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World File Search System利弊
如何引用本文：Lew TE、Anderson MA、Seymour JF。慢性淋巴细胞白血病靶向药物的利弊。癌症药物研究
靶向药物显著改善了慢性淋巴细胞白血病患者的治疗效果，尤其是之前化学免疫疗法疗效有限的高危亚组。特别是两类药物，布鲁顿酪氨酸激酶抑制剂（例如，伊布替尼）和 B 细胞淋巴瘤 2 抑制剂维奈克拉，在复发/难治性和一线治疗中诱导高反应率和持久缓解。然而，成熟的临床数据揭示了这两种药物的前景和缺陷。这些药物在大多数患者中诱导缓解和疾病控制，通常是在传统化学免疫治疗方法预期疗效不高的情况下。不幸的是，在复发和难治性情况下，这两种药物似乎都与疾病复发和进展的不可避免的风险有关。这两种药物的耐药模式正在被描述，但一个共同的主题似乎是多种亚克隆疾病进展驱动因素。了解这些机制并开发有效且安全的方法来避免耐药性的出现将决定这些药物在改善患者生活质量和寿命方面的长期效用。合理的药物组合、优化的治疗安排和顺序可能是实现这些重要目标的关键。
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如果做得好，人工智能可以让我们通过实时分析各种设计方案来提高公众参与度。在评估影响的同时，公众可以更好地了解他们的许多想法和设计的利弊。
初级保健中的连续葡萄糖监测
1。了解CGM 2的概念和组成部分。查看监测方法的利弊（CGM，A1C，SMBG）3。查看当前的CGM选项和保险范围4。如何解释CGM数据5。用于初级保健OHSU
人工智能伦理研究领域
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CS 4782：深度学习概论-Cornell CS
1。设计，训练和评估深神经网络2。应用深度学习技术来解决计算机视觉，自然语言处理和其他复杂领域中的现实世界问题3.批判性地评估不同模型体系结构的利弊4。阅读并理解深度学习的研究5。了解领先的深度学习系统之后的核心设计原理，例如GPT-4，DALL-E 2/3和稳定扩散
加州计划使用人工智能来回答你的税务问题
2023 年 11 月，该州政府运营机构评估了生成式人工智能的利弊。报告警告称，生成式模型可能会产生令人信服但不准确的结果，对同一提示给出不同的答案，并且当预测偏离准确结果时，模型会崩溃。当人们过度信任和依赖自动决策时，生成式人工智能还存在自动化偏见的风险。
定量开发人员证书（QDC）
模块4：C ++中的数据结构和算法的目标是教授任何编程语言的学生基础知识：数据结构和算法。模块完成后，学生将了解主要的数据结构，算法，并能够理解在“引擎盖下”发生的情况。学生将能够评估不同算法的复杂性并选择最有效的算法。学生将学习使用特定数据结构的利弊。即使模块是在C ++中实现的，它也不关注C ++的特定功能，而不是与任何其他编程语言相关的通用功能。
