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药物诱导的抗性进化需要较少的侵略性治疗
越来越多的实验证据表明，抗癌和抗菌药物本身可能通过提高可突变性来促进耐药性的获取。成功控制不断发展的人群要求将这种控制的生物学成本识别，量化并包括在进化知情的治疗方案中。在这里，我们确定，表征和利用降低目标人口大小和产生治疗引起的救援突变的盈余之间的权衡。我们表明，在中间剂量下，治愈的可能性最大，低于药物浓度产生最大种群衰减，这表明在某些情况下，通过较少积极的治疗策略可以大大改善治疗结果。我们还提供了一般性的分析关系，该关系将生长速率，药效学和依赖性突变率与最佳控制定律联系起来。我们的结果强调了基本生态进化成本的重要但经常被忽略的作用。这些成本通常会导致情况，即使治疗的目的是消除而不是遏制，累积药物剂量也可能是可取的。综上所述，我们的结果加剧了对管理侵略性，高剂量疗法的标准做法的持续批评，并激发了对诱变性和其他隐性疗法的其他隐性抵押成本的进一步实验和临床投资。
选择您需要的东西：删除的表示场景文本识别和编辑
场景文本图像不仅包含样式信息（字体，背景），还包含内容信息（字符，纹理）。不同的场景文本任务需要不同的信息，但是以前的表示学习方法 - 在所有任务中使用紧密耦合的功能，从而导致次优性能。我们提出了一个旨在解开这两种功能的分解表示学习框架（亲爱的），以改善适应性，以更好地解决各种下游任务（选择您真正需要的内容）。具体来说，我们合成具有相同样式但内容不同的图像对数据集。基于数据集，我们通过监督设计将两种类型的功能分解。很明显，我们将视觉表示形式直接分为样式和内容功能，内容特征是通过文本识别损失来监督的，而对齐损失使图像对中的样式特征保持一致。然后，样式功能用于通过图像解码器重新构造对应图像的提示，以指示对应方的内容。这样的操作根据其独特属性有效地将功能分解。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。 我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。
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![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
公共教育需要媒体素养
当前，信息和通信技术的飞速发展影响了儿童和青少年教育的本质。公众生活与媒体密不可分，因此，关注媒体的各个方面并熟悉其机遇和威胁似乎是一个关键问题。由于使用任何工具都需要相关知识，因此正确使用媒体需要教育相关素养。各国的媒体素养教育都有特定的目标。在加拿大，他们从小就开始教授媒体素养，以避免美国文化的输入。日本的做法涉及技术素养，一些国家则旨在提高公众意识并防止文化侵略。然而，在伊朗，媒体素养领域尚未采取任何根本性行动。根据《根本性转型文件》，媒体素养教育至关重要，因为它是一场吉祥运动的开端，旨在为学生提供对媒体的批判性和参与性思考。媒体素养教育研究促进了提问习惯的养成、研究习惯的养成、表达能力的提高，从而自觉、批判性地与媒体建立联系，并建立对媒体信息的精确观察和批判性分析。本文主要探讨媒体素养的理论基础、意义、媒体素养的维度、优势以及教授媒体素养的必要性，以鼓励读者在了解媒体素养的意义、重要性和紧迫性的同时，学习媒体素养。
需要了解指南RE2锂离子电池使用和存储
该文档是通过Riscauthority开发的，并由消防保护协会（FPA）出版，并由英国自动消防喷头协会（BAFSA）认可。Riscauthority会员资格包括一组英国保险公司，这些保险公司积极支持许多专家工作组，开发并颁布了最佳实践，以保护人们，财产，商业和环境因火灾和其他风险而造成的损失。本文档的技术专长是由FPA的技术局，外部顾问和保险行业的专家提供的，他们共同组成了各种Riscauthority工作组。尽管使用保险公司的投入生产，但它并不（也不是打算）代表泛保险公司的观点。个别保险公司将有自己的要求，这可能与本文档内容不同或不反映。
您的战略需要一份战略执行摘要（新）
○ 诊断师 - 以客观和外部的视角诊断业务环境，并将组织的战略与已确定的环境相匹配 ○ 细分者 - 构建组织，使其战略与相应的业务环境相匹配 ○ 颠覆者 - 不断审查和审视诊断和细分，并质疑它们是否与业务环境相一致，以防止僵化 ○ 团队教练 - 选择合适的人来管理他们的战略部分，并加深他们对战略调色板的理解 ○ 销售人员 - 倡导并向投资者和员工传达所选战略 ○ 询问者 - 提出探索性问题以改进战略方针 ○ 天线 - 向外看，捕捉不断变化的外部环境的信号 ○ 加速器 - 重视需要额外自上而下支持的关键举措
关于疫苗你需要知道的一切
问：我接种疫苗时可以带家人一起接种吗？答：卫生部正在分阶段向省内不同人群分发疫苗。更多详情将在稍后公布。问：其他疫苗（例如流感疫苗）是否有助于保护我免受 COVID-19 感染？答：目前，没有证据表明任何其他现有疫苗可以预防 COVID-19。
增强学习是您需要的
为了评估增强学习（RL）培训的影响，我们将新优化模型的性能与六个广受认可的基准测试的基础模型进行了系统的比较。这些基准已广泛用于评估大语模型（LLMS），现有结果可在HuggingFace [19]上使用。选定的基准是：小学数学8K（GSM8K）[20] [20]，指导遵循评估（IFEVAL）[21] [21]，Big Bench Hard（BBH）[22] [22]，数学能力测试（数学）[23] [23]，更强大且具有更强大且具有挑战性的多任务语言理解Benchmark（MMLU-Pro）[24] [24] [24] [24] [24]。这些基准共同涵盖了各种语言和认知挑战，包括以下教学，多步推理，数学解决问题，专家级别的问答和复杂的知识综合。下面，我们提供了每个基准及其意义的详细概述。