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IVb 期不可切除胆囊的转化治疗……
胆囊癌是消化系统高度恶性肿瘤，IVb期胆囊癌5年生存率仅为2%（1）。对于无法切除的胆囊癌，虽然2019年美国国立综合癌症网络（NCCN）发布的指南推荐放疗联合化疗作为一线治疗，但尚未见良好预后的报道（2）。转化疗法是指对部分晚期癌症患者，在全身治疗有效的前提下，通过根治性手术获得长期生存（3,4）。本文报道了1例61岁男性IVb期胆囊癌患者，诊断为腹部、腹膜后、纵隔及双侧肺门多发淋巴结转移。随访结果显示，患者转化疗法后无病生存期（DFS）为11.3个月，总生存期（OS）为18.1个月。
人工智能和公共政策：破坏...
基于文献综述，该元素分析了人工智能如何在三个顺序的问题中转化和破坏政策动态：政策制定和实施，政策咨询和仪器选区。人工智能的影响包括整个政策过程，改变了各种制度动态，行为者的行为以及对社会问题的政策响应的发展。我们从以下前提开始：AI是政策过程中一般应用的认知工具。它改变了知识的构建方式，并灌输了公共政策实际行动的变化。此元素然后讨论了在公共政策中增加人工智能的日益利用如何为政府解决应对影响和新兴问题的新挑战。公共政策中的学者必须将AI治理的要素视为制定和执行公共政策至关重要的。
租赁协议内布拉斯加州的清醒房屋，有限责任公司，内布拉斯加州林肯市华盛顿街2026号
12。维护和维修。房东应维护并对租赁房屋进行所有必要的维修，包括维修租赁前提的公共区域，并在必要的情况下进行适当的政府权力，进行修改。房东还应在租赁场所维护，维修或更换接线和管道。房东应在必要时维护和/或更换供暖，通风和空调系统。由于房东的行为或遗漏，其官员，代理商，雇员或客户的行为或遗漏，需要在租赁房屋内进行任何此类维修，修改或更换的任何此类维修，修改或更换。房东将负责所有外部维护，维修和更换，包括屋顶。房东还将负责在房屋上拆除降雪，包括但不限于任何相邻的车道或人行道。
Elec 第63条的请愿书
（a）重新捆绑计划规定，任何具有煤/木质/天然气的热量生成站或水力发电站都可以从可再生能源（RE）发电厂建立或采购可再生能源的任何发电公司，该公司可能会在前提内或在新的位置和生成公司的供电供应供应供应的新地点，并且可以在新的位置进行供电，以供电，以供应用于新的供电。给检察官。（b）重新捆绑计划还规定，根据第62条或其子公司的生成公司应允许根据2003年《电力法》第63条（“该法案”）的第63条通过基于关税的竞争竞标过程建立RE发电厂，但前提是由中央政府批准的第三方批准。
分析
2021年的两党基础设施法（美国国会，2021年）指示对美国基础设施的投资，在十几个联邦部门和代理机构中为超过350个不同的计划。这些计划之一是§40601，指示创建计划，以插入，恢复和回收石油和天然气在联邦，州，部落和私人土地上。孔的精确定义取决于井的位置；参见§40601（a）（5） - 但基本的前提是它们不用于授权目的（例如生产，in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-Jelect或Monitoring），并且是无法找到操作员的井，或者操作员无法插入或插入或收回井站点。这样的井是人们和自然的污染来源，即使在运营后，也会造成损害水质并导致土地沉降等影响。
计算机安全机器学习中的陷阱
在本文中，我们确定了10个常见的 - 微妙的跌倒，这对有效性和阻碍研究结果的解释构成了威胁。为了支持这一主张，我们分析了过去十年来30个顶级安全性PA PER中这些陷阱的流行，这些陷阱依靠ML来解决不同的问题。令我们惊讶的是，每张纸至少遭受三个陷阱；更糟糕的是，几个陷阱影响了大多数论文，这表明了问题的流行程度和子。尽管陷阱是广泛的，但了解它们削弱结果并导致过度乐观的结论可能更为重要。为此，我们对四个不同安全领域的陷阱进行了影响分析。该发现支持我们的前提，回应了社区的广泛关注。
利用生成式 AI 进行内部审计活动
在盲目接受 GenAI 作为所有问题的解决方案之前，组织必须清楚地了解它能够有效完成什么以及它可能在哪些方面存在不足。哈佛商学院最近发表的一篇工作论文探讨了 GenAI 如何影响工人生产力的问题，并得出了好坏参半的结论。《驾驭崎岖的技术前沿：人工智能对知识工作者生产力和质量影响的现场实验证据》一书的作者测试了这样一个前提：三个因素——大型语言模型 (LLM) 的惊人能力、它们几乎不需要任何技术技能就能完成实际工作的能力，以及它们的不透明性和不明确的失败点——创造了一个崎岖的前沿，“看似难度相似的任务，人类使用人工智能可能会做得更好或更差。”4
论人工智能生成内容的版权
摘要：生成性人工智能虽然大规模参与人类创作活动，但由于其缺乏理性，无法成为自然人主体或拟人主体。但著作权法鼓励作品创作，在一定条件下，人工智能生成内容有利于实现著作权法的立法目的，且满足作品独创性的客观标准，因而具备著作权性。在此前提下，需要探讨人工智能生成内容的著作权归属问题。目前，对其归属有设计者、使用者和所有者三种观点。根据现行著作权法，人工智能生成内容的著作权原则上属于使用者，但在特殊情况下，属于法人、受雇人、受托人等主体，除非当事人另有约定。