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World File Search System回顾
回顾性研究
HER-2阳性乳腺癌是由HER-2基因的过表达定义的亚型，占所有乳腺癌病例的15％ - 20％（Slamon等，1987）。该亚型与肿瘤的快速生长和高转移潜力有关，这使其成为临床研究的主要重点。在过去的十年中，有针对性的疗法，包括酪氨酸激酶抑制剂（TKIS），显着改善了对HER-2阳性乳腺癌的治疗。这些药物抑制了HER-2受体的激酶活性，从而防止了肿瘤细胞增殖和转移，从而提高了生存率和治疗结果（Swain等，2015）。尽管有这些进步，但TKI疗法与可能降低患者生活质量并增加治疗中断的可能性的显着副作用有关，可能导致较高的死亡率（Saura等，2020； Murthy等，2020）。每种药物都与不同的副作用相关：内丁替尼通常与胃肠道问题（例如腹泻和恶心）有关；拉帕替尼与皮肤毒性有关，包括皮疹和干燥；和tucatinib联合疗法可能会导致更广泛的全身效应，例如心脏损伤和肝功能障碍（Cameron等，2010； Xu等，2021）。虽然这些发现很有价值，但它们主要源自临床试验数据，这些数据通常具有局限性，例如小样本量和严格的纳入标准。这些局限性阻碍了结果对现实世界临床环境的概括。因此，使用现实世界数据的研究对于对这些药物的安全性更全面的了解以及更准确地评估其在不同人群中的潜在风险至关重要（Yazdani等，2020）。FDA不良事件报告系统（FAERS）是一个全球数据库，可收集来自全球的不良药物事件报告。Faers是确定销售药物潜在安全风险的关键工具（Sakaeda等，2011）。福尔人特别有价值，因为它包括来自不同人群和临床环境的数据，从而允许在现实世界中识别不良反应。然而，对HER-2阳性乳腺癌TKI的不良事件信号的回顾性分析仍然很少，尤其是关于它们对不同生理系统和特定不良事件的影响的影响（Harbeck等，2020）。本研究旨在利用FAERS数据库来分析Tucatinib，Lapatinib和Neratinib的不良事件信号，重点介绍胃肠道疾病，系统性作用和皮肤毒性（Sharma等，2022）。通过对与这些药物相关的不良事件进行全面分析，本研究旨在识别每种药物的主要安全性。这将为临床药物风险管理提供宝贵的见解，并有助于制定HER-2阳性乳腺癌的个性化治疗策略（Modi等，2020）。
碳二氧化碳回顾和 -
可以更好地理解实现美国经济脱碳的速度，规模和复杂性，因此二氧化碳的去除（CDR）正受到越来越关注，这是难题的重要部分。CDR是一组广泛的过程和技术，可导致从大气中净去除CO。由于过去几年实施的政策，美国现在是CDR政策支持的全球领导者。但是，需要更多的联邦政策支持来扩大CDR选项的投资组合，并确保存在强大的CDR市场以支持本世纪中叶脱碳的目标。在本报告中，我们调查了美国不同CDR方法的当前和广阔景观，并由最新的同行评审文献，数十种专家访谈和新分析所告知。我们还评估了当前的政策支持状态和其他政策选择，以帮助CDR扩展到美国中叶脱碳所需的水平。
空间科学与城市应用中的空间回顾——最新回顾
摘要：在空间科学和城市应用中，“空间”被多个学科视为指代我们生活环境的概念。空间被用作一般术语，以帮助理解环境的特定特征。然而，空间的定义和感知各不相同，这些变化必须协调一致。例如，空间可能具有不同的定义和分类，同一环境可能被相互矛盾的空间概念抽象/建模，这可能导致不一致和误解。在本文中，我们试图调查和记录“空间”在空间科学和城市应用中的定义、分类、建模和利用（2D/3D）方面的最新研究成果。我们专注于定位、导航、建筑微气候和热舒适度、景观、城市规划和设计、城市热岛、室内设计和规划、交通和智能空间。我们回顾了 147 篇研究论文、技术报告和在线资源。我们从五个标准（分类、边界、建模组件、标准使用和粒度）比较了所提出的空间概念。该评论清单面向科学家和空间行业的专业人士，例如公司、国家测绘机构和政府，旨在为跨学科工作时更好地理解和使用“空间”提供参考。
人工智能与可持续性——回顾
摘要：近几十年来，人工智能经历了变革性进步，重塑了医疗、交通、农业、能源和媒体等多个领域。尽管人们对人工智能的潜力充满热情，但人们仍然担心其潜在的负面影响，包括大量能源消耗和道德挑战。本文批判性地回顾了人工智能可持续性的不断发展，涉及经济、社会和环境层面。文献被系统地分为“人工智能的可持续性”和“人工智能的可持续性”，揭示了两者之间的平衡视角。该研究还发现了一种显着的整体方法趋势，自 2019 年以来出版物和实证研究激增，表明该领域已经成熟。未来的研究方向强调深入研究相对未被充分探索的经济维度，与联合国的可持续发展目标 (SDG) 保持一致，并解决利益相关者的影响。
全面回顾人工智能......
前所未有的新冠病毒疫情（COVID-19）爆发，从教育、经济、社会保障、公共卫生等各个方面严重影响了世界各国。大多数政府都做出了巨大努力来控制COVID-19的蔓延，例如封锁重灾区城市、提倡民众戴口罩等。然而，一些国家和地区的医疗条件相对较差，存在医疗设备不足、医院容量超负荷、人员短缺等问题，导致疫情大规模蔓延。人工智能（AI）凭借其独特的优势，在医学影像、临床数据、药物研发、疫情预测、远程医疗等方面发挥着极其重要的作用。因此，人工智能是一种强大的工具，可以帮助人类解决复杂问题，尤其是在抗击COVID-19中。本研究旨在分析过去的研究成果，从五个方面解读人工智能在COVID-19防治中的作用。本文还讨论了不同领域的未来发展方向，并通过实验证明了模型的有效性，这将有助于研究人员开发更有效的模型来控制COVID-19的传播。
知识产权与人工智能：回顾
人工智能最近使以前认为不可能的事情成为可能。从工业到教育，它几乎进入了所有领域。未来将会有更多基于人工智能的突破，因此需要制定有关创意和专利所有权的正确法律和政策来促进这种增长。在人工智能知识产权监管方面，存在一些不规范之处。存在专利和版权所有权问题，以及对侵权困难和罚款的严重担忧。随着技术的进步，即使有国际协议和公约，法律也并不明确。这篇评论文章讨论了人工智能和知识产权。它还提到了与人工智能相关的各种知识产权法，并讨论了现行知识产权法的问题。
经济发展年度回顾
• 飞马公园 - 市议会支持一项价值 800 万美元的经济发展激励协议，用于飞马公园的 Bridge Labs 项目扩建，其中包括 135,000 平方英尺的额外生物技术空间。飞马公园还被选为 ARPA-H 客户体验中心的所在地，这是达拉斯、圣安东尼奥、奥斯汀和休斯顿之间的合作项目。 • 高盛 - NorthEnd 园区重建的第一阶段将于 2023 年破土动工，高盛占地 800,000 平方英尺的新达拉斯办事处将坐落于此。在减税和经济发展补助金的支持下，高盛承诺创造和保留 5,000 个工作岗位，基本年薪至少为 90,000 美元。 • Redbird 的 Tom Thumb - 市议会支持一项 580 万美元的经济激励方案，用于在 RedBird 购物中心开设一家面积为 50,000 平方英尺的全方位服务 Tom Thumb 杂货店，该购物中心是达拉斯南部最大的开发项目之一。
6G网络技术回顾
印度拉贾斯坦邦日出大学助理教授摘要：无线网络在世界范围内的普及程度不断提高。随着 4G 网络的普及，无线和通信在信息交换系统中变得越来越重要。现在全球正在向 5G 系统迈进，一些国家已经实施了 5G 系统，并正在致力于开发 6G 系统，直至 2027-2030 年。在印度，5G 系统将于 2021 年底推出。本研究论文概述了未来 6G 技术系统上无线通信的使用情况。6G 技术提供了高水平的安全性、保密性和隐私性，以及高速度、带宽、精度和网络协议稳定性。在本文中，我们确定了 6G 系统的主要可能方面，以及实现 6G 技术成功所需的通信策略和将出现的问题。索引术语 - 无线技术、无线通信、移动通信、触觉通信、全息通信、6G、5G。
人工智能伦理回顾...
美国克拉克斯维尔奥斯汀佩伊州立大学计算机科学系。摘要本研究重点关注人工智能的伦理及其在美国的应用，本文强调了人工智能对美国经济各个部门和技术领域多个方面的影响，以及对企业、政府、学术界和民间社会实体产生的影响。由于这些实体开始依赖人工智能来完成各种关键任务，因此需要考虑道德问题，这些任务极大地影响了它们的运营、决策和相互之间的互动。因此，在人工智能的整个开发、部署和使用过程中，都需要采用道德原则、指导方针和工作标准，以确保负责任和合乎道德的人工智能实践。我们的讨论探讨了 11 项基本“道德原则”，这些原则被构建为总体主题。这些包括透明度、正义、公平、公平、不伤害、责任、问责、隐私、仁慈、自由、自主、信任、尊严、可持续性和团结。这些原则共同构成了一个指导框架，为美国各个部门和实体负责任地开发、部署和利用人工智能 (AI) 技术指明了道德方向。本文还讨论了机器学习等人工智能应用的革命性影响，并探讨了用于实施人工智能伦理的各种方法。这项审查对于解决与广泛使用人工智能相关的固有风险日益增长的担忧至关重要。关键词伦理、人工智能、机器学习、技术、伦理原则 1. 引言 自人工智能问世以来，已经开发出各种应用程序，这些应用程序有助于提高人类生产力并减轻人类的努力，从而实现高效的时间管理。人工智能已经帮助了企业、医疗保健、信息技术、银行、交通和机器人。“人工智能”一词是指使用机器（特别是计算机系统）重现人类智能过程[1]。人工智能使美利坚合众国能够更高效地运行，生产更清洁的产品，减少不利的环境影响，促进公共安全并改善人类健康。直到最近，有关“人工智能伦理”的讨论还仅限于学术机构和非营利组织。如果使用不当，人工智能可能会对人类和企业造成危险。目前，世界上最大的科技公司——微软、Facebook、Twitter、谷歌和其他几家财富 500 强公司——正在组建快速发展的团队，以解决因广泛收集、分析和使用大量数据而产生的道德问题，尤其是用于训练机器学习模型或人工智能的数据。大多数企业通过针对每个产品的临时谈判来解决数据和人工智能伦理问题，尽管