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新诊断的 HR+/HER2- 转移性乳腺癌患者的真实治疗模式、医疗资源利用率和护理成本
转移性诊断后的 3 个 LOT：仅内分泌治疗 (ET)、基于细胞周期蛋白依赖性激酶 4/6 抑制剂 (CDK4/6i) 的治疗、基于磷酸肌醇 3-激酶抑制剂 (P13Ki) 的治疗、基于哺乳动物雷帕霉素靶标抑制剂 (mTORi) 的治疗、聚（ADP-核糖）聚合酶抑制剂 (PARPi) 治疗或化疗 (chemo)。每条线中有 <30 名患者或有重叠靶向治疗的类别被归类为“其他”
碳捕获和利用作为脱碳杠杆
波士顿咨询集团与商界和社会领袖合作，帮助他们应对最重要的挑战并抓住最大的机遇。波士顿咨询集团成立于 1963 年，是商业战略领域的先驱。如今，我们与客户密切合作，采用旨在造福所有利益相关者的转型方法，使组织能够成长、建立可持续的竞争优势并产生积极的社会影响。我们多元化的全球团队拥有深厚的行业和职能专业知识以及质疑现状并引发变革的一系列观点。波士顿咨询集团通过领先的管理咨询、技术和设计以及企业和数字企业提供解决方案。我们在整个公司以及客户组织的各个层面都采用独特的协作模式，目标是帮助客户蓬勃发展并使他们能够让世界变得更美好。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：回顾 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造中，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源使用以及废物管理。工业 4.0 致力于实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业人工智能系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业人工智能开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：综述 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域，最初被称为基于物联网的技术。
地热能利用的环境影响：Seferihisar地热系统的案例研究，伊兹米尔，TürkiyejeotermalEnerjiKullanımı
•收到：23.11.2023•接受：14.03.2024抽象地热资源通常被视为环保和可持续的资源。它们用于不同的目的，包括能源产生，热旅游和温室种植。利用类型取决于可用地热资源的温度，化学特性和流速。在长期应用中，需要研究和监测过程来评估环境后果。此外，对地热系统及其环境的监督使用对环境产生不愉快的影响，因为化学污染，沉降和热效应在不当使用地热资源的情况下，可能会产生不愉快的影响。在Seferihisar中，地热能的当前消费类型由一个地热发电厂组成，其安装容量为12 MWE和一些原始水疗中心。在Tuzla地热场中，地热水升到表面引起了石灰华的沉积，在该水中，海水干扰地热系统得到了对从Tuzla陶龙收集的样品的XRD分析，并支持了地热系统。地震活动作为地震，影响SG的表面表现。从Tuzla和Doğanbey获得的温度测量值高于安装地热发电厂之前记录的值。地热电厂的运行使附近的温泉变干，并停止了钙质地热场中的石灰华沉积。该地区的NO₂和SO₂的年平均值是较低的阈值和欧洲联盟国家。关键词：环境，地热，表面表现形式，石灰华自我地理来源通常被视为环保和可持续的资源。有不同类型的使用，包括能源生产，热旅游和温室供暖。使用类型取决于现有地热资源的温度，化学性质和流速。在长期应用中，需要研究和监测过程来评估环境影响和后果。同样，如果错误地使用地热资源，则可能会产生负面影响，例如化学污染，抑郁和热效应。当前的地热能量在Seferihisar地热系统中的使用区域由一个地热发电厂组成，该电厂安装了12 MWE和几个原始的水疗中心。地热水在图兹拉地热场上浮出水面，清楚地观察到了denizuyu倡议，它会导致石灰华的形成，并通过对tuzla ranterine的样品的XRD分析来支持。地震活动（例如地震）会影响SJ的表面症状。在Tuzla和Doğanbey中获得的温度测量值高于建立地热发电厂之前的值。该地区NO₂和SO₂的平均年度值低于国家极限价值，欧盟国家低于限值。地热电厂的运行导致附近的热水插座干燥，并在Cumali地热场所形成了石灰华。关键字：环境，地热，表面症状，石灰华
及格保护和驯化研究；希望在马拉维
在传统上重要但被忽视的植物物种（NUP）中固有的潜力的努力具有不同的范围，成功和短缺。关于NUP的研究主要集中在具有社会经济潜力的土著果树上。关于马拉维NUP的大多数发表的文献一直是野生水果的驯化，这是ICRAF自1990年代初以来由ICRAF领导的议程。关注其他植物群，例如土著蔬菜，根和块茎受到限制。野生植物驯化是促进其利用的关键倡议。然而，由于现有的植物生物多样性威胁，需要以保护作用。这篇综述利用了从各种搜索引擎获得的文献，试图进行分类研究，以促进马拉维记录未充分利用的植物的驯化。已经注意到，存在不平衡和不协调的研究重点。大多数物种
ruxolitinib治疗的骨髓纤维化患者的治疗模式和医疗资源利用有或没有贫血：现实世界中的分析
•对IQVIAPharmetrics®PLUSDATABSE的这种回顾性分析表明，ruxolitinib治疗的MF和贫血患者的HCRU和医疗费用较高，与非目录的患者相比，与非疾病患者相比，全因患者的中位患者的中位数较高，但由于贫血的不良患者的较高，贫血成本较高，但较高的贫血成本较高。基线贫血比无基准贫血的疾病早1年早1年，并且两组的大量患者在指数后的前3或6个月接受了违反鲁唑替替尼的次数下剂量 - 贫血患者的JAK抑制剂成本明显降低，而降低了ruxib iuxib的速度和高度降低的ruxilib ibsib率，并且降低了ruxolitib ibib ibib ibib降低。中断，导致JAK抑制剂的总体治疗总体较少•总体而言，这项研究强调了对持久有效治疗的需求，以降低贫血的风险，这可能会抵消MF
gastone.castellani@unibo.it合成数据利用的机会
•在HMS中，包括MM在内，对建立临床决策支持系统的大量高质量数据的需求不断增长（以改善诊断，预后和个性化治疗方法），并在保留患者隐私方面的巨大挑战。•SD可以通过捕获OD的复杂统计特性来成为解决方案。•SD加速转化研究的能力通过SD验证框架测试，以评估其质量和隐私性保留性•因此，什么是SD以及如何生成它们？
机器学习可以识别替代酵母菌利用率途径
基因组差异如何促进表型差异是生物学的主要问题。最近在酵母菌saccharomycotina中，来自1,049种真菌物种（几乎所有已知）的122个来源和条件的新生长基因组，隔离环境和定性模式提供了一个强大的，复杂但复杂的数据集来解决此问题。我们使用了对这些基因组，代谢和环境数据训练的随机森林算法，以高精度预测几种碳源的增长。已知的结构基因涉及这些来源的收集和其他来源中生长的存在/不存在模式是有助于预测准确性的重要特征。通过进一步检查半乳糖的生长，我们发现它可以从基因组（92.2％）或生长数据（82.6％）（82.6％）的准确度中进行预测，但不能从隔离环境数据（65.6％）中进行预测。预测准确性甚至更高（93.3％）。在GAL ACTOSE利用基因之后，预测半乳糖生长的最重要特征是半乳酸上的生长，提出了一个假设，即在两个阶，血清中心和皮基亚菌中的几种物种（分别包含Auris的新兴病原体念珠菌和ogataea属）缺少了GALACTOWAY的替代途径，因为它们缺乏GALACE GENES。生长和生化分析证实，这些物种的数量通过替代氧化剂D-半乳糖途径利用半乳糖，而不是规范的GAL途径。机器学习方法对于研究酵母基因型 - 表型图的演变非常有力，即使在良好的研究性状中，它们的应用也会发现新颖的生物学。
对全球碳捕获和存储（CCS）以及碳捕获，利用和存储（CCUS）的评论
根据联合国（联合国）的说法，气候变化意味着温度和天气的长期变化。由于气候变化，2022年的表面温度比20世纪的平均温度温度比13.9°C的平均温度高0.86°C，并且比工业时间（1880-1900）温暖1.06°C。导致气候变化的最重要的温室气体是二氧化碳（CO 2）和甲烷。国际能源局（IEA）报告说，CO 2和甲烷的全球排放量和工业过程中的甲烷已达到了Co 2和4.5 gigatons Co 2-同等甲烷的每年36.8 Gigatons（GTPA）的新历史记录，因此，总计41.3 GTPA CO 2- EER 2- EER 2- EQEBAITERTS [1]。截至2022年5月，大气中CO 2的平均浓度为421 ppm（0.04％），科学家估计，在工业前时代，CO 2的浓度加倍可能会将地球平均温度提高1.5-4.5°C。因此，朝着低碳未来发展的不可阻挡的愿望是基于对基于科学的气候变化证据的全球共识。京都协议（1997年）是第一个具有法律约束力的气候协议，该协议要求工业化国家平均将排放量减少5％，而1990年的水平则是5％。但是，京都议定书并未义务诸如中国和印度的发展中国家，这些国家是CO 2的主要发射者。后者是《巴黎协定》（2015年），该协议迫使所有国家（即发达国家和发展中国家）参与其中。《巴黎协定》还设定了限制未来温度升高到2°C目标是到2050年到达CO 2的零全球排放，当时温室气体的量与离开大气的量相同。
利用基于人工智能的工具进行教学
摘要 本研究调查了尼日利亚巴耶尔萨州奥图奥克联邦大学讲师使用人工智能 (AI) 工具进行教学和研究的情况。本研究由两个研究问题指导，并在 0.05 的显著性水平下检验了两个零假设。本研究采用描述性调查研究设计。本研究的目标人群包括 546 名讲师。样本量为 150 名讲师。研究人员使用有目的的随机抽样技术，使用讲师人口的 10% 来确定样本量。数据是使用题为“基于人工智能的教学和研究工具利用问卷 (UAIBTTRQ)”的结构化问卷收集的。问卷由三位研究专家验证。使用 Cronbach Alpha 方法确定该工具的内部一致性，其可靠性指数为 .81，表明该工具是可靠的。使用平均评分、标准差和 t 检验统计数据回答了这两个研究问题。研究结果显示，联邦大学奥图奥克讲师在教学和研究中采用人工智能工具的比例相对较低。建议包括由大学管理层组织意识研讨会、促进跨学科合作以及考虑建立人工智能中心或中心以进行集中支持和信息传播。关键词：人工智能、工具、教学、研究、利用、讲师介绍人工智能 (AI)已成为各个领域的变革力量，为复杂问题提供创新解决方案。在教育领域，人工智能有可能彻底改变传统的教学方法并简化研究流程。人工智能是指开发能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统。这包括一系列技术，包括机器学习、自然语言处理和数据分析。人工智能系统利用算法和数据来模拟认知功能，使机器能够分析信息，适应不断变化的情况，并随着时间的推移提高性能（Russell