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医疗政策 - 基因测试的微阵列测试未知初级（杯）起源的癌症
未知的原始（杯）原始描述/背景癌症（杯）占美国所有癌症病例的3％，详细的病史和物理以及放射学和组织学检测可以识别一些次要肿瘤的一些主要来源。1建议相应地确定可能的主要来源并指导治疗可能会改善健康结果。未知初级杯子的癌症是腺癌或未分化的肿瘤；少于它们可能是鳞状癌，黑色素瘤，软组织肉瘤或神经内分泌肿瘤。 骨肉瘤和软骨肉瘤很少产生未知主要的癌症。 最常见的原发性癌症最常见的主要部位是肺和胰腺，其次是结肠和胃，然后是肾脏，甲状腺，甲状腺和肝脏的乳腺，卵巢，前列腺和固体癌。 用于帮助识别杯子起源的常规方法包括彻底的病史和体格检查，胸部，腹部和骨盆的计算机断层扫描（CT）扫描；常规实验室研究；并针对特定体征和症状的有针对性评估。 2诊断和分类癌的未知主要癌症可以分为4个类别。 腺癌占未知主要癌症的70％。 神经内分泌肿瘤约为1％，鳞状细胞癌为5％，分化较差的癌症为20 -25％的未知主要癌症。 具有详细病理评估的杯子的活检可能包括对肿瘤的免疫组织化学（IHC）分析。未知初级杯子的癌症是腺癌或未分化的肿瘤；少于它们可能是鳞状癌，黑色素瘤，软组织肉瘤或神经内分泌肿瘤。骨肉瘤和软骨肉瘤很少产生未知主要的癌症。最常见的原发性癌症最常见的主要部位是肺和胰腺，其次是结肠和胃，然后是肾脏，甲状腺，甲状腺和肝脏的乳腺，卵巢，前列腺和固体癌。用于帮助识别杯子起源的常规方法包括彻底的病史和体格检查，胸部，腹部和骨盆的计算机断层扫描（CT）扫描；常规实验室研究；并针对特定体征和症状的有针对性评估。2诊断和分类癌的未知主要癌症可以分为4个类别。腺癌占未知主要癌症的70％。神经内分泌肿瘤约为1％，鳞状细胞癌为5％，分化较差的癌症为20 -25％的未知主要癌症。具有详细病理评估的杯子的活检可能包括对肿瘤的免疫组织化学（IHC）分析。IHC鉴定出存在不同类型肿瘤上的不同抗原，通常可以将上皮肿瘤（即癌）与黑色素瘤或肉瘤区分开。详细的细胞角蛋白面板通常可以进一步分类癌。但是，不同起源的肿瘤可能显示出重叠的细胞角蛋白表达。IHC的结果可能会提供狭窄的肿瘤起源可能来源的差异，但不一定是确定的答案。
会计和教育杂志2017年4月1日第6卷第6页。 1-20
摘要这项研究的主要目的是说明对数计算和方程如何有效地替代货币计算的时间价值中的传统表格使用和插值技术。它提出了算法计算的应用来计算已知未来价值和现在价值的利率和周期。它利用算法方法开发并制定了两个主要方程式，以替代现有文献中普遍存在的财务表和线性插值的常规依赖。两种方法在重新评估货币计算的基本时间价值时得到了验证并证实，产生的结果比传统方法更为精确。该测量也可以在统计领域中使用，以计算有其他参数可用时复合的平均年增长率或增长周期。
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循环肿瘤 DNA 景观和癌症患者获得性靶向治疗耐药性的预后影响：国家精准医学中心 (PRISM) 的一项研究
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荟萃分析师在基本研究中需要什么？
Fernández-Castilla，B.，Said-Metwaly，S.，Kreitchmann，R。S.和Van den noortgate，W。（2024）。 荟萃分析师在基本研究中需要什么？ 指南和半清单，以促进累积知识。 行为研究方法，56，3315，3329。Fernández-Castilla，B.，Said-Metwaly，S.，Kreitchmann，R。S.和Van den noortgate，W。（2024）。荟萃分析师在基本研究中需要什么？指南和半清单，以促进累积知识。行为研究方法，56，3315，3329。
印度AI技能的私人合作伙伴关系
参考文献Kalyanakrishnan，S.，Panicker，R。A.，Natarajan，S。，＆Rao，S。（2018）。印度人工智能的机会和挑战。AIES '18：2018 AAAI/ACM AI，道德和社会会议论文集（pp。 164-170）。 Navaratna，A。R.和Saxena，D。（2023）。 印度AI政策的方法：三个部门之间的比较研究。 Arya，D。和Tiwari，A。 （2024）。 印度AI技能计划的局限性：一项批判性分析。 信息学教育与研究杂志，4（2），2654-2666。 https://news.abplive.com/technology/union-budget-2024-ai-ai-aimater-interligence-pections-nirmala-sitharaman-1701502 https://indiaai.gov.in/news/nasscom-bcg-report-says-india-india-s-s-ai-market-is-expect-to-touch-touch-touch-touch-touch-17-birdion-usd-by-2027 https://futureskillskillsprime.in// https://news.microsoft.com/en-in/microsoft-launches-ai-digital-labs-india/ https://www.livemint.com/companies/news/microsoft-launches-ai-digital-labs-in-india-to-train-1-5-lakh-students- 1560438578483.html https://www.businesstoday.in/technology/news/story/google-partners-partners-with-meity-to-train-10000--10000--inian-startups-inii--ini--ii-437579-2024-079-2024-07-7-18 https:// https://vaani.iisc.ac.in/AIES '18：2018 AAAI/ACM AI，道德和社会会议论文集（pp。164-170）。Navaratna，A。R.和Saxena，D。（2023）。印度AI政策的方法：三个部门之间的比较研究。Arya，D。和Tiwari，A。（2024）。印度AI技能计划的局限性：一项批判性分析。信息学教育与研究杂志，4（2），2654-2666。 https://news.abplive.com/technology/union-budget-2024-ai-ai-aimater-interligence-pections-nirmala-sitharaman-1701502 https://indiaai.gov.in/news/nasscom-bcg-report-says-india-india-s-s-ai-market-is-expect-to-touch-touch-touch-touch-touch-17-birdion-usd-by-2027 https://futureskillskillsprime.in// https://news.microsoft.com/en-in/microsoft-launches-ai-digital-labs-india/ https://www.livemint.com/companies/news/microsoft-launches-ai-digital-labs-in-india-to-train-1-5-lakh-students- 1560438578483.html https://www.businesstoday.in/technology/news/story/google-partners-partners-with-meity-to-train-10000--10000--inian-startups-inii--ini--ii-437579-2024-079-2024-07-7-18 https:// https://vaani.iisc.ac.in/
请求提案，以协助IFPRI在Agpile POC和...
食物，土地和水系统需要深刻的转变 - CGIAR可以并且必须发挥核心作用。cgiar与合作伙伴合作，将开创性的农业研究转化为实地的有形发展成果，具有惊人的50年历史记录。在21世纪，CGIAR面临着一组不同的复杂，更相互联系的挑战，比以前更快。气候变化，生物多样性丧失，冲突，灾难性的天气事件，跨界植物性疾病和害虫传播以及大流行只是全球威胁的一些例子，这些例子与不可持续的食品系统无关紧要。他们对我们结束饥饿并实现或维护关键发展成果的能力构成了立即的风险。最终，CGIAR需要完全改变我们的食物，土地和供水系统，以滋养不断增长的人群，而不会冒着维持我们存在的自然过程的稳定性的风险。