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骨髓功能(例如卡马西平,奥卡北西比,青霉素,氯霉素(不是局部),任何化学疗法方案,仓库抗精神病药)。氯氮平被告知:•其他具有镇静作用的药物,包括酒精•其他具有抗胆碱能或呼吸抑制作用的药物•其他具有降低QTC间隔的药物或已知的药物•rifampicin或苯乙甲肌蛋白 - 可能会降低氯化磷酸盐水平•CP4501A2 Induceers Youse Youse Youse Youse y Mige cpp4501A2 Induceers,尤其可能会尤为可能。 CP4501A2抑制剂,例如氟氟voxamine,酮康唑,红霉素,克拉霉素和环丙沙星,可能导致氯氮平水平升高。•CP4502D6抑制剂,例如氟西汀,帕罗西汀和Venlafaxine,可能会增加氯氮平水平。舍曲林可能在较小程度上做。这不是详尽的列表。有关更多信息,请参见BNF和SPC 1。
2022 年 7 月 13 日 尊敬的金伯利·D·博斯 (Kimberly D. Bose) 秘书 联邦能源管理委员会 华盛顿特区东北第一街 888 号 20426 主题:Southwest Power Pool, Inc.,案卷编号 ER22-________ 提交发电机互连协议 尊敬的博斯部长: 根据《联邦电力法》第 205 节、16 USC § 824d 和联邦能源管理委员会(“委员会”)法规第 35.13 节、18 CFR § 35.13,Southwest Power Pool, Inc.(“SPP”)提交了一份未执行的发电机互连协议(“GIA”),其中 SPP 作为输电提供商,Flat Ridge 5 Wind Energy LLC(“Flat Ridge”)作为互连客户,Evergy Kansas Central, Inc.(“Evergy”)作为输电所有者(“Flat Ridge GIA”)。 1 Flat Ridge GIA 符合 2022 年 1 月 15 日之前生效的 SPP 开放接入输电关税(“SPP 关税”)中的形式 GIA;2 但是,SPP 正在根据 Flat Ridge 的要求提交未执行的 Flat Ridge GIA。
高管摘要随着技术的发展,人们越来越依赖互联网。在线平台,例如搜索引擎,电子商务网站,社交媒体和按需服务已成为数百万人生的重要性。这些平台利用算法和机器学习通过自动决策(ADM)为用户提供个性化体验。尽管具有有效的性质,但与这些ADM相关的歧视和行为操纵仍然存在。本文的重点是欧盟的方法来解决在在线平台中使用ADM引起的歧视和操纵行为的方法。本论文的主要研究问题是:“目前的欧盟数据保护法律框架以及拟议的人工智能调节,足以解决在在线平台上使用的自动决策(ADM)引起的歧视和操纵行为?”要回答这个问题,论文依赖于书面研究。它主要分析一般数据保护法规(GDPR)和拟议的人工智能法(AIA),以解决法规的充分性,以防止在线平台上ADM引起的歧视和操纵行为。论文揭示了ADM是一种通过基于规则或机器学习算法等基本技术来自动化个人决策的系统。尽管ADM提供了有效的结果,但它有可能带有偏见,产生不准确的结果以及推断有关个人可能导致行为操纵和歧视的数据的数据。本论文区分了在线平台上有问题的行为操纵实践,发现在有问题的方面存在道德上可接受的操纵实践,包括个性化建议,例如利用个人脆弱性的个性化广告。对于歧视性实践,它突出了两个有问题的领域:基于受保护特征的歧视,例如种族和基于非保护特征的歧视,例如社会经济地位。论文研究了GDPR和AIA,并探讨了如何调节使用ADM引起的行为的歧视和操纵。GDPR通过禁令进行监管,并使个人有权获得信息和访问权利的权利。相比之下,AIA 专注于潜在技术,并调节其对个人的影响。 本文发现,不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。 但是,它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。 对于GDPR,本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确,并将最低保障措施加入第22(3)条GDPR以增加保护。 对于第13,14条和15 GDPR,对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别,以包括以用户为中心的透明度。专注于潜在技术,并调节其对个人的影响。本文发现,不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。但是,它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。对于GDPR,本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确,并将最低保障措施加入第22(3)条GDPR以增加保护。对于第13,14条和15 GDPR,对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别,以包括以用户为中心的透明度。对于AIA,有五个建议,其中包括一个明确的AI系统定义,该定义确认了基础技术,推荐系统的定义,添加了非常大的在线搜索引擎,以实现完整的在线平台表示,对重要的
我们研究了无限 - 奖励马尔可夫决策过程(MDP)的无模型增强学习(RL)算法,这更适合涉及不持续操作的应用不分为情节。与情节/折扣的MDP相反,对于平均奖励设置,对无模型RL算法的理解理解相对不足。在本文中,我们考虑使用模拟器的在线设置和设置。与现有结果相比,我们开发了具有计算高效的无模型算法,以备受遗憾/样本的复杂性。在在线设置中,我们基于降低方差降低Q学习的乐观变体设计算法,UCB-AVG。我们表明UCB- AVG达到了遗憾的束缚e O(S 5 A 2 SP(H ∗)√
一种集成工具,用于比较不同组成(单体,低聚物,杂膜复合物)的蛋白质,RNA和DNA的3D结构,以及成对和多扣比对。纸(外部站点):https://www.nature.com/articles/s41592-022-01585-1
背景和目标:神经反馈 (NF) 是一种允许用户自我调节大脑活动模式的范例。它采用闭环脑机接口 (BCI) 系统实现,该系统实时分析用户的大脑活动并提供持续反馈。该范例具有极大的兴趣,因为它有可能成为治疗非退行性脑部疾病的非药物和非侵入性替代方法。然而,目前可用的 NF 框架有几个局限性,例如缺乏各种实时分析指标或过于简单的训练场景可能会对用户表现产生负面影响。为了克服这些限制,这项工作提出了 ITACA:一种用于设计、实施和评估 NF 训练范例的新型开源框架。方法:ITACA 的设计易于使用、灵活且具有吸引力。具体而言,ITACA 包括三种不同的游戏化训练场景,可选择五种大脑活动指标作为实时反馈。其中,基于功能连接和网络理论的新型指标脱颖而出。它与五种不同的计算机化版本的广泛认知评估测试相辅相成。为了验证所提出的框架,进行了计算效率分析和侧重于额叶内侧 θ 调制的 NF 训练协议。结果:效率分析证明,所有实施的指标都允许以最佳反馈更新率进行 NF 会话。此外,实施的 NF 协议产生了支持在 NF 研究中使用 ITACA 的结果。结论:ITACA 实施了多种功能来设计、开展和评估 NF 研究,目的是帮助研究人员扩展当前最先进的 NF 培训。