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引文 Wu X, Feng N, Wang C, Jiang H 和 Guo Z (2024) 小分子抑制剂作为癌症免疫治疗的佐剂：增强疗效和疗效
免疫细胞功能，增加肿瘤对免疫治疗的敏感性（6，7）。小分子抑制剂利用其免疫调节特性，可以优化治疗结果，改善患者反应，为推进癌症治疗提供新的机会（8）。在癌症免疫治疗中，使用小分子抑制剂作为佐剂的概念涉及利用这些药物的免疫调节作用来增强免疫治疗的有效性。例如，小分子抑制剂可以调节肿瘤微环境，增强免疫细胞功能，增加肿瘤对免疫治疗的敏感性，并获得更好的治疗结果（9-11）。在癌症治疗中使用小分子抑制剂作为佐剂是一个快速发展和扩大的领域。通过研究小分子抑制剂如何与免疫疗法相互作用，优化治疗方案，预测患者对治疗的反应，可以为未来的癌症治疗提供更多的机会和改进。在这篇综合评论中，我们深入探讨了小分子抑制剂作为癌症免疫治疗辅助剂的不断发展的作用，探索了它们的作用机制、临床应用以及改善治疗结果的潜力。
印度理工学院（BHU）瓦拉纳西
自从物联网和人工智能数据分析领域出现深度学习爆炸式增长以来，内存墙问题对现有计算架构的压力越来越大。研究人员正在寻找冯·纽曼架构之外的一些以内存为中心的计算范例。神经形态计算是解决人工智能硬件问题的新范例之一。本课程重点介绍神经形态计算，并通过案例研究展示其在物联网和人工智能应用中的强大功能。本课程将深入探讨神经形态计算的不同方面，以解锁无限可能并塑造人工智能和数据分析兼具效率的未来。加入这趟旅程吧，因为在当今世界，计算采用神经形态不仅仅是一种选择；而是一种必需品。 模仿生物神经网络、神经元结构、人工神经元建模、神经元和突触电路拓扑 神经形态硬件架构、基于忆阻器的神经网络架构、交叉架构和神经形态核心、使用忆阻器和 FeFET 的内存中心计算 与其他新兴存储设备和功能的神经形态计算 神经形态算法（STDP、LSM 等） 神经形态计算的应用 神经形态计算中的学习范式
利用人工智能解决方案支持学科馆员
1. 明确定义的主题词汇或分类 2. 足够且高质量的培训和评估数据 3. 具备必要技能的员工 [下一张幻灯片] 4. 计算资源（有时从笔记本电脑到大型服务器）
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
人工智能≥新闻：中国版权法如何保护科技巨头的人工智能创新并颠覆
摘要 全球范围内，新闻业和其他机构在自动新闻生成、算法分发和内容所有权方面发生冲突。人工智能政策是建立和组织这些机构层级结构的主要机制。然而，很少有研究探讨人工智能在新闻业政策制定中的规范维度，尤其是在西方以外的国家。本案例研究考察了版权法在未经审查的中国背景下对新闻编辑室人工智能创新的影响。本研究运用新制度理论和政策网络理论，调查了中国《版权法》第三修正案、有关自动新闻版权纠纷的典型法庭案件（如腾讯诉英迅和电影诉百度）和其他支持文件。研究结果显示了中国的版权法律框架如何将作者身份和所有权分开；定义人机协作中的“原创性”和“创造力”；以及优先考虑科技公司同时破坏新闻自主权。我们认为，法律对人工智能的积极支持可能会让科技公司比那些不一定有采用人工智能战略的新闻机构更具优势。此外，它更青睐国有、资源丰富的官方媒体，而不是私营部门。这种权力动态的转变意味着私营新闻媒体可能会被边缘化，从而导致国家对媒体制作和信息流的控制更加严格。
2025 年 2 月 6 日澳大利亚能源市场委员会......
Hydro Tasmania 支持通过运营模式采购额外的惯性。我们倾向于建立一个独立的惯性现货市场，该市场能够识别同步和异步发电机提供的惯性价值。我们认为，这种机制将通过单独评估和定价惯性来提供更大的透明度和灵活性，从而允许更精确的市场信号，并可能促进提供惯性服务的竞争和创新。如果通过分阶段的方法实施，我们认为将这种方法编入规则将是有益的，为投资者和利益相关者提供确定性，同时避免后续规则更改的需要。然而，这种偏好是在没有 AEMO 提供的全部实施成本的情况下做出的，我们欢迎提供有关成本的进一步信息，以确定未来最合适的采购机制。
dian 研究所 - 技术 roorkee
2024 年 8 月 17 日 — 印度政治经济协会 (IPEA) 是一个拥有 34 年历史的专业组织，致力于在印度的理论和实践中推动政治经济的发展......
24B-090 人力资源技术员第 34 届 DSB 将于 2024 年 9 月 29 日关闭.pdf
1. 伊利诺伊州国民警卫队 (ILARNG) 军事巡视清单。2. NGB 表格 34-1 - 现役警卫/预备役 (AGR) 职位申请表。3. 最新 5 份军官评估报告 (OER) 的副本（如适用）。如果没有 5 份，请提交所有可用的 OER 以及您所在部队指挥官的推荐信。4. 最新 5 份士官评估报告 (NCOER) 的副本（如适用）。如果没有 5 份，请提交所有可用的 NCOER 以及您所在部队指挥官、一级军士长或一线领导的推荐信。5. 军官记录摘要 (ORB) - 仅提交最近 90 天内的选拔委员会版本。6. 士兵记录摘要 (ERB) - 仅提交最近 90 天内的选拔委员会版本。7. NGB 23B - 退休积分会计管理表 (RPAM)，日期为最近 90 天内。 8. 所有 DD 表格 214/NGB 表格 22。9. 过去 12 个月内的个人医疗准备记录 (IMR)。请勿提交 MEDPROS 个人资料主页的屏幕截图。10. DD 表格 5500（男性）/ DD 表格 5501（女性）- 体脂含量工作表（如适用）。11. 有效永久个人资料的副本（如适用）。12. 个人简介。13. 致选拔官员的备忘录，说明您申请的任何方面（如适用）。14. 将所有文件合并为 1 个 PDF 文件；pdf 文件中不接受任何附件、作品集文件、.tif 文件和 .jpg 文件。15. 申请命名约定：职位空缺公告编号、姓氏、名字、职级
实用的贝叶斯优化机器学习算法
机器学习算法的使用经常涉及对学习参数的仔细调整和模型超参数。不幸的是，这种调整是一种“黑色艺术”，需要专家经验，经验法规或有时是蛮力搜索。因此，自动方法可以很好地呼吁，可以优化任何给定的学习算法的性能。在这项工作中，我们通过贝叶斯选择的框架来考虑这个问题，其中学习算法的概括性能是从高斯过程（GP）中建模为样本的。我们表明，对于GP性质的某些选择，例如内核的类型及其超级参数的处理，可以在获得可以实现专家级别的良好优化器方面发挥至关重要的作用。我们描述了新的算法，这些算法考虑了学习算法实验的可变成本（持续时间），并且可以利用多个内核的主体进行并行实验。我们表明，这些提出的算法可以改善以前的自动过程，并且可以针对许多算法（包括潜在的Dirichlet分配，结构化SVM和卷积神经网络）达到或超越人类专家级别的优化。