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主流后增长政策的有效范例？
“福祉经济”（WE）的概念，即追求人类和生态福祉而非物质增长的经济，正在获得政策制定者、商界和民间社会的支持。在过去几年中，一些国家的政府已将 WE 作为设计发展政策和评估社会和经济进步的指导框架。虽然 WE 与各种后增长概念有许多相同的基本原则，但它的语言和概念往往更能适应不同的社会和经济背景，从而渗透到政策过程中并与各种文化特征相联系，不仅在发达经济体，而且在工业化程度较低的国家。在本文中，我们描述了 WE 的主要特征，包括其对工作、生产力和技术等关键概念的处理方法，以及其政策影响的几个例子。我们最后认为，WE 框架可能是在国家和全球层面将后增长政策纳入主流的最有效基础之一。
优化年轻和老年人中急性淋巴细胞白血病的治疗：新药和不断发展的范式
摘要在过去的十年中，针对急性淋巴细胞白血病患者（所有）患者的可用治疗方法迅速扩大，并同时了解影响疾病生物学和临床结果的基因组特征。With the development of the anti-CD22 antibody-drug conjugate inotuzumab ozogamicin, the CD3-CD19 bispeci fi c T-cell engager antibody blinatumomab, CD19 chimeric antigen receptor T-cell therapy, and the potent BCR-ABL1 tyrosine kinase inhibitor ponatinib, the outlook of ALL in both younger and老年人大大改善了。高效药物的可用性提出了有关这些药物的最佳组合和序列，将其纳入前线方案以及造血干细胞移植的作用的重要问题。在这篇综述中，我们讨论了所有人治疗中迅速发展的范式，强调了建立和有效的方案，并有望在正在进行的临床试验中评估的新疗法。我们专门针对一线和打捞环境中的新型组合方案，这些方案在所有人的治疗方面都会达到新的护理标准。
云中以人为中心范式的混合量子量子式有条件生成网络算法
摘要作为一个新兴领域，旨在弥合人类活动与计算系统之间的差距，以人为中心的计算（HCC），云，边缘，雾对人工智能算法产生了巨大影响。量子生成的对抗网络（QGAN）被认为是具有良好应用前景的量子机学习算法之一，也应改进这些算法以符合以人为中心的范式。QGAN的生成过程相对随机，生成的模型不符合以人为中心的概念，因此它不太适合实际情况。为了解决这些问题，提出了一种混合量子量子经典生成对抗网络（QCGAN）算法，这是一种知识驱动的人类计算机相互作用计算模式。通过在发生器和歧视器中输入条件信息来实现稳定生成过程以及人与计算过程之间的相互作用的目的。发电机使用全面连接的拓扑使用参数化的量子电路，从而有助于在训练过程中调整网络参数。歧视者使用经典的神经网络，该网络有效地避免了量子机学习的“输入瓶颈”。最后，选择了BAS训练集以在量子云计算平台上进行实验。结果表明，QCGAN算法可以在训练和执行以人为中心的分类生成任务后有效地收敛到NASH平衡点。
分类器的地图集 - 用于大脑MRI分割的机器学习范式
摘要我们介绍了分类器（AOC）的地图集，这是一个概念上新颖的脑MRI分割框架。AOC是从标记的数据中学到的素数逻辑回归（LR）函数的体素逻辑回归（LR）函数的空间图。收敛后，所得的固定LR权重，每个体素的几个代表训练数据集。因此，它可以被视为一种轻量级学习机器，尽管其容量较低并不削弱问题。AOC结构独立于测试图像的实际强度，提供了在可用标记的数据上训练它的灵活性，并将其用于分割来自不同数据集和模式的图像。从这个意义上讲，它也不会过分贴上培训数据。该提出的方法已应用于众多可公开可用的数据集，用于分割脑MRI组织，并被证明对噪声和外展具有鲁棒性。也获得了多模式的跨模式MRI分割的有希望的结果。最后，我们展示了如何利用对健康受试者的大脑MRI训练的AOC来用于对多发性硬化症患者的病变分割。
人本主义经济学——21世纪的新范式
版权所有：John Komlos，2021 您可以在 https://rwer.wordpress.com/comments-on-rwer-issue-no-96/ 上对本文发表评论 新自由主义的历史性失败 我们正处于一个新时代的风口浪尖。21 世纪直到 2008 年才真正开始，标志着与过去的重大决裂，其方式不胜枚举。可以肯定的是，互联网泡沫本可以作为华尔街脆弱性的一个教训，它迫切需要警惕的监督，但经济在那场短暂的衰退中相对毫发无损地复苏，警告信号被误解了。当然，无数敏锐的观察家早就警告说，新古典经济学隐藏着危险的因素，只是一种逻辑练习，“其中忽视了社会现实……这种忽视是令人衰弱的……”（Lawson，1997 年，第 xii 页）。然而，直到令人尴尬的 2008 年金融危机爆发，人们才普遍认识到，现实存在的经济“未能达到任何‘良好经济’的概念——提供‘美好生活’的经济”（Phelps，2015 年）。这是令人羞辱的，因为它向全世界揭露了“皇帝没有穿衣服”，尽管有影响力的学术经济学家们非常傲慢（Appelbaum，2019 年；Chang，2010 年；Fourcade，2015 年；Keen，2001 年）。马丁·费尔德斯坦、米尔顿·弗里德曼、弗里德里希·哈耶克、格伦·哈伯德和格雷戈里·曼昆等保守派经济学家至少犯下五次惊天动地的政策失误，促使人们认识到了这一点（Feldstein，1986 年、1989 年、1993 年、2017 年）。这些错误汇聚在一起，助长了民粹主义的兴起，这是“对历史性政治失败的回应”（Sandel，2018）。新自由主义的错误包括：
材料和...的批判性思维范式
Zahid Qamar, Sayyad 博士目前是阿曼马斯喀特苏丹卡布斯大学 (SQU) 机械与工业工程系的教授。他获得过多项研究和教学奖项，在不同国际大学拥有超过 25 年的学术和研究经验。他还曾在重型工程和制造行业担任该领域的专业机械工程师超过 6 年（研发经理；设计副经理；生产工程师；质量控制工程师）。除了作为研究员/学者的经验之外，他还积极参与与工程教育相关的研究和认证工作。他的技术研究领域是应用材料和制造；应用力学和设计；可靠性工程；和工程教育。作为 SQU 应用力学和先进材料研究小组 (AM2R) 的成员，他参与了不同的应用研究资助项目，资助金额超过 400 万美元。他拥有 200 多篇研究/技术出版物（研究专著/书籍、编辑书籍、5 卷百科全书、书籍章节、同行评审期刊和会议出版物以及技术报告）。他目前正在撰写研究专著《石油钻井和开发中的膨胀弹性体——应用、性能分析和材料建模》。他曾担任不同研究期刊的副主编、客座编辑和成员编辑委员会（包括《材料与制造工艺》、《弹性体和塑料杂志》、《工程研究杂志》、《美国机械和工业工程杂志》）。
三重任务范式中多任务处理对元认知的影响
摘要 多任务处理的情况（例如开车时使用手机）在日常生活中越来越常见。实验心理学早已记录了多任务处理对任务表现的影响；然而，人们对其对监控此类表现的元认知过程的影响知之甚少。本研究通过将心理物理程序与复杂的多任务处理相结合，朝着填补这一空白迈出了一步。我们设计了一个多模态范式，参与者分别或同时执行感觉运动跟踪任务、视觉辨别任务和听觉 2-back 工作记忆任务，同时每隔约 15 秒评估一次他们的任务表现。我们的主要发现是，多任务处理降低了参与者对自己在这三个任务中的表现（元认知敏感性）的意识。重要的是，这个结果与多任务处理对任务表现的影响无关，不能归因于信心泄露、心理不应期或自我评价的近期效应。我们讨论了这一发现对元认知和多任务研究的意义。
三重任务范式中多任务处理对元认知的影响
摘要 多任务处理情况（例如开车时使用手机）在日常生活中越来越常见。实验心理学早已记录了多任务处理对任务表现的影响；然而，人们对其对监控此类表现的元认知过程的影响知之甚少。本研究通过将心理物理程序与复杂的多任务处理相结合，朝着填补这一空白迈出了一步。我们设计了一个多模式范式，其中参与者分别或同时执行感觉运动跟踪任务、视觉辨别任务和听觉 2-back 工作记忆任务，同时每约 15 秒评估一次他们的任务表现。我们的主要发现是，多任务处理降低了参与者对这三个任务的表现（元认知敏感性）的意识。重要的是，这一结果与多任务处理对任务表现的影响无关，不能归因于信心流失、心理不应期或自我评价的近期效应。我们讨论了这一发现对元认知和多任务处理研究的意义。
朝着开放战略自治的新范式？
在前所未有的危机的背景下，战略自治的概念确实引起了人们的影响。但是，欧洲议会研究服务（EPRS）的定义表明，这个多方面的观念比真正的运作范围更具有政治维度：“战略自主权 - 被定义为自主行动的能力，自主行动的能力，自主的能力依靠自己在关键的战略领域中依靠欧洲委员会在需要时与欧洲委员会合作 - 因此，也可以有效地实现，如果可以有效地实现，如果有效地，有效地将其依靠，并有效地实现，这是有效的，有效的，有效的，有效地依靠欧洲委员会，以实现自己的能力，并能够有效地实现，并可以有效地实现自己的能力。 2019 - 2024年战略议程：保护欧盟的利益并促进其全球价值观。这将使欧盟能够辜负其自我施加的野心，保护其公民，应对外部冲突和危机，并帮助其伙伴建立自己的能力。1
使用计算和实验范式鉴定 SGLT2 抑制剂 Ertugliflozin 作为 COVID-19 的治疗药物
通过识别对 SARS-CoV-2 有效的已知药物，药物再利用可以加快药物开发过程。SARS-CoV-2 刺突蛋白的 RBD 结构域是一个有前途的药物靶点，因为它在病毒-宿主附着中起着关键作用。这些特定的结构域可以用小分子或药物靶向，以破坏病毒与宿主蛋白的附着。在这项研究中，使用虚拟筛选方法和计算化学方法筛选了 FDA 批准的药物库数据库。根据对接分数和结合能，五种药物被列入进一步分析的候选名单。进一步测试了这些选定药物的体外生物活性。计算研究的预测与药物对 RBD-ACE2 结合的实际抑制之间存在显着相关性。然后，我们进行了一系列研究，模拟 COVID-19 患者中看到的一些生物事件，例如 IL1β 的分泌、通过产生血栓调节蛋白呈现更具血栓性的内皮细胞以及肺部单核细胞等炎症细胞的积聚。在所有药物中，最有希望的药物是用于治疗 2 型糖尿病的 Ertugliflozin。该药物具有多种理想的特性，可能是立即用于治疗 COVID-19 的良好候选药物。