XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System另一面
量子距离到不可控性和量子速度......
就像我们日常使用的计算机一样，普适性——原则上运行任何算法的能力——是量子计算的核心概念。在当前证明普适性的竞赛中，以及在更大的系统中首次成功报告普适性[1]，这一点比以往任何时候都更加真实。人们经常争论[2]，普适性本身就是普遍的，例如几乎所有系统都是普适的，如果不是，稍微改变一下参数就会变成普适的。即使在嘈杂的系统中也是如此，在这种系统中，普适性需要与错误校正相结合。然而，我们认为，这还有另一面：如果任何非普适系统接近普适系统，那么许多普适系统也危险地接近非普适系统。那么普适性可能是不稳定的或低效的。事实上，大自然似乎不愿探索高维动力学[3]，而简单的非普适系统往往是很好的近似值。致力于设计量子光学中的弱非线性、超导系统中的弱非谐性或避免固态系统中的光谱拥挤的实验物理学家非常清楚这些限制。在这里，我们将这种直觉放在一个精确的框架中，我们称之为可控性的量子距离，并展示它与一个众所周知的难以计算但独立有趣的量的关系：量子速度极限 [4–6]。值得指出的是，有许多不同的速度极限，一些用于状态变换，一些用于幺正变换；一些用于不受控动力学，一些用于受控动力学，请参阅 [4] 中的综述。我们在这里关注的是系统的受控演化。
mavenclad-epar-产品信息_en.pdf
1. 药品名称 MAVENCLAD 10 mg 片剂 2. 定性和定量组成 每片含10 mg 克拉屈滨。 已知效果的辅料 每片含 64 mg 山梨醇。 有关辅料的完整列表，请参阅第 6.1 节。 3. 药物形式 片剂 白色、圆形、双凸片剂，直径 8.5 mm，一面刻有“C”，另一面刻有“10”。 4. 临床特点 4.1 治疗适应症 MAVENCLAD 适用于治疗具有临床或影像学特征（请参阅第 5.1 节）的高度活动性复发性多发性硬化症 (MS) 的成年患者。 4.2 用法和用量 治疗必须由有 MS 治疗经验的医生开始和监督。用法用量 建议的累积剂量为 3.5 mg/kg 体重，服用 2 年，每年 1 个疗程，剂量为 1.75 mg/kg。每个疗程包含 2 个治疗周，一个在相应治疗年度的第一个月初，一个在第二个月初。如有医学需要（例如为了恢复淋巴细胞），第 2 年的疗程可以延迟长达 6 个月。每个治疗周包含 4 或 5 天，患者根据体重每天服用 10 mg 或 20 mg（一片或两片）作为单剂量。有关详情，请参见下表 1 和表 2。完成 2 个疗程后，第 3 年和第 4 年无需进一步接受克拉屈滨治疗（参见第 5.1 节）。尚未研究第 4 年后重新开始治疗的情况。开始和继续治疗的标准 淋巴细胞计数必须 • 在第 1 年开始治疗前达到正常水平， • 在第 2 年开始治疗前至少达到 800 个细胞/mm³。如有必要，第 2 年的治疗疗程可以延迟最多 6 个月，以便淋巴细胞恢复。如果恢复时间超过 6 个月，患者不应再服用克拉屈滨片。
第 1 章 什么是心理学？
也许，在第一堂课上，老师就问过你，为什么你选择心理学而不是其他科目。你希望学到什么？如果有人问你这个问题，你会怎么回答？通常，课堂上对这个问题的回答范围之广确实令人眼花缭乱。大多数学生的回答都很无聊，好像他们想知道别人在想什么。但是，你也会遇到这样的回答，比如了解自己、了解他人，或者更具体的回答，比如知道人们为什么会做梦，为什么人们会不遗余力地帮助别人或互相殴打。所有古老的传统都涉及人性问题。特别是印度哲学传统，处理的是人们为什么会以他们的方式行事的问题。为什么人们通常不快乐？如果他们希望生活中幸福，他们应该在自己身上做出哪些改变？像所有知识一样，心理学知识也旨在促进人类福祉。如果世界充满苦难，那很大程度上是人类自身的问题。也许，你问过为什么会发生 9/11 或伊拉克战争。为什么德里、孟买、斯利那加或东北部的无辜民众要面对炸弹和子弹？心理学家想知道，是什么让这些年轻人变成了寻求报复的恐怖分子。但人性还有另一面。你可能听说过阿卢瓦利亚少校的名字，他在与巴基斯坦的战争中受伤，腰部以下瘫痪，但他却登上了珠穆朗玛峰。是什么促使他攀登如此高的高度？这些不仅仅是心理学作为一门人文科学所研究的人性问题。你会惊讶地发现，现代心理学还研究一些模糊的微观现象，如意识、在噪音面前集中注意力，或者在他们的球队在足球比赛中战胜传统对手后，支持者试图烧毁购物中心。心理学不能声称已经找到了这些复杂问题的答案。但它肯定提高了我们对这些现象的理解和理解能力。与其他科学不同，该学科最引人注目的方面在于研究心理过程，而心理过程主要是内部的，人类可以对其进行自我观察。
处方信息重点 这些重点不包括安全有效地使用 ORGOVYX 所需的所有信息。请参阅完整处方
完整处方信息 1 适应症和用途 ORGOVYX 适用于治疗患有晚期前列腺癌的成年患者。 2 剂量和给药 2.1 推荐剂量 第一天以 360 mg 的负荷剂量开始 ORGOVYX 治疗，并继续治疗，每天大约同一时间口服 120 mg 剂量一次。ORGOVYX 可以与食物一起服用或单独服用 [见临床药理学 (12.3)]。指导患者将药片整个吞下，不要压碎或咀嚼药片。建议患者在记起时立即服用错过的 ORGOVYX 剂量。如果错过剂量超过 12 小时，患者不应服用错过的剂量并继续服用下一次预定的剂量。如果 ORGOVYX 治疗中断超过 7 天，则在第一天以 360 mg 的负荷剂量重新开始使用 ORGOVYX，并继续以每天一次 120 mg 的剂量服用。对于使用 GnRH 受体激动剂和拮抗剂治疗前列腺癌的患者，通常在出现非转移性或转移性去势抵抗性前列腺癌后继续治疗。2.2 与 P-gp 抑制剂一起使用时的剂量调整避免将 ORGOVYX 与口服 P-gp 抑制剂共同给药。如果无法避免共同给药，请先服用 ORGOVYX，然后至少间隔 6 小时服用[见药物相互作用 (7.1) 和临床药理学 (12.3)]。如果需要使用 P-gp 抑制剂进行短期治疗，则 ORGOVYX 治疗可中断长达两周。 2.3 与 P-gp 和强 CYP3A 诱导剂联合使用时的剂量调整 避免将 ORGOVYX 与 P-gp 和强 CYP3A 诱导剂联合使用。如果无法避免联合使用，则将 ORGOVYX 剂量增加至每天一次 240 毫克。停止使用 P-gp 和强 CYP3A 诱导剂联合使用后，恢复推荐的 ORGOVYX 剂量 120 毫克，每天一次 [见药物相互作用 (7.1) 和临床药理学 (12.3)]。 3 剂型和规格 片剂：120 毫克，浅红色，杏仁形，薄膜包衣，一面压印“R”，另一面压印“120”。
停止共享数据：访问算法、群体学习和下一代 FAIR（联邦人工智能就绪）原则和实践
摘要：机器学习领域的快速发展也带来了一些生存挑战，这些挑战本质上都与“信任”这一广义概念有关。这一广义概念的各个方面包括对任何机器学习过程输出的信任（以及防止黑匣子、幻觉等）。对科学的信任正受到威胁，尤其是现在法学硕士可以产生“好看的废话”，论文工厂的出现是为了应对当前研究环境中不正当的奖励制度。同一枚硬币的另一面是，如果机器学习得不到适当的控制，它也会突破安全和隐私障碍，违反 GDPR 以及其他道德、法律和社会障碍，包括公平性。此外，数据“某处”的存在绝不意味着其实际可重用性。这包括现已确立的 FAIR 原则的四个要素：许多数据即使找到也无法找到，在明确定义的条件下也无法访问，如果访问则无法互操作（第三方和机器无法理解），这导致绝大多数数据和信息无法重复使用，除非违反版权、隐私法规或隐含或明确支撑查询或深度学习算法的基本概念模型。现在，越来越多的数据也将被机器“独立”使用，所有这些挑战都将严重加剧。本次主题演讲将讨论“数据访问”相对于传统的“数据共享”（包含数据下载、传输和失去控制的内涵）如何减轻大多数（如果不是全部）传统“数据共享”的不良副作用。对于联合数据访问，数据应该从另一个意义上或角度来看是公平的，它们应该是“联合的、AI-Ready”的，以便访问算法可以回答与访问控制、同意、格式相关的问题，并且可以读取有关数据本身的丰富（公平）元数据，以确定它们是否“适合用途”和机器可操作（即公平数字对象或机器可操作单元）。“适合用途”的概念远远超出了（但包括）有关方法、质量、误差线等的信息。访问算法的所有操作的“不可变日志记录”至关重要，尤其是在使用“群体学习”中的自学习算法时。足以让我们忙上一阵子了。https://www.nature.com/articles/s41586-021-03583-3
对冲基金如何利用人工智能取得领先
一提到人工智能 (AI)，人们就会同时感到兴奋和焦虑。在人工智能驱动的世界中，未来会是什么样子？当个人人工智能助理增强每一项任务、预测您的需求并以当前搜索引擎和软件无法比拟的方式简化您的操作时，您的工作日将如何变化？您还会有工作吗？这些是当今我们站在下一场伟大技术革命的山脚下时面临的一些重大问题。从最广泛的意义上讲，人工智能并不新鲜。当今最常用的人工智能子集是机器学习，它通过将复杂算法应用于大型数据集而用于金融、科学和其他领域。自 2022 年 11 月 OpenAI 的 ChatGPT 推出以来，公众的想象力被人工智能的另一个分支所吸引：生成 (Gen) 人工智能。Gen AI 工具（也称为大型语言模型）挖掘大量数据集以生成复杂的内容，包括文本、代码、图像和其他媒体。然而，对于每一个 AI 的追随者，怀疑论者都会指出该技术在专业环境中的能力和实际应用方面的缺陷。本报告将简要介绍对冲基金经理对人工智能的态度。它概述了他们如何使用这些新工具，他们预见未来的机会，以及它们与更广泛采用之间的障碍。这份报告由 AIMA 全球研究委员会委托撰写，是我们首次涉足该领域。除了调查 AIMA 的全球资产管理会员外，我们还采访了行业先驱和其他利益相关者，以帮助了解他们如何利用这一代最受关注的技术。所有受访者都同意，成功地将人工智能融入业务运营需要同样重视对技术和人才的投资，这是我们在本报告中探讨的主题。一位评论员描述了成功的最佳策略，就像一支获胜的赛车队一样，最佳引擎与最佳车手的搭配。市场研究和定性访谈揭示了一些人（主要是大型对冲基金经理）的雄心，他们希望建立这样的合作伙伴关系，以确保在人工智能采用方面占据领先地位。那些拥有资源的资产管理公司正在大力投资打造独特的产品，并引进专业知识，以充分利用这一迅速扩张的新工具包。这种市场动态的另一面是，未来可能会出现两极分化：一类人受益于人工智能工具，另一类人则陷入困境，依赖越来越低劣的传统技术。
lonsurf，inn-trifluridine/tipiracil
1。药用产品的名称Lonsurf 15 mg/6.14毫克薄膜涂层的片剂Lonsurf 20 mg/8.19毫克膜涂层片2.定性和定量成分Lonsurf 15 mg/6.14毫克薄膜涂层的片剂，每个薄膜涂层的片剂含有15 mg三氟嘧啶和6.14 mg Tipiracil（作为盐酸盐）。具有已知效果的EAC`H膜包被片剂的赋形剂含有90.735毫克的乳糖一水合物。Lonsurf 20 mg/8.19毫克薄膜涂层的片剂每胶片涂层的片剂含有20 mg三氟烷和8.19 mg tipiracil（作为盐酸盐）。具有已知效果的赋形剂，每个薄膜涂层的片剂含有120.980 mg乳糖一水合物。有关赋形剂的完整列表，请参见第6.1节。3。制药形式胶片涂层的片剂（片剂）。Lonsurf 15 mg/6.14毫克胶片涂层的片剂是白色的，双色的，圆形的，圆形的，胶片涂层的片剂，直径为7.1毫米，厚度为2.7 mm，一侧为“ 15”，另一侧为“ 15”，另一侧为“ 102”和'15 mg'。Lonsurf 20 mg/8.19毫克薄膜涂层的片剂是片淡红色，双色，圆形，圆形，胶片涂层的片剂，直径为7.6毫米，厚度为3.2 mm，一侧为“ 20”，另一侧为“ 20'”和“ 102”和“ 20毫克”，另一面则是灰色墨水。4。CLINICAL PARTICULARS 4.1 Therapeutic indications Colorectal cancer Lonsurf is indicated in combination with bevacizumab for the treatment of adult patients with metastatic colorectal cancer (CRC) who have received two prior anticancer treatment regimens including fluoropyrimidine-, oxaliplatin- and irinotecan-based chemotherapies, anti-VEGF agents, and/or anti-EGFR agents.lonsurf被认为是用于治疗以前已接受过或不被视为候选候选的成年转移性结直肠癌患者的单药治疗，包括氟吡啶氨酸，奥沙利帕蛋白，基于鸢尾类药物的化学疗法，抗VEGGF药物，抗eGGF药物，以及抗EGFR Agents。胃癌Lonsurf被认为是对成年胃癌转移性胃癌患者的治疗的单一疗法，其中包括胃食管食道连接的腺癌，他们以前曾接受过至少两种先前的系统治疗方案治疗晚期疾病（请参阅第5.1节）。
教育管理中的人工智能
印度班加罗尔 IIBS 商学院教员 摘要 人工智能 (AI) 正在教育等几乎所有学习领域掀起量子浪潮。当今时代有许多要求，需要精确和耐心，以便能够及时解决迫在眉睫的问题，并将错误降至最低。这就是 AI 接管的地方，它可以满足组织对解决问题和适当决策的迫切需求。教育管理机构的书籍中并没有真正定义 AI 的作用，但它在证明其价值和效率方面绝对不落后。每种技术都有其优点和缺点。尽管如此，本研究论文试图解决 AI 在教育管理中的应用，努力探索如何探索与学生入学、参与、保留、促进学习和实现成本效益有关的程序。然而，这项研究的另一面也损害了道德约束、被忽视的偏见以及迫切需要让人力参加定期培训和发展课程。关键词：人工智能、教育、管理、教育管理的未来 简介：自古以来，人类就将人类生活引导到不断进步的道路上，将复杂的事物交给机器来处理，使之变得简单。人工智能是另一种工具，它为技术流程提供信息，使算法和神经网络能够连接平台，创建模拟，进而利用机器来帮助更好地解决问题，促进合理的决策。人类思维是许多此类神经网络的奇妙构造，但往往无法像机器那样及时解决问题、多任务处理和保持连贯性。毫无疑问，人工智能是解决人类主导系统、医疗保健、金融、制造、食品和饮料到教育中存在的故障的灵丹妙药。在教育领域，人工智能已成功用于管理 ERP、CRM 平台、自动化冗余的管理任务，并为学生与学习者和员工的关系做出更大的贡献，这是值得注意的。毫无疑问，人工智能在教育管理领域的发展历程经历了一系列挑战和变革阻力。组织变革推动者提出改进建议的日子已经一去不复返了，人工智能已经大大取代了这一角色，并制定了许多这样的标准，只为证明其有效性，以及在不断变化的时代满足期望。根据最近进行的一项研究（Wadhwani & Bhutani，2018），人工智能已在教育领域首次亮相，以迎合“智能”、“自适应”和“个性化”学习系统，这些系统正在不断完善，以满足全球学校和大学急需的功效。目前的市场份额预计将在 2024 年飙升至 60 亿美元。
1. 利用回忆。读完一页后，把目光移开，然后……
1. 使用回忆法。读完一页后，把目光移开，回忆主要思想。尽量少做标记，不要通过回忆标记任何你没有先记在脑子里的东西。试着在去教室的路上，或者在你最初学习的教室以外的另一个房间里回忆主要思想。回忆能力——从内心产生想法——是良好学习的关键指标之一。 2. 测试自己。在所有事情上。随时进行。抽认卡是你的朋友。 3. 把问题分成几个部分。分块就是理解问题解决方案并练习，这样它就能在一瞬间浮现在脑海中。解决问题后，排练一下。确保你能冷静地解决它——每一步。假装它是一首歌，学会在脑海里一遍又一遍地播放它，这样信息就会组合成一个流畅的块，你可以随时调出。 4. 间隔重复。每天分散一点你对任何科目的学习，就像运动员一样。你的大脑就像一块肌肉——它一次只能处理一个科目的有限量的锻炼。 5. 在练习过程中交替使用不同的解题技巧。不要在一次练习中只使用一种解题技巧太长时间——过一段时间后，你只是在模仿你之前解题时所做的事情。混合使用并解决不同类型的问题。这将教会你如何以及何时使用一种技巧。（书籍通常不是这样设置的，所以你需要自己做这件事。）每次作业和测试后，都要检查你的错误，确保你明白为什么会犯这些错误，然后重新制定解决方案。为了最有效地学习，在闪存卡的一面手写（不要打字）一个问题，在另一面写上解决方案。（手写比打字更能建立更强的记忆神经结构）。如果你想将卡片加载到智能手机上的学习应用程序中，你也可以拍摄卡片。随机测试不同类型的问题。另一种方法是随机翻阅你的书，挑选一个问题，看看你是否可以冷静地解决它。6. 休息一下。第一次遇到数学或科学问题时，无法解决问题或弄清概念是很常见的。这就是为什么每天学习一点比一下子学习很多要好得多。当你对数学或科学问题感到沮丧时，休息一下，让你大脑的另一部分可以接管并在后台工作。7. 使用解释性提问和简单的类比。每当你对一个概念感到困惑时，就自言自语，我该如何解释才能让一个十岁的孩子理解它？使用类比真的很有帮助，比如说电流就像水的流动。不要只是思考你的解释——大声说出来或写下来。说和写的额外效果可以让你更深入地编码（即隐藏到神经记忆结构中）你正在学习的内容。8.集中注意力。关掉手机和电脑上所有打扰你的哔哔声和闹钟，然后打开一个二十五分钟的计时器。在这二十五分钟里全神贯注，尽可能勤奋地工作。计时器响起后，给自己一个小小的、有趣的奖励。一天中几次这样的活动可以真正推动你的学习。试着安排时间和地点，让你学习，而不是看电脑或手机——这是你自然而然会做的事情。9. 先吃青蛙。在一天中最早做最难的事情，当你精力充沛的时候。10. 做一个心理对比。想象一下你来自哪里，并将其与你的学习将带你去哪里的梦想进行对比。在你的工作区贴一张图片或文字来提醒你你的梦想。当你发现你的动力不足时，看看它。这项工作将为你和你所爱的人带来回报！
McKinsey Generative AI报告2024
生成AI（AI）的广泛采用正在转变业务，有65％的受访者在最新的麦肯锡全球AI调查中报告了常规使用情况。十个月前的这一重大增长表明，组织现在真正利用这项技术来推动业务价值。该调查强调了与AI一代相关的收益和风险，以及最佳表现者的最佳实践。关键发现包括： * Gen AI的采用率在全球范围内激增，有72％的受访者的组织使用了AI功能。*对AI代的兴趣导致采用了更广泛的AI功能，并具有真正的全球范围。*专业服务和公司现在在业务的更多部分中使用AI，其中一半的受访者说他们的组织已在两个或多个业务职能中采用了AI。* Gen AI的采用率在可以创造最有价值的功能中最常见，例如营销和销售，产品和服务开发等。*与2023年相比，在营销和销售中发现了最大的增长，据报道采用率翻了一番。该调查还提供了有关AI代和分析AI的不同行业如何预算的见解。随着行业适应AI投资，响应表明，在生成（Gen）AI和非生成分析-AI解决方案上花费的数字预算大致相同。但是，与Gen AI相比，较大的片段在分析AI上花费了20％以上。Gen AI使用产生有意义的收入，供应链和库存管理。展望未来，大多数受访者预计在未来三年内，AI投资增加，人力资源的股份报告成本最大。AI Gen创造的价值在业务职能之间各不相同，受访者援引成本降低和收入增长。Analytical AI投资在服务运营和营销和销售中的收入增长中产生了成本收益。认识到与Gen AI使用相关的风险，企业正在承认数据管理，模型管理和安全风险。一个值得注意的问题是产出或缺乏解释性的不准确。许多组织由于AI使用而导致负面后果，有44％的报道至少有一个后果。该调查还探讨了组织如何部署AI代功能，揭示三种原型：使用现成解决方案的接受者；使用专有数据和系统定制工具；制造商开发了自己的基础模型。结果表明，许多组织都发现适用于其业务需求的现成产品，但也正在追求定制或开发机会。实施AI所需的时间在企业之间有所不同，一些组织在不到一个月的时间内实现了生产准备就绪。但是，自定义或专有模型通常需要更长的实施期限，需要五个月或更长时间才能部署。高性能组织仍在成功利用AI。数据在捕获价值中起着至关重要的作用，有70％的高性能者遇到了与数据相关的困难。这些开创性的公司将其EBIT的很大一部分归因于AI代的部署，其中46位受访者报告了有意义的贡献。高性能者在多个业务职能中使用AI，平均申请区域为三个领域，而其他组织则为两个。他们更有可能在风险管理，战略和公司融资，供应链和库存管理中实施AI Gen Solutions。高性能的公司还优先考虑与Gen-AI相关的风险，其中一半以上报告了负面后果，例如网络安全漏洞和IP侵权。因此，在利用AI代时，他们更加重视监管合规，环境影响和政治稳定。他们更有可能遵循与风险相关的最佳实践，包括在解决方案开发的早期涉及法律功能（图11）。AI采用中的高性能者面临的挑战超出了风险，例如数据管理困难，培训数据不足和操作模型问题。 他们还努力实施敏捷的工作方式和有效的冲刺绩效管理。 麦肯锡最近进行的一项在线调查涉及来自各个地区，行业，公司规模，功能专业和任期的1,363名参与者。 调查发现，有72％的组织在至少一个业务职能中使用AI，从2023年的55％大幅增加。 生成的AI采用也飙升，有65％的组织将其整合到他们的运营中，高于上一年的33％。AI采用中的高性能者面临的挑战超出了风险，例如数据管理困难，培训数据不足和操作模型问题。他们还努力实施敏捷的工作方式和有效的冲刺绩效管理。麦肯锡最近进行的一项在线调查涉及来自各个地区，行业，公司规模，功能专业和任期的1,363名参与者。调查发现，有72％的组织在至少一个业务职能中使用AI，从2023年的55％大幅增加。生成的AI采用也飙升，有65％的组织将其整合到他们的运营中，高于上一年的33％。生成AI采用的激增是由其多功能应用程序驱动的，包括内容创建，IT支持等。关键业务领域，例如营销，销售，产品开发以及生成AI的转化。但是，许多公司对其AI投资保持谨慎，将其数字预算的不到5％分配给了生成AI。AI生成的价值可以带来可观的成本节省和收入增长，高性能组织利用多个功能的AI来驱动回报。但是，这些好处的另一面是裁员的必然性，只有少数族裔积极努力减轻相关风险。利用AI值的挑战包括数据管理，降低风险和AI的扩展，而与生成AI相关的风险包括不准确性，网络安全威胁和知识产权问题。成功的AI集成的最佳实践涉及定期审核，偏见检查，治理框架以及与业务需求相符的自定义AI模型。在实施AI功能可能会迅速，而扩展AI仍然是一个挑战，尤其是在操作模型和技术基础架构方面。智能策略将是释放AI真正潜力的关键，尤其是在应对当前挑战时。掌握创新和运营效率之间这种平衡的公司将在明天的景观中蓬勃发展。您现在可以在线访问McKinsey报告的更多见解。