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改变风险；还没有改变现实
- 特朗普的宁静：特朗普的白宫从未面临过对熊市的政治考验，即使在大流行期间，当我们看到陡峭但短暂的抛售时。特朗普总统可以为投资者提供几种舒适的来源：对加拿大，墨西哥和欧洲的关税返回；宣布在并购周围激发动物精神的法规中回滚；或巩固税收减免和就业法的延长。- 美联储将其“放回”放弃：眼睛自然而然地转到了下周的美联储会议，但更广泛地说，如果有保证，则可以从美联储获得奇特的消息传递，以支持股票价格行动。我们可以以更大的信号削减的形式看到这一点：目前，共识预计今年最多可以削减3个25bp，这是由于风险转移到增长的变化而带来的。美联储还可以通过加速定量拧紧的结束来支持情感，从而消除当前的资产负债表。这些变化都不可能在短期内。那么，投资者是否应该为事情变得更糟做好准备吗？
简介 - 定量 - 诉讼 - avalanche-fisk-Assessment- ...
这项工作提出了整体定量的雪雪崩风险评估，以可追溯的计算成本和各种类型的建筑物评估，森林的影响涵盖了进攻距离，影响压力和随后的风险估计的概率分布的变化。对法国阿尔卑斯山的典型案例研究表明，从完全森林砍伐到完全森林的路径，雪崩风险的风险降低了53 - 99％，取决于在雪崩统计统计 - 动态建模中的森林覆盖率。从旧地图和照片中推断出的当地森林涵盖数据进一步表明，由于构建动力学的影响，实际上在1825年至2017年之间实际发生了20％至60％的风险，根据所考虑的建筑技术进行了重大调制。这些结果（1）主张森林免受雪地雪崩的保护作用，（2）突出了将基于自然解决方案与传统结构措施相结合的潜力，以在合理的成本下将风险降低至可接受水平的风险，（3）表明，在遇到的森林范围变化的所有相似范围变化的区域中，定居的风险显着下降，（4）在各种山区环境中的驾驶员。
责任驱动的投资组合中的气候变化风险管理
最近在APRA的气候风险自我评估调查2024 1中强调了保险公司气候变化风险管理方法之间的某些差异。对受监管的金融机构的调查显示，与其他金融机构（例如银行和退休金资金）相比，在其气候风险评估中，保险公司的总成绩不那么成熟。在承保类型中，普通保险公司被认为是最成熟的，私人保险公司最少。这种差异部分是因为一般保险公司的承销业务，尤其是在家庭和内容保险中，更直接地暴露于气候变化的影响。正如APRA所承认的那样，对于保险公司而言，气候风险可以并且将影响其承销业务及其投资组合。
在人体中发现新的脂肪细胞亚型可以推进个性化的肥胖治疗大脑在做出决策时如何平衡风险和回报
近年来，机器学习的研究人员开发了一种决策理论，可以更好地捕捉与选择相关的各种潜在奖励。他们将该理论纳入了一种新的机器学习算法中，该算法优于Atari视频游戏中的替代算法，以及每个决定都具有多个可能结果的其他任务。
AI模型预测青少年精神疾病的风险和潜在原因
使用人工智能，研究人员建立了一个神经网络（一种模仿大脑联系的AI模型），以预测哪些孩子会在一年内从较低的精神病风险过渡到更高的精神病风险。然后使用该模型来评分问卷，该问卷对患者或父母对当前行为，感觉和症状进行排名，以预测升级的可能性。
AI模型预测常见心脏病的两年风险可以轻松整合到医疗保健工作流程中
测试在现实世界中的实施和绩效，研究人员报告说，印第安纳波利斯埃斯基纳济卫生系统忙碌的医疗实践中的医生经常使用无人使用的风险预测模型发现易于使用而不是时间消费。最重要的是，参加研究的医生表明，他们认为这有助于改善患者护理。非侵入性，廉价的方法为主动筛查患者提供了一种实际选择，尤其是大量具有AFIB风险较高的个体。
AI可以提前确定有乳腺癌风险的女性：研究
来自FHI，加利福尼亚大学和华盛顿大学的五名研究人员获得了商业上可用的AI计划，以追溯分析2004年至2018年间参加挪威探测计划的116,495名妇女的乳房X线照片。。来自FHI，加利福尼亚大学和华盛顿大学的五名研究人员获得了商业上可用的AI计划，以追溯分析2004年至2018年间参加挪威探测计划的116,495名妇女的乳房X线照片。
AI影响者营销可能会给品牌信任带来风险，新研究发现
研究人员 - 包括法国图卢兹TBS商学院的Soumyadeb Chowdhury；亚利桑那州立大学的彼得·纳吉（Peter Nagy）；来自北爱尔兰贝尔法斯特皇后大学的Shuang Ren可能会发现用户可能将更多的责任归咎于人类影响者，而在负面的经历之后是虚拟影响者，因为他们认为人类具有“更多的代理和经验”。
上皮竞争确定基因治疗的潜力抑制法科尼贫血的口腔癌风险
fanconi贫血（FA）是一种可遗传的综合征，其特征是DNA损伤修复缺陷，频繁畸形以及骨髓衰竭，白血病，粘膜头和颈部鳞状细胞癌（HNSCC）的风险显着升高。造血干细胞基因疗法可以预防骨髓衰竭和降低白血病风险，但降低HNSCC风险的粘膜基因疗法仍未受过测试。主要的知识差距包括对基因校正的细胞谱系如何通过口服上皮传播的方式不完整的理解，哪些递送参数对于确保有效的基因校正至关重要。为了回答这些问题，我们扩展了一个基于代理的口服上皮模型，包括将基因校正原位传递到FA细胞以及具有和没有基因校正的细胞谱系之间的竞争动力学。我们发现，只有具有实质性增殖优势的基因校正谱系（抵抗基础层的替代概率）才能扩散在临床上相关的时间表上，并且这些时间≥0。1个谱系最初在校正后几代人的损失风险很高。将基因校正传递到许多细胞中，可以最大程度地减少损失的风险，而在组织内部的许多不同位置的传递可最大化扩散率。为了确定粘膜基因治疗对防止克隆膨胀突变的影响，我们比较了有或没有基因校正的模拟组织切片中TP53突变的预期负担。我们发现，当FA细胞具有升高的基因组不稳定性或TP53依赖性增生优势时，基因校正可以大大减少促肿瘤突变的积累。该模型说明了计算框架确定治疗成功的关键决定因素，以实现实验优化并支持新颖和有效的基因治疗应用。