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原发性卵巢平滑肌肉瘤
卵巢平滑肌肉瘤（OLMS）是一种罕见且侵略性的恶性肿瘤，是由平滑肌引起的，占所有卵巢恶性肿瘤的0.1％[1,2]。由于其间质起源，OLMS与更常见的上皮卵巢癌不同，并带来了独特的诊断和治疗挑战。这个罕见的实体主要发生在绝经后妇女中，尽管已经报道了年轻人的病例[1,3]。其临床表现通常涉及单侧附件肿块的快速发展，并伴有非特异性症状，例如下腹痛，不适或阴道出血[1,2]。与许多其他卵巢恶性肿瘤不同，血清抗原125（Ca-125）是一种常用的肿瘤标记物（CA-125），通常保留在正常范围内或仅显示温和的升高，从而增加了诊断的复杂性[4,5]。
建议引用：Duch-Brown, Néstor；Gomez-Herrera, Estrella；Müller-Langer, Frank； Tolan, Songül (2021)：市场力量和人工智能对在线劳动力市场的影响，布鲁盖尔工作论文，第 14/2021 号，布鲁盖尔，布鲁塞尔
我们调查了欧洲最大的在线劳动力市场 (OLM) 之一的三个替代但互补的市场力量指标：(1) 劳动力需求弹性、(2) 劳动力供应弹性和 (3) 市场份额集中度。我们探讨了这些指标与平台政策的外生变化之间的关系。在观察期的中期，平台强制雇主表明他们愿意支付的费率，该费率由执行项目所需的经验水平决定：入门级、中级或专家级。我们发现正的劳动力供应弹性介于 0.06 和 0.15 之间，对于专家级项目来说更高。我们还发现，政策变化后，劳动力需求弹性增加，而劳动力供应弹性下降。基于此，我们认为市场设计平台提供商可以通过为平台设定的条款和条件来影响 OLM 的劳动力需求和供应弹性。我们还探讨了所研究的 OLM 对人工智能相关劳动力的需求和供应。我们提供证据表明，与其他类型的劳动力相比，对人工智能相关劳动力的需求明显更高（从 +1.4% 到 +4.1% 不等），而对人工智能相关劳动力的供应明显更低（从 -6.8% 到 -1.6% 不等）。我们还发现，人工智能项目工人的工资比非人工智能项目工人高 3.0% 到 3.2%。
临时报告
●Rustici：在H1 2024中持续强大的性能，其中许多新的AI启用产品推向市场，包括Rustici Generator（AI驱动的内容处理服务）。●桥梁：由临时因素驱动的H1的预期更新高于预期的续约，包括重组销售团队和进行审查。新的桥梁“学习和开发”解决方案，该解决方案带来了以技能为中心的AI启用的技术，该技术是从Patheer Acquisition衍生出来的，它与现有客户和新的潜在客户相处得很好。●微风：雇用弱点的中小型企业的宏观影响继续影响2024年的业务。●OLMS：H1中的新客户预期低于预期的，但是在第二季度中增长了。新的领导团队已经进行了彻底的审查，从而充分了解挑战，并引发了许多积极的战略变化。●人们流行：更新量高于预期。他们正在推出有关技能和人工智能故事的新产品增强，该产品将解决学习产品中关键的感知缺陷，我们希望这对保留有积极的影响。
影响城市空中交通采用和使用的因素
近年来，技术进步推动了城市空中交通 (UAM) 的发展，这是一种替代性交通方式，其多种概念包括由按需全自动垂直起降飞机 (VTOL) 操作的车辆用于市内客运。然而，尽管人们对 UAM 的兴趣日益浓厚，但用户对它的看法仍然有限。本研究旨在基于文献中的相关工具，例如飞行器概念和地面自动驾驶汽车研究中反复出现的因素，以及接受模型，如 Davis 等人 (1989) 的技术接受模型，来识别和量化影响 UAM 的采用和使用的因素。我们制定了一份陈述偏好调查，以评估用户对采用时间范围的看法，包括服务实施的前六年、“不确定”和“从不”等选项。使用探索性因子分析以及合适的离散选择模型、多项逻辑模型 (MNL) 和有序逻辑模型 (OLM) 的指定和估计来评估所获得的结果，以采用时间范围为因变量。研究结果表明，安全性和信任、对自动化的亲和力、数据关注度、社会态度以及社会人口统计对于采用至关重要。节省时间的价值、对自动化成本的认知以及服务可靠性等因素也被发现具有很大的影响力。还有迹象表明，持怀疑态度的受访者（即回答“不确定”）的行为与晚期和非采用者相似，即采用时间范围超过六年或回答“从不”。总结结果以扩展的城市空中交通技术接受模型来表示，并为政策制定者和行业利益相关者提供了见解。
影响城市空中交通采用和使用的因素
近年来，技术进步推动了城市空中交通 (UAM) 的发展，这是一种替代性交通方式，其多种概念包括由按需全自动垂直起降飞机 (VTOL) 操作的车辆用于市内客运。然而，尽管人们对 UAM 的兴趣日益浓厚，但用户对它的看法仍然有限。本研究旨在基于文献中的相关工具，例如飞行器概念和地面自动驾驶汽车研究中反复出现的因素，以及接受模型，如 Davis 等人 (1989) 的技术接受模型，来识别和量化影响 UAM 的采用和使用的因素。我们制定了一份陈述偏好调查，以评估用户对采用时间范围的看法，包括服务实施的前六年、“不确定”和“从不”等选项。使用探索性因子分析以及适当的离散选择模型、多项逻辑模型 (MNL) 和有序逻辑模型 (OLM) 的规范和估计对所获得的结果进行了评估，其中采用时间范围作为因变量。研究结果表明，安全性和信任、对自动化的亲和力、数据关注、社会态度和社会人口统计学对于采用自动化非常重要。还发现，诸如节省时间的价值、对自动化成本的认知和服务可靠性等因素也具有很大的影响力。还有一个 ind