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评估算法与生成的AI定价工具
例如，可以提供有关产品边际成本以及过去市场价格和量的信息的LLM，并明确要求LLM提供最大化长期利润的定价建议。也可以通过添加上下文信息 - 有关库存级别，供应链信息等的数据来将此练习提升到一个新的水平。- 在提示中希望得到更精致的答案。
终末期心力衰竭患者的人造心脏移植与供体心脏移植的比较结果是什么？
对终末期心力衰竭（ESHF）患者的总人工心脏（TAHS），心室辅助装置（VAD）和原位心脏移植（OHT）的比较分析揭示了一些关键见解。我们的荟萃分析表明，与接受TAHS和VAD的人相比，OHT接受者的一年和五年生存率较高。具体而言，OHT的一年生存率为87％，明显高于TAHS的75％，VAD的生存率高于75％[4]。此外，使用堪萨斯城心肌病问卷（KCCQ）和EQ-5D评估的生活质量（QOL）分数在OHT接受者中最高，表明功能卓越和心理恢复。然而，TAH和VAD显示出很大的进步，血液动力学稳定性的改善和某些并发症率的降低，在没有供体心脏的情况下将它们定位为可行的替代方案[5]。
算法的家长制：自主与自动化
人工智能（AI）融入医疗保健中代表了一个重大的技术进步，具有彻底改变临床实践的潜力。随着AI工具在决策中变得越来越普遍，自主和自动化之间的张力将变得越来越明显。，尽管AI可以在效率和准确性方面提供可观的好处，但它也引起了人们对患者和医师的自治潜在丧失的担忧。通常鼓励患者在医疗保健决策中发挥积极作用，他们的自治意识对于维持动机和遵守治疗至关重要。同样，医生依靠自己的自主权来满足自己的职业生活，并具有意义和尊重。随着AI模型扮演更多的决策角色，有可能将医疗保健动态转移到“算法的家长式主义”模型中，在这种模型中，AI可能被认为是无误的。这种转变需要仔细考虑如何平衡AI的使用与保存人类代理。对患者和临床医生的AI素养将是安全人机相互作用的重要支柱，同时需要对AI在医疗保健中的情感和心理影响进行进一步研究。随着社会进入这个新的辅助医学时代，指导和道德框架对于确保技术安全增强医疗保健至关重要，同时保持健康的患者饮用者关系。关键字：人机互动；人类计算机相互作用；医生关系；人工智能;乳腺癌
二线食管中Tislelizumab与抗PD-1治疗的比较功效和安全性
披露伊丽莎白·史密斯（Elizabeth Smyth）从Amgen，Astellas，Astellazeneca，Beigene，Bristol Myers Squibb，Daiichi Sankyo，Daiichi Sankyo，Merck，Mirati，Novarti，Pfizer，T-Cypher Bio Bio，Viracta和Zymworks和Zymeyworks以及Zymeyworks外面的工作;以及阿斯利康（Astrazeneca）和布里斯托尔·迈尔斯（Bristol Myers Squibb）的赠款。她是欧洲胃肠道试验小组研究和治疗组织（2024-2027）的主席，也是英国和爱尔兰食管胃癌组的受托人。她得到了牛津大学国家健康与护理研究所生物医学研究中心的支持。
最初的研究文章脑健身练习的原始研究效果除了平衡练习与平衡练习外，害怕跌倒和平衡
背景：帕金森氏症的临床综合征是Bradykinesia，僵化，休息震颤和姿势不稳定的特征。主要原因是特发性帕金森病（PD），但还有其他重要因素需要考虑。与总体老年人口相比，年度下降率约为30％，其患病率明显更高。一种主要增加跌倒风险的主要PD症状是姿势不稳定。典型的帕金森步态大大增加了风险，该步态包括洗牌，较少的手臂摇摆和小步骤。帕金森氏病的患者担心由于其根深蒂固的脆弱性意识和运动症状的结合而跌倒。让电动机和感觉皮层与大脑的两个半球机械激活，大脑体育馆由一系列平衡，协调的跨外侧运动组成。通过前庭系统刺激，它可以降低飞行或对抗反应并改善平衡。在帕金森氏症的其他方面，大脑体育馆（由26个简单的练习组成）可能有助于控制和跌倒恐惧。目标和目标：除了平衡练习与平衡练习外，还要评估脑健身运动的效果，以害怕帕金森氏症患者的跌倒和平衡。方法：共有50名受试者参加了研究。受试者。基线结果度量包括最麻烦和跌落功效量表对内部评估。受试者被随机分为两组。干预措施，A组是对照组，其中给出了用于改善手部功能的常规协议。B组是干预组，在该小组中，上象限肌肉加强练习以及常规方案。在干预后重新评估结果指标。结果：这项研究表明，所有结果度量均显示出两组的统计和临床意义（p <0.05）。在A组（干预组）中，对跌倒和平衡的恐惧比在统计学和临床上的B组更高。结论：研究得出的结论是，在辅助工作中进行平衡运动的大脑体育馆在改善对跌倒和临床和统计学上平衡的恐惧方面更有效。关键词：恐惧秋天，脑健身房，帕金森氏症，帕金森氏病，平衡，最麻烦，秋季效力量表对内部评估。
会员 - 流感疫苗的谣言与事实
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血管紧张素受体抑制剂与血管紧张素转换酶抑制剂或血管紧张素受体阻滞剂Myocardi
荟萃分析中总共包括八项临床试验。六项研究分析了Sacubitril/Valsartan和ACEI组合。合并的分析报告说，与单独的ACEI组相比，Sacubitril/Valsartan的低血压风险（相对风险{RR}：1.29 {1.18，1.41}）显着增加。此外，与单独使用ACEI相比，使用Sacubitril/valsartan组合后，在使用sacubitril/valsartan组合后，在左心室射血分数（LVEF）中观察到显着增加（RR：3.08 {2.68，4.48}）。Furthermore, no significant difference was observed between the groups in terms of mortality rate (RR: 0.86 {0.73, 1.02}), the risk of heart failure (RR: 0.62 {0.39, 1.00}), the frequency of recurrent MI (RR: 0.86 {0.27, 2.76}), and the mean difference of N-terminal pro-B-type natriuretic两组之间的肽（nt-probnp）（加权平均差异{wmd}：-174.36 {-414.18，65.46}）。然而，事实证明，Sacubitril/valsartan组合有益于显着降低重大不良心脏事件（MACE）（RR：0.64 {0.48，0.84}）和重新解释性化（RR：0.53 {0.53 {0.39，0.71}），与ACEI POST MI相比。另外，在两项研究中报道了Sacubitril/Valsartan和ARB的组合。与单独使用ARB使用相比，Sacubitril/valsartan组合组中MI的NT -ProBNP浓度显着降低（WMD：-71.91 {-138.43，-5.39}）。然而，两组之间的LVEF（WMD：0.88 {-5.11，6.87}）的改善中没有观察到显着差异。
第4部分的全球供应链（GSC）与...
已经从同行评审的来源获得并改编了许多使用的工具。The work of Professor(s) Simchi- Levi, (Wharton) on the ‘global optimisation' of the GSCs, Theo Notteboom (Maritime Institute, Univ of Antwerp) and Jean Paul Rodrigue(Texas A & M) on port reform and the port eco-systems, Michael Porter (Harvard) on Value Chains and competitive advantage, Kaplan & Norton on strategy mapping and the balanced score Card，G。BennettStewart，关于经济增值（EVA），Ashwath Damodaran的估值和不确定性的估值，Dixit和Pindyck的“不确定性下的投资”，Kulatilaka＆Abrams th in All四四个演讲中的“真实选择”功能。Yves Doz＆Gary Hamel在战略联盟中的工作，Kenichi Ohmae，Simon Benninga（Wharton）关于金融和战略的工作，所有大师策略师本身都在2至4的演讲中详细介绍了详细的特征。
在线非策略控制与回顾性成本自适应控制
摘要 - 最近，已经利用了在线优化方法来开发在线非策略控制框架，该框架能够在存在非主张的对抗性干扰的情况下学习在线梯度扰动控制器。有趣的是，在未知干扰存在下使用在线优化并不是一个全新的想法，并且类似的算法框架称为回顾性成本自适应控制（RCAC）已经出现在2000年代的对照文献中。在这封信中，我们介绍了在线非障碍控制与RCAC之间的联系，并讨论了这两种方法的不同优势：即，RCAC能够通过使用目标模型来稳定未知的Unstable植物，而在线非稳定控制则可以证明，在稳定政策的情况下，在线非稳定控制享受了接近最佳的遗憾界限。我们进一步构成了这两种方法的整合。我们希望我们的见解将有助于开发补充两种方法的新算法。