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美国销售收入的销售收入趋势是美国销售癌症药物的销售收入和市场排他性丧失的影响
生物仿制药和仿制药导致癌症药物价格降低。以前尚未描述生物仿制药或仿制药竞争对药物制造商收入的影响。在这项研究中，大多数销售癌症药物中的大多数在通用或生物仿制药市场进入2年内的销售收入下降了50％以上，这既反映了市场份额的下降和单位药物价格的下降。 这会导致重要的药物制造商激励措施，这可能会塑造临床试验议程。 由于盈利时间相对较短且有限，市场结构激励措施对于制药公司而言是独一无二的。 政策变化，例如专利改革导致较短的排他性持续时间可能会导致更大的动力扩大肿瘤学中低价值指示。在这项研究中，大多数销售癌症药物中的大多数在通用或生物仿制药市场进入2年内的销售收入下降了50％以上，这既反映了市场份额的下降和单位药物价格的下降。这会导致重要的药物制造商激励措施，这可能会塑造临床试验议程。由于盈利时间相对较短且有限，市场结构激励措施对于制药公司而言是独一无二的。政策变化，例如专利改革导致较短的排他性持续时间可能会导致更大的动力扩大肿瘤学中低价值指示。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
“ ciclopirox的核心优势是动作范围的宽度”
Malisiewicz博士：与Amorolfin相比，西克洛杆菌的核心优势是针对各种真菌和细菌的作用范围以及特殊的多种机制。amorolfin只有一个攻击点，并抑制麦角固醇生物合成。ciclopirox抑制了许多蘑菇的关键酶。M-RNA合成，但也受到蘑菇细胞膜的功能，受到了极大的干扰。蘑菇病原体及其孢子死亡。由于ciclopirox的多种机制，日常临床生活中的抵抗力并不重要。
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以显著有效。研究发现，在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术所获得的好处，以确保可持续发展，包括决策的透明度和问责制，r
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。在教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以非常有效。发现在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术以确保可持续发展中获得的好处，包括决策的透明度和问责制、合理和高效地利用资源。揭示了在教育过程中由人工智能处理的学生数据的保密性和非个人化问题；建议区分教育机构对个人和机密数据的访问、存储和使用的责任。概述了进一步科学研究的前景——教育过程的进一步个性化和个体化。关键词：教育信息化、教育中的人工智能、可持续发展、教育个性化、教育个性化、信息和通信能力。引用方式：Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022)。人工智能在教育中的应用。可持续发展的问题和机遇。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (1Sup1)，339-356。https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322
飞机电池：当前趋势是更多电动飞机
摘要：飞机工业市场的竞争和全球变暖迫使该行业从经济和环境的角度进行思考。这导致了更多电动飞机 (MEA) 的出现。飞机电力需求的增加，尤其是过去二十年，再加上电池材料和技术的进步，导致了许多高能量密度电池的开发。本研究概述了 MEA 的电池系统。本文对过去五十年飞机上使用的电池技术进行了研究。介绍了电池系统的一般背景，并评估和讨论了基于能量密度和低温能力的电池性能。介绍了 MEA 及其电源系统架构和负载曲线的演变，以了解电池系统的要求。根据 MEA“Aircraft X”的要求，对锂离子和镍镉电池进行了重量节省和成本分析。还探讨和讨论了锂离子电池的电池管理系统 (BMS)。根据分析，选择锂离子电池并将其与未来 MEA 的配电直流网络集成。
什么是一个简单的计划，其优势是什么？
符合条件的员工可以在任何年开始之前的60天（或首先有资格参加之前的60天期间）选举，以参加雇主的简单计划，并修改有关捐款金额的任何先前选举。作为雇主，您必须在与捐款相关的月底后的30天内为雇员的简单帐户贡献雇员的选择性延期。必须允许员工在一年中的任何时候终止对计划的参与。一个简单的计划可以规定，终止参与的员工要等到第二年才能恢复参与。简单