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在几乎不可能的领域
1945 年的万尼瓦尔·布什 (Vannevar Bush) 会如何看待 2020 年？他可以满怀自豪地微笑，因为他为信息革命、实际国内生产总值增长八倍、疾病被治愈和冷战结束铺平了道路。看到当前的疫情，他会感到困惑，因为国家对疫情的反应与他 1918 年经历的疫情极为相似。看到抗议活动，他可能会悲痛地得知，黑人代际流动性仍然和他 1890 年出生时一样差。他会惊讶地看到，虚假宣传运动的规模之大，利用我们最坏的本能来制造分裂。他会对国家对气候变化这一巨大问题的软弱反应感到困惑。就在第二次世界大战结束时，万尼瓦尔·布什写下了《科学是无尽的边疆》，这本书仍然是联邦政府支持研究的试金石，也是我们用来解释其社会价值的框架。他从国家宗旨和国家需求入手，写下了改善健康和长寿的目标。他写道，即使在和平时期也要保持军事准备。最令人心酸的是，在大萧条和多年的战争之后，数百万美国士兵即将回国，他写道：“我们的希望之一是，战后将实现充分就业，商品和服务的生产将有助于提高我们的生活水平。”然后，布什发现了美国创新的差距，需要一种新的工作方式来帮助实现这些目标：在大学进行强有力的基础研究，并得到联邦政府的支持。当时，美国的国内生产总值占世界总产量的一半以上，而世界其他大部分地区都被埋在战争的废墟之下。当时，制造业和农业是我们经济的支柱。当时，第一颗人造卫星还没有出现，晶体管还没有出现，我们甚至不知道 DNA 是双螺旋结构。
隐藏在明显的视线中：FDA批准的胆固醇药物ezetimibe作为阿尔茨海默氏症的治疗方法
年龄是阿尔茨海默氏病（AD）的最突出的非态危险因素，每5岁以上每5岁时发病率翻了一番。蛋白质聚集是年龄疾病以及正常衰老的最一致的特征之一。许多与年龄相关的疾病在健康年龄中观察到的那些（包括所有神经退行性疾病，多种肌病，肺病和慢性肾脏疾病）上增加了特定于疾病的骨料。这种数据与促进衰老和伴随众多途径的常见机制可能是一种常见的机制，但没有证明这一假设是一致的。Ganne等人的一项新研究。1报告说，埃泽蒂略伯是他们选择的一种药物，用于破坏硅和各种年龄和阿尔茨海默氏症的临床前模型，与阿尔茨海默氏病的前瞻性风险减少了阿尔茨海默氏病和相关痴呆症患者的预期风险，该症状的序列是一般的 - 造成了七叶的患者，而造成了七叶的患者，而这是一种途中的途中，而这是一种途中的途中，而这是一种途中的途中，而这是一种途中的途中，而这是一种途中的途中，而这是一种途中的途中，而这是一种途中的途中，而这是一种途中的途中，而这是一种途中的途中，则是少量的。加倍。ezetimibe在2002年获得了FDA批准，用于降低循环胆固醇水平。作者指出，虽然对照（未服用ezetimibe的近100万个副主管）与年龄，性别和已建立的ADRD危险因素（例如高血压，糖尿病和肾脏病）相匹配，但胆固醇水平与胆固醇水平不匹配。有足够的证据表明，高LDL-胆固醇会增加AD风险2、3，这表明他汀类药物可以实现此类患者的风险降低。由于血清胆固醇水平相对较高，因此规定的Ezetimibe处方的患者已经开始了，因此这些研究人员指出，必须对新入学的患者进行双盲随机试验来建立因果关系。包括1.20万个主管的21项研究中最近的一项荟萃分析计算出汀类药物与未经治疗的受试者的AD相对风险降低了32％，即OR = 0.68，其= 0.68，其95％的固定间隔为0.56 - 0.81 4。在36项研究和5M受试者中得出的所有痴呆症的OR，在0.80下（尽管不是显着），而95％CI为0.75 - 0.86 4。降低胆固醇的降低只能说明86％ADRD风险降低（95％CI 0.06 - 0.34）的一小部分（少于一半），这意味着
人工智能在人才招聘中的兴起
劳动力。识别高效员工并让他们加入是组织中人力资源专业人员的一项艰巨任务。随着技术的快速变化和出现，汇集员工并找到合适的人才对人力资源来说变得轻而易举。人才获取利用人工智能，从而找到并联系合适的候选人，从而提高招聘效率。人工智能取代了人类认知，它允许计算机完成任务并阐明决策。除了这些进步之外，一些问题仍未解决，只有 22% 的公司在人力资源方面采用了分析 (Tambe 等人，2019 年)。本章概述了人工智能在招聘过程中的实施，以及顶级人工智能招聘软件工具、人工智能在提升候选人体验、入职、人力资源角色变化以及人工智能在招聘中面临的挑战方面的作用。人工智能在人才招聘中的实施 在人工智能的帮助下，招聘流程以惊人的速度发生了革命性的变化。人工智能能够以更高的速度处理大量数据。这项工作基于算法，通过找到员工属性与职位描述之间的因果关系来预测雇用谁，从而带来申请人并确定指定职位的候选人。该过程从筛选候选人开始。在此阶段筛选或审查工作申请。它需要从累积的简历中筛选出候选人。社交媒体发挥着重要作用，是选择候选人的数据库的主要来源。AI 工具从数据库中选择符合特定要求的候选人。它将候选人的个人资料与职位描述进行匹配，并根据候选人的个人资料对其进行排名。人力资源的管理任务在一定程度上减少了，也节省了处理大量数据的时间。这使招聘人员能够通过各种工具利用 AI 的力量，并有助于对候选人进行公正的筛选并将其纳入其中。顶级 AI 招聘软件平台 通过各种顶级 AI 招聘软件，可以对候选人进行公正的搜寻和筛选。Hiretual Review、XOR、Paradox review、Humanly、Textio、Pymetrics、LOXO、Eightfold、Allyo、seekout、Talkpush、Myintervew 是一些寻找合适申请人的工具。TurboHire 是一个将员工从 HI 转为 Hired 的平台。借助 TurboHire，人力资源部门可以在人机交互的帮助下安排和进行高质量的现场单向面试，以在做出招聘决策之前了解候选人。这种基于人工智能的候选人排名可以自动识别从简历到重复检测的技能组合。通过此工具，可以快速完成整个招聘流程和评估（Turbohire，2018 年）。该平台旨在积累和汇总所有网站上的简历数据，以接触顶尖人才并预测每个人的需求。人工智能软件可以筛选候选人、安排面试并通过邮件或短信回复所有发布的问题。他们因此提高了对话率，吸引候选人并激励他们申请工作。它有助于招募和留住人才。人工智能平台是招聘流程的强大系统。人工智能在提升候选人体验方面的作用 在人才招聘中使用人工智能有助于招聘流程并提升候选人的体验。为候选人的问题提供实时答案，提供快速反馈，
Bernal Birayer石墨烯中竞争的Laughlin State和Wigner Crystal
基于石墨烯的样品显示量子厅制度1-16中的相关阶段丰富。奇数和均匀的分数量子霍尔状态，在涉及石墨烯 - 己酮氮化硼的样品中已经实现了分数Chern绝缘子。同样感兴趣的是双层样品中的现场诱导的激子冷凝物。已经指出，AB堆叠（Bernal）双层石墨烯（BLG）系统具有方便的参数，可以通过实验调整：除了电子密度和外部施加的磁力纤维外，还可以进行实验调整。由于几个量子数的结合，BLG的中央兰道水平具有将近八倍的变性：普通旋转，山谷的自由度和轨道退化。这些级别中排序的模式是非常丰富而复杂的。已经表明，分数量子霍尔状态17中存在可调相变。电偏置直接控制轨道水平之间的分裂和电子之间的库仑相互作用也受到外部施加磁场的值以及偏置的影响。对整数量子厅状态进行了详细研究，已在这些系统18上进行，并表明适当的紧密结合模型可以捕获水平顺序。最近的进步导致观察到许多分数状态以及它们之间的过渡。这意味着我们可以使用一个物理系统，在该系统中，我们可以调节参数影响分数量子霍尔物理学19-27。在GAAS中的二维电子系统中，众所周知，不可压力的电子液体与电子晶体（所谓的Wigner晶体）之间存在竞争。对于最低的Landau水平的填充因子ν= 1 /3，具有库仑相互作用的电子系统的基态是一种不可压缩的液体，其特性由Laughlin波函数28很好地描述，仅针对小小的细小因素，即基态状态为晶体状态29。确定这些阶段之间的精确边界已证明了困难的问题30。晶体状态在降低温度时以纵向电阻的不同而显示为绝缘状态。当一个降低填充因子时，有实验证据是Wigner晶体重新进入的实验证据。晶体状态的研究很困难，因为破坏了分数量子霍尔液体所需的磁场值很大。晶体状态不是唯一与液态的竞争者。在较高的Landau水平上，已知电子系统还可能形成所谓的条纹或气泡相。作为Wigner Crystal，这种状态破坏了翻译对称性，并且认为它们处于截然不同的物质状态而没有拓扑顺序。他们的实验特征是具有其他各向异性特性的绝缘行为。我们注意到，在二维GAAS电子或孔系统中31–35在几个多体基础状态之间存在丰富的竞争，并且可以通过调谐门电位在1/3处稳定Wigner晶体。石墨烯系统是研究此类竞争阶段的另一个领域，特别是由于其可调性，AB堆叠了双层石墨烯。也已经知道，与较高的Landau水平混合会使竞争偏向Wigner Crystal状态。调整BLG系统以获得n = 0和n = 1特征的Landau水平的退化，可以看作是Landau级别混合的极端例子，尽管没有n>1。因此，可以调整Laughlin State和Wigner Crystal之间的竞争是合理的。在本文中，我们研究了对填充因子ν= 1 /3和ν= 2 /3发生的不可压缩量子霍尔的状态，当系统完全山谷以及在AB堆叠的双层石墨烯系统中旋转极化。有趣的物理学现在是从轨道特征n = 0和n = 1的水平的穿越中出现的。根据目前对级别订购的知识，这应该发生在接近ν= - 3的载荷的中心八位。电子形成一个有效的两个组件系统，具有可调的各向异性相互作用。