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各国 COVID-19 归因死亡率和 BCG 疫苗使用情况差异 作者 Anita Shet 1 ，医学博士* Debashree Ray，博士 Neelika Malavige 2 ，
各国 COVID-19 归因死亡率和 BCG 疫苗使用情况的差异 作者 Anita Shet 1 ，医学博士，哲学博士* Debashree Ray，哲学博士 Neelika Malavige 2 ，医学学士，哲学博士 Mathuram Santosham 1 ，医学博士 Naor Bar-Zeev 1 ，哲学博士 * 通讯作者 1 美国巴尔的摩约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院国际卫生系国际疫苗获取中心 2 斯里兰卡努格戈达斯里贾亚瓦德纳普拉大学登革热研究中心 3 约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院流行病学系；生物统计学系，巴尔的摩，美国 摘要 虽然 COVID-19 导致的死亡已经摧毁了全球卫生系统和经济，但也观察到了显著的地区差异。卡介苗 (BCG) 疫苗此前已被证明对感染具有非特异性保护作用，并且对结核病具有长期疗效。我们利用公开数据建立了一个简单的对数线性回归模型，在调整了国家经济状况（人均 GDP）和人口中老年人口比例等混杂因素后，评估 BCG 使用与每百万人口 COVID-19 归因死亡率之间的关联。通过绘制自第 100 例报告病例以来的时间来对齐国家进入大流行流行病学轨迹的时间。经济被划分为中低收入、中高收入和高收入国家（LMIC、UMIC、HIC）的国家的 COVID-19 对数死亡率中位数分别为 0.4（四分位距 (IQR) 0.1, 0.4）、0.7（IQR 0.2, 2.2）和 5.5（IQR 1.6, 13.9）。使用 BCG 的国家中，COVID-19 归因死亡率比不使用 BCG 的国家低 5.8 倍 [95% CI 1.8-19.0]。尽管存在由于中低收入国家检测限制、病例确认偏差以及各国在流行病学发展轨迹上进展时病例可能增加的限制，这些分析仍提供了有趣的观察结果，迫切需要调动资源进行前瞻性随机干预研究和建立系统性疾病监测，特别是在中低收入国家。
COVID-19 全球风险评估
与 COVID-19 相关的全球公共卫生风险仍然很高。有证据表明，2023 年和 2024 年对人类健康的影响正在减少，主要原因是：1) 通过感染、接种疫苗或两者兼而有之，人群免疫力水平高；2) 目前流行的 SARS-CoV-2 病毒 JN.1 亚系与之前流行的 Omicron 亚系的毒力相似；3) 诊断检测的可用性和临床病例管理的改善。与 2020-2022 年期间相比，这些因素导致全球每周 COVID-19 相关死亡、住院和重症监护病房 (ICU) 入院人数逐渐下降。但是，只有有限数量的国家（分别约占 25% 和 15% 的国家和地区，且主要来自高收入国家 (HIC)）可以提供住院和 ICU 入院的最新信息。自 2020-2022 年高峰期以来，COVID-19 相关住院和 ICU 入院人数下降，有助于提高卫生系统应对以下事项的能力：a) 潜在的 COVID-19 复发，b) 其他呼吸道病原体带来的负担，以及 c) COVID-19 后病症 (PCC) 病例的负担。然而，全球范围内仍然存在不确定性，特别是在受长期危机影响的环境中，再加上 SARS-CoV-2 检测和数据报告的大幅减少。目前，虽然肯定会出现新的 SARS-CoV-2 变体，而且它们可能更具毒性，但目前流行的 BA.2.86 和 JN.1 亚系具有免疫逃逸特性，但似乎与感染严重程度增加无关。自 2023 年初以来，严重后果风险较高的人群对 COVID-19 疫苗加强剂的接种率已趋于稳定，并且到 2024 年为止一直很低，这引起了人们对新出现的变体如果具有更强的免疫逃逸特性将产生何种影响的极大担忧。
远距离连接：绘制神经细胞染色质中全基因组长距离相互作用图谱，以识别神经发育障碍的新候选基因
摘要：与神经发育障碍 (NDD) 和特征相关的 DNA 序列变异（单核苷酸多态性或变异，SNP/SNV；拷贝数变异，CNV）通常映射到假定的转录调控元件上，特别是增强子。然而，这些增强子控制的基因仍然定义不清。传统上，给定增强子的活性及其与序列变异相关的可能改变的影响被认为会影响最近的基因启动子。然而，在神经细胞染色质中获得全基因组长距离相互作用图挑战了这种观点，表明给定的增强子通常不与最近的启动子相连，而是与更远的启动子相连，跳过中间的基因。在本篇观点中，我们回顾了一些最近的论文，这些论文生成了长距离相互作用图谱（通过 HiC、RNApolII ChIA-PET、Capture-HiC 或 PLACseq），并将已识别的长距离相互作用 DNA 片段与与 NDD（如精神分裂症、躁郁症和自闭症）和特征（智力）相关的 DNA 序列变体重叠。这种策略允许将承载 NDD 相关序列变体的增强子的功能归因于位于线性染色体图谱远处的连接基因启动子。其中一些增强子连接基因确实已被鉴定为导致疾病，通过鉴定基因蛋白质编码区（外显子）内的突变，验证了该方法。然而，重要的是，连接基因还包括许多以前未在其外显子中发现突变的基因，指向 NDD 和特征的新候选贡献者。因此，长距离相互作用图谱与检测到的与 NDD 相关的 DNA 变异相结合，可用作识别新的候选疾病相关基因的“指针”。基于 CRISPR-Cas9 的方法对涉及增强子和启动子的长距离相互作用网络进行功能操控，开始探索已识别相互作用的功能意义以及所涉及的增强子和基因，从而提高我们对神经发育及其病理学的理解。
引用：Whitworth HS、Kitonsa J、Kasonia K、Tindanbil D、Kafeero P、Bangura J、Nije Y、Tetsa Teta D、Greenwood B、Kavunga-Membo H、Leigh B、Ruzagira
预防性 COVID-19 疫苗的研发、许可和实施是一项巨大的全球成就。截至 2022 年 5 月，全球超过 66% 的人口已接种至少 1 剂 COVID-19 疫苗，但不同地区和国家的疫苗接种率差异很大，从布隆迪的仅 0.1% 到阿拉伯联合酋长国的 99% [1,2]。尽管资金限制和疫苗获取不公平无疑导致许多中低收入国家 (LMIC) 的疫苗分发速度放缓 [3,4]，但疫苗犹豫对高收入国家 (HIC) 和 LMIC 都提出了单独的挑战 [5,6]。撒哈拉以南非洲 (SSA) 的一些国家备受关注，据报道，人们普遍不愿接种疫苗，导致 COVID-19 疫苗过期并被销毁 [7,8]。直到最近，科学界还认为疫苗犹豫源于错误信息和无法获取正确信息；然而，机构和社会不信任的重要作用越来越被认识到 [6, 9]，这在 COVID-19 大流行期间尤为明显 [10-12]。医护人员通常是社区内值得信赖的领袖，因此在促进疫苗接种方面发挥着不可或缺的作用 [6, 13, 14]。此外，由于医护人员接触 SARS-CoV-2 的风险很高、与弱势群体接触、以及因病缺勤会给医疗服务带来负担，他们被广泛视为 COVID-19 疫苗的优先接种群体。很少有研究评估撒哈拉以南非洲地区医护人员对 COVID-19 疫苗的接受度，而且现有的零星数据显示该群体的接受度各不相同，不过其中一些研究是在 COVID-19 疫苗实际提供给参与者之前进行的 [15, 16]。这是一项多中心横断面调查，旨在评估西非、中非和东非三国（塞拉利昂、刚果民主共和国和乌干达）在疫苗推出后的几个月内，公立医疗机构工作人员对 COVID-19 疫苗的接受度（包括疫苗接种或接种意愿）。该研究探讨了参与者对 COVID-19 疫苗的了解和看法以及态度，以更好地了解疫苗接受度的驱动因素，并评估了与 COVID-19 疫苗接种或接种意愿特别相关的因素。
前列腺癌柳叶刀委员会
执行总结前列腺癌是男性最常见的癌症，占癌症的15％。在本委员会中，我们根据全球人口变化的数据和预期寿命上升的数据报告了前列腺癌病例的预测。我们的发现表明，每年的新案件数量将从2020年的1·400万增加到2040年的900万。仅靠生活方式的改变或公共卫生干预措施就不能阻止这种案件的激增，政府需要准备处理策略来处理它。我们预测了在未来10 - 15年内前列腺癌和相关死亡率的发病率和相关死亡率的趋势（假设没有变化），并就如何处理这些问题进行了建议。对于委员会，我们建立了四个工作组，每个工作组都检查了前列腺癌的不同方面：流行病学和未来的预计趋势，病例，诊断途径，治疗和晚期疾病的管理，这是大多数被诊断出全球前列腺癌的男性的主要问题。在整个过程中，我们在低收入国家和中等收入国家（LMIC）中有分离的问题（HIC），尽管我们承认这种区别可能是一个过度简化的（LMIC的一些富裕患者可以获得高质量的护理，而许多人，尤其是美国的许多患者，尤其是美国，但不能因为不足的保险覆盖范围而无法获得）。全球疾病负担已经很大，但是改善护理的选择已经以中等成本提供。我们发现迟到的诊断是全球广泛的，但尤其是在LMIC中，这是常态的。早期诊断可改善预后和结果，并降低社会和个人成本，我们建议对可以立即实施的诊断途径进行更改。对于被诊断出患有晚期疾病的男性，可用技术的最佳使用，调整为可用的资源水平，可能会带来改善的结果。我们还发现，LMIC的人口变化（即改变年龄结构和预期寿命）将促进前列腺癌的大幅增加，并且预计在高收入国家的情况也会增加。在案件中，这种预计的上升促进了我们整个建议的主要目的。在案件中处理这一增加将需要紧急和激进的干预措施，特别是在LMIC中，包括强调教育（卫生专业人员和一般
2025 年降价
质量控制 A00002 DNA 定量（批次 96 个样本）样本组 188.40 欧元 211.01 欧元 226.08 欧元 A00003 库质量控制（生物分析仪 + qPCR）样本 27.44 欧元 30.73 欧元 32.93 欧元 A00004 样本质量控制（DNA）样本 10.11 欧元 11.32 欧元 12.13 欧元 A00005 样本质量控制（DNA，批次 50 个样本）样本组 322.29 欧元 360.96 欧元 386.75 欧元 A00490 样本质量控制（DNA，高灵敏度）样本 67.53 欧元 75.63 欧元 81.04 欧元 A00006 样本质量控制（DNA，低完整性样本）样本 31.26 欧元 35.01 欧元 37.51 欧元A00009 样品质量控制 (RNA) 样品 7.86 € 8.80 € 9.43 € A00010 样品质量控制 (RNA, 批次 50 个样品) 样品组 269.08 € 301.37 € 322.90 € A00008 样品质量控制 (RNA, 超灵敏度) 样品 13.29 € 14.88 € 15.95 € 文库制备 A00019 定制捕获 Roche (用户提供诱饵) 杂交 118.08 € 132.25 € 141.70 € A00021 人类外显子组捕获 (Roche) 杂交 294.00 € 329.28 € 352.80 € A00468 人类外显子组捕获后池化 (v8, Agilent) 样品 240.98 € 269.90 € 289.18 欧元 A00472 文库制备 5hmC-EM-Seq 样本 120.04 欧元 134.44 欧元 144.05 欧元 A00015 文库制备 5mC-EM-Seq 样本 119.42 欧元 133.75 欧元 143.30 欧元 A00023 文库制备 DNA（用于 Roche 外显子组捕获）样本 55.75 欧元 62.44 欧元 66.90 欧元 A00012 文库制备 DNA（无 PCR）样本 81.26 欧元 91.01 欧元 97.51 欧元 A00014 文库制备 DNA（超低输入）样本 89.14 欧元 99.84 欧元 106.97 欧元 A00091 文库制备 HiC（完整 HiC/OmniC 试剂盒）样本 2,213.82 欧元2,479.48 欧元 2,656.58 欧元 A00013 文库制备 HiC 部分（内部）样本 116.84 欧元 130.86 欧元 140.21 欧元 A00018 文库制备 mRNA（低输入）样本 136.11 欧元 152.44 欧元 163.33 欧元 A00016 文库制备 mRNA（链）样本 57.73 欧元 64.66 欧元 69.28 欧元 A00017 文库制备总 RNA（链）样本 111.28 欧元 124.63 欧元 133.54 欧元 A00025 TruSight Oncology 500 ctDNA 面板样本 440.55 欧元 493.42 欧元 528.66 欧元 A00026 TruSight Oncology 500 FFPE DNA 和 RNA 面板样本793.48 欧元 888.70 欧元 952.18 欧元 A00027 TruSight Oncology 500FFPE DNA 面板样本 452.68 欧元 507.00 欧元 543.22 欧元 短读测序 A00044 大规模测序 Gb (2x150, NovaSeq 6000 S4) Gb 4.28 欧元 4.79 欧元 5.14 欧元 A00045 大规模测序 Gb (2x150, NovaSeq 6000 S4) FAST TRACK Gb 6.21 欧元 6.96 欧元 7.45 欧元 A00473 测序 Gb (1x35, NovaSeq 6000 S4) Gb 44.80 欧元 50.18 欧元 53.76 欧元 A00474 测序 Gb （1x35，NovaSeq 6000 S4）快速通道 Gb 57.22 欧元 64.09 欧元 68.66 欧元 A00475 测序 Gb （1x35，NovaSeq 6000 S4，4D 通道） Gb 48.04 欧元 53.80 欧元 57.65 欧元 A00476 测序 Gb （1x35，NovaSeq 6000 S4，4D 通道）快速通道 Gb 61.02 欧元 68.34 欧元 73.22 欧元 A00046 测序 Gb （2x100，NovaSeq 6000 S1） Gb 23.44 欧元 26.25 欧元 28.13 欧元 A00047 测序 Gb （2x100，NovaSeq 6000 S1) 快速通道 Gb 29.76 欧元 33.33 欧元 35.71 欧元 A00048 测序 Gb (2x100, NovaSeq 6000 S2) Gb 16.56 欧元 18.55 欧元 19.87 欧元 A00049 测序 Gb (2x100, NovaSeq 6000 S2) 快速通道 Gb 21.04 欧元 23.56 欧元 25.25 欧元 A00050 测序 Gb (2x100, NovaSeq 6000 S4) Gb 9.65 欧元 10.81 欧元 11.58 欧元 A00051 测序 Gb (2x100, NovaSeq 6000 S4) 快速通道 Gb 12.42 欧元 13.91 欧元 14.90 欧元 A00054 测序 Gb (2x100, NovaSeq 6000 SP) Gb 28.57 欧元 32.00 欧元 34.28 欧元 A00055 测序 Gb (2x100, NovaSeq 6000 SP) 快速通道 Gb 35.92 欧元 40.23 欧元 43.10 欧元 A00707 测序 Gb (2x100, NovaSeq X 1.5B) Gb 10.09 欧元 11.30 欧元 12.11 欧元 A00704 测序 Gb (2x100, NovaSeq X 10B) Gb 6.01 欧元 6.73 欧元 7.21 欧元 A00682 测序 Gb (2x100, NovaSeq X 25B) Gb 3.75 欧元 4.20 欧元 4.50 欧元 A00056 测序 Gb (2x150, NovaSeq 6000 S1) Gb 16.74 欧元 18.75 欧元 20.09 欧元 A00057 测序 Gb (2x150, NovaSeq 6000 S1) FAST TRACK Gb 21.37 欧元 23.93 欧元 25.64 欧元 A00058 测序 Gb (2x150, NovaSeq 6000 S2) Gb 11.74 欧元 13.15 欧元 14.09 欧元 A00059 测序Gb (2x150, NovaSeq 6000 S2) 快速通道 Gb 15.20 欧元 17.02 欧元 18.24 欧元 A00060 测序 Gb (2x150, NovaSeq 6000 S4) Gb 4.87 欧元 5.45 欧元 5.84 欧元 A00065 测序 Gb (2x150, NovaSeq 6000 S4) 快速通道 Gb 6.25 欧元 7.00 欧元 7.50 欧元 A00063 测序 Gb (2x150, NovaSeq 6000 SP) Gb 21.22 欧元 23.77 欧元 25.46 欧元 A00064 测序 Gb (2x150, NovaSeq 6000 SP) 快速通道 Gb 26.75 欧元29.96 欧元 32.10 欧元 A00706 测序 Gb (2x150, NovaSeq X 1.5B) Gb 7.32 欧元 8.20 欧元 8.78 欧元 A00676 测序 Gb (2x150, NovaSeq X 10B) Gb 4.34 欧元 4.86 欧元 5.21 欧元 A00670 测序 Gb (2x150, NovaSeq X 25B) Gb 2.82 欧元 3.16 欧元 3.38 欧元 A00066 测序 Gb (2x250, NovaSeq 6000 SP) Gb 17.71 欧元 19.84 欧元 21.25 欧元 A00067 测序 Gb (2x250, NovaSeq 6000 SP) 快速通道 Gb 21.99 欧元 24.63 欧元 26.39 欧元 A00068 测序 Gb (2x50, NovaSeq 6000 S1) Gb 32.63 欧元 36.55 欧元 39.16 欧元 A00069 测序 Gb (2x50, NovaSeq 6000 S1) 快速通道 Gb 41.27 欧元 46.22 欧元 49.52 欧元 A00070 测序 Gb (2x50, NovaSeq 6000 S2) Gb 23.08 欧元 25.85 欧元 27.70 欧元 A00071 测序 Gb (2x50, NovaSeq 6000 S2) 快速通道 Gb 29.90 欧元 33.49 欧元 35.88 欧元 A00074 测序Gb (2x50, NovaSeq 6000 SP) Gb 47.51 欧元 53.21 欧元 57.01 欧元 A00075 测序 Gb (2x50, NovaSeq 6000 SP) 快速通道 Gb 58.82 欧元 65.88 欧元 70.58 欧元 A00708 测序 Gb (2x50, NovaSeq X 1.5B) Gb 15.92 欧元 17.83 欧元 19.10 欧元 A00705 测序 Gb (2x50, NovaSeq X 10B) Gb 9.34 欧元 10.46 欧元 11.21 欧元 A00683 测序 Gb (2x50, NovaSeq X 25B) Gb 5.98 欧元 6.70 欧元 7.18 欧元A00039 测序通道 (150 次循环，v3，MiSeq) 运行 1,053.46 欧元 1,179.88 欧元 1,264.15 欧元 A00040 测序通道 (300 次循环，v2，MiSeq) 运行 1,197.74 欧元 1,341.47 欧元 1,437.29 欧元 A00041 测序通道 (50 次循环，v2，MiSeq) 运行 936.84 欧元 1,049.26 欧元 1,124.21 欧元 A00042 测序通道 (500 次循环，v2，MiSeq) 运行 1,353.70 欧元 1,516.14 欧元 1,624.44 欧元 A00043 测序通道 (600 次循环，v3，MiSeq) 运行1,737.36 欧元 1,945.84 欧元 2,084.83 欧元 长读 A00076 1D 天然条形码 (ONT) 样品组 212.07 欧元 237.52 欧元 254.48 欧元 A00079 Cas9 富集 + 条形码 (ONT) 样品 119.46 欧元 133.80 欧元 143.35 欧元 A00077 Cas9 富集 + 文库制备 (ONT) 样品 291.93 欧元 326.96 欧元 350.32 欧元 A00471 Cas9 富集 + 池 (ONT) 样品组 215.48 欧元 241.34 欧元 258.58 欧元 A00187 DNA 纯化文库制备前样品 44.27 欧元 49.58 欧元 53.12 欧元 A00080 DNA 快速条形码（ONT）样本组 247.33 欧元 277.01 欧元 296 欧元。80 欧元 A00081 基因组 DNA 提取样品 151.97 欧元 170.21 欧元 182.36 欧元 A00668 文库制备 (PacBio) 样品 458.64 欧元 513.68 欧元 550.37 欧元 A00085 文库制备直接 RNA (ONT) 样品 252.99 欧元 283.35 欧元 303.59 欧元 A00086 文库制备 DNA 1D (ONT) 样品 522.10 欧元 584.75 欧元 626.52 欧元 A00087 文库制备 DNA 1D (ONT, Flongle FC) 样品 363.07 欧元 406.64 欧元 435.68 欧元 A00089 文库制备 DNA 条形码 (ONT) 样品 97.04 欧元 108.68 欧元 116.45 欧元A00090 文库制备 DNA 快速 (ONT)（最多 24 个样本）样本组 156.46 欧元 175.24 欧元 187.75 欧元 A00092 文库制备 PCR-cDNA (ONT) 样本 436.64 欧元 489.04 欧元 523.97 欧元 A00093 文库制备 PCR-cDNA 条形码 (ONT) 样本 144.30 欧元 161.62 欧元 173.16 欧元 A00094 文库制备 Ultra HMW DNA (ONT) 样本 493.31 欧元 552.51 欧元 591.97 欧元
Soleco 案例研究草案
Soléco Energy 是一家创新的女性主导企业，在可再生能源领域脱颖而出，推动加勒比地区清洁能源转型。在 Angella Rainford 的领导下，Soleco Energy 使用长期太阳能租赁协议为商业和工业客户开发和资助太阳能光伏分布式发电项目。该公司最近为牙买加的一家家禽加工公司 Caribbean Broilers 完成了一个屡获殊荣的 2MW 项目，该项目横跨四个地点。凭借强大的项目储备，该公司正在向巴哈马和巴巴多斯等其他加勒比国家扩张。2020 年 12 月，Deetken Impact Sustainable Energ y (DISE) 基金批准向资产公司和租赁公司 Solé co Energy Jamai ca 投资 400 万美元普通股（迄今已支付 370 万美元）。2021 年 12 月，美洲开发银行的私营部门机构 IDB Invest 宣布通过一项创新投资合同向 Soléco Energy Jamaica 提供 2,400 万美元的承诺，该合同具有雄心勃勃的与利率挂钩的性别里程碑，由 IDB Invest 在企业和项目层面进行性别评估后设定。性别里程碑反映了有关女性就业、职业发展和培训的具体目标，以及在整个价值链中实施政策和程序以确保包容性的工作条件。实现这些里程碑既会产生积极的性别影响，有助于促进能源领域的性别平等，又能节省公司的资本成本。通过由IDB实验室管理的低收入国家扩大可再生能源计划（SREP）支持的技术援助计划，D fSE团队在整个过程中提供实际技术援助，直接支持团队实现这些性别里程碑，改善其当前和未来项目中的性别商业实践，并实施促进该行业或整个行业性别平等的举措。
阿根廷经济部长路易斯·卡普托发言
我们正处于一个关键时刻，全球经济显示出明显的复苏迹象，增长温和但稳定，通胀缓慢下降，这表明世界在经历了多年的经济动荡后正接近“软着陆”。然而，大多数发展中国家面临的现实情况不同，因为增长率大多仍低于疫情前的水平，不足以实现关键的发展目标。我们面临的挑战是深刻的，四分之一的发展中经济体仍在受到疫情影响，大多数经济体的增长速度预计将低于前十年。全球高利率加剧了这种情况，给本已有限的财政空间带来压力，阻碍了推动经济增长的投资。一些经济体表现出了复苏和持续增长的迹象，这给我们带来了一线希望。但增长率仍然太慢，无法取得进展，拉丁美洲尤其如此，在极端天气事件和区域内移民日益频繁的背景下，拉丁美洲受到结构性挑战的制约，特别是生产力下降、资本积累低下和私营部门投资减弱。在此背景下，世界银行集团 (WBG) 发挥着关键作用，因为其资金和技术支持对于我们应对这些挑战和解决艰难改革的需求至关重要，以避免陷入复苏和增长缓慢的道路。拉丁美洲拥有地球上 40% 的生物多样性，并具有全球能源转型的关键潜力，因此，世界银行集团不仅要继续，而且要扩大其在该地区的活动，作为其努力恢复其在支持中等收入国家 (MIC) 和高收入国家 (HIC) 方面的相关性的一部分。相关性不仅意味着成为首选的发展伙伴，还意味着参与日益雄心勃勃、影响深远的项目，这些项目将增强世界银行集团的投资组合，完全符合其愿景，并为其使命的实现做出重大贡献。我们认为这种方法是世界银行集团以结果为导向、以影响为导向和面向未来的一个组成部分。本着这种精神，我们期待世界银行集团扩大和加强与我们国家的合作。我们承认并赞赏 DC 文件全面、均衡地记录了自春季会议以来的审议、协议和成就。该文件反映了在多个方面同时取得进展的出色工作。然而，其中一些问题值得更深入的考虑和讨论。人们往往忽视了世界上 60% 以上的极端贫困人口生活在中等收入国家，而消除贫困的最大隐性挑战之一在于解决这些国家内部的严重不平等问题。因此，我们坚决支持制定世界银行集团中等收入国家战略的决定。我们期望这一战略包括提高生产力、支持能源获取和转型、林业和营养、促进新兴产业和创业、创新和就业等行动，
S PONTAN EI TY 让生活变得有价值。如果我们拥有了
自发性使生命变得有价值。如果我们对每个问题都有答案，并且能够在走向未来的特定道路之前准确地预测我们的行动和选择的结果，人类的生活将会大不相同——有些人甚至可能会说是不同的。我们必须自己努力，犯错误，并向错误中学习，这一事实提供了一定程度的自由，但我们任何人都不应认为这是理所当然的。我们不久前才有机会驾驶一辆可以直达街道的汽车，或者绕着街道跑一圈，第一次尝试一条新路线，而不是直接选择最短的路线，然后依靠这条路线到达目的地。虽然我们都对现在能够如此轻松地环游世界感到欣慰，但这里也存在一个可能的成本增加——自动参数 x。我们现在能够以无摩擦的方式进行交易，从而推动我们无法保持的反应。在发送或接收信息之前，身体动作的消除意味着我们的思考和信息消耗时间减少了。但如果这还不够的话，我们现在还以“自助服务”承诺的性能增益的名义，消除了人机交互，转而支持机器响应。作为我们称之为数字化转型的条件的一部分，人们已经放弃了呼叫中心的人类操作员，转而支持在线聊天机器人。曾经依赖于自己或工作或游戏的同理心人际杀戮现在或成为预测性在线互动的一部分。曾经令人钦佩的表达语言现在已经让位于一些WW或DS。虽然这可能被认为是细胞体效率的新水平，但很少有人会不同意我们已经失去了人类本质的一些东西，尽管我们在交易绩效中感知到了所有的收获。因。为了实现人类的梦想，我们每个人都训练着与云端相连的机器，以相似的心态行动：像我们一样思考，使用我们的语言和言语，而不考虑它的偏见和成见，所有这些都是在按下按钮的推动下进行的。更有趣的是，当算法和大数据引擎使用自动数据收集机来观看手部监听我们的声音时，可能会，甚至间接地。有了位置和条件信息等额外参数，能够看到某人的面部表情，甚至听到他们说话的语气或内容，可能就足以驱动分析引擎来确定某人是快乐还是悲伤，是否真的容易激动，甚至是否处于特定情况的“危险之中”。可以预先假设个人会采取先发制人的行动，而这些个人可能会以自然的倾向进行干预，
如何高效训练你的人工智能代理？在异构平台上表征和评估深度强化学习
摘要 — 深度强化学习 (Dee p RL) 是自动驾驶汽车、机器人、监控等多个领域的一项关键技术。在深度强化学习中，使用深度神经网络或 KMO 德尔、ANA温柔地学习如何与环境互动以实现特定目标。深度强化学习算法架构的运行效率取决于若干因素，包括：( 1) 硬件架构对深度强化学习的基础内核和计算模式的适应性；( 2) 硬件架构的内存分层在通信层面的最小化能力； (3)硬件架构能够通过深度嵌套的高度不规则计算特性来隐藏深度强化学习算法中的开销引入。GP Us 一直是加速强化学习算法的流行方法，然而它们并不能最好地满足上述要求。最近的一些工作已经为特定的深度强化学习算法开发了高可定制加速器。然而，它们不能推广到所有可用的深度强化学习算法和 DNN 模型选择。在本文中，我们探索了开发现场框架的可能性，该框架可以加速各种深度强化学习算法，包括训练方法或 DNN 模型结构的变量。我们通过定义一个领域内特定的高级抽象或一类广泛使用的深度强化学习算法——基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 来实现这个目标。此外，我们还对 CP U-GPU 和 CP U-FPGA 平台上最先进的基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 算法的性能进行了系统分析。我们针对机器人和游戏这两个应用领域选择了两个代表性算法——PPO 和 A 2 C。我们展示了基于 FPG 的定制加速器，它们分别实现了高达 2.4 倍（PPO）和 8 倍（A 2 C）的训练速度提升，以及 1.7 倍（PPO）和 2.1 倍（A 2 C）的整体吞吐量提升。索引术语——强化学习、FPGA