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2510 亿美元药品销售专利到期后如何利用专利悬崖以及不同药品定价方法的分析
印度政府化学和化肥部药品部 (DoP) 已委托 Biovantis Healthcare Private Limited (Biovantis) 编写本报告，该报告以 Biovantis 的独立研究和分析为基础。保留所有权利。本报告和相关工作的所有版权均归药品部 (DoP) 和 Biovantis Healthcare Private Limited 所有。本报告利用了一手和二手数据以及从各种来源获取的信息，例如文章（同行评审和一般）和对顶尖专家的访谈。专家和关键意见领袖表达的观点仅代表个人观点，不应代表他们所从事专业工作的组织。本报告仅供参考。尽管在编写本报告的过程中已尽应尽的义务确保信息准确无误，符合 Biovantis 和 DoP 的知识和信念，但报告内容无论如何都不能理解为专业建议的替代品。 Biovantis 和 DoP 既不推荐也不认可本报告中提及的任何特定产品或服务，也不对因依赖本报告而做出的决策结果承担任何责任。对于因用户依赖或接受本报告任何部分的指导而导致的任何行为或疏忽而产生的任何直接或间接损失，Biovantis 和 DoP 均不承担任何责任。
在汽车行业解锁潜力
联合学习是一种分散的方法，用于训练Glo-Bal机器学习模型而无需在参与者之间共享数据，并且它已成为必须保护有关各方数据的情况下存在的关键解决方案。这在数据驱动的预后，健康管理和异常检测系统中非常重要，因为关键数据所有权在几个原始设备制造商和运营商之间划分。但是，对这项技术的适当提出需要在基础架构上进行大量的前期投资，因为计算，能源和网络能力必须支持边缘上的增加负载，这代表了从集中式范式转移。尽管有这些要求，但汽车行业对这项技术作为协作推动者的潜力表现出了极大的兴趣。该技术的隐私益处得到了充分的认可，但是通常不加区分地使用它，而无需透彻考虑其适当性。为了使这一详细的系统映射进行了详细的系统文献映射，通过分析，我们就联合框架的使用方面的有效性提供了对预测性维护和自动行业中异常检测应用的特定挑战的见解。此外，我们通过确定对该技术实施确实有意义的汽车行业的现实世界应用来做出贡献。我们的研究测试了每个人如何响应不同的数据方案。这些发现突出了对量身定制方法的需求，以满足每个应用程序的独特需求。在此基础上，我们使用广泛采用的模型和聚合策略进行了实验分析，以评估在模拟现实世界条件的各种数据拆分配置下，在各种数据拆分配置下评估了Fedeed Learning的性能。结果表明，FedAvg在平衡数据方面的表现最佳，而FedProx在IMBA分布中表现出色，其正则化技术解决了问题。虽然联邦学习持有承诺，但其实施可能并不总是证明成本是合理的，尤其是如果FraMework仅解决了一些关键挑战时。裁缝联合配置可以优化汽车行业的预测性维护和异常检测，但是要仔细考虑有用性和基础设施成本，这对于长期成功而言是限制的。
染色体规模的基因组组装提供有关黑麦生物学，进化和农艺潜力的见解
自动：Rabanus-Wallace，M。Timothy； Mascher，马丁；勒克斯，托马斯；柳条，托马斯；甘德拉赫（Heidrun）； Baez，Mariana； Houben，Andreas； Mayer，Claus F.X.;郭，梁丽安格；波兰，杰西； Pozniak，Curtis J。； Walkowiak，肖恩； Melonian，乔安娜； Praze，Coraline R。； Schreiber，Mona； Budak，Hykmet；马蒂亚斯；转向，伯克哈德；沃尔夫，布兰德； Börner，Andreas；拜恩斯，布鲁克； Jana的Čížková； Fowler，D。Brian；弗里茨，艾伦；希梅尔巴赫，阿克塞尔； Kaithacotyl，Gemy； Keilwagen，Jens；凯勒（Keller），击败；音乐会，大卫；拉尔森，杰米； Li，Qiang; Myo，Beata；萨德哈尔人Padmarasu；拉瓦特，尼迪； sess，uğur;生活方式 - 卡亚，塞兹吉；夏普，安迪； Šimcová，哈纳；小，伊恩；大卫·斯瓦布雷克（Swarbreck）；海伦娜;纳塔利亚； Voylocov，Anatoly v。; Vrána，Jan；鲍尔，夏娃； Boliboc-Boliboc-Ska，Hanna； Doležel，Jaroslav；霍尔，安东尼；吉亚（Jizeng）；康沃尔，维克多；拉罗克（Laroch），安德鲁（Andrew）；好吧，Xue-Fengence；奥尔顿，弗兰克； Özkan，Hakan；莫妮卡的Racozy-Trojanowska； Scholz，UWE；舒尔曼，艾伦·H。 Seekmann，Dörthe； Stojałowski，Stefan； Tiwari，Vijay K。； Spannangle，Manuel；斯坦，尼尔斯
无人机对建筑工地的注意影响
无人机正在广泛部署在建筑中，他们与建筑专业人员之间的相互作用预计将来会增加。但是，在建筑专业人员附近的这些空中机器人的部署可能与影响工作场所安全性和健康状况的其他风险有关。这项研究探讨了无人机在与建筑专业人士不同距离上存在的注意力影响。通过以用户为中心的虚拟现实实验，要求建筑专业人员在跟踪眼睛运动的同时，通过无人机的存在来完成施工任务。结果表明，无人机的存在会影响参与者的注意状态，这些空中机器人吸引了一些建筑专业人员的注意力。参与者的注意状态也受到无人机操作距离的影响，与无人机相比，无人机靠近无人机，而持续时间较短，而不是位于较远距离的人。这项研究的贡献是通过向行业人员告知无人机对工作地点的潜在安全性影响，并协助对行业中使用航空机器人的特定法规的形式化，来确保安全的人无人机相互作用。关键词：无人机，注意力分配影响，建筑安全，人为无人机相互作用，近亲
战斗机绞痛：对过去10年的参考书目
学生：PedroMiguelPoínhasGaspar，综合医学研究所生物医学科学研究所Abel Salazar，Porto大学电子邮件地址：PEDROMPGASPAR12@GMAIL.COM顾问：DRA：DRA。Carla Alexandra Freitas Hospital Assistant Graduated, Pediatric Service, Maternal-Child Center of North, ULS Santo António, Porto, Portugal Coordinator of the Pediatric Rheumatology Unit, North-Professor Master's Integrated Master in Medicine, Instituto .min-saude.PT Coordinator: Prof. Doctor Liane Correia Costa Hospital Assistant Graduated, Pediatric Nephrology Unit, Northern Maternal and Child Center, ULS Santo António, Porto, Portugal Assistant Professor of Pediatrics of the Integrated Master in Medicine, Institute Biomedical Sciences Abel Salazar, University of Porto Electronic Address: lianecosta.cmin@chporto.min-saude.pt
使用交叉注意信号对大型语言模型进行微调模型的一种自我监督的强化学习方法
我们为不依赖于人类反馈的大型语言模型（LLMS）提出了一种新颖的增强学习（RL）框架。相反，我们的方法使用模型本身中的交叉注意信号来获得自我监督的奖励，从而指导对模型策略的迭代微调。通过分析模型在生成过程中如何“参加”输入提示，我们构建了及时的覆盖，重点和连贯性的度量。然后，我们使用这些措施来对候选响应进行排名或评分，提供了奖励信号，鼓励模型产生良好的一致，主题文本。在与标准策略梯度方法的经验比较和合成偏好模型的RL微调中，我们的方法在非RL基线的迅速相关性和一致性方面显示出显着的提高。虽然它尚未与完全监督的RLHF系统的性能相匹配，但它突出了使用最小的人类标记来扩展对齐的重要方向。我们提供了详细的分析，讨论潜在的局限性，并概述了将基于跨注意的信号与较少人类反馈相结合的未来工作。
2025年2月8日，第8号法院关于（i）药用使用范围和（ii）专利联系Kenji Tosaki Nozomi Kato
但是，系统的特定设计和实际实施因国家而异。日本系统的关键特征是它不受法律管辖，因此没有期望在批准过程中获得法院判决。相反，它实际上是根据卫生，劳动和福利部董事（“ MHLW”）发出的行政通知（“两个董事的通知”）1。MHLW在“药物专利信息报告表”中根据名牌药物制造商或专利权人提供的信息审查了涵盖品牌药物的相关专利，该专利通常不公开。如果MHLW认为后续药物会侵犯专利，则不会颁发以下药物的营销授权。
Carteira deAçõesInternacionais -BTG内容Carteira deAçõesInternacionais -BTG内容
美国|经济增长应在2025年稳固的稳定性，美国经济具有弹性的增长预期，到2024年增长2.8％之后，我们的团队预计到2025年的GDP增长率为2.3％。 这种增长得到了低失业情况，受控家庭的杠杆作用和信用扩张的支持。 但是，通货膨胀显示在2024年末恶化，需要更加专注于服务部门和住房价格的稳定，以与美联储的目标保持一致。 特朗普政府政策，例如提高利率和对移民的限制，可以加剧对商品和工资价格的压力，将通货膨胀风险提高到2025年。 目前，我们预计PCE从2.46％到2025（标题和核心）。 鉴于这种情况，美联储应针对新的兴趣而采取更谨慎的姿势。 我们期望2025年最终利率在4.00％至4.25％之间。 更改|较高的谨慎程度，但我们仍然对12月的结构乐观，由于两个因素，我们正在降低投资组合持续时间：审查降低期望值和高标准普尔500指数估值，在过去两年中积累了50％以上，协商了22倍的价格/利润到2025年。 尽管对美国指数和例外主义的结构乐观主义，但这些因素仍然证明了更加谨慎的立场。 ，由于其弹性业务模型，我们添加了MasterCard。 ，由于对公共部门的高度接触以及与合同重新协商相关的风险，我们从转移中删除了BDR。美国|经济增长应在2025年稳固的稳定性，美国经济具有弹性的增长预期，到2024年增长2.8％之后，我们的团队预计到2025年的GDP增长率为2.3％。这种增长得到了低失业情况，受控家庭的杠杆作用和信用扩张的支持。但是，通货膨胀显示在2024年末恶化，需要更加专注于服务部门和住房价格的稳定，以与美联储的目标保持一致。特朗普政府政策，例如提高利率和对移民的限制，可以加剧对商品和工资价格的压力，将通货膨胀风险提高到2025年。目前，我们预计PCE从2.46％到2025（标题和核心）。鉴于这种情况，美联储应针对新的兴趣而采取更谨慎的姿势。我们期望2025年最终利率在4.00％至4.25％之间。更改|较高的谨慎程度，但我们仍然对12月的结构乐观，由于两个因素，我们正在降低投资组合持续时间：审查降低期望值和高标准普尔500指数估值，在过去两年中积累了50％以上，协商了22倍的价格/利润到2025年。尽管对美国指数和例外主义的结构乐观主义，但这些因素仍然证明了更加谨慎的立场。，由于其弹性业务模型，我们添加了MasterCard。，由于对公共部门的高度接触以及与合同重新协商相关的风险，我们从转移中删除了BDR。特朗普政府政策，例如增加关税和对移民的限制，可以加剧通货膨胀压力。我们随着预订的进入，增加了对人工智能主题的接触，在定制优惠和更好的客户体验中，大数据和机器学习技术的应用中脱颖而出。最后，我们对钱包进行了战术调整：特斯拉 +1％，Eli Lilly -2％和Microsoft -2％。
被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全：前景和隐藏潜力
对被忽视和未充分利用的农作物（NUC）的探索对于解决全球粮食不安全感确实至关重要。这些营养丰富的气候富农作物通常被忽略的商业价值有限，是打击营养不良和提高粮食安全的关键，尤其是在脆弱地区。这些农作物先前尚未归类为主要农作物，主要是构成了小农户农业区，是营养丰富，气候缓解且局部适应性的（Li and Siddique，2020; Mudau等，2022）。这些农作物的侵蚀可能会阻碍穷人的营养状况和粮食安全，并且它们的更多使用可以增加营养并赋予隐藏的饥饿（Dansi等，2012; Ojuederie等，2015; Joy and Siddhuraju，2017年）。至关重要的是，我们认识到这些农作物的隐藏潜力并利用它们实现更可持续的未来。这项社论聚焦有希望的研究，展示了NUC的隐藏潜力并通过现代进步探索其利用。在本社论中展示的有关研究主题的研究范围“被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全：前景和隐藏的潜力”令人印象深刻，涵盖了这些农作物的各个方面，从基因改进到其在不同领域的潜在应用。研究主题由9个出版物组成：6篇原始研究文章和3条评论，重点介绍了一些NUC在应对全球食品和营养挑战时的遗传改善，保护和利用。柑橘grandis（L.）Osbeck，通常称为Pomelo，是一种未充分利用的柑橘类水果，其潜力作为豆酮，苯酚和抗氧化剂的来源，被忽略了。