近年来,对偏头痛病理生理学的理解的进步导致了新型治疗靶标的发展(4)。这样一个靶标是降钙素基因相关肽(CGRP),这是一种与偏头痛发病机理有关的神经肽。Erenumab是阻断CGRP受体的完全人类单克隆抗体(MAB),是一种批准的预防偏头痛治疗方法(5)。临床试验以及现实世界的研究表明,Erenumab对偶发性和CM患者的安全性和功效(6-8)。据我们所知,尚未发表有关与Onabont-A和Erenumab的双重疗法的具体建议。但是,共识陈述建议在CM中12至24个月后,包括偏头痛预防药物的治疗暂停(包括Erenumab或Onabont-A)(9)。尽管这些治疗有效,但一些患者仍会继续遇到严重的残疾。
工作组的科学员工Geohydomodellierlung在“数字Zwilling -Tifengeothermie(EODT)”项目中,直到2027年12月31日。常规的每周工作时间对应于充分就业的工作时间(ZZ。38.7小时)。 如果关税法律要求可用于付费组13 TV-L,则进行分组。 工作组的地质元素涉及地质表面中单一和多相系统的流量和传输过程的数值模拟。 应用领域是地热能,热量和能源存储,碳捕获和存储以及地下水的使用。 所需的数值程序是开发并用于应用实用的研究问题。 所提供的工作位于联邦教育和研究部资助的第三方基金中,其中数字双胞胎将与德国多家研究机构的项目合作伙伴一起开发用于深地热能的数字基金。 为此,使用调查地点收集,编译并将其传输到数字双胞胎。 然后将其用于深度地热能的相应应用。 您的任务是将所需的热,液压和地质数据放在一起,并在调查地点的概念模型中结合。 设置要求:38.7小时)。如果关税法律要求可用于付费组13 TV-L,则进行分组。工作组的地质元素涉及地质表面中单一和多相系统的流量和传输过程的数值模拟。应用领域是地热能,热量和能源存储,碳捕获和存储以及地下水的使用。所需的数值程序是开发并用于应用实用的研究问题。所提供的工作位于联邦教育和研究部资助的第三方基金中,其中数字双胞胎将与德国多家研究机构的项目合作伙伴一起开发用于深地热能的数字基金。为此,使用调查地点收集,编译并将其传输到数字双胞胎。然后将其用于深度地热能的相应应用。您的任务是将所需的热,液压和地质数据放在一起,并在调查地点的概念模型中结合。设置要求:然后,应借助特殊例程将数据移交给数字双胞胎,以便与位置几何形状保持一致存储。另一方面,作为数字双胞胎的首次使用,他们应该确定参考位置的地热 - 地球水含量的实际状态,也沉积在数字双胞胎中,从而评估考试位置上深地热能的可能用途。
AI 有望在我们生活的许多领域带来革命。过去几年,我们观察到机器学习 (ML) 算法取得了重大进展,并催生出令人印象深刻的系统,例如图像理解和自然语言识别。数据被大规模收集,可用数据集(公共或公司内部)的数量正在迅速增长,因为许多人都了解数据的基本价值。然而,许多应用程序并不关注人,它们不是以人为本的。下面,我们将讨论为什么先进的 AI 和 ML 算法和技术是不够的,以及为什么这不足以创造 AI 革命。为了取得对人类、个人和社会都有意义的真正进步,我们必须了解如何利用 AI 的新潜力和能力从根本上改变交互系统的设计。
作为对《文化评论》(Przegląd Kulturoznaw- czy)本期中心主题的贡献,该期杂志关注与地球相关的话题,我们采访了一位杰出的学者和环境哲学家,他是《地球情感:新世界的新词汇》一书的作者。这次采访可以被视为本期发表的文章《地衣:地球的互惠字母表》(Ochwat、Wójcik-Dudek 和 Skubała)的后续,在该文章中,我们探讨了共生的概念,即一种积极的跨物种关系,它使地衣能够正常运作,并将共生置于后人类主义话语的框架内。通过引入共生世的概念,Glenn Albrecht 探讨了全生物和不同生命形式之间的共生关系这一主题,这为主流的人类中心主义生命模式(个体主义、自私和剥削)提供了一种真正的替代方案。他的主要目标是将共生世呈现为基于和谐合作和相互支持的地球共存的另一种愿景。Glenn Albrecht 曾任西澳大利亚珀斯默多克大学可持续发展学教授,直至 2014 年退休。他现在是悉尼大学地球科学学院的名誉研究员。他还曾在纽卡斯尔大学担任环境研究副教授,直至 2008 年 12 月。他著作颇丰,包括许多书籍章节和期刊文章,主题涉及环境和动物伦理、社会生态学以及环境变革的生存影响。他的主要作品《地球情绪》(2019 年)已以法语和西班牙语出版,2024 年将以荷兰语出版。格伦·阿尔布雷希特因“乡愁”概念而获得国际认可。1 该术语描述了环境变化对人类的影响而产生的痛苦
在他的1525年和1538年的韦森·德·梅森(Weysung der Messung)的两个版本中,阿尔布雷希特·杜勒(AlbrechtDürer)为四种设备出版了设计,以帮助艺术家进行绘画。本作者已经重建了所有四个工具并进行了实验,在每种情况下都会绘制琵琶。论文报告了遇到的问题和时间。为了进行比较,琵琶的透视视图是几何构造的,其他图纸是徒手制作的。这两台复杂的机器被证明是不准确的,耗时的,几乎是不可行的。网格框架更快,更准确。在速度和精度方面最好的是在玻璃上追踪,在实验中,该玻璃的设置不到十分之一的时间来设置并透视了叶片的困难弯曲形式。本文遵循杜勒设备的历史遗产。复杂的机器在文艺复兴时期的文本中反复重新出版,但可以说,在实践中很少使用。相比之下,在许多教学文本中,建议使用网格的框架和玻璃跟踪,并在20世纪之前被艺术家广泛使用。
名称:Albrecht,Stefano V.,作者。|克里斯蒂安诺斯,菲利波斯,作者。| Schäfer,卢卡斯,作者。标题:多代理强化学习:基金会和现代方法 / Stefano V. Albrecht,Filippos Christianos,LukasSchäfer,爱丁堡大学,英国。描述:马萨诸塞州剑桥:麻省理工学院出版社,[2024] |包括书目参考和索引。标识符:LCCN 2024002669(打印)| LCCN 2024002670(电子书)| ISBN 9780262049375(精装)| ISBN 9780262380508(EPUB)| ISBN 9780262380515(PDF)主题:LCSH:增强学习。|智能代理(计算机软件)分类:LCC Q325.6 .A43 2024(PRINT)| LCC Q325.6(电子书)| DDC 006.3/1 – DC23/ENG/20240412 LC记录可在https://lccn.loc.gov/2024002669 LC电子书记录上找到,请访问https://lccn.lccn.lcoc.gov/2024002670