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转换酶抑制剂诱发的血管性水肿
服用血管紧张素转换酶抑制剂 (ACEI) 的患者中约有 0.7% 会出现 ACEI 诱发的血管性水肿 (ACEI-IA)。由于尚无获批的 ACEI-IA 治疗方法，并发症风险令人担忧。氨甲环酸 (TXA) 有可能通过抑制下游缓激肽的产生来预防插管并解决 ACEI-IA。在本综述中，我们旨在评估 TXA 在 ACEI-IA 中使用的安全性和有效性。我们在 PubMed 数据库中查询了 2003 年 1 月至 2023 年 1 月期间涉及 TXA 治疗 ACEI-IA 的研究。七项研究符合研究纳入标准。我们的结果表明，TXA 可以改善血管性水肿症状并防止插管。此外，它的可用性、低成本和安全性支持将其用于在紧急情况下改善 ACEI-IA 的症状和并发症。
第二章 TAM战略与规划
美国铁路公司美国铁路工程公司的资产管理政策确定了该机构在管理其拥有和维护的基础设施时打算使用的指导原则。具体来说，该政策侧重于开发资产管理能力和实施 TAMP。该政策首先声明了定义资产管理的目的，然后列出了指导资产管理实践的七项原则（或标准）。这些原则强调了美国铁路公司资产管理实践的所有权、透明度、风险管理、生命周期成本和信息系统标准。此外，该政策还确定了职责和领导承诺，指出了机构中的具体职位及其在实施资产管理计划中的作用。该政策是其资产管理计划的一部分，由总裁兼首席执行官、执行副总裁首席运营官和副总裁总工程师签署。
伦敦科技创新办公室 (LOTI) 评估
评估方法 我们采用了混合方法进行评估。调查旨在了解在 LOTI 成员行政区工作的数据和数字专业人员的观点。我们对 LOTI 成员行政区的六名高级数字领导人和两名 LOTI 代表进行了半结构化访谈。进行了案头研究以审查产出和支持材料。对七项活动进行了更详细的物有所值评估。由于难以获取和量化这些活动的社会成本和收益，以及数据不足，因此没有对每项活动进行全面的成本效益分析。相反，我们考虑了每项活动背后的经济原理，审查或回顾性地开发了逻辑链，评估了记录的产出或结果，并在可能的情况下考虑了与正常业务情景相比的效率节约方面的物有所值。
负责任的人工智能 #AIForAll
作为 NSAI 的后续行动，2019 年与世界经济论坛合作，就负责任地使用新兴技术的拟议方法启动了利益相关方磋商。这项工作在 2021 年达到高潮，发布了一份由两部分组成的方法文件，确定了印度负责任地设计、开发和部署人工智能 (AI) 的原则，并制定了实施这些原则的执行机制 (RAI 原则)。这些 RAI 原则是在越来越多的人呼吁制定治理和监管框架以减轻人工智能的潜在风险，同时最大限度地为最多的人带来好处的背景下提出的。接下来，需要在用例中测试七项原则，即安全性和可靠性、包容性和不歧视性、平等、隐私和安全、透明度、问责制以及保护和强化积极的人类价值观，以及提议的方案，以确定所推荐方法的有效性并确定其中的挑战。
2025年2月11日，星期二
由一群屡获殊荣的企业家，首席执行官Bruno Vanderschueren（Ex-Lampiris）和Pieter-Jan Mermans（Ex-Restore）于2022年夏天成立，由一群屡获殊荣的企业家（Ex-Lampiris）创立，并由经验丰富的投资专业人士Dirk Dewals（Ex-Gimv）和Vincent Gregoir（Exent Gregoir（Exent Gregoir）补充。Vincent Gregoir（通过Sonnen）和Pieter-Jan Mermans（通过Restore）分别是2018年和2019年享有盛名的清洁技术奖的冠军。交界处继续将其资源用于工业化和扩展欧洲的扩大规模和中小企业，在能源过渡中通过少数派或多数增长资本发挥了至关重要的作用，股票票价高达15 m欧元。自成立以来，现在由八名投资专业人士组成的团队已将资本部署为七项投资，跨越不同的垂直行业，这对于加速能源过渡至关重要
植物中渗透应激反应的遗传调节机制
植物对渗透压的适应性 - 干旱，盐度和其他非生物压力的结果 - 鉴于其对农业生产力和粮食安全的影响，是植物生物学的关键重点（Lim等，2015； Zareen等，2024）。在信号转导网络中，从应力信号的感知到应激响应性基因表达，各种转录因子和应力反应性启动子中的顺式调节元件在植物适应对非生物胁迫的适应中起着关键作用。此外，基因表达的转录后调节是由RNA代谢介导的（Lee等，2006； Kim等，2017； Park等，2024）。转录激活因子和阻遏物之间的平衡对于适当的基因表达和对非生物应激的反应至关重要（Seok等，2022）。该研究主题巩固了在理解渗透压力反应背后的遗传调节机制方面的最新进展，其中包含七项研究探索植物适应性的分子，生化和基因组维度的研究。
在社会创新业务中利用人工智能的人工智能道德原则
日立制作所有限公司（以下简称“日立”）致力于通过在社会创新业务中适当利用人工智能*1，进一步提高社会、环境和经济价值，并促进建立基于人类尊严的社会。我们的目标是为实现舒适、可持续发展的社会以及提高世界各地人民的生活质量（QoL）做出贡献。为了实现这一目标，日立将100多年来一直致力于的高品质OT（运营技术）与50多年来积累的IT（信息技术）为基础的AI技术相结合，推动将这些知识与我们在神经科学研究和其他领域所培养的科学技术伦理知识相结合，开发人工智能的使用。日立制定了AI伦理原则，包括AI规划、社会推行、维持三个阶段的行为准则及各阶段共同的七项实用事项，并将在此原则的基础上运用AI。行为准则 I 我们规划人工智能的开发和利用，以实现可持续发展的社会。
pd-L1 ExpRes
图3给出了11项试验的偏见评估风险的结果。总体而言，偏见的风险较低，因为所有研究均已精心设计。访问试验方案以确认方法论信息。在选择偏置域中，将10个试验评为低风险，而一项试验（Tasuki-52）被评为不清楚。对于报告偏差域，将10个试验评为低风险，而一项试验（理由304）被评为不清楚。在性能偏差域中，将七项试验评为低风险，将三项试验（Camel，Empower-Lung 1，KN-024）评为高风险，一项试验（理性304）被评为不清楚。至于检测偏置域，所有试验均被评为低风险，因为缺乏盲目性不太可能影响该域。在损耗偏置域中，将10个试验评为低风险，一项试验（Empower-lung 1）被评为不清楚。用于报告偏差域，
负责任的人工智能 #AIForAll
作为 NSAI 的后续行动，NITI Aayog 于 2019 年与世界经济论坛合作，就负责任地使用新兴技术的拟议方法发起了利益相关方磋商。这项工作在 2021 年达到高潮，发布了一份由两部分组成的方法文件，确定了印度负责任地设计、开发和部署人工智能的原则，并制定了实施这些原则的执行机制（RAI 原则）。这些 RAI 原则是在越来越多的人呼吁制定治理和监管框架以减轻人工智能的潜在风险，同时最大限度地为最多的人带来好处的背景下提出的。2021 年 8 月，方法文件的第二部分发布，其中规定了在印度实施 RAI 的实施机制。作为下一步，决定在用例中测试这七项原则和要测试的实施机制，以确定推荐方法的有效性并确定其中的挑战。