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特别报告桥梁差距：通过基于证据的报销模型解锁印度的创新医疗设备访问
在过去的几年中，L.E.K.Consulting与相关利益相关者的持续合作揭示了关键见解，确定了巨大的差距和提议的实用解决方案，以增强印度的医疗设备报销景观，以实现更公平，更有效的医疗保健系统。在2021年，我们的就职报告强调了印度非结构化医疗设备报销途径的挑战，并提出了针对国家和州级报销机构的定制过程。2022年和2023年的报告着重于提出对Ayushman Bharat Pradhan Mantri Mantri Jan Arogya Yojana（PM-Jay）提出的新报销框架的增量增强，该框架（PM-JAY）将健康技术评估（HTA）整合到补偿决策中。当前的报告“弥合了差距”，研究了可负担性，知识和数据的关键问题，这些问题阻碍了创新医疗技术的广泛可及性，并提供了拟议的更改。
在增强学习中弥合现实差距：鲁棒
强化学习（RL）通过互动来培训计算模型来解决复杂的决策。但是，由于昂贵或危险错误的高风险，在实地世界环境中的直接培训（例如自动驾驶或医疗程序）通常是不切实际的。因此，RL通常依赖于模拟环境或静态离线数据集。但是，这种依赖引入了一个关键的挑战，称为“现实差距” - 训练条件与现实世界应用中遇到的动态之间的差异。本演示文稿解决了旨在通过增强RL策略的有效性来弥合这一差距的创新策略： - 强大的RL优化：我们深入研究了扰动的战略使用，以优化从模拟器中汲取的政策。这种方法着重于提高这些政策的适应性和鲁棒性，使它们更适合于可变性和意外条件的现实应用程序。- 离线RL优化：进一步的讨论将探讨汉密尔顿 - 雅各比 - 贝尔曼（HJB）方程的应用，作为增强在静态数据集中训练的策略的方法的方法。该技术对于在无法实现与环境的实时互动的情况下改善现实世界的适用性至关重要。
弥合肿瘤芯片与临床之间的差距
转型。同样，新型肿瘤芯片 (ToC) 技术在过去十年中得到了长足发展，在肿瘤学临床应用中前景广阔。本综述重点介绍迄今为止肿瘤芯片领域的定量分析，并从工程和应用方法两个方面对该主题进行了清晰的展望。我们汇集了学术研究人员（物理学家和生物学家）、临床医生以及制药公司的研究专家，以提供反映该领域参与者多样性的多方面观点。如今在欧洲，每年新诊断的癌症患者人数约为 350 万。2021 年，欧盟癌症任务概述，如果不采取进一步行动，到 2035 年，这一数字将急剧增加到 430 多万。在抗击癌症的斗争中，更好地了解癌症机制和开发更有效的抗癌药物仍然极具挑战性。尽管传统和成熟的方法
连接基因治疗和组织工程
创伤引起的关节软骨缺损很少能自愈，容易引发创伤后骨关节炎。在目前的自体细胞治疗中，再生过程常常受到成体细胞较差的再生能力和受伤关节的炎症状态的阻碍。由于缺乏理想的软骨损伤治疗方案，作者们试图通过组织工程来构建一种更能抵抗炎症的软骨组织。在多指软骨细胞中，成簇的规律间隔的短回文重复序列 (CRISPR)-Cas9 敲除 TGF- 𝜷 激活激酶 1 (TAK1) 基因可提供多价保护，以抵御激活促炎和分解代谢 NF- 𝜿 B 通路的信号。 TAK1-KO 软骨细胞被封装到透明质酸水凝胶中，沉积大量软骨细胞外基质蛋白，并促进与天然软骨的整合，即使在促炎条件下也是如此。此外，当植入体内时，与野生型相比，侵入软骨的促炎性 M1 巨噬细胞较少，这可能是由于 TAK1-KO 多指软骨细胞分泌的细胞因子水平较低。因此，工程软骨代表了创造用于再生医学的更有效和功能性组织的新范式转变。
神经符号AI：桥接神经网络和符号推理
人工智能（AI）在近几十年来取得了巨大的进步，由神经网络和象征性推理系统的进步提供支持。神经网络从数据中获得学习模式，在图像识别，自然语言处理和自动驾驶等任务中取得突破。另一方面，符号推理系统为逻辑推理和知识表示提供了结构化的，基于规则的框架，使其非常适合需要解释性，概括性和解释性的域。但是，这些范式通常是孤立地运行的，当面对需要强大的学习能力和逻辑推理的任务时，会导致局限性。本文探讨了神经符号AI的新兴领域，该领域试图将神经网络和象征性推理整合到统一的框架中，克服了它们各自的缺点并在AI开发中解锁了新的可能性。
cbyohn简历-Compbiobridge
IQ/OQ/PQ和验证协议。 Skirball Institute/HHMI，纽约，纽约，1996 - 2002年博士研究副研究副研究员：Ruth Lehmann，博士•果蝇的大规模遗传筛选中的LED和协调的8人团队。 •遗传和分子鉴定和表征与果蝇发育有关的基因。 •与之结合使用的混合Unix/ Macintosh/ Windows环境中的15多个计算机的本地网络。 Scripps研究所，La Jolla，CA，1991 - 1996年博士研究生校长研究员：Stephen P. Mayfield博士。 •通过遗传，分子在衣原体叶绿体中光介导的翻译的关键成分表征IQ/OQ/PQ和验证协议。Skirball Institute/HHMI，纽约，纽约，1996 - 2002年博士研究副研究副研究员：Ruth Lehmann，博士•果蝇的大规模遗传筛选中的LED和协调的8人团队。•遗传和分子鉴定和表征与果蝇发育有关的基因。•与之结合使用的混合Unix/ Macintosh/ Windows环境中的15多个计算机的本地网络。Scripps研究所，La Jolla，CA，1991 - 1996年博士研究生校长研究员：Stephen P. Mayfield博士。 •通过遗传，分子
弥合差距：探索影响农业技术采用的因素
推荐引用推荐引用Gaylord，Cyrus，“弥合差距：探索影响农业技术采用的因素”（2025）。CMC高级论文。 3790。https://scholarship.claremont.edu/cmc_theses/3790CMC高级论文。3790。https://scholarship.claremont.edu/cmc_theses/3790
生成的AI和法律援助：实地研究的结果和100个用例，以弥合司法差距的机会
如何使用AI工具来解决司法差距的访问权，这是90％的低收入美国人缺乏足够法律援助的美国人？，我们使用我们知道的生成AI进行了对律师的第一个现场研究，并对202名法律援助专业人员进行了一项伴侣调查，以找出答案。一组91人获得了最多两个月的访问付费生成人工智能工具，其中一个随机选择的子集也获得了“礼宾”的支持，包括同行用例，办公时间和帮助。在飞行员之后，有90％的Pilot参与者报告了生产率提高，而有75％的飞行员报告了他们的意图继续使用生成的AI工具。虽然存在问题，但试点派室通过专注于较低风险的应用程序，例如文档摘要，确认性或初步研究，初稿的生产和翻译，从法法或英语中的翻译为更易于访问的形式。在审判前，女性使用或重视工具的可能性要小得多。在审判的终结中，各种措施的男性和女性成果在统计学上是无法区分的。参与礼宾服务的参与性的结果明显优于其对照组在一系列指标中的结果。这些结果表明，生成的AI工具可以显着提供法律援助服务，但它们是如何引入的，尽管妇女构成了大多数公共利益
连接地球与太空：部署在国际空间站的灵活、有弹性的联邦学习框架
公共和商业航天行业正在计划持续时间更长、距离更远的太空任务，包括建立可居住的月球基地和载人火星任务。为了支持独立于地球的科学和医疗操作，此类任务可以利用人工智能和机器学习模型来协助机组人员的医疗保健、航天器维护和其他关键任务。然而，在地球和太空之间传输大量数据以进行模型开发会消耗宝贵的带宽，容易受到通信中断的影响，并可能危及机组人员的安全和数据隐私。联邦学习可以在保持数据原位并仅传输模型参数的同时进行模型训练。在这项工作中，我们提出了一个灵活、有弹性的联邦学习框架，可在地球和国际空间站之间安全地传输模型更新。2024 年 3 月 15 日，该框架率先在太空飞行环境中部署联邦学习，使用真实的生物医学研究数据和合成生成的数据在地球和国际空间站之间训练分类器模型。