结果:ICI-DM患者具有男性占主导地位(70.6%),平均体重指数(BMI)为21.2±3.5 kg/m 2,ICI治疗后5(IQR,3-9)周期中的ICI-DM平均发作。大多数(78.3%)ICI-DM患者接受了抗PD-1,78.3%的糖尿病性酮症酸中毒治疗,并且所有C肽水平都低,并且接受了多次胰岛素注射。与T1D患者相比,ICI-DM患者的年龄较大(57.2±12.4 vs 34.1±15.7岁),血糖较高,但HBA1C水平较低(p <0.05)。只有两名(8.7%)ICI-DM患者的胰岛自身抗体阳性,该患者低于T1D患者(66.7%,p <0.001)。A total of 59.1% (13/22) of ICI-DM patients were heterozygous for an HLA T1D risk haplotype, and DRB1*0901-DQA1*03- DQB1*0303 (DR9) and DRB1*0405-DQA1*03-DQB1*0401 were the major susceptible haplotypes.Compared to T1D, the susceptible DR3-DQA1*0501- DQB1*0201 (DR3) and DR9 haplotypes were less frequent (17.7% vs 2.3%; P =0.011 and 34.4% vs 15.9%; P =0.025), whereas the protective haplotypes (DRB1*1101-DQA1*05-DQB1*0301 ICI-DM患者(2.1%vs 13.6%; P = 0.006和4.2%vs 15.9%; P = 0.017)。ICI-DM患者均无T1D相关的高危基因型DR3/DR3,DR3/DR9和DR9/DR9。在23名ICI-DM患者中,有7(30.4%)出现,与ICI相关的1型糖尿病(IFD)(IFD)和16例(69.6%)呈现为ICI相关的1型糖尿病(IT1D)。与IT1D患者相比,IFD患者表现出明显的高血糖,C肽和HBA1C水平低(P <0.05)。与IT1D患者相比,IFD患者表现出明显的高血糖,C肽和HBA1C水平低(P <0.05)。据报道的1型暴发性糖尿病易感性HLA单倍型(DRB1*0405- DQB1*0401或DRB1*0901*0901-DQB1*0303), IFD患者中有66.7%(4/6)的IFD患者是杂合的。据报道的1型暴发性糖尿病易感性HLA单倍型(DRB1*0405- DQB1*0401或DRB1*0901*0901-DQB1*0303), IFD患者中有66.7%(4/6)的IFD患者是杂合的。IFD患者中有66.7%(4/6)的IFD患者是杂合的。
摘要 公共部门采用人工智能 (AI) 有可能改善服务交付。然而,与人工智能相关的风险很大,公民的担忧已经停止了多项人工智能计划。在本文中,我们报告了一项关于挪威公民对公共服务中使用人工智能的态度的实证研究的结果。我们发现了一种普遍积极的态度,并确定了促成这种态度的三个因素:a) 对政府的高度信任;b) 人类参与其中所带来的保证;c) 对流程、用于人工智能模型的数据和模型内部运作的透明度。我们通过社会契约理论的视角来解释这些发现,并展示了人工智能在公共服务中的引入如何受到社会契约权力动态的影响。我们的研究通过突出政府与公民的关系为研究做出了贡献,并对公共部门的人工智能实践产生了影响。
摘要 - 代理人之间的代理交换过程通常被理解为代理之间的服务交换过程,然后由所涉及的代理人评估这些服务,从而产生社会交换价值。对于代理商社会的社会平衡,这些价值观应该具有足够的平衡,可以通过代理人本身对社会交流过程进行调节。提出了Netlogo中社会交流过程的自我调节的混合进化模型。但是,社会交流涉及的某些特征与BDI代理更适当地处理。本文提议使用Jacamo框架来开发由文化进化论的代理人组成的代理社会模型,用于文化进化的代理,以自我调节社会交流过程。
● 优先考虑具有工作/实习经验者 ● 具有出色的项目和细节管理能力,并具有活动管理经验 ● 具有团队精神,能够独立和协作地开展工作 ● 良好的书面和口头沟通能力 ● 能够以干净、准确和详细的方式输入数据 ● 能够灵活地快速有效地管理不断变化的优先事项 ● 熟练使用 Microsoft Office Suite 和 Google Drive ● 具有使用 Canva(能够使用共享模板)或其他设计软件的经验者优先考虑 ● 具有 Salesforce 或一般 CRM 经验者优先考虑 ● Asana 项目软件经验者优先考虑 ● 具有营销或技术背景者优先考虑 ● 在 MA 地区的经验、联系和知识者优先考虑
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
这些解决方案是什么?M.G. :Dalkia将在数字创新和提供能源经理的支持下,为我们的生产和消费提供专用,优化的管理,以帮助我们在500个网站中的每个站点中调整资源。 所有能量混合溶液(热泵,光伏等) 适应了遗址,遗产,用途以及已意识到生态活动的社区,将使我们能够实现目标。 我们方法的另一个值得注意的方面是在孤立地点上大量部署木材燃热系统,因为该解决方案已按照先前的合同成功进行了测试。 具有Dalkia的专业知识,并且由于我们社区中的集体参与,脱碳建筑是可能的。M.G.:Dalkia将在数字创新和提供能源经理的支持下,为我们的生产和消费提供专用,优化的管理,以帮助我们在500个网站中的每个站点中调整资源。所有能量混合溶液(热泵,光伏等)适应了遗址,遗产,用途以及已意识到生态活动的社区,将使我们能够实现目标。我们方法的另一个值得注意的方面是在孤立地点上大量部署木材燃热系统,因为该解决方案已按照先前的合同成功进行了测试。具有Dalkia的专业知识,并且由于我们社区中的集体参与,脱碳建筑是可能的。
26,例如苹果与澳大利亚各种非接触式POS支付品牌相比,苹果具有明显的用户。来源:Statista。'截至2024年9月27日,澳大利亚POS的最大非接触式支付品牌在议会公司和金融服务联合委员会中:移动支付和数字钱包金融服务28 AFR。“澳大利亚银行的苹果付费费用透露了”。 2022年12月。 可在以下网址提供:https://www.afr.com/companies/financial-services/apple-pay-costs-for-australian-banks-revealed-20221209-p5c527 29 Roy Morgan Research在Roy Morgan Research confect and Beach Apple Afterpay teeck and Beach offect and Beach offect and Backy offect and Backy offect and porde natery offect anderal付款。 请参阅‘苹果付费超过2023年的平均用户,成为2024年2月在澳大利亚使用的第三大数字支付服务。 30条文章计算通过“付款系统委员会年度审查”中的移动用法数据告知,根据2022 PSB年度报告中包含的披露,假定为25%,埃利斯·康诺利(Ellis Connolly)的讲话31埃利斯·康诺利(Ellis Connolly)的演讲“转向电子付款 - 某些政策问题 - 某些政策问题” 32付款系统委员会委员会年度报告2023年; RBA:提交给国会公司和金融服务联合委员会33澳大利亚零售商协会:向议会公司和金融服务联合委员会提交“澳大利亚银行的苹果付费费用透露了”。2022年12月。可在以下网址提供:https://www.afr.com/companies/financial-services/apple-pay-costs-for-australian-banks-revealed-20221209-p5c527 29 Roy Morgan Research在Roy Morgan Research confect and Beach Apple Afterpay teeck and Beach offect and Beach offect and Backy offect and Backy offect and porde natery offect anderal付款。请参阅‘苹果付费超过2023年的平均用户,成为2024年2月在澳大利亚使用的第三大数字支付服务。30条文章计算通过“付款系统委员会年度审查”中的移动用法数据告知,根据2022 PSB年度报告中包含的披露,假定为25%,埃利斯·康诺利(Ellis Connolly)的讲话31埃利斯·康诺利(Ellis Connolly)的演讲“转向电子付款 - 某些政策问题 - 某些政策问题” 32付款系统委员会委员会年度报告2023年; RBA:提交给国会公司和金融服务联合委员会33澳大利亚零售商协会:向议会公司和金融服务联合委员会提交
多发性硬化症(MS)是影响中枢神经系统的最常见的慢性炎性脱髓鞘疾病之一(1)。它经常导致年轻人的残疾和复发性发作的高率,从而导致感觉,活动能力和认知功能受损(2)。目前,MS在全球范围内影响280万人,并在每5分钟的平均年龄32岁时被诊断为一个人(3)。不幸的是,现有证据不足以确定药物治疗在停止或逆转MS的进展方面的有效性,这主要是由于对驱动其发病机理的基本机制的理解有限。免疫机制在MS的进展中起着至关重要的作用,导致神经系统损害。异常激活淋巴细胞,特定的CD8 +和CD4 + T细胞,有助于活性MS病变中少突胶质细胞和神经元的破坏(4)。此外,MS患者经常表现出增加的外周血Th17细胞和血清中Th17相关细胞因子水平升高(5)。b细胞也参与整个疾病各个阶段的病变形成,如MS中存在寡克隆带的表明(6)。鉴于这些发现,许多当前的临床努力集中在基于免疫的疗法上,例如抑制自身反应性T细胞,调节性T细胞的激活(TREG)和B细胞活性的调节以防止此类疾病的复发(7,8)。MS和外周免疫细胞之间的因果关系尚不清楚,需要进一步研究。但是,重要的是要注意,由于研究仅检查了一些常见的免疫细胞子集,因此当前的理解受到限制。尽管随机对照试验被广泛认为是生成临床证据的最可靠和严格的方法,但由于需要大型样本量和显着的人类和财务资源,这可能是具有挑战性的。Mendelian随机化(MR)是一种替代方法,它使用在与暴露相关的基因组 - 广泛关联研究(GWAS)中评估的工具变量(IVS)来评估暴露与结果之间的因果关系,需要满足三个关键
摘要 - 量子交换机(QSS)服务量子通信网络中量子端节点(QCN)提交的请求,这是一个具有挑战性的问题,这是一个挑战性的问题,由于已提交请求的异构保真要求和QCN有限的资源的异质性保真度要求。有效地确定给定QS提供了哪些请求,这是促进QCN应用程序(如量子数据中心)中的开发。但是,QS操作的最新作品已经忽略了这个关联问题,并且主要集中在具有单个QS的QCN上。在本文中,QCN中的请求-QS关联问题是作为一种匹配游戏,可捕获有限的QCN资源,异质应用程序 - 特定的保真度要求以及对不同QS操作的调度。为了解决此游戏,提出了一个量表稳定的request-QS协会(RQSA)算法,同时考虑部分QCN信息可用性。进行了广泛的模拟,以验证拟议的RQSA算法的有效性。仿真结果表明,拟议的RQSA算法就服务请求的百分比和总体实现的忠诚度而实现了几乎最佳的(5%以内)的性能,同时表现优于基准贪婪的解决方案超过13%。此外,提出的RQSA算法被证明是可扩展的,即使QCN的大小增加,也可以保持其近乎最佳的性能。I. i ntroduction量子通信网络(QCN)被视为未来通信技术的支柱,因为它们在安全性,感知能力和计算能力方面具有优势。QCN依赖于Einstein-Podolsky-Rosen(EPR)的创建和分布,这是遥远QCN节点之间的纠缠量子状态[1]。每个EPR对由两个固有相关的光子组成,每个光子都会转移到QCN节点以建立端到端(E2E)纠缠连接。然而,纠缠光子的脆弱性质导致指数损失,随着量子通道(例如光纤)的行驶距离而增加。因此,需要中间量子中继器节点将长距离分为较短的片段,通过对纠缠的光子进行连接以连接遥远的QCN节点[2]。当此类中继器与多个QCN节点共享多个EPR对以创建E2E连接时,它们被称为量子开关(QSS)。
DOI:10.13140RG.2.2.14554.96967 摘要 人工智能 (AI) 彻底改变了当代社会的许多方面,包括法律体系及其影响。本文探讨了人工智能技术发展的法律影响。人工智能自主决策的能力引发了人们对责任的严重担忧。传统法律理论可能很难确定谁应该对无需人工输入的人工智能系统造成的损害负责。世界各地的立法者和法院都难以制定法律准则,让人工智能本身、其用户甚至其创造者承担损害赔偿责任。由于人工智能提供了前所未有的数据收集和处理能力,隐私问题是一个主要问题。加州的 CCPA 和欧洲的 GDPR 等法律对数据处理程序和开放性制定了严格的指导方针,旨在在创新和个人权利之间取得平衡。人工智能生成的内容给知识产权法带来了新问题,引发了关于版权和所有权的讨论。在自动生成内容和算法创作的时代,定义作者和所有权变得越来越困难。人工智能周围的法律环境因道德问题而变得更加复杂。由于算法偏见、偏见以及人工智能在刑事司法等敏感领域的道德应用等问题,强有力的法律处理是必要的。总之,即使人工智能有可能改变游戏规则,它的法律后果也要求仔细考虑隐私、责任、知识产权和道德规范。为了确保人工智能的