随着检查点抑制剂 (ICI) 或 T 细胞接合剂 (TCE) 的发展,针对免疫系统已被证明是一种成功的癌症治疗方法。由于免疫肿瘤药物会调节免疫系统来攻击癌细胞,而不会直接作用于致癌弱点,因此在临床开发期间应考虑这些化合物的特定特性。在本综述中,我们将讨论相关概念,包括临床前模型的局限性、特殊的药理学界限、临床开发策略(例如临床适应症、治疗线和骨干合作伙伴的选择),以及药物开发不同阶段所需的终点和预期效益。此外,我们还将回顾早期和晚期试验设计的未来方向。我们将讨论已获批准药物或当前处于临床开发阶段的药物的示例,并提供克服这些局限性的选项。
多年来,人工智能 (AI) 一直是教育的一部分,但自 2022 年 11 月发布 ChatGPT 以来,生成式 AI 的引入使 AI 成为有关教育未来的讨论焦点。此次发布以及随后的许多其他生成式 AI 工具引起了教育工作者和学生对这些技术使用的兴趣,同时也引发了对其滥用的担忧。生成式 AI 工具是一种人工智能工具,可根据其在训练数据集中学到的内容生成文本、图像、音频、视频和代码。当用户向模型提供提示时,该模型会预测响应。虽然每个响应都是新的,但模型会从训练阶段分析的数据中提取数据,并根据用户输入或提示将其转换为响应。生成式人工智能最近以前所未有的速度迅速发展,速度之快超过了历史上任何其他技术创新。事实上,一些技术专家预计,未来十年的技术创新将比过去一百年更多。生成式人工智能工具的接受和使用是不可避免的,企业和高等教育机构将期望我们的学生具备生成式人工智能技能。因此,公立学校处理生成式人工智能的方式对教育的未来和今天的学生都有着重大影响。为了帮助指导国家学校领导者负责任地实施人工智能,美国教育部教育技术办公室最近发布了一份题为“人工智能与教学和学习的未来”的报告。本报告引用了 Russell Shilling 博士的话:“人工智能将教育技术带到了一个转折点。我们可以扩大差距,也可以缩小差距,这取决于我们现在采取的行动。”事实上,我们在公立学校使用生成式人工智能的决定将对我们的学生进入高等教育机构或就业市场的未来以及他们的日常生活产生重大影响。世界经济论坛的《2023 年未来就业报告》预测,人工智能将在未来五年对就业市场产生巨大影响。在本报告中,人工智能和机器学习领域是预测最快的领域,未来五年的增长轨迹高达 40%,预计将创造 100 万个新工作岗位。此外,报告发现,75% 的受访公司计划在 2027 年前实施生成式人工智能。
使用人工智能可以实现学习的个性化,并满足所有学生的需求。在利用人工智能时,确保数据隐私合规、数据保留和强大的安全措施以保护学生信息至关重要。此外,重要的是要认识到人工智能算法中存在偏见,以及这种偏见如何影响学生的成绩。机器学习模型是使用在线收集的大量数据进行训练的,但并非所有在线信息都一定是准确或可靠的。为了解决这个问题,通过与适当和合乎道德地使用计算设备相关的数字公民教育,让学生具备识别偏见、培养批判性思维和促进同理心的能力。此外,重要的是为教育工作者提供持续的专业学习,并与利益相关者(学生、社区成员、教育工作者和家庭)进行对话,以了解人工智能在教育中的应用方式并解决任何问题或疑虑。
已经创建了这些生成的AI实施建议和考虑因素,以共享信息和资源,以帮助直接负责执行生成AI工具并指导北卡罗来纳州公立学校的AI素养。请注意,随着生成AI正在新兴的技术,并且正在迅速改变,法律和规则的使用规则也是一份生动文档,它将根据需要进行更新,以反映在这种非常流畅的环境中发生的变化。最后一个更新将显示在每个页面的底部以供您参考。这些准则是围绕北卡罗来纳州数字学习计划的五个重点领域组织的,该计划指导北卡罗来纳州公立学校的数字教学。数字学习计划鼓励安全利用创新技术为学生做好准备,并为未来的学校做好准备,并努力改善学生的成果并支持适当使用技术来推进学习。th是围绕NC数字学习计划的五个焦点领域组织的,如该图形所示。
抽象栽培的甲壳类肉(CCM)是一种直接从干细胞中创建高价值的虾,龙虾和螃蟹产品的手段,从而消除了养殖或捕捞活动物的需求。传统的甲壳类企业在管理过度捕捞,污染和变暖气候方面面临的压力增加,因此CCM可以提供一种方法,以确保随着全球对这些产品的需求的增长,CCM可以提供足够的供应。为了支持CCM的发展,本评论简要详细介绍了迄今为止的甲壳类细胞培养工作,然后再解决目前对甲壳类肌肉发育的了解,尤其是所涉及的分子机制,以及这可能与最近在脊椎动物物种中耕种肉类生产的作品有关。认识到目前缺乏可用于建立CCM培养物的细胞系,我们还考虑了可以非属于非属于的原发性干细胞来源,包括易于释放和重新生成的四肢组织,以及在循环血淋巴中推定的干细胞。分子方法诱导了肌源性分化和推定干细胞的永生化。最后,我们评估了CCM研究人员,尤其是抗体的工具的当前状态,并提出了解决现有短缺的途径,以查看现场的进展。
虽然不可能为每一种可能性做好计划,但你越能预见和准备,就越有可能找到公平公正的解决方案,而不必在最后一刻手忙脚乱。CoE 建议开发混合灵活 (HyFlex) 课程,因为它们内置了在再次紧急关闭教室时的选项。HyFlex 课程为每种学习目标提供等效的面对面和在线课程。无论学生是在实体教室上课还是参加等效的 Canvas 课程,他们都会获得相同质量的教学。教授相同或相似课程的教师可以协作分配工作量,为此类课程创建材料。一些教师还聘请了 GSI 和 IA 来帮助录制视频和准备材料(请记住 GSI 和 IA 也是学生,并记住他们受雇工作的时间 - 通常 GSI 最多工作 0.5 小时,IA 每周工作约 10 小时;请与您所在部门的管理员确认)。
数据驱动教学涵盖了一套强大的持续实践,重点是评估学生的学习情况、分析评估数据并根据评估数据以有意识的周期(每日、每周等)调整教学。研究表明,以下组件对于有效的数据系统和数据文化必不可少。值得注意的是,虽然有证据证明每个组件的有效性(参见每个组件之后的研究),但这些组件一起实施时效果最佳。例如,如果学校或学区决定为教师实施协作结构,但没有一套强大的评估,也没有协议来组织会议以指导协作时间,那么实施协作结构可能会产生有限的结果。以下组件来自各种文章和研究,阐明了数据文化应包括的内容:
数十年来,欧洲科学和创新方面的进步一直取决于两个关键支柱:尊重知识产权,保护创造者的自主权和生计以及自由交流思想,对民主治理必不可少。随着数字技术和AI的兴起,这种平衡正在发生变化。我们承认,欧盟的AI政策需要考虑到不同的公共利益政策目标,但这绝不侵犯或超越作者和表演者对他们的工作的权利,以及他们工作的公平报酬,因为他们是推动欧洲在科学,文化,遗产和民主方面的进步的人。