XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdevelop
癌症免疫疗法早期临床开发相关生物标志物的统计方法概述
在过去十年中，出现了一种利用免疫系统对抗肿瘤的癌症治疗新模式。这些免疫疗法的新作用机制也给药物开发带来了新的挑战。生物标志物在免疫疗法早期临床开发的几个领域中发挥着关键作用，包括作用机制的证明、剂量确定和剂量优化、不良反应的缓解和预防以及患者丰富和适应症优先排序。我们讨论了在早期开发研究中建立一组生物标志物的预后、预测方面以及将生物标志物的变化与临床疗效联系起来的统计原理和方法。所讨论的方法旨在避免偏见并得出可靠且可重复的结论。本综述针对对免疫疗法背景下的生物标志物的战略使用和分析感兴趣的药物开发商和数据科学家。
RNA 疗法的创新发展和新兴技术
a 英国牛津大学医学科学部儿科系；b 瑞典哥德堡阿斯利康公司寡核苷酸化学、发现科学、生物制药研发部；c 加拿大安大略省麦克马斯特大学化学与化学生物学系；d 英国伦敦 MiNA 治疗学、翻译与创新中心；e 瑞士苏黎世联邦理工学院化学与应用生物科学系药物科学研究所；f 英国伦敦 Sixfold 生物科学、翻译与创新中心；g 瑞典卡罗琳斯卡医学院生物科学与营养系；h 瑞典哥德堡阿斯利康公司机械与结构生物学、发现科学、生物制药研发部；i 德国维尔茨堡亥姆霍兹 RNA 感染研究中心（Hzi）亥姆霍兹感染研究所（Hiri）； j RNA 生物学组，维尔茨堡大学分子感染生物学研究所，德国维尔茨堡
欧洲沼气政策和生产发展
摘要 本文比较和分析了八个欧洲国家的沼气发展与国家沼气解决方案政策框架之间的关系。政策框架使用沼气政策模型进行比较，该模型包含五个维度：政策类型；行政区域；行政级别；价值链的目标部分；连续性和随时间的变化。所研究的国家显示出沼气产量增加和停滞的例子，所有这些都与国家政策框架的变化有关。许多不同的政策工具——特别是经济手段——已被证明能成功刺激沼气生产，但改变一个运作良好的框架可能会阻碍发展。因此，可预测性和针对目标参与者的相关性是政策制定的关键。然而，可能需要针对价值链的特定部分来整合沼气解决方案的所有好处，例如农业甲烷减排。此外，设计既有效又可持续的政策和政策工具可能具有挑战性，而无需修改或调整。最后，在一个国家有效的沼气政策和政策手段不一定在另一个国家产生相同的结果，因为它们取决于更广泛的背景和政策以及经济框架。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
结构变化、生产发展和资本流动
摘要 新冠疫情的爆发再次使结构性变化和生产力发展对于经济抵御经济冲击的至关重要性成为焦点。最近的几篇文章已经强调了生产力落后与新冠疫情社会经济危机强度之间可能存在的反常关系。在本文中，我们分析了在疫情爆发前四十多年可能阻碍生产力发展的因素。我们研究了（非外国直接投资）净资本流入作为过早去工业化潜在来源的作用。我们以 1980 年至 2017 年的 36 个发达国家和发展中国家为样本，重点关注金融一体化程度不断提高的新兴和发展中 (EDE) 经济体的情况。我们表明，资本流入充裕的时期可能导致制造业在就业和 GDP 中的份额大幅收缩，以及经济复杂性指数下降。我们还表明，“反常”结构变化现象在 EDE 国家比在发达国家更为常见。基于这些证据，我们最后提出了一些政策建议，强调资本管制和外部宏观审慎措施控制国际资本流动，作为在加强（短期）金融和宏观经济稳定的基础上促进长期生产发展的有用政策工具。 关键词：结构变化；过早去工业化；资本流入；宏观审慎政策 JEL 代码：O14；O30；F32；F38 1. 简介 新冠疫情给我们的经济和社会造成了沉重打击。这种负面影响表明，各国之间存在显著的异质性，不仅在发达国家和新兴和发展中经济体（下称 EDE）之间，而且在 EDE 内部也存在显著的异质性。一些亚洲国家，例如中国和越南，其增长速度显著放缓，但它们仍保持了实际 GDP 的正增长率，而其他经济体则经历了显著的负增长。新冠疫情对拉丁美洲和南亚的经济影响似乎最为严重（IMF，2020a；UN，2021）。发达经济体的复苏前景也比大多数新兴和发展中经济体光明得多（世界银行，2021）1。
捐赠者和接受者的风险因素，用于发育肺移植后主要移植功能障碍
肺移植（LTX）是目前针对终末期肺部疾病患者的护理中流托。根据联合器官共享网络（UNOS），2022年在美国进行了2,692次肺移植。尽管进行了肺部移植的数量，但同种异体移植物仍然是肾脏，肝脏和心脏中最不耐用的固体器官（1）。原发性移植功能障碍（PGD）是在围手术期的直接围手术期间肺部同种异体功能障碍的主要原因，载有10-30％的患者的发病率可观察到死亡率高达40％的患者（2，3）。尽管PGD发展背后的确切病理生理学尚无共识，但缺血 - 再灌注损伤通常被认为是其发育的主要因素，原因是多种原因（4-6）。首先，肺是一个独特的器官，带有双血
2024-Anrad-Science-CDE-CDE-PRODUCT-GEVEVELMENT- ...
我们有信心，有一个具有强大吸引人，更健康的儿童早餐谷物的市场。您的任务是配制和设计谷物，其中包含更多有益健康的成分和较少添加的糖。该产品的目标市场可能会希望使用更少的人工成分和成分较少的配方。虽然必须考虑目标市场的愿望，但您还应该创建一种配方，该配方适合不同年龄段的孩子可口的成分。该产品的份量将为1¼杯（60克），并且该产品的标准盒将包含8份。与其他谷物一样，该产品的信息面板还必须包括一列营养信息，以供此产品提供½杯无脂肪（脱脂）牛奶的产品。在成分清单上提供了½杯脱脂牛奶的营养价值。
开发多种系统的新选择
使用Prometheus的MMF分析代理包括系统规范任务MTV识别功能，以及来自原始体系结构设计阶段，MTV组功能和MTV分析组的两个任务。由于对系统功能的识别涉及对目标规范的分析，并且还考虑了从用例场景中考虑信息，因此将此任务放置在分析学科而不是要求中。功能还用于定义将要开发的代理类型。这是在MTV组功能任务中完成的，其结果是描述各种可能设计的图表。表示，在MTV分析分组中评估了设计，从而列出了代理类型的列表，每种设计都封装了一组功能。
药物研发过程和新冠肺炎疫情
传统药物开发是一个繁琐的过程，涉及巨大的成本和高流失率。将药物开发服务外包给合同研究组织 (CRO) 已成为降低成本和风险、能力建设和数据生成的重要策略。这些 CRO 的治疗和运营专业知识使制药行业能够减少内部基础设施和研究能力。与专业的 CRO 合作不仅提高了成功率，而且加快了药物发现过程的速度。拥有有前途的分子但资源有限的小公司和有意实现规模多元化的大公司都在利用高效的 CRO 的服务。在全球范围内，目前约有三分之一的药物开发过程正在外包，独立第三方生成的数据在监管提交过程中受到高度赞赏。在本文中，我们讨论了国际和国内趋势、外包服务和模式、选择 CRO 时的关键考虑因素以及外包的好处和挑战。此外，我们还讨论了当传统的临床试验方式因 COVID-19 大流行而中断时，如何利用有能力的 CRO 的技术专长。综合来看，不断增长的医疗保健需求、COVID-19 大流行或任何其他此类即将爆发的健康危机，以及先进技术（机器学习和人工智能等）的最新进展，可能会在未来几年推动全球 CRO 市场的发展。