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人工智能法案：重新审视人工智能参与者的分类
Rasmus Hauch, Björn Preuss, Colum Donnelly, Nicola Grandis, Marion Carré, Fernando Perez, Jonni Malacarne, Ehrik Aldana, Susannah Shattuck, Evi Fuelle, Bastiaan van de Rakt, Maciej Karpicz, Shemmy Majewski, Negar Vahid, Ryan Donnelly, Kaitlin Goodrich, Stuart Lawrence, Prateek Kapadia, Anargyros Sideris, Benno Staub, Gianluca Maruzzella, Fabrizio Dini, Alexis de Vienne, Thomas Charisis, Christos Theocharatos, Ezequiel Paura, Pierluigi Failla, Claus Lang, Maury Shenk, Florian Neumeier, Simone Gabriellini, Alessandro Nuara, Francesco Trovò, Tommaso Demattè, Davide Fanale, Nicola Caporaso, Elisa Czerski, Ramin Karbalaie, Rui Dias Ferreira, Philip Meier, Alessandro Lazzeri, Federico Cesari、Hakki Ercosman、Sina Youn、Jan-Kees Buenen、Marco Maier、Bart Kappel、Mindaugas Civilka、Jenny Romano、Lorenzo Mora、Pedro Henriques、James Black、Sébastien Bratières、Shawn Curran、Hossein (Kian) Sarpanah、Amir Bozorgzadeh、Victòria Brugada-Ramentol、Bebiana Moura、Gonçalo Consiglieri、Michael Fiorentino、Karel Bourgois、Tomas Krilavičius、Darius Amilevičius、Alexander Wijninga、Sarah Gates、Daniel Quirke、André Azevedo、Fabiana Clemente、Janhvi Pradhan Deshmukh、Philip Dawson
人工智能法案：- 开环
Rasmus Hauch，Bjorn Preuss，Colum Donnelly，Nicola Grandis，MarionCarré，Fernando Perez，Jonni Malacarne，Ehrik Aldana，Susannah Shattuck，Evi Fuelle，Bastiaan van de Rakt，MacIej Karpicz，Maciej Karpicz，Shemmy Majewski，negar donnellrienl negan vahrich vuhrich vuhrich vuahn vuyrich vuyrich vuyrich ryyrich ryyrich Kapadia，Anargyros Sideris，Benno Staub，Gianluca Maruzzella，Fabrizio Dini，Alexis de Vienne，Thomas Charisis，Christos theocharatos，Ezequiel Paura，Pierluigi failla，Claus Lang，Maury Shenk，florian neumeier，sim nuimenin， AsoDeMattè，Davide Fanale，Nicola Caporaso，Elisa Czerski，Ramin Karbalaie，Rui Dias Ferreira，Philip Meier，Alessandro Lazzeri，Federico Cesari，Federico Hakki Ercosman、Sina Youn、Jan-Kees Buenen、Marco Maier、Bart Kappel、Mindaugas Civilka、Jenny Romano、Lorenzo Mora、Pedro Henriques、James Black、Sébastien Bratières、Shawn Curran、Hossein (Kian) Sarpanah、Amir Bozorgzadeh、Victòria Brugada-Ramentol、Bebiana Moura、Gonçalo Consiglieri、Michael Fiorentino、Karel Bourgois、Tomas Krilavičius、Darius Amilevičius、Alexander Wijninga、Sarah Gates、Daniel Quirke、André Azevedo、Fabiana Clemente、Janhvi Pradhan Deshmukh、Philip Dawson
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bruna branacini azevedo nogueira 4自然摘要，我们的身体居住在微生物中，这对于最大程度地利用了饮食营养素的使用至关重要。营养不良定义为当前细菌群落组成或稳态受损的扭曲，通常与健康状况或疾病有关。学者和卫生专业人员应被视为健康习惯和生活质量的代表。目的是评估Jundiai和地区卫生专业人员和学者肠道营养不良的风险，并确定肠道变化与食物的关系。该方法是一项定量和横断面的研究，有235名18至70岁的人参与性别，专业或健康学者。通过Google形式的访问链接应用了在线调查表，该链接是：社会人口统计学信息，饮食习惯，有关肠道微生物群的知识，肠道营养不良的征兆/症状和肠道性超大性问题。进行了描述性统计分析和卡方检验，p <0.05。在结果中，发现有51.92％的人报告的症状导致高度过度的风险更高，与提取迹象和症状p <0.0001相比，有显着的关联，并且每周的全部食物消耗2倍或更多，而准备食品的含量是最重要的5.36倍的信号，比无饱满的信号是最重要的信号。关键字：肠道菌群。健康饮食。可以得出结论，卫生专业人员和学者在保持健康的饮食习惯方面表现出困难，并且健康习惯与营养不良的症状之间存在联系。健康科学专业人员和卫生专业人员
清洁技术基金
公共部门贷款 较严格条件 0.00 较宽松条件 0.00 高级贷款 0.00 经过本币对冲的高级贷款 0.00 具有收入的次级债务/夹层工具 0.00 二次损失担保 0.00 股权 10.00 具有可转换的次级债务/夹层工具 0.00 可转换赠款和或有恢复赠款 0.00 或有恢复贷款 0.00 一次损失担保 0.00 其他（请说明） 0.00 总计 10.00 7. 实施多边开发银行 AfDB 8. 国家实施机构 NA 9. 多边开发银行联系人 Leandro Azevedo （ l.azevedo@afdb.org ） 10. 项目/计划简要说明（包括目标和预期成果）[注：该项目不是提交给 CTF TFC 的最新 DPSP III 管道的一部分。该项目被纳入项目库之前，多边开发银行和 CIF AU 于 2020 年初进行了审查。双方同意，在提交本提案时，将向 CTF TFC 通报项目库的最新情况。] AREF II 是一支可再生能源私募股权基金，目标投资者承诺总额为 3 亿美元，首个收盘目标约为 1.5 亿美元。该基金将主要投资于中小型可再生能源技术，包括太阳能光伏、风能、地热能、河流径流水力发电（包括能源储存和混合解决方案）。AREF II 将探索独立电力生产商 (IPP) 的新兴机会，并利用多达 5.73 亿无法用电的非洲人的巨大未满足电力需求，重点是低成本的可再生能源解决方案，因为比普遍的柴油/ HFO 电力解决方案更具成本效益。
AL01211的开发，一种口服，非脑渗透葡萄糖酰胺合酶
参考文献1。Desnick RJ，Ioannou Ya，Eng CM。α-半乳糖苷酶A缺乏：Fabry病。in：Beaudet AL，Vogelstein B，Kinzler KW等，编辑。遗传疾病的在线代谢和分子碱基。纽约，纽约：麦格劳 - 希尔公司，Inc； 2014 2。Schiffmann R. Fabry病。Pharmacol Ther。2009年4月; 122（1）：65-77。3。pmid：19318041 2。Rombach SM，Smid BE，Bouwman MG，Linthorst GE，Dijkgraaf MG，Hollak CE。长期酶替代疗法：Fabry病：对肾脏，心脏和大脑的有效性。orphanet j Rare。2013年3月25日； 8：47。4。Azevedo O，Gago MF，Miltenberger-Miltenyi G，Sousa N，Cunha D. Fabry Dise疾病疗法：最新和目前的挑战。int J Mol Sci。2020年12月28日； 22（1）：206。5。Coutinho，M.，Santos，J.，Alves，S。更少：溶酶体储存障碍的底物还原疗法。IJMS 17，1065（2016）。 6。 Mistry，P。K.，Lukina，E.，Ben Turkia，H.，Shankar，S。P.，Baris，H.，Ghosn，M.，Mehta，A.在未经治疗的成年人患有1型高陈氏病的成年人中进行了18个月后的结局：第3阶段参与试验。 AM J Hematol 92，1170–1176（2017）。IJMS 17，1065（2016）。6。Mistry，P。K.，Lukina，E.，Ben Turkia，H.，Shankar，S。P.，Baris，H.，Ghosn，M.，Mehta，A.在未经治疗的成年人患有1型高陈氏病的成年人中进行了18个月后的结局：第3阶段参与试验。AM J Hematol 92，1170–1176（2017）。
高能双能计算机断层扫描，用于表征大而厚的物体
通常的计算机断层扫描（CT）系统提供有关组成对象的材料的布局和性质的信息。但是，此信息仅限于材料的明显线性衰减µ。要以有效的原子数z eff和电子密度ρe的形式达到更精确和准确的描述，可以使用双能量成像。常规的双能计算机计算机（DECT）技术是：（a）进行预处理的双能数据集并执行常规CT重建[1]，（b）重建双能量数据集并分析获得的线性衰减数据集的比例，并在A上进行了一定的材料[2，3]和（C）[2，3]，3]和（C） [4-6]。第二种技术相对方便地设置，但并非完全独立于能量。第三种技术已被证明相当有效；但是，它提出了一个用于分解的材料基础选择的问题。检查由大量不同材料组成的复杂物体时，此选择可能至关重要。因此，这项工作着重于将第一个技术扩展到高能，因为它不需要对材料进行任何假设，并通过系统频谱响应考虑了光束硬化效应。DEV源通常是X射线管，将诊断能范围限制在几百kV中。对于大而厚的物体，必须具有等效的X射线衰减，高达1 m的混凝土，高能（> 6 mV）的扫描仪是强制性的。[1]和Azevedo等。[7]需要扩展。在这样的能量下，E + E - 对生产优先于光电效果，而Alvarez等人启动了双能分解的工作。由于E + E - 对生产横截面𝜎 𝜎没有分析公式，该模型以第二阶多项式𝑔𝑔（）的形式将贡献与原子数Z分开，并从能量E分开，并提出了第三阶多项式𝑔𝑃𝑃（）和第三阶多项式1𝑓（and）。
生物技术在发展中的进步......
简介 生物技术是生物学的一个分支，它利用和开发生物体的技术来生产或更新新方法和产品，目的是改善我们的社会（AZEVEDO，2008）。现代生物技术的出现始于 1866 年托马斯·孟德尔发现 DNA 重组，并具有重大里程碑，例如 1953 年詹姆斯·沃森和弗朗西斯·克里克发现 DNA 结构，以及分离、操纵和复制 DNA 的可能性（LOHBAUER，2021 年）。当专注于健康领域时，生物技术带来了许多创新，例如治疗和预防疾病的新方法，以及疫苗的开发和改进（SPECTRUN，2020 年）。疫苗接种的主要目的是预防疾病和感染，利用个体先前与抗原的接触产生免疫记忆，保证在下一次接触中更快、更有效地消灭微生物（ASAP 技术委员会，2021 年）。疫苗研制的先驱是爱德华·詹纳，1796年5月，他从一位接触过天花的挤奶女工的手上取出脓液，使其获得免疫，并将其接种到一位健康的八岁男孩体内。不久之后，人们发现这名男孩并没有受到疾病的影响，证实了詹纳的理论，从而实现了大规模人群对天花的免疫（DINIZ，2010）。目前，现代生物技术的应用使得人们能够制造更有效、更安全的疫苗，即寻求使用较小比例的病原体，无论是病毒还是细菌，灭活的或减毒的。因此，根据疫苗抗原的制备方法，疫苗可分为三代（表1），第一代是用活的或减毒的微生物生产的；第二种是利用体内纯化的非活性毒素、多糖和蛋白质；第三代疫苗也称为 DNA 或基因疫苗，使用基因或抗原片段作为免疫系统本身的刺激物（GÓES-FAVONI，2016）。
利用人工智能和多模式数据来增强元认知发展：
先进学习技术开启自我调节学习的新时代 在信息丰富、技术飞速进步的时代，自我调节学习已成为学业成功和终身学习的关键技能。本次主题演讲探讨了先进学习技术、人工智能 (AI) 和多模态多通道跟踪数据在塑造学习者的元认知和自我调节学习 (SRL) 过程方面的变革潜力。我首先研究元认知（对一个人的认知过程的认识和理解）与 SRL 之间的复杂关系，后者涉及学习的战略规划、监控和评估。借鉴认知、学习和教育科学以及教育人工智能的最新研究，我展示了这些高阶思维技能如何增强知识获取并促进不同学习环境中的转移、解决问题和适应性。接下来，我将深入探讨先进学习技术的新兴领域，例如智能辅导系统、基于游戏的学习环境、沉浸式虚拟环境和人类数字孪生。我展示了这些工具如何创造沉浸式、个性化的学习体验，挑战学习者反思他们的策略、跟踪他们的进度并根据多模态跟踪数据实时调整他们的方法。演讲的大部分内容将集中在多模态多通道跟踪数据（包括眼动追踪、面部表情识别、生理测量和日志数据）在理解和支持元认知和 SRL 方面的尚未开发的潜力。我综合了最近关于多模态学习分析的研究来解码丰富的数据流，揭示了学习者的认知负荷、元认知监控技能、情绪状态、策略使用和动机信念的微妙模式。从这一综合中，我将强调使用这些数据来支持自我调节学习的实时挑战。这些见解使基于人工智能的“元认知意识”系统的设计成为可能，该系统可以检测僵局、支撑反思，并激发跨任务、领域、学习者和情境使用和转移元认知技能。最后，我的演讲将以号召跨学科研究人员、教育工作者和技术人员开展跨学科合作作为结束，以充分发挥人工智能和多模态数据的潜力，培养具有自我意识、自我调节能力的学习者，使他们能够应对 21 世纪的复杂性。罗杰·阿泽维多教授 美国中佛罗里达大学
对称性药物相关性擦擦处和屈曲处...
1. Reyes‑Habito CM、Roh EK。化疗药物的皮肤反应和癌症的靶向治疗：第二部分。靶向治疗。J Am Acad Dermatol 2014；71：217.e1‑217.e11。2. Allegra CJ、Rumble RB、Hamilton SR、Mangu PB、Roach N、Hantel A 等。RL 扩展转移性结直肠癌的 RAS 基因突变检测以预测对抗表皮生长因子受体单克隆抗体疗法的反应：美国临床肿瘤学会。J Clin Oncol 2016；34：179。3. Coppola R、Santo B、Ramella S、Panasiti V。表皮生长因子受体抑制剂的新型皮肤毒性。一例接受西妥昔单抗治疗的转移性结直肠癌患者出现擦烂样皮疹。 Clin Cancer Investig J 2021；10：91-2 4. Lacouture ME。EGFR 抑制剂的皮肤毒性机制。Nat Rev Cancer 2006；6：803-12。5. Eilers RE Jr.、Gandhi M、Patel JD、Mulcahy MF、Agulnik M、Hensing T 等。接受表皮生长因子受体抑制剂治疗的癌症患者的皮肤感染。J Natl Cancer Inst 2010；102：47-53。6. Elmariah SB、Cheung W、Wang N、Kamino H、Pomeranz MK。系统性药物相关性间擦疹和屈侧皮疹 (SDRIFE)。Dermatol Online J 2009；15：3。 7. Weiss D、Kinaciyan T. 甲芬那酸诱发的对称性药物相关性擦擦和屈侧皮疹 (SDRIFE)。JAAD Case Rep 2019；5：89-90。8. Kumar S、Bhale G、Brar BK。氟康唑诱发的对称性药物相关性擦擦和屈侧皮疹 (SDRIFE)：一种常用药物的罕见副作用。Dermatol Ther 2019；32：e13130。9. Li DG、Thomas C、Weintraub GS、Mostaghimi A. 强力霉素诱发的对称性药物相关性擦擦和屈侧皮疹。Cureus 2017；9：e1836。10. Moreira C、Cruz MJ、Cunha AP、Azevedo F. 对称性
通过 BET 方程计算的表面积的可重复性如何？
Johannes WM Osterrieth, James Rampersad, David Madden, Nakul Rampal, Luka Skoric, Bethany Connolly, Mark D. Allendorf, Vitalie Stavila, Jonathan L. Snider, Rob Ameloot, João Marreiros, Conchi Ania, Diana Azevedo, Enrique Vilarrasa-Garcia, Xinca F, Buan, Buan, Hanze, Hanze, Neil. R. Champness, Sarah L. Griffin, Banglin Chen, Rui-Biao Lin, Benoit Coasne, Seth Cohen, Jessica C. Moreton, Yamil J. Colón, Linjiang Chen, Rob Clowes, François-Xavier Coudert, Yong Cui, Bang Hou, Deanna M. D'Alessandro, Payne Dohen, Doen, Doe, Sun, Christian. Michael Thomas Huxley, Jack D. Evans, Paolo Falcaro, Raffaele Ricco, Omar Farha, Karam B. Idrees, Timur Islamoglu, Pingyun Feng, Huajun Yang, Ross S. Forgan, Dominic Bara, Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sukho Khamed, Khammed Murji, Murji Murji, Matthew R. Saum. diq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu Kitagawa, Ken-ichi Otake, Ryan P. Lively, Stephen JA DeWitt, Phillip Llewellyn, Bettina V. Lotsch, Sebastian T. Ender, Alexander M. Pati M. Pati M. al, Javier García-Martínez, Noemi Linares, Daniel Maspoch, Jose A. Suárez del Pino, Peyman Moghadam, Rama Oktavian, Russel E. Morris, Paul S. Wheatley, Jorge Navarro, Camille Petit, David Danaci, Matthew J. Rosseinsky, Alexandros P., Kat Schunder, Martin Xu, Sergeant, Sergian, Sergeant. s Mouchaham, David S. Sholl, Raghuram Thyagarajan, Daniel Siderius, Randall Q. Snurr, Rebecca B. Goncalves, Shane Telfer, Seok J. Lee, Valeska P. Ting, Jemma L. Rowlandson, Takashi Uemura, Tomoya Iiyuka, Monique A. van der Revere, David Revere, Speed, M.J. and Lamaire, Krista S. Walton, Lukas W. Bingel, Stefan Wuttke, Jacopo Andreo, Omar Yaghi, Bing Zhang, Cafer T. Yavuz, Thien S. Nguyen, Felix Zamora, Carmen Montoro, Hongcai Zhou, Angelo Kirchon, and David Fairen-Jimenez*