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人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
为什么这么难以理解我们不...
在尝试理解系统性红斑狼疮 (SLE) 时，我们发现自己处于疾病分类学、致病性导向科学、哲学、经验主义和合格猜想的智力交叉点。科学理论的一个重要结果是，未经批判性研究的科学假设有可能被转变为科学教条 1。这种说法对本研究有影响。我们讨论了两个主要的问题方面。首先，我们必须考虑分类标准的新选择原则 — — 这意味着整合因果关系原则。其次，如果我们想要了解 SLE，就必须实施核心历史数据。这些数据包含与遗传机制相关的独特的、动态变化的 DNA 结构的著名描述。自几十年前发现以来，这些独特的结构在 SLE 研究中大多被忽视。同样，尚无定论的教条数据表明，不同的肾小球配体可被肾炎抗 dsDNA 抗体识别——暴露的染色质片段或固有的膜配体。这些不一致的模型尚未得到比较和系统的研究。本文将深入讨论三个研究领域：(i) SLE 分类标准的选择和作用，该过程必须暗示因果关系原则；(ii) 抗 dsDNA 结构特异性抗体的定义和影响；(iii) 解释狼疮性肾炎的不一致的致病模型。一个精确且至关重要的问题是，SLE 本身是对引发一系列下游效应（标准）的主导统一原因的反应，还是 SLE 代表对多个因果事件随机相互作用的综合反应。这些原则上不同的解释如今并未被正式排除或接受。目前，SLE 可能被视为一种具有表型多样性的疾病，其表现形式独立分离，病因不明，并非单一 SLE 表型所独有。本讨论的重点基本上是
高级难度的字段
高级难度理论的领域1。立体化学纽曼预测；控制新的立体中心（Felkin-Anh，Zimmerman-Traxler）的模型；方形平面和八面体过渡金属复合物的几何异构体；识别具有多个立体中心的分子中的异构体可能性。2。酶根据反应类型分类；同位素标记研究；涉及辅酶A的代谢途径A。3。相位和化学平衡潜热和Clausius-Clapeyron方程；综合性能；平衡常数的温度依赖性。4。分析技术质谱法（分子离子，碎片，同位素分布）； IR数据的解释。5。光化学光催化；乐队间隙；量子产量；半导体。6。mo理论mo图的硅藻图；金属 - 配体相互作用。The following topics will not appear at IChO 2025: Formal group theory Planar, axial, or helical chirality Enzymatic kinetics Quantitative understanding of any isotope effects Kinetics of complex reactions Steady state and quasi equilibrium approximations NMR spectroscopy Synthetic polymers Photocatalytic organic mechanisms Pericyclic organic mechanisms Crystal field theory Thermodynamics and kinetics of吸附固态晶体结构不预期：记住心脏实用的代谢途径1。真空过滤2。薄层色谱图3。微观底片和96井板的使用显微镜反应不会出现在ICHO 2025上：不预期使用不混可能的溶剂来提取学生的提取：使用：使用分光光度计本身
艰难梭菌感染和免疫检查点抑制剂诱导的黑色素瘤结肠炎：18例和文献综述
免疫疗法已成为多种类型癌症（例如黑色素瘤）的护理标准。但是，它可以诱导毒性，包括免疫检查点抑制剂诱导的结肠炎（CIC）。CIC具有炎症性肠病（IBD）的几种临床，组织学，生物学和治疗特征。艰难梭菌感染（CDI）会使IBD的演变变得复杂。我们旨在表征抗CTLA-4和抗PD-1的CDI与CIC之间的关联。来自2010年至2021年的抗CTLA-4和抗PD-1的九个中心的患者和抗PD-1的患者包括在2010年至2021年。主要终点是CIC的出现。次要终点是发现CDI的发现。包括18名患者。用抗PD-1，四个用抗CTLA-4和抗PD-1与抗PD-1与抗CTLA-4结合使用抗PD-1，四个。在18例患者中，有6例分离出CDI，而12例患有CIC和CDI。在这12位患者中，有8例CIC患有CDI复杂，三个同时使用CIC和CDI，其中1例患有CDI，其次是CIC。CDI在三名患者中是暴发的。内窥镜和组织学特征并未具体区分CDI与CIC。CDI
细胞壁脂蛋白CD1687在脱氧氯酸诱导的生物膜艰难梭菌中形成的生物膜中充当DNA结合蛋白
细菌病原体建立复发和持续感染的能力经常与它们形成生物膜的能力有关。梭状芽胞杆菌的差异感染具有较高的复发率和复发率，并且假设生物膜参与其致病性和持久性。生物膜通过C.差异仍然很少了解。已经表明，诸如脱氧胆酸（DCA）或甲硝唑诱导生物膜形成的特定分子，但所涉及的机制仍然难以捉摸。在这项研究中，我们描述了C.差异脂蛋白CD1687在DCA诱导的生物膜形成过程中的作用。我们表明，CD1687的表达是CD1685-CD1689基因簇中的操纵子的一部分，由多个转录启动位点控制，有些是响应DCA诱导的。生物膜形成只需要CD1687，而CD1687的过表达足以诱导生物膜形成。使用RNASEQ分析，我们表明CD1687影响转运蛋白和代谢途径的表达，我们通过下拉测定法（包括转运 - 相关的细胞外蛋白）来识别几个潜在的结合伴侣。然后，我们证明了CD1687在C.差异中暴露于表面，并且该定位是DCA诱导的生物膜形成所必需的。鉴于这种定位以及C.差异形成Edna富生物膜的事实，我们确认CD1687以非特定方式结合DNA。因此，我们假设CD1687是通过通过结合EDNA促进细胞与生物纤维矩阵之间的相互作用，是对DCA的下游响应的组成部分。
辉瑞 Pfizer Pflash：聚焦艰难梭菌 (C. diff...
在辉瑞工作期间，我帮助领导了多个项目的战略和执行，最终获得了众多疫苗和治疗方法的许可，其中包括13价肺炎球菌结合疫苗PREVNAR 13；美国首个获得许可的针对B血清群引起的侵袭性脑膜炎球菌病的疫苗TRUMENBA；首个获得许可的基于mRNA的疫苗COMIRNATY的菌株变化和下一代研发；一流的抗病毒药物PAXLOVID；以及有史以来最复杂的成人和儿童疫苗PREVNAR 20；以及首个二价预融合F呼吸道合胞病毒疫苗ABRYSVO，用于老年人和孕妇保护新生儿免受呼吸道合胞病毒疾病的侵害。
辉瑞 Pfizer Pflash：聚焦艰难梭菌 (C. diff...
我们在本次演讲中的讨论将包括前瞻性陈述，这些陈述受重大风险和不确定性的影响，可能导致实际结果与此类陈述明示或暗示的结果大不相同。我们包括有关辉瑞艰难梭菌 (C. difficile) 候选疫苗（包括其潜在益处等）的前瞻性陈述，这些陈述涉及重大风险和不确定性，可能导致实际结果与此类陈述明示或暗示的结果大不相同。风险和不确定性包括但不限于研究和开发固有的不确定性，包括达到预期的临床终点的能力、临床试验的开始和/或完成日期、监管提交日期、监管批准日期和/或发布日期，以及出现不利的新临床数据和对现有临床数据的进一步分析的可能性；辉瑞是否以及何时会进行艰难梭菌疫苗的潜在开发，以及此类开发是否以及何时会成功；临床试验数据可能受到监管机构不同解释和评估的风险；监管机构是否会对我们临床研究的设计和结果感到满意；是否以及何时可以为艰难梭菌候选疫苗提交任何生物制品许可申请；此类申请是否以及何时能获得监管机构的批准，这将取决于多种因素，包括确定产品的益处是否大于已知风险、确定产品的有效性，以及如果获得批准，艰难梭菌候选疫苗是否能取得商业成功；监管机构作出影响标签、制造工艺、安全性和/或其他可能影响艰难梭菌候选疫苗可用性或商业潜力的事项的决定；能否从疫苗技术委员会和其他公共卫生当局获得有关艰难梭菌候选疫苗的建议存在不确定性，以及任何此类申请对商业影响的不确定性
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。