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2023 年议员和贵族来信回复数据
1 2023 年 2 月 7 日，总理宣布政府机构 (MoG) 改革，成立三个新政府部门：能源安全与净零排放部 (DESNZ)、科学、创新和技术部 (DSIT) 和商业和贸易部 (DBT)；以及重新调整后的文化、媒体和体育部。由于从 BEIS 到 DBT、DESNZ 和 DSIT 的过渡时间，BEIS 的数据已报告第一季度和第二季度。
对应图图的随机光谱采样
3D对应关系，即一对3D点，是计算机视觉中的一个有趣概念。配备兼容性边缘时，一组3D相互作用形成对应图。此图是几个最新的3D点云注册方法中的关键集合，例如，基于最大集团（MAC）的一个。但是，其特性尚未得到很好的理解。因此，我们提出了第一项研究，该研究将图形信号处理引入了对应图图的域。我们在对应图上利用了广义度信号，并追求保留此信号的高频组件的采样策略。为了解决确定性抽样中耗时的奇异价值分解，我们采取了随机近似采样策略。因此，我们方法的核心是对应图的随机光谱采样。作为应用程序，我们构建了一种称为FastMAC的完整的3D注册算法，该算法达到了实时速度，而导致性能几乎没有下降。通过广泛的实验，我们验证了FastMac是否适用于室内和室外基准。例如，FastMac可以在保持高recistra-
2022 年第四季度（10 月至 12 月）议员和贵族来信回复数据
政府高度重视有效及时地处理信函。内阁办公室公布这些信函数据是为了提高透明度，并展示 2022 年 10 月至 12 月期间政府部门和机构收到的来自国会议员和贵族的信函总量。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
NVX-COV2373诱导的具有多发性硬化症患者的T和B细胞免疫力未能对mRNA和病毒载体SARS做出反应
严重的急性呼吸道综合征冠状病毒2（SARS-COV-2）大流行已经大大加快了病毒感染和疫苗接种研究的进展。直到2021年11月，有四种SARS-COV-2疫苗已在欧盟获得营销授权，其中两种是基于mRNA的，两个基于病毒矢量技术。多项研究表明，关于预防SARS-COV-2有症状感染和严重的冠状病毒病2019（COVID-19）疾病疗法的mRNA和病毒载体疫苗的良好效率（1-7）。免疫分析提供了针对SARS-COV-2的体液和T细胞反应的证据（8-18）。然而，进一步的研究表明，在某些亚群中，尤其是在因自身免疫性疾病或癌症引起的免疫抑制疗法的患者中，对SARS-COV-2疫苗接种的免疫反应减少甚至缺乏免疫学反应。不幸的是，由于免疫疗法，同一患者有严重的Covid-19疾病病程的风险。免疫抑制治疗用于多发性硬化症（PWMS）的人进行疾病改良。已显示两类MS药物会损害对mRNA和病毒载体疫苗接种的免疫反应。首先，已显示出可预防淋巴结淋巴结淋巴细胞的链球菌1-磷酸受体（S1PR）调节剂，已被证明会损害对SARS-COV-2疫苗接种的体液和T细胞反应（19-21）。第二，单克隆抗CD20抗体的治疗有限的患者能够对SARS-COV-2疫苗进行足够的体液反应能力（22-27）。2021年12月，基于蛋白质的SARS-COV-2疫苗NVX-COV2373在欧盟获得了有条件的营销授权。我们旨在澄清NVX-COV2373是否可以诱导SARS-COV-2特定t-和
2022 年第三季度（7 月至 9 月）议员和贵族来信回复数据
政府高度重视有效和及时处理信函。内阁办公室发布这些信函数据是为了提高透明度，并展示 2022 年 7 月至 9 月期间政府部门和机构从国会议员和贵族那里收到的信函总量。
2022 年国会议员和上议院议员来信回复数据
政府高度重视有效和及时处理信函。内阁办公室发布这些信函数据是为了提高透明度，并展示政府部门和机构在 2022 日历年收到的来自国会议员和贵族的信函总量。
下一代欧盟会改变游戏规则吗？与 IRA 的比较及应对方法
来源：Dorrucci 和 Freier (2023)，基于欧盟委员会数据和欧洲中央银行体系公共财政工作组的估计。根据 Coeuré 报告 (2021)，法国在 RRF 下的现金支出。注：实线表示德国 (DE)、法国 (FR)、意大利 (IT) 和西班牙 (ES) 在 RRF 期间 (2021-26) 预计吸收的 RRF 资金。虚线表示这四个国家实际吸收的欧盟过去在欧盟多年期财政框架 (MFF) 下提供的资源。吸收率是支付给成员国的金额占该国可获得的欧盟总预算的百分比。第 1 年是相应计划的第一年，即 2007-13 MFF 为 2007 年，2014-20 MFF 为 2014 年，RRF 为 2021 年。第 1 年包括 RRF 下的预融资。2007-13 年 MFF（黑色虚线）的吸收率显示为四个国家的平均值，包括欧洲区域发展基金 (ERDF)、凝聚基金 (CF) 和欧洲社会基金 (ESF)，而 2014-20 年 MFF 仅包括 ERDF 和 CF。2014-20 年 MFF 下的数据是 2021 年（图表中的第 8 年）的临时数据
订阅价格SEK 0.38的认股权证为6的DICOT Pharma确定；对应于SEK每股0.19
以这些进步作为基础，DICOT Pharma现在期待着下一个发展的阶段。即将举行的关键活动包括最终确定和报告2A期研究的结果，该研究预计将于2025年中期完成。2B期研究的准备工作正在进行并行，预期在2026年开始。为了加强公司在市场上的长期立场，国际化的工作和未来商业化的准备工作也得到了加强。对扩大产品组合的新指示的评估和开发也是重点的。
γδT细胞直接有选择地对IL-17依赖性真菌控制的皮肤共同酵母菌Malassezia反应
皮肤的稳定微生物定殖取决于宿主免疫系统的严格控制。脂质依赖性的酵母菌通常将皮肤定位为无害的剂量，并且受到宿主17型免疫监视，但这种真菌也与人类和动物的多样化皮肤病理有关。使用Malassezia暴露的鼠模型，我们表明Vγ4 +皮肤γδT细胞迅速扩展，是IL-17A介导真菌控制的主要来源。即使在真菌清除率后，也会在皮肤中持续存在的记忆样的玛拉西氏症响应性Vγ4 + T细胞富含排水淋巴结，并在几周后的真菌重新暴露后被保护。诱导γδT17免疫取决于IL-23和IL-1家族细胞因子信号传导，而TOLL样和C型凝集素受体则是可分配的。此外，暴露于Malassezia的宿主的Vγ4 + T细胞能够直接和选择性地对Malassezia衍生的配体进行反应，而与抗原呈递的宿主细胞无关。被检测到的真菌含量是在Malassezia属的各种物种上共享的，但在其他基本菌或aycomycota中没有使用。这些数据提供了对17型免疫监视的诱导和维护，对皮肤的诱导和维护，对皮肤健康具有重要意义。