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Epithelial transport, Bile acids, Chloride secretion, Diarrhea, EGF receptor, Farnesoid x receptor, Inflammatory bowel disease, Irritable bowel syndrome, Mitogen activated protein kinase, Tight junctions, intestinal epithelium, bile acids, colon cancer Epithelial transport, Bile acids, Chloride secretion, Diarrhea, colon cancer, EGF受体，Farnesoid X受体，炎症性肠病，肠易激综合征，有丝分裂原活化蛋白激酶，紧密连接蛋白胆汁酸，微生物群，上皮，胃肠道和障碍物，传输和屏障功能，炎症性肠病，肠道疾病，肠道疾病
提供净零基础设施的专业知识 - Turley
Slieve Kirk 风电场是北爱尔兰最大的风电场。它可以产生 73.5 兆瓦的清洁绿色能源，为近 65,000 户家庭供电。我们获得了规划许可，可以修改之前批准的 Glenconway 风电场的八台涡轮机许可和排放开始条件，以满足严格的 SSE 调试计划期限。
ISDA 衍生品未来领袖发布生成性人工智能白皮书 东京，2024 年 4 月 18 日——国际掉期和衍生品协会 (ISDA) 今天发布了 ISDA 衍生品未来领袖 (IFLD) 的白皮书，这是其针对衍生品市场新兴领袖的专业发展计划。白皮书《衍生品市场中的 GenAI：未来视角》由第三批 IFLD 参与者制定，他们于 2023 年 10 月开始合作。该小组的 38 名成员代表来自世界各地的买方和卖方机构、律师事务所和服务提供商。在被选中参加 IFLD 计划后，他们被要求与利益相关者接触，发展立场并制作一份关于生成性人工智能 (genAI) 在场外衍生品市场中潜在用途的白皮书。参与者还可以使用 ISDA 的培训材料、资源和员工专业知识，以支持该项目和他们自己的专业发展。白皮书借鉴行业专业知识和学术研究，确定了衍生品市场中 genAI 的一系列潜在用例，包括文档创建、市场洞察和风险分析。它还探讨了主要司法管辖区的监管问题，并解决了使用 genAI 所带来的挑战和风险。本文最后提出了一系列针对利益相关者的建议。这些建议包括投资人才发展、促进与技术提供商的合作和知识共享、优先考虑道德 AI 原则以及与政策制定者合作以促进适当的监管框架。ISDA 首席执行官 Scott O'Malia 表示：“人工智能的快速发展引起了金融市场和整个社会的广泛关注。随着技术的进步，genAI 有很大机会支持衍生品市场更高效、数据驱动的决策，但我们需要谨慎对待，确保正确处理该技术的影响和风险。在考虑未来的机遇和挑战时，需要新的视角，因此我赞扬 IFLD 完成这份文件，它为这个快速发展的话题做出了宝贵贡献。” “今年的 IFLD 小组来自不同的机构和司法管辖区，我们在过去六个月中共同探索 genAI 在全球衍生品市场的发展。很明显，这项技术有可能为多个行业流程增加重大价值。我们希望这份报告能够帮助市场参与者、政策制定者和其他利益相关者利用这项技术并应对相关挑战，”IFLD 参与者、瑞穗交易对手投资组合管理部门总监 Takuya Otani 表示。
ISDA 衍生品未来领袖发布生成性人工智能白皮书 东京，2024 年 4 月 18 日——国际掉期和衍生品协会 (ISDA) 今天发布了 ISDA 衍生品未来领袖 (IFLD) 的白皮书，这是其针对衍生品市场新兴领袖的专业发展计划。白皮书《衍生品市场中的 GenAI：未来视角》由第三批 IFLD 参与者制定，他们于 2023 年 10 月开始合作。该小组的 38 名成员代表来自世界各地的买方和卖方机构、律师事务所和服务提供商。在被选中参加 IFLD 计划后，他们被要求与利益相关者接触，发展立场并制作一份关于生成性人工智能 (genAI) 在场外衍生品市场中潜在用途的白皮书。参与者还可以使用 ISDA 的培训材料、资源和员工专业知识，以支持该项目和他们自己的专业发展。白皮书借鉴行业专业知识和学术研究，确定了衍生品市场中 genAI 的一系列潜在用例，包括文档创建、市场洞察和风险分析。它还探讨了主要司法管辖区的监管问题，并解决了使用 genAI 所带来的挑战和风险。本文最后提出了一系列针对利益相关者的建议。这些建议包括投资人才发展、促进与技术提供商的合作和知识共享、优先考虑道德 AI 原则以及与政策制定者合作以促进适当的监管框架。ISDA 首席执行官 Scott O'Malia 表示：“人工智能的快速发展引起了金融市场和整个社会的广泛关注。随着技术的进步，genAI 有很大机会支持衍生品市场更高效、数据驱动的决策，但我们需要谨慎对待，确保正确处理该技术的影响和风险。在考虑未来的机遇和挑战时，需要新的视角，因此我赞扬 IFLD 完成这份文件，它为这个快速发展的话题做出了宝贵贡献。” “今年的 IFLD 小组来自不同的机构和司法管辖区，我们在过去六个月中共同探索 genAI 在全球衍生品市场的发展。很明显，这项技术有可能为多个行业流程增加重大价值。我们希望这份报告能够帮助市场参与者、政策制定者和其他利益相关者利用这项技术并应对相关挑战，”IFLD 参与者、瑞穗交易对手投资组合管理部门总监 Takuya Otani 表示。
Aurigene.AI 是一种端到端的小分子药物发现解决方案，将 AI 和 ML 功能与 Aurigene 在合成和体内外测试分子方面的核心专业知识相结合。 该平台由一个精心策划的数据库组成，可用作训练数据。 模块化平台允许用户从一组生成、预测和计算算法中灵活地选择合适的 AI 模型。 它利用迭代 ML 过程进行合理有效的化学设计，并根据合成的可处理性和 ADME（吸收、分布、代谢、排泄）和效力等特性进行优先排序。
Aurigene Pharmaceutical Services 是一家全球合同研究、开发和制造组织 (CRDMO)。我们以加速创新的传统为基础，并在小分子和大分子药物发现、开发和制造方面拥有丰富的经验，我们的使命是坚持不懈地为客户的成功而努力，并通过整体方法建立长期关系，以加速分子从实验室到市场的进程。我们为发现化学、生物治疗药物发现、发现生物学、临床 I-III 期计划、监管提交批次和商业制造的开发和制造服务提供集成和独立服务。Aurigene 的独特之处在于其集成的 API 和配方服务，涵盖从关键起始材料、高级中间体和 API 到成品（如口服固体、无菌产品、鼻腔溶液等）。英国、墨西哥、美国和印度的 GMP 商业制造设施补充了我们在印度的开发和制药 API 制造服务。
电动汽车电池制造解决方案的专业知识
»根据ISO 14644-1»ISO清洁室1-6的清洁室7和8。由Fraunhofer/IPA独立认证。»基于客户规格的最小铜和镍含量<合金中的4.6％»许多Norgen的标准产品已经符合我们客户对铜，锌和镍的限制：
Lei Wang专业知识：我是一个大气动力学家。我的... 生物学未成年人（BIOS）| Purdue EAPS
Lei Wang专业知识：我是一个大气动力学家。 我的研究重点是中纬度大气波的基本动力和变异性，尤其是高影响力的极端天气和气候事件。 我领导着普渡大学的气候和气候动态（WCD）实验室，我还是普渡大学计算跨学科研究生计划（CIGP）的关联教师。 普渡大学地球，大气和行星科学系的现任/最新职位助理教授；哈佛大学博士学位：芝加哥大学，地球物理科学学院，地球和行星科学系博士后研究员，2016年•论文：南方有限振幅波活动的周期性行为Lei Wang专业知识：我是一个大气动力学家。我的研究重点是中纬度大气波的基本动力和变异性，尤其是高影响力的极端天气和气候事件。我领导着普渡大学的气候和气候动态（WCD）实验室，我还是普渡大学计算跨学科研究生计划（CIGP）的关联教师。普渡大学地球，大气和行星科学系的现任/最新职位助理教授；哈佛大学博士学位：芝加哥大学，地球物理科学学院，地球和行星科学系博士后研究员，2016年•论文：南方有限振幅波活动的周期性行为
将人类专业知识与人工智能相结合
我们感谢斯坦福大学医院为数据访问提供便利。作者感谢阿尔弗雷德·P·斯隆基金会 (2022-17182)、JPAL 医疗保健交付计划和麻省理工学院 SHASS 的支持。该实验已在 AEA 注册中心预注册，编号为 AEARCTR-0009620。预分析计划可在 SSR 注册 9620 和 SSR 注册 8799 处获得。该项目受益于与多位放射科医生的合作，包括斯坦福大学的 Matthew Lungren、Curtis Langlotz 和 Anuj Pareek 博士、西奈山医院的 Etan Dayan 和 Adam Jacobi 博士、VinBrain 的 Steven Truong 和 VINMEC 的几位放射科医生，以及 USARAD、Vesta Teleradiology 和 Advanced Telemed 的远程放射科医生。我们感谢 Daron Acemoglu、David Autor、David Chan、Glenn Ellison、Amy Finkelstein、Chiara Farronato、Drew Fudenberg、Paul Joskow、Bentley MacLeod、Whitney Newey、Pietro Ortoleva、Paul Oyer、Ariel Pakes、Alex Rees-Jones、Frank Schilbach、Chad Syverson 和 Alex Wolitzky 提供的有益对话、评论和建议。Oishi Banerjee、Ray Huang、Andrew Komo、Manasi Kutwal、Angelo Marino 和 Jett Pettus 提供了宝贵的研究协助。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
将人类专业知识与人工智能相结合
∗ 我们感谢斯坦福大学医院为数据访问提供便利。作者感谢阿尔弗雷德·P·斯隆基金会 (2022-17182)、JPAL 医疗保健交付计划和麻省理工学院 SHASS 的支持。该实验已在 AEA 注册表上预先注册，编号为 AEARCTR-0009620。预分析计划可在 SSR 注册 9620 和 SSR 注册 8799 处获得。† Agarwal：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：agarwaln@mit.edu。Moehring：麻省理工学院斯隆管理学院，电子邮件：moehring@mit.edu。Rajpurkar：哈佛医学院生物医学信息学系，电子邮件：pranav_rajpurkar@hms.harvard.edu。Salz：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：tsalz@mit.edu。该项目受益于与多位放射科医生的合作，包括斯坦福大学的 Matthew Lungren 博士、Curtis Langlotz 博士和 Anuj Pareek 博士、西奈山医院的 Etan Dayan 博士和 Adam Jacobi 博士、VinBrain 的 Steven Truong 和 VINMEC 的多位放射科医生，以及 USARAD、Vesta Teleradiology 和 Advanced Telemed 的远程放射科医生。我们感谢 Daron Acemoglu、David Autor、David Chan、Glenn Ellison、Amy Finkelstein、Chiara Farronato、Drew Fudenberg、Paul Joskow、Bentley MacLeod、Whitney Newey、Pietro Ortoleva、Paul Oyer、Ariel Pakes、Alex Rees-Jones、Frank Schilbach、Chad Syverson 和 Alex Wolitzky 提供的有益对话、评论和建议。Oishi Banerjee、Ray Huang、Andrew Komo、Manasi Kutwal、Angelo Marino 和 Jett Pettus 提供了宝贵的研究协助。
