴士将返回会议中心和酒吧，在那里安排了休闲披萨和饮料晚会。费用：65 美元，包括盒装午餐、交通、导游以及下文概述的休闲社交活动。最低人数要求。
