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超出临床试验：了解神经营养性的tropomyosin受体激酶激酶抑制剂挑战和现实世界中儿科肿瘤的功效
Camargue Vince，MD 1.2； Maria Sun Brasso，博士3；布朗·米尔尼（Brown Minni），医学博士4； Lauro Jose Gregian，医学博士，博士5； MD，MSC 6； Amaral and Castro的Adham，医学博士，博士2.7； Vivian Sayuri Yamachira Dwan，医学博士2.8;森林的罗伯塔·泽皮皮尼·梅内兹斯（Roberta Zeppini Menezes），医学博士4；野生Cassia Marian，医学博士9； MATA，医学博士10的Juliana France；女性奥利维拉（Oliveira），医学博士10； Eliana Maria Monteiro Caran，医学博士11；医学博士Carla Macedo博士；海岸的Gildene Alves，MD 12； Terza Cristina Esteves，MD 13; Luciana Nunes Forest，MD 14； Sima Esther Ferman，医学博士，博士15； Delgado Flavi Martins，医学博士16； Lilian Mary Christ，医学博士1； Vicente Odone-Son，医学博士，博士1.2； Marcello Rui Manuel Kings，博士18； Mara Albonei Paulo Vidal Campregher，医学博士2； Mayara Satsuki Kunii，医学博士20； Karla Nevicolino Pereira Horse Son，MD，MSC 21；埃尔维斯·瓦莱拉（Elvis Valera）第三，医学博士，博士学位22；肿瘤学（BC-PMPO）
2021 年前线捍卫者全球分析
阿富汗 Bismillah Adel Aimaq Adel Nang Khalil-ur-Rahman Narmgo Yusuf Khpolwak Abdul Sabur Karimi Haji Aminullah Rahimi Samad Paktin Sayed Murtaza Sadat Khalil Ahmad Khair Khah Naser Abdul Rahman Fani Safiullah Fawad Abdul Rahmad Mawin Zhowandy Helamand Frozan Safi Hijratullah Khogyani Eng.穆罕默德纳维德·伊姆达杜拉哈姆达尔·奈克·阿迈勒 阿根廷 埃利亚斯·加雷 孟加拉国 穆什塔克·艾哈迈德·莫希布·乌拉 巴西 卢卡斯·多斯桑托斯 费尔南多·多斯桑托斯·阿劳霍 埃尔索·桑德罗·塞奎拉·阿尔米尼 伊萨克·坦贝·盖鲁萨·雷斯 马西奥·韦洛索·达席尔瓦 马达莱娜·莱特·埃马纽利 卡罗莱纳·巴博萨·弗拉戈索·林道夫·科斯马斯基 玛丽亚·达·卢斯 贝尼西奥·雷金纳尔多·阿尔维斯安东尼奥·贡萨尔维斯·迪尼兹·何塞弗朗西斯科·德·苏萨阿劳霍·何塞·卡洛斯·阿德里亚诺·瓦格纳·罗马奥·达·席尔瓦·阿马里尔多·阿帕雷西多·罗德里格斯·阿马拉尔·何塞·斯托科·凯文·费尔南多·霍兰达·德·苏扎·埃德瓦尔多·桑托斯·科尔代罗·亚历克斯·巴罗斯·桑托斯·达席尔瓦·杰瓦尼·罗德里格斯·泽维尔·列维斯·曼努埃尔·奥利韦罗·拉莫斯·罗伯托·穆尼兹·坎珀·卡洛斯·阿尔贝托·佩雷拉·埃斯特维斯·拉斐尔·加斯帕里尼·特德斯科·乔斯迭戈·罗杰里奥·杜克·多斯桑托斯（又名Juliea Madsan）布基纳法索 Rory Young
参议院人工智能研究委员会最终报告 (SR 476)
参议院人工智能研究委员会是根据佐治亚州议会 2024 年立法会议期间通过的参议院第 476 号决议成立的。1 研究委员会的任务是审查该州当前和未来的人工智能技术用途，目的是：x 确定在该州实施的适当的政策和程序，涉及开发、采购、使用和持续评估采用人工智能并由州政府机构使用的系统；x 审查人工智能技术对主要行业劳动力的潜在影响；x 研究人工智能的潜在滥用和意外后果，特别是在缺乏旨在维护个人尊严和自主权的道德标准的情况下；x 探索最佳前进道路，以促进佐治亚州公共和私营部门之间的负责任创新、竞争和合作，确保人工智能技术的发展能够执行现有的消费者保护法律和原则，并制定必要的额外保障措施，防止欺诈、意外偏见、歧视、侵犯隐私和其他潜在危害。第 56 届参议员 John Albers 担任研究委员会主席。其他参议院成员包括第 23 届参议员 Max Burns、第 6 届参议员 Jason Esteves、第 5 届参议员 Sheikh Rahman、第 37 届参议员 Ed Setzler 和第 48 届参议员 Shawn Still。其他被任命为研究委员会成员包括佐治亚理工学院 Tech-AI 主任兼美国国家科学基金会人工智能优化研究所所长 Pascal Van Hentenryck 博士、德勤董事总经理 Robyn Crittenden 女士和 CGI Global AI Enablement 人工智能创新专家服务副总裁 Fred Miskawi 先生。以下立法工作人员被任命为研究委员会成员：参议院新闻办公室的 Emily Leonard、参议院政策和立法分析办公室的 Hayley Williams、参议员 John Albers 办公室的 William Spencer 和立法顾问办公室的 Ben Huntington。
使用AI
摘要：本研究旨在建立人工智能（AI）算法对改善Web应用程序功能的影响。在这项研究中，重点放在一些最紧迫的领域，加载时间，资源使用和自适应GUI上，并且基于对这些要点的分析，目的是确定AI解决方案如何增强UX和操作绩效。该方法涉及通过机器学习模型和现实的Web开发环境中的统计预测来评估经过测试和实验AI技术。措施已经显示了减少几秒钟的负载时间，有效的负载分布以及响应用户活动而变化的接口的创建。这项研究的结果表明，将有效的决议进入了当前的网络性能问题，并开放了通过AI技术开发更智能的Web应用程序开发的新途径。关键字：AI优化，网络性能，加载时间，资源管理，自适应接口，机器学习1。简介1.1研究网络应用程序绩效的背景决定了最终用户的满意度和参与度，而其他因素包括响应时间，加载时间和整体时间。随着Web应用程序的开发，优化其性能已成为关键问题。通常，Web性能优化技术部分是关于缓存，缩小代码和正确加载资源的部分内容，以确保它们运行速度更快或最小延迟。例如，Padala等。但是，随着人工智能（AI）在网站开发中的使用增加，有更多机会可以提高网站性能。AI技术，尤其是学习算法，可以处理庞大的性能数据，以提供准确的实际时间估算，以产生资源分配计划。同样，Esteves和Fernandes（2019）表明，通过基于新的Python的新的Web应用程序以及这些如何支持AI应用程序，这些新的和增强的优化技术已经进一步实现了潜伏期的优化。Web性能优化合并AI是与现有方法的重大转变，这意味着可以适应用户需求和操作环境的解决方案将适当。这项工作进一步将这些发展扩展到以下内容：这项工作提出了基于AI算法的研究和开发 - 在加载时间，资源利用率和接口的适应性方面，基于AI算法与Web应用程序功能结合并集成在一起。1.2概述本文的主要目标是通过使用AI算法克服Web应用程序性能的挑战。因此，研究引入了高级AI技术，以优化重要的性能特征，包括但不限于加载时间，资源消耗和动态UI。（2007）基本上显示了自适应控制在虚拟化环境中的作用，以及AI如何基于