随着酪氨酸激酶抑制剂(TKI)的出现,慢性髓样白血病(CML)的治疗前景明显改变。这种创新可以延长患有CML的患者的长期生存。但是,长期暴露于TKI的伴随着各种不良事件(AE)。后者会影响CML患者的生活质量和依从性,并可能导致严重的疾病进展(甚至死亡)。最近,越来越多的CML患者开始采用剂量优化策略。剂量优化可以在整个治疗的各个阶段考虑,其中包括减少剂量和停用TKIS治疗。通常,在维持分子反应的前提下,TKI剂量的减少被认为是减少AE和改善生活质量的重要措施。此外,对于大约一半的最佳反应和更长的TKI治疗持续时间,TKIS治疗的停用是可行且安全的。本综述主要关注伊马替尼,达沙替尼和尼洛替尼在CML临床试验和现实生活环境中的最新研究。我们将新诊断的患者或最佳反应或改善AE的剂量降低为无治疗缓解的前奏(TFR)或无法停用TKIS治疗的患者的维持治疗。此外,我们还专注于停产TKIS疗法和实现TFR的第二次尝试。
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这些直升机已经飞行了 1,500 多个小时,并执行了多次救援任务,其初步使用反馈非常积极。这些反馈也有助于该飞机军用版本的研发:H160M“Guépard”,这是 DGA 试行的轻型联合直升机 (HIL) 项目的主题。
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
拟议的立法旨在授权马里兰州教育部 (MSDE) 与信息技术部 (DOIT) 合作,为县教育委员会制定并定期更新与人工智能 (AI) 相关的综合指南、标准和最佳实践。此外,它还创建了一个试点计划,以支持州长执行委员会内的 AI 分内阁。该法案要求 MSDE 制定战略,以促进协调和协助县委员会实施 AI 最佳实践。这包括为将 AI 整合到大学和职业准备标准中提供建议,以及采用有关利用 AI 的系统的政策和程序。
艾伯塔省糖尿病研究所很高兴宣布2023年ADI PILOT项目竞赛。本竞赛的资金由Muttart糖尿病研究和培训中心慷慨地提供。申请过程需要提交意向书(LOI)。实施LOI将有助于确保拟议的飞行员项目符合完整建议之前,符合资格标准。这将减少同行评审阶段的申请数量,并增加受邀进行全面申请的项目的成功可能性。将使用下面描述的指标从这些LOI中选择邀请到完整申请阶段的项目。我们预计能够支持三个奖项的能力。
通过与 Microsoft Azure open AI 合作,Check Point 利用先进的 AI 树立网络安全新标准,并通过其专有的快速工程和独特的能力增强了这一标准,以保护 LLM 免受严重漏洞的侵害。为保持完全的客户隐私,您的原始日志绝不会与外部共享 - 不会与我们的合作伙伴 Microsoft Azure OpenAI 或任何其他人共享,也不会保存您的数据以训练任何未来的 LLM 版本。
随着软件开发的复杂性的增加,增强开发人员的生产力已成为组织的关键重点。这项研究调查了AI驱动的代码完成工具Github Copilot对开发人员生产率的影响。通过采用混合方法方法,我们分析了调查和生产率指标的定量数据,以及来自各种经验水平的开发人员的访谈的定性见解。调查结果表明,GitHub Copilot可显着提高编码效率,减少日常任务的时间并通过智能建议提高代码质量。然而,还指出了诸如对AI生成的代码的依赖以及建议的偶尔不准确的挑战。这项研究有助于理解软件开发中的AI工具,从而强调了它们的潜在收益和局限性。对寻求利用AI技术提高生产力的开发人员和组织的影响以及未来研究的建议进行了讨论。