临床上,中医药主要用于辅助放化疗、靶向治疗、姑息治疗等一线治疗方案。回生口服液由化证回生丹改良而成,是《温病条辨》中广泛用于肿瘤治疗的经典中药方剂。近年来,许多临床试验研究了回生口服液对肺癌患者改善免疫功能和抑制肿瘤血管生成的影响(1,2),结果发现回生口服液可以增强患者免疫功能,抑制肿瘤血管生成和肿瘤细胞增殖,改善患者生活质量,增强疗效,降低联合化疗的毒性。但回生口服液对肺癌的作用机制尚不明确。
∗ 作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen(讨论者)、Janis Skrastins(讨论者)以及约瑟夫·斯蒂芬研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的帮助。作者感谢 Cognism Ltd. 提供就业数据,感谢 Burning Glass Technologies 提供招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。† 哥伦比亚大学。电子邮件:tania.babina@gsb.columbia.edu。‡ 加州大学伯克利分校。电子邮件:fedyk@berkeley.edu。§ 马里兰大学。电子邮件:axhe@umd.edu。¶ Cognism;AI for Good Foundation。电子邮件:hodson@ai4good.org。
我们研究了美国公司使用人工智能技术后劳动力构成和组织的变化。为此,我们利用员工简历和招聘信息数据集的独特组合来衡量公司层面的人工智能投资和劳动力构成变量,例如教育程度、专业化和层级。我们记录了受过高等教育的员工和 STEM 员工初始份额较高的公司在人工智能方面的投资更多。随着公司对人工智能的投资,它们倾向于转向受过更多教育的劳动力,拥有本科和研究生学位的员工比例更高,并且在 STEM 领域和 IT 技能方面的专业化程度更高。此外,人工智能投资与公司层级结构的扁平化有关,初级员工的比例显着增加,中层管理和高级职位员工的比例下降。总体而言,我们的研究结果表明,采用人工智能技术与企业劳动力的重大重组有关。
在反演对称性无关条件下发现三阶非线性霍尔效应; 发展了一种用于 Mxene 带隙工程的表面基团修饰方法; 展示了 Mxene 电极有机晶体管并研究了其接触性能; 发展了一种在二维晶体管中形成高质量沟道/电介质界面的方法; 发展了一种用于大面积 CVD 石墨烯的缺陷检测方法; 发展了一种用于 CVD MoS 2 的无损转移方法。
1 中南林业科技大学,长沙 410083,中国 2 中南大学,长沙 410083,中国 * 电子邮件:2318214796@qq.com 收稿日期:2022 年 5 月 19 日 / 接受日期:2022 年 6 月 21 日 / 发表日期:2022 年 8 月 7 日 锌离子电池因其安全性高、成本低、理论容量高、环境友好等特点,已经成为现代储能装置的重要来源,但仍存在一些问题阻碍着电池的发展。负极主要存在三个问题:锌枝晶、锌负极腐蚀、锌负极钝化。其中,锌枝晶主要是由于锌在负极表面沉积不均匀造成的,会严重影响电池的循环稳定性和可逆性,降低库仑效率。如果枝晶生长穿透隔膜,还可能造成短路,使电池失效。本文总结了近三年解决锌枝晶问题的方法,包括阳极结构的改性、阳极表面的改性、电解液的改性等。关键词:新能源,锌离子电池,枝晶,电化学1.引言
高功率 PDO : 5V/3A, 9V/3A, 12V/3A, 15V/3A, 20V/3.25A 高功率 APDO1 : 3.3-16V/3.25A 高功率 APDO2 : 3.3-21V/3A 低功率 PDO : 5V/3A, 9V/3A, 12V/2.5A, 15V/2A, 20V/1.5A 低功率 APDO1 : 3.3-16V/2A 低功率 APDO2 : 3.3-21V/1.5A
XPM5220 集成双路低阻抗 NMOS ,从而提供较高的转换效率。 High-side NMOS 内阻为 72 mΩ , Low-side NMOS 内阻为 31 mΩ 。在输入接入 100uF 电解电容,输 出接入 220uF 电解电容, 33uH 电感的测试条件下, XPM5220 的转换效率曲线如下 图所示。
摘要:本文致力于人工智能在教育中的应用,并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。在教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类:认知服务;虚拟、混合和增强现实;物联网和外围计算;元认知支架。根据对受益者的影响,在教育过程中使用人工智能的优势概括为:学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明,通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划,学习过程可以非常有效。发现在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术以确保可持续发展中获得的好处,包括决策的透明度和问责制、合理和高效地利用资源。揭示了在教育过程中由人工智能处理的学生数据的保密性和非个人化问题;建议区分教育机构对个人和机密数据的访问、存储和使用的责任。概述了进一步科学研究的前景——教育过程的进一步个性化和个体化。关键词:教育信息化、教育中的人工智能、可持续发展、教育个性化、教育个性化、信息和通信能力。引用方式:Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022)。人工智能在教育中的应用。可持续发展的问题和机遇。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究,13 (1Sup1),339-356。https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322