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处方信息重点 这些重点不包括安全有效地使用 JEMPERLI 所需的所有信息。查看完整处方
JEMPERLI 是一种程序性死亡受体 1（PD-1）阻断抗体，适用于：子宫内膜癌 • 与卡铂和紫杉醇联合使用，随后以 JEMPERLI 为单药，治疗原发性晚期或复发性子宫内膜癌（EC）的成年患者。（1.1） • 单独使用，用于治疗经 FDA 批准的检测确定的错配修复缺陷 (dMMR) 复发性或晚期 EC 的成年患者，这些患者在任何情况下使用含铂方案治疗时或之后出现进展，并且不适合进行治愈性手术或放疗。（1.1, 2.1）错配修复缺陷复发性或晚期实体瘤 • 单独使用，用于治疗经 FDA 批准的检测确定的 dMMR 复发性或晚期实体瘤的成年患者，这些患者在先前治疗时或之后出现进展，并且没有令人满意的替代治疗选择。 1 (1.2, 2.1) 1 根据肿瘤缓解率和缓解持久性，该适应症获得加速审批。该适应症的继续批准可能取决于确认性试验中临床益处的验证和描述。(1.2)
能源和水利署官员（政策和国际）职位命名法中引入的男性也包括女性。
能源和水利署官员（政策和国际）职位 术语中如果包含男性，则也包含女性。 1.0 简介 能源和水利署首席执行官诚邀有兴趣的申请人填补该署官员（政策和国际）（六级）的空缺职位。官员职位隶属于能源和水利署，将在首席执行官办公室内工作，负责实施该署正在开展的跨国举措，包括 Water4All 项目。官员可能需要在压力下、无人监督下工作，并且机构管理层可能会要求他在下班后在办公室工作。 2.0 任务期限和条件 官员职位为 3 年明确合同，试用期为 6 个月。 3.0 职责 官员的职责可能包括：
处方信息重点 这些重点不包括安全有效地使用 FLUARIX 所需的所有信息。请参阅完整处方
•在接受 FLUARIX 的成人中，最常见（≥ 10%）的局部不良反应是疼痛（55%）和发红（18%）；最常见的全身不良反应是肌肉酸痛（23%）、疲劳（20%）和头痛（19%）。（6.1）•在接受 FLUARIX 的 5 至 17 岁儿童中，最常见（≥ 10%）的局部不良反应是疼痛（56%）、发红（18%）和肿胀（14%）；最常见的全身不良反应是肌肉酸痛（29%）、疲劳（20%）和头痛（15%）。（6.1）•在接受 FLUARIX 的 3 至 4 岁儿童中，最常见（≥ 10%）的局部不良反应是疼痛（35%）、发红（23%）和肿胀（14%）；最常见的全身不良反应是烦躁 (21%)、食欲不振 (13%) 和嗜睡 (13%)。(6.1) • 在接受 FLUARIX QUADRIVALENT 的 6 至 35 个月大的儿童中，最常见 (≥10%) 的局部不良反应是疼痛 (17%) 和发红 (13%)；最常见的全身不良反应是烦躁 (16%)、食欲不振 (14%) 和嗜睡 (13%)。(6.1)
这些亮点不包括安全有效地使用Tosymra®所需的所有信息。请参阅Tosymra®的完整处方信息。 Tosymra®（Sumatriptan）鼻喷雾初始美国批准：1992
警告和预防措施心肌缺血/梗死和Prinzmetal的心绞痛：对具有多个心血管危险因素的患者进行心脏评估（5.1）心律失常：如果发生（5.2）胸部/喉咙/颈部/颈部/jaw疼痛，紧绷，压力，通常与Myare;评估高风险患者（5.3）脑出血，蛛网膜下腔出血和中风的患者的冠状动脉疾病：如果发生（5.4）胃肠道缺血和反应，胃肠道不连接，外围性血管反应（5）综合征：如果发生（5.7）血压增加：可能发生高血压危机（5.8） - 可能发生高敏性反应：血管性水肿和过敏反应（5.9）癫痫发作：谨慎使用癫痫患者或癫痫病或降低的癫痫发光（5.10）局部燃烧（5.10）
处方信息的重点这些重点并不包括安全有效地使用Ojemda所需的所有信息。请参阅完整处方
ojemda会引起皮疹，包括大绝语皮疹和光敏性。在合并的安全种群中[见不良反应（6.1）]，在接受Ojemda治疗的患者中，有67％发生了皮疹，其中包括3级皮疹为12％。皮疹导致15％患者的剂量中断，并减少7％的患者剂量。ojemda由于1％的患者（n = 2）而永久性停止。在汇总的安全种群中，痤疮的26％患有Ojemda治疗的患者，包括0.6％的患者（n = 1），痤疮诊断为26％。剂量降低。监测新的或恶化的皮肤反应。考虑皮肤病学咨询并启动临床表明的支持护理。基于不良反应的严重程度，扣留，减少剂量或永久停止ojemda [见剂量和给药（2.5）]。
人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的语言和交流影响 Nelson Ewere Atoi* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.5 摘要 近年来，人工智能的出现对人类的语言和交流产生了巨大的影响。它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智能的任务。因此，本研究调查了人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的英语使用和沟通技巧的影响。问卷是根据五点评分量表设计的，并与来自尼日利亚大学恩苏卡分校和尼日利亚大学埃努古校区的一百五十名受访者分享。这些学生是随机抽样的，因为这些学生是在没有任何特殊选择的情况下被选中的。通过在线调查猴收集的所有答案都经过分类并进行定性和定量分析。本研究采用阿尔伯特班杜拉 (1977) 的社会学习理论作为理论框架。研究结果表明，人工智能对尼日利亚本科生的语言和交流产生了积极和消极的影响，其中包括：词汇量和语法的提高，以及在英语词汇发展方面过度依赖人工智能技术。
人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的语言和交流影响 Nelson Ewere Atoi* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.5 摘要 近年来，人工智能的出现对人类的语言和交流产生了巨大的影响。它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智能的任务。因此，本研究调查了人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的英语使用和沟通技巧的影响。问卷是根据五点评分量表设计的，并与来自尼日利亚大学恩苏卡分校和尼日利亚大学埃努古校区的一百五十名受访者分享。这些学生是随机抽样的，因为这些学生是在没有任何特定选择的情况下被选中的。通过在线调查猴子收集的所有答案都经过分类和定性和定量分析。本研究采用阿尔伯特·班杜拉 (Albert Bandura) (1977) 的社会学习理论作为理论框架。研究结果表明，人工智能对尼日利亚本科生的语言和交流产生了积极和消极的影响，其中包括：词汇量和语法的提高，以及英语词汇量发展对人工智能技术的过度依赖。
人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
处方信息的重点这些重点并不包括安全有效地使用Rytelo所需的所有信息。请参阅完整处方
警告和预防措施•血小板减少症：3级和4级血小板减少症；在启动Rytelo之前获得完整的血细胞计数，每周进行前两个周期，然后在每个周期之前进行监测。按建议减少延迟或剂量。（2.3，5.1）•中性粒细胞减少：3级和4级中性粒细胞减少症；在启动Rytelo之前获得完整的血细胞计数，每周进行前两个周期，然后在每个周期之前进行监测。按建议减少延迟或剂量。（2.3，5.2）•输注相关反应：输注前进行预科。中断，降低输注率或基于严重程度永久停止rytelo。（2.2，2.3，5.3）•胚胎毒性：可能造成胚胎危害。建议女性对胎儿的潜在风险的生殖潜力并使用有效的避孕。（5.4，8.1，8.3）
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。