例如,人工智能越来越多地被用于协助人力资源部门的招聘流程,人们非常担心这些工具本身可能对应得公平待遇的群体产生偏见和歧视。有充分证据表明,人工智能的知情程度完全取决于其构建者。3 人工智能的基础算法将包含其构建者和开发其所用数据集的人的偏见和价值观。当这些构建者来自同质群体,并且受到激励以盈利为目的而非公平时,这项技术可能会极大地延续和加深不平等。4 同样,人工智能做出的决策必须易于解释 - 即,哪些因素、特征和数据集用于决策,哪些没有,以及为什么 - 尤其是当决策涉及人时。5
Main nature of the contract : Supplies Main classification (cpv): 35100000 Emergency and security equipment Additional classification (cpv): 35110000 Firefighting, rescue and safety equipment Additional classification (cpv): 35111000 Firefighting equipment Additional classification (cpv): 35112000 Rescue and emergency equipment Additional classification (cpv): 35113000 Safety equipment Additional classification (cpv): 31680000电源和配件附加分类(CPV):31681000电气配件
相信可能性 空间研究中心 S.No 姓名 学号 部门 年份/科目 I 1 S Abhishek 202007001 Al&DS /A | 2 Akash C 202007003 Al&ds I/A 3 Anujan G 202007006 Al&ds I/A 4 __ [Charunithya P 202007010 Al&ds N/A 5 Dilan P 202007016 Al&ds/a 6 Hirthick Raj M&ds a hirthick raj M&ds 202070707 an/ds DS N/A 9 Vishal B 202007052 AL&DS H/A 10 __ [Allan Sabu Mathew 202006004 CCE JA 11 __ | Boomikha Synth CCE 20202015 Hiya S Hermalin 202006006 CCE JA 13 | 15 | Monishg 202006022 CCE /A 16 | Kesh 202006026 CCE /A 18 _ | Ravikumar K 202006029 CCE N /A 19 | Sasidevis 202001130 CSE N /C 20 Aran A 202002077 ECE /B 24 | Ramaiah U 202002041 ECE N /A 25 | Lalithar 202002029 ECE /A 26 | Muthumula Sritha Vatsala 2020 ECE __ 2020 T | 02002042 ECE /A
1.2 人员伤害 3 1.3 飞机损坏 3 1.4 其他损坏 3 1.5 人员信息 4 1.6 飞机信息 4 1.7 气象信息 6 1.8 助航设备 7 1.9 通讯 7 1.1 机场信息 7 1.11 飞行记录器 7 1.12 残骸和撞击信息 8 1.13 医疗和病理信息 8 1.15 生存方面 9 1.16 测试和研究 9 1.17 附加信息 12 1.18 有用或有效的调查技术 13 2 分析 2.1 概述 14 2.2 飞机残骸和结构故障分析 17 2.2.1 飞机残骸 17 2.2.2 飞行中解体顺序 18 2.2.3 火灾损坏 19 2.3 工程模拟 21 2.4 反推力装置认证 27 2.5 反推力装置可能的故障模式 30 2.5.1 概述 30 2.5.2 机组指挥的部署 31 2.5.3 导致部署的电气系统故障 32 2.5.4 导致部署的液压系统故障 33 2.6 维护活动 35 2.7 事故导致的系统设计变更 36 ii 2.8 飞行数据记录器损坏 38 3 结论 3.1 发现 40 3.2 可能的原因 42 4 建议 43 5 附录 附录 A--驾驶舱语音记录器记录摘录 44 附录 B--残骸分布图 58 附录 C--反推力装置系统概述59 附录 D--美国国家运输安全委员会紧急行动安全建议 91-45 至 91-48 69 附录 E--美国联邦航空管理局 1991 年 9 月 11 日信函 74 附录 F--图表 767 PW 4000 推力反向器,当前/新系统 79 附录 G--授权代表的评论 80
学院的两极分化也是由初级学者数量的增长,许多以教学为重点的角色的增长,并且在很大程度上是偶然地使用的。这种趋势与学术界女性的持续不平等有关。在2021年,教授中的男性比女性多:尽管占澳大利亚大学总学术劳动力的一半,但妇女占教授的37%。虽然大多数高级学术人员继续受雇于持续的工作(具有“任期”的形式),但其比例比1990年代稳步下降。二十年后,很少有初级职员被聘为持续的职务,许多(如果不是大多数)的早期职业学者被聘为短期或休闲合同。这些变化与奖励和促进正在进行的学者的大学有关,并故意寻求灵活性和降低成本。
癌症是全球威胁人类生存的最严重的恶性疾病之一(Allemani et al.,2018),其中肺癌在所有癌症类型中发病率和死亡率均居首位(Bray et al.,2018)。目前,手术是根治肺癌唯一有效的方法,但术后仍需配合辅助化疗(Aokage et al.,2017)。另外部分肺癌转移较早,只能依赖化疗(Nasim et al.,2019),因此化疗是治疗肺癌的主要方法之一。但是肺癌化疗药物普遍存在严重的副作用(Islam et al.,2019),靶向抗癌药物的出现,提高了肿瘤的化疗效果,抗癌药物治疗效果好,副作用少。靶向抗癌药物的缺点是容易产生耐药性,需要不断更新药物以延长患者的生存时间(Hirsch et al., 2017; Mayekar and Bivona, 2017),因此研究人员不断探索新的抗癌靶点和新药物。TMEM16A是一种新的肺癌生物标志物(Hu et al., 2019),在癌症中发现TMEM16A基因作为人类染色体11q13扩增子的一部分被扩增(Qu et al., 2014),这可能是TMEM16A与许多癌症相互作用的原因。TMEM16A与癌细胞的持续增殖密切相关(Crottes and Jan 2019)。此外它对癌细胞的增殖、抗凋亡、迁移和侵袭也有比较重要的影响(Guo et al., 2017; Wang et al., 2017)。抑制细胞中TMEM16A的高表达可显著抑制肿瘤生长(Hu et al., 2019)。研究表明,TMEM16A在正常肺组织中几乎不表达,但在肺癌细胞中表达急剧升高(Zhang et al., 2020)。针对TMEM16A的肺癌治疗药物副作用小、耐药性低、特异性强(Guo et al., 2020c)。因此,探索以TMEM16A为靶点的肺腺癌靶向药物是肺腺癌药物研发的新趋势。草药是肺癌治疗药物发现的源头之一。多种草药化合物和活性成分对肺癌表现出令人满意的治疗效果。例如,含有黑种草(种子)、印度半枝莲(根)和光菝葜(根茎)的多种草药混合物的提取物显示出抗非小细胞肺癌作用(Pathiranage 等人,2020 年)。从 Carissa carandas 中分离的六种天然产物显示出强大的抗肺癌活性(Bano 等人,2021 年)。水飞蓟宾是草药水飞蓟的主要有效成分之一(Di Fabio 等人,2013 年)。水飞蓟宾可以保护肝细胞膜,促进肝细胞生长,增强巨噬细胞活性,促进脂肪转移,减轻肝脏损伤(Singh et al., 2020 ; Tsaroucha et al., 2020)。目前,水飞蓟宾在临床上常用于治疗肝炎、肝硬化、脂肪肝、肝中毒等肝病(Derakhshandeh-Rishehri et al., 2020 ; Jia et al., 2020)。此外,水飞蓟宾还能抑制
图宾根大学庞大而活跃的数学物理小组提供了学术上令人兴奋的顶级研究环境。具有适当研究背景的成功候选人可以成为 SFB TRR 352 多体量子系统及其集体现象数学的成员,该中心是图宾根大学、慕尼黑工业大学和慕尼黑大学之间的合作研究中心,定期组织会议和其他科学交流活动。
