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利用抗癌斗争中的免疫力
检查点调制已作为大小的关键IO子扇区出现。这些是试图停止或缓和癌症对人体免疫系统不同途径的抑制（我们将稍后再详细描述此关键类别）。没有这些障碍，人体的自然作用可能能够扭转癌症的发展。检查点调节剂（或抑制剂）已成为一些未化学疗法的药物，这些药物多年来一直没有取得重大进展。6他们的引入导致了现代肿瘤学的范式转变，2018年诺贝尔生理学或医学奖授予Tasuku Honjo和James Allison“因抑制阴性免疫调节发现癌症治疗的奖项，获得了认可”。这些药物的7个关键专利到期将发生在2020年代下半年，可能导致从品牌代理转变为生物仿制药和新型机制（以将销售扩展到专利悬崖上）。
利用生成式人工智能获取经济洞察*
我们使用生成式人工智能从超过 120,000 份企业电话会议记录中提取管理层对其经济前景的预期。总体衡量标准人工智能经济评分可以稳健地预测短期和未来 10 个季度的未来经济指标，例如 GDP 增长、生产和就业。这种预测能力是现有衡量标准（包括调查预测）的增量。此外，行业和公司层面的衡量标准提供了有关特定行业和个别公司活动的宝贵信息。整合管理层对公司、行业和宏观经济状况的预期的构成衡量标准进一步显著提高了对国家和部门 GDP 增长的预测能力和预测范围。我们的研究结果表明，管理层预期对经济活动具有独特的见解，对宏观经济和微观经济决策都有影响。
利用生成AI来制造创新
制造业是当代经济体的基本组成部分，由于几次工业革命，已经发生了变化，每个革命的特征是技术，社会和经济的突破。该行业正在通过整合人工智能（AI），大数据和物联网（IoT）等数字技术来浏览第四次工业革命。尽管许多领先的制造商都采用数字化转型，但该行业仍在适应这些进步。受到对成本效益，环境可持续性的需求以及对气候关注的反应的驱动，这种演变为劳动动态，生产方法和全球供应链结构的重大变化奠定了基础。尽管诸如技能差距，高投资成本和网络安全问题之类的挑战，但这种过渡有望引入制造业创新和全球竞争力的新时代。本文旨在探讨制造业中生成的AI应用程序的范围，并展示它们如何改变常规制造范式。这项工作强调了生成AI对制造创新的影响，通过密切研究当前课程和可能的未来方向，为卓越制造业的新时代铺平了道路。
利用战略指导实现快速优化
提示工程对于充分利用大型语言模型 (LLM) 在不同应用中的功能至关重要。虽然现有的提示优化方法可以提高提示有效性，但它们往往会导致提示漂移，即新生成的提示可能会对以前成功的案例产生不利影响，同时解决失败的问题。此外，这些方法往往严重依赖 LLM 的提示优化任务的内在能力。在本文中，我们介绍了 S TRA GO（战略引导优化），这是一种新颖的方法，旨在通过利用成功和失败案例的见解来确定实现优化目标的关键因素，从而减轻提示漂移。S TRA GO 采用了一种操作方法，整合了情境学习来制定具体的可操作策略，为提示优化提供详细的分步指导。在推理、自然语言理解、领域特定知识和工业应用等一系列任务中进行的大量实验证明了 S TRA GO 的卓越性能。它确立了快速优化领域的新水平，展示了其提供稳定有效的快速改进的能力。
利用微生物的协同作用以增强农业
25-50L在收获后25-50升之前，在甘蔗25L种植甘蔗25升时，请符合您的特定应用要求，请联系您的Multikraft专家。为了获得最佳效果，应尽快通过降雨或灌溉将Microlife纳入土壤中。尺寸可用的1,000升班车和20升容器。致力于可持续性Microlife站在生态责任的最前沿，其核心以可持续性为基础。自豪地是有机系统中允许的输入，我们的产品证明了我们对全天然成分和环保耕作的奉献。我们超越了仅维持资源 - 我们的目标是仅使用最纯净的，无化学物质的成分再生和恢复土壤的土壤。与Microlife一起，拥抱一个更绿色的未来，有机完整性和自然效能融合了我们星球的福祉。
利用绿色氢能的技术障碍
) b,t,c 母线b、时刻t和运行点c的无功功率发电上限/下限，（pu）。 ( y/z ) b,t 用于模拟发电机有功和无功功率限值的辅助变量。 v up/dn b,t 用于模拟无功功率限值激活后 COP 和 SLP 电压差的辅助变量。 λ 载荷参数。 S bk,t,c 在时刻t和运行点c流过第bk条线路的视在功率，（pu）。 ( V/θ ) b,t,c 在时刻t和运行点c母线b的电压幅值/角度，（pu/rad）。 参数： KP/Q b 母线b的有功/无功功率需求增量因子。 KG b 母线b的有功功率发电增量因子。 Y bk /γ bk 系统导纳矩阵第bk个元素的幅值/角度。 η b,t 在时间 t 时由母线 b 供电的电解器的效率因数，单位为 kg/MWh。E b,t,c 连接到母线 b 的发电机的内部电压，时间 t 和工作点 c ，(pu)。X sb 连接到母线 b 的发电机的同步电抗。
利用简单的交互进行复杂的学习
细胞自动机 (CA) 是数学的一个分支，它探索控制自主单元（称为细胞）行为的简单规则如何导致复杂的突发模式。计算领域的先驱约翰·冯·诺依曼在 CA 的发展中发挥了重要作用。尽管冯·诺依曼以现代计算机的基础架构（“冯·诺依曼架构”）而闻名，但他晚年对 CA 着迷不已。他死后出版的著作《计算机与大脑》深入探讨了他对简单、分散的规则如何产生类似于生物过程的智能行为的思考。