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小儿精度肿瘤学通知注册表
最初在：Nukom，Astrid； Classens，Nathie H P；骨骼，亚历山德拉F；斯特曼，雷蒙德；玛丽亚·福尔曼（Foldmann）； Nineman，Mailks； Jasen，Nicolas J G； Nineman，jops;绿色，弗洛里斯；冻结，琳达S；本纳斯，曼农J n l; Breur，John M P P J；哈斯，费利克斯；回来，Mirelle N； Longswaran，Thhushiha；是的，贝蒂娜；计数，Raimund；戴夫（Dave），hitendu;辛普森，约翰； Pushparajah，库布兰；凯利（Kelly），克里斯托弗（Christopher J）； Arulkuman，Sophie；卢瑟福，玛丽A；律师Serena J；咀嚼，安德鲁；克尼尔施，沃尔特；坚强，结婚c a； Monique M的Schonefield；哈格曼，科尼利亚； Beatrice Lathal；先天性心脏Direh（EU-ABC）的欧洲大脑（2024）。围手术期与早期神经发育有关的围手术期脑损伤AMG儿童白色严重的先天性心脏Direy：欧洲合作的结果。期刊或儿科，266：113838。doi：https：//doi.org/10,1016/j.2023,113838
Cellectis 宣布战略合作和...
• 该合作利用 Cellectis 的基因编辑技术和制造能力来开发多达 10 种新型细胞和基因治疗候选产品 • Cellectis 将获得高达 2.45 亿美元的现金（高达 2.2 亿美元的股权投资和 2500 万美元的预付款），并有可能获得额外的里程碑以及分级特许权使用费 纽约，纽约州 - 2023 年 11 月 1 日 - Cellectis（Euronext Growth：ALCLS - 纳斯达克股票代码：CLLS）今天宣布已与阿斯利康（LSE/STO/Nasdaq：AZN）签订了（i）联合研究合作协议（“合作协议”）、（ii）与 8000 万美元的初始股权投资有关的投资协议，以及（iii）一份与 1.4 亿美元额外股权投资有关的谅解备忘录（“MOU”）。合作协议旨在加速开发下一代疗法，用于尚未得到满足的重大需求领域，包括肿瘤学、免疫学和罕见疾病。根据合作协议的条款，阿斯利康将利用 Cellectis 专有的基因编辑技术和制造能力来设计新型细胞和基因治疗候选产品。作为合作协议的一部分，25 个基因靶点已专门为阿斯利康保留，从中最多可开发 10 个候选产品。阿斯利康将有权选择在 IND 申请之前获得候选产品的全球独家许可。根据合作协议，Cellectis 在合作中的研究费用将由阿斯利康资助，Cellectis 将获得 2500 万美元的预付款。根据合作协议的条款，Cellectis 还有资格获得新药研究 (IND) 期权费以及开发、监管和销售相关的里程碑付款，金额从 7000 万美元到 2.2 亿美元不等，每 10 种候选产品，外加分级特许权使用费。作为签署合作协议的条件，阿斯利康同意以每股 5.00 美元的价格认购 16,000,000 股普通股，对 Cellectis 进行 8000 万美元的初始股权投资（“初始投资”）。新股由 Cellectis 董事会根据 2023 年 6 月 27 日举行的 Cellectis 股东大会第 17 号决议发行给阿斯利康。在结算和交付新股（预计于 2023 年 11 月 6 日）后，阿斯利康将拥有该公司约 22% 的股本和 21% 的投票权，有权提名 Cellectis 董事会的无投票权观察员，并有权按比例参与 Cellectis 未来的股票发行。此外，谅解备忘录还设想阿斯利康将通过认购两类新创建的可转换债券，对 Cellectis 进行 1.4 亿美元的进一步股权投资
人类合作对决策的影响 -
简介：随着人工智能（AI）技术越来越多地整合到业务运营的各个方面，人们对了解人类协作如何影响管理中的决策越来越兴趣。本研究旨在调查这种协作对管理环境中决策过程的影响。问题陈述：随着AI系统变得更加复杂，人们担心它们如何影响传统的管理角色和决策过程。了解人类协作在决策中的动态 - 对于组织有效利用这些技术的同时确保人类的监督和问责制是至关重要的。目的：这项研究的主要目的是分析人类合作对管理决策的影响。具体来说，该研究旨在检查不同合作模型的有效性，确定影响决策成果的因素，并评估人类判断在AI-ASS辅助决策过程中的作用。方法论：将采用一种多学科的方法，借鉴了伦理，计算机科学和社会学的文献。定性分析技术将被用来分析来自各个管理层和行业的现有案例研究，道德框架和利益相关者，将参与模拟决策任务，从而探索不同的协作模型和决策环境。结果：预计这项研究的结果将提供有关管理决策中人类协作的优势和局限性的见解。对决策结果，参与者反馈和绩效指标的分析将阐明有效协作以及AI技术最佳集成到管理过程中的因素。结论：通过了解人类协作如何影响管理中的决策，组织可以制定策略来最大程度地利用AI的好处，同时减轻潜在的风险。这项研究有助于在组织环境中对AI采用的知识越来越多，并为利用AI技术增强决策过程的最佳实践提供了信息。
“ AI会创造宗教吗？”
摘要。无人机在私人和专业环境中变得普遍。人类无人机协作的工程提出了独特的挑战。特定的是，无人机的独特功能产生了巨大的设计空间。然而，相关的指导散布在文献中，因此缺少各种设计维度的概述。本文综合了足够的研究，并以形态框（MB）的形式概述了基本的设计维度，以支持无人机设计人员的紧急情况。使用此MB，实践者和研究人员意识到在设计无人机和人类之间的无人机或协作时必须做出的设计决策。它防止了无人机设计上的分散或部分视角，并为结构化的整体设计探索提供了基础。使用无人机情况，我们讨论了设计科学研究（DSR）的形态分析的潜力。新型的社会技术系统涉及庞大的多维设计空间，而单数研究经常涉及该空间的域或纪律特定小节。我们声称形态分析支持跨学科边界的设计空间的系统利用，并可能有助于对DSR工件的更透明，更可追溯的设计。
迈向主动的人机协作
人机协作 (HRC) 引起了研究人员和工程师的浓厚兴趣，因为它可以提高操作的灵活性和效率，从而实现大规模个性化。然而，现有的 HRC 开发主要以人为本或以机器人为中心，按照预先定义的指令进行操作，远未实现机器人自动化和人类认知的有效结合。认知计算、工业物联网和机器人学习的人机层面信息处理的主流研究为弥合现场操作员、机器人和其他制造系统之间的知识提炼和信息共享之间的差距创造了可能性。因此，一种可预见的基于信息学的认知制造范式——主动 HRC，被引入作为共生 HRC 的一种高级形式，其高水平的认知团队合作技能将逐步实现，包括：1）协作认知，在对人类和机器人情况的整体理解的基础上，在执行循环中建立双向同理心； 2）时空协作预测，估计人机对象在分层子任务/活动中的交互情况，以便进行主动规划；3）自组织团队合作，聚合分布式 HRC 系统的知识，进行自组织学习和任务分配。除了描述它们的技术核心外，还进一步讨论了主要挑战和潜在机会，以便为实现主动 HRC 做好准备。
AI网络安全协作剧本
2015年《网络安全信息共享法》（CISA 2015）（6 U.S.C.§§1501-1533）为非联邦实体创建保护网络威胁指标和防御措施，以根据政府的某些要求，以针对网络安全目的进行防御措施，并规定尽管有其他法律，他们可能会这样做。这种保护包括非捕捉特权，保护专有信息，根据《信息自由法》（FOIA）（FOIA）的披露，禁止在监管执法中使用的披露等等。1 CISA 2015还要求DHS与联邦政府和私营部门实体共享网络威胁指标的能力和流程，并为通过此过程分享的信息提供责任保护。该法规还针对与州，地方，部落和领土（SLTT）实体共享的网络威胁指标和防御措施的保护措施，包括根据SLTT信息自由法的披露，包括该信息免于披露。CISA 2015不涵盖与法律定义的不是网络威胁指标或防御措施共享的信息。与AI相关的信息在该法案中涵盖了该信息作为网络威胁指标或防御措施的范围。在多个指南文件中进一步详细介绍了这些方面，尤其是DHS-DOJ指南，以协助非联邦实体根据2015年《网络安全信息共享法》与联邦实体共享网络威胁指标和防御措施。
护理协作：药物管理
鉴于自闭症患者的数量也受到精神病治疗，与初级保健医生，精神科医生或其他医学和/或行为健康专家的协作，对药物管理的重要性对于成员的最佳治疗结果至关重要。 没有FDA批准的药物来针对ASD本身的核心症状。 然而，共同出现的精神疾病很常见，影响了70％的ASD儿童（焦虑，多动症，最常见）。 药物经常被规定针对ASD的非核心症状，例如易怒，攻击性，多动症和焦虑。 及其专业知识的行为分析师是多学科治疗团队的组成部分。 关于药物管理的协调努力对以下方式很重要：鉴于自闭症患者的数量也受到精神病治疗，与初级保健医生，精神科医生或其他医学和/或行为健康专家的协作，对药物管理的重要性对于成员的最佳治疗结果至关重要。没有FDA批准的药物来针对ASD本身的核心症状。然而，共同出现的精神疾病很常见，影响了70％的ASD儿童（焦虑，多动症，最常见）。药物经常被规定针对ASD的非核心症状，例如易怒，攻击性，多动症和焦虑。及其专业知识的行为分析师是多学科治疗团队的组成部分。关于药物管理的协调努力对以下方式很重要：
制造业人像协作指南。 ...
使用机器人技术和自动化可以显着提高制造公司的生产力，并以沉闷，肮脏和危险的任务提供支持。尽管如此，英国仍在采用这些技术，截至2023年，每10,000名工人的机器人密度仅排在全球联赛桌上，从2022年的第24位跌倒。鉴于英国境内的大量中小企业（中小型企业），关键问题之一是，由于对技术风险的担忧，缺乏处理新技术，高初始设置成本和长期回报期间的内部技能缺乏内部技能，很难确定整合自动化或不愿投资的机会。 自动化技术的原始设备制造商（OEM）一直在开发克服这些挑战的方法，自从他们引入以来，人们对“配乐”的兴趣特别兴趣鉴于英国境内的大量中小企业（中小型企业），关键问题之一是，由于对技术风险的担忧，缺乏处理新技术，高初始设置成本和长期回报期间的内部技能缺乏内部技能，很难确定整合自动化或不愿投资的机会。自动化技术的原始设备制造商（OEM）一直在开发克服这些挑战的方法，自从他们引入