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神经系统 - Edexcel 生物学 GCSE
一位科学家想测试长时间使用电脑是否会影响反应时间。科学家在相同的环境条件下测试了 10 个人的反应时间。然后这些人使用电脑三个小时。科学家再次测试他们的反应时间。请给出三种方法，科学家可以改进这种方法以确定长时间使用电脑是否会影响反应时间。
探索国家健康与护理研究所的不确定性和使用现实世界数据的使用单一技术评估
抽象目标：处理不确定性是卫生技术评估中关键主题之一。评估中更大的决定性不确定性，卫生技术的临床和成本效益较低。尽管靶向癌症疗法的发展（TCT）改善了患者的医疗保健，但由于针对更具体的人群，在药物评估中引入了额外的复杂性。现实世界数据（RWD）有望提供有用的信息，以填补评估中的证据差距。本研究将TCT的评估与非靶向癌症疗法（非TCT）有关的不确定性来源进行了比较，并回顾了如何使用RWD来补充这些评估中的信息。方法：本研究回顾了国家健康与护理研究所（NICE）截至2021年12月的11年来，由美国国家健康与护理研究所（NICE）进行的肿瘤学药物。确定了三个关键的不确定性来源以进行比较（临床试验的概括性，直接治疗比较的可用性，在临床试验中的生存数据的成熟度）。测量RWD在评估中的使用强度，确定了三个组成部分（总生存率，治疗量和比较器的选择）。结果：TCT通过癌症药物基金获得了更多有关提供的建议（27.7，23.6％的非TCT），而建议进行类似的比例进行常规调试。两组均显示RWD的使用模式相似。没有明确的证据表明RWD已在TCT的评估中更加强烈使用。关于不存在的来源，TCT评估中的临床试验的外部有效性更大（P = 0.026），而成熟的生存数据则在TCT较少的评估中获得（P = 0.027）。
关于《白皮书：关于人工智能——欧洲追求卓越和信任的方法》的补充评论 I. 简介
积极的治理方法，以确保欧洲人工智能的可信开发和部署。然而，我们也认识到，委员会可能会收到许多来自为欧洲市场生产人工智能系统的公司（或其协会代表）的担忧和意见。我们鼓励委员会认真考虑他们的意见，但敦促委员会不要削弱其对人工智能的监管方式，正如许多人可能建议的那样。我们还坚信，欧洲对可信人工智能的成功方法取决于它具有前瞻性，并能够前瞻性地适应未来人工智能系统技术改进所带来的治理挑战。这一观点得到了全球许多领先的人工智能研究人员和人工智能政策专家在一封公开信中的认可，可在此处查阅。3
企业对人工智能技术的投资和劳动力结构的变化EnglishEnglish作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及 Jozef Stefan 研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的有益建议。作者感谢 Cognism Ltd. 提供的就业数据和 Burning Glass Technologies 提供的招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。EnglishAmerican
我们研究了美国公司使用人工智能技术后劳动力构成和组织的变化。为此，我们利用员工简历和招聘信息数据集的独特组合来衡量公司层面的人工智能投资和劳动力构成变量，例如教育程度、专业化和层级。我们记录了受过高等教育的员工和 STEM 员工初始份额较高的公司在人工智能方面的投资更多。随着公司对人工智能的投资，它们倾向于转向受过更多教育的劳动力，拥有本科和研究生学位的员工比例更高，并且在 STEM 领域和 IT 技能方面的专业化程度更高。此外，人工智能投资与公司层级结构的扁平化有关，初级员工的比例显着增加，中层管理和高级职位员工的比例下降。总体而言，我们的研究结果表明，采用人工智能技术与企业劳动力的重大重组有关。
企业对人工智能技术的投资和劳动力结构的变化EnglishEnglish作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及 Jozef Stefan 研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的有益建议。作者感谢 Cognism Ltd. 提供的就业数据和 Burning Glass Technologies 提供的招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。Englishamerican
∗ 作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及约瑟夫·斯蒂芬研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的帮助。作者感谢 Cognism Ltd. 提供就业数据，感谢 Burning Glass Technologies 提供招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。† 哥伦比亚大学。电子邮件：tania.babina@gsb.columbia.edu。‡ 加州大学伯克利分校。电子邮件：fedyk@berkeley.edu。§ 马里兰大学。电子邮件：axhe@umd.edu。¶ Cognism；AI for Good Foundation。电子邮件：hodson@ai4good.org。
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请读者注意，前瞻性陈述包括已知和未知的风险，并受重大商业、经济和竞争不确定性和偶然性的影响，其中许多超出了优美科的控制范围。
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神经形态感知的有机电化学神经元
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b“ Mxene具有通用公式M 1.33 CT Z的MXENE于2017年首次报道。[6]这些mxenes来自平面内排序的第四纪最大相位，其公式为（m'1.33 m \ xe2 \ x80 \ x9c 0.66）alc。蚀刻后，蚀刻了Al层和少数过渡金属M \ Xe2 \ X80 \ X9D，将其留下了平面内有序的分区的2D纸。By now MXenes are well recognized as performing well as negative electrodes in AASCs, [5a\xe2\x80\x93c,7] because of their high conductivity, excellent hydrophilicity, great tolerance to accom- modate various ions and negative operation potential window in three electrode configurations (e.g., to 1.6 V vs. Ag/AgCl in 21 M KCH 3 COO [8] ).最近，由于其高密度和无效材料的避免，诸如粘合剂，导电剂等，更多的工作集中在基于MXENE的自由层膜上，以实现SCS中的高体积电容（C V）。[9]在先前的报告中，硫酸（H 2 SO 4）一直是选择的电解质。细胞通常达到C S> 300 F G 1或> 1500 F CM 3的高值。[5d，10]但是，与中性水解物相比，H 2 SO 4既安全也不是绿色。进一步的问题是，i）风险“
2022 年 1 月 (IAL) MS - 第 2 单元 Edexcel 生物学 A-level
培生：帮助人们在任何地方进步 培生立志成为世界领先的学习公司。我们的目标是通过教育帮助每个人在生活中取得进步。我们相信，无论身在何处，各种各样的人都可以进行各种学习。我们从事教育行业已有 150 多年，通过在 70 个国家/地区使用 100 种语言开展工作，我们以对高标准的承诺和通过教育创新提高成就而建立了国际声誉。详细了解我们如何帮助您和您的学生：www.pearson.com/uk 2022 年 1 月出版物代码 IAL_2201_WBI12_01_ 本出版物中的所有材料均受版权保护 © Pearson Education Ltd 2022