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失败成本和竞争力的颠覆性创新
高管摘要1我们发现，与高失败率相关的高风险科技公司的盈利能力非常依赖重组成本，这本身是由就业保护立法驱动的。利用财务分析，经验观察和有限的现有文献的结合，我们估计重组成本（包括遣散费用更多）在具有高劳动力保护的国家（例如，在西欧）比在美国等低劳动力保护的国家高约10倍。我们表明，这种成本差异转化为科技行业的资本回报率较低，并在经验上确认这一影响。我们解释说，失败成本是欧洲技术滞后的一阶因素，这对其竞争力，生活水平和安全性产生了重大影响。一个关键的见解是，即使仅适用于大型企业，重组成本也很重要，因为少数获奖者的高回报仅一旦变得更大才能实现。我们提出的改革将弥补欧洲与美国和中国日益增长的差距，而不会危害欧洲的社会模式。
rivus Pharmaceuticals的2A局部试验符合肥胖相关心脏失败患者体重减轻的主要终点和次要终点
夏洛茨维尔，弗吉尼亚州夏洛茨维尔和加利福尼亚州旧金山，2024年8月13日 - 一家致力于改善代谢健康的临床阶段的生物制药公司Rivus Pharmaceuticals Inc.，今天宣布其2A阶段的HU6临床试验对肥胖症患者的HU6临床试验进行了肥胖的心力衰竭，并保留了保留的量级EDESSITPONT（重做）。hu6是一种每天一次的一流研究治疗，是一种受控的代谢加速器（CMA），旨在促进持续的体内脂肪流失，同时保留肌肉质量。用HU6处理导致统计学上显着的体重减轻。俄勒冈研究的数据将在美国心力衰竭协会（HFSA）年度科学会议上进行的晚期临床试验全体会议介绍，该会议于2024年9月27日至30日在亚特兰大举行。“由内脏脂肪引起的炎症是与肥胖相关的HFPEF的重要驱动力，并且已经显示体内脂肪减少可改善患者的预后。目的是减少体内脂肪，同时保留瘦肌肉质量，尤其是在这种经常脆弱的老年患者人群中。“我们认为，荷兰数据强烈支持HU6的潜力是第一种通过保持脂肪特异性体重减轻的同时保留肌肉的脂肪特异性减肥的方法，可以增强其在多种心脏代谢疾病中使用的可能性，并具有大量的发病率和有限的治疗方法。”除了满足主要终点外，荷兰研究还符合几种二级功效和药效终点。HU6的特征与以前的研究一致。hu6的耐受性良好，具有良好的安全性，在多种合并症并且使用多种伴随药物的患者中。最近在欧洲
JAMES RYSEFF、BRANDON DE BRUHL、SYDNE J. NEWBERRY 人工智能项目失败的根本原因及其成功方法
AI 已经对各行各业产生了影响。制药公司正在利用它来加快药物开发的速度和成功率。6 沃尔玛等零售商正在部署 AI 进行预测分析，以便他们知道何时补货以及如何优化其端到端供应链。7 最后，在国防领域，AI 正在驾驶战斗机，8 探测敌方潜艇，9 并提高指挥官对战场的意识。10 这些示例证明了 AI 与各种行业和各种用例的组织相关。然而，尽管 AI 前景光明且备受关注，但许多组织仍在努力提供有效的 AI 应用程序。一项调查发现，只有 14% 的组织表示他们已完全准备好采用 AI，尽管 84% 的企业领导者表示他们相信 AI 将对其业务产生重大影响。11 经理和主管面临着巨大的压力，他们要利用 AI 做点什么——任何事情——以向上级证明他们正在跟上技术的快速发展。12 但太多的管理者几乎不了解如何将这种愿望转化为行动。据估计，超过 80% 的 AI 项目失败。13 这是不涉及 AI 的企业信息技术 (IT) 项目失败率的两倍。14
多尺度实验和用于减轻晶格添加剂制造失败的预测性建模
添加剂制造（AM）赋予了高性能蜂窝材料的创造，强调了对可编程和可预测能量吸收能力的日益增长的需求。这项研究评估了精确调整的融合纤维纤维制造（FFF）过程对通过多尺度实验和预测建模的2D-热塑料晶格材料的能量吸收和失效特性的影响。宏观厚度和薄壁晶格的平面内压缩测试，以及它们的μ-CT成像，揭示了相对密度依赖的损伤机制和故障模式，从而促使开发可靠的预测建模框架以捕获过程诱导的性能变异和损害。对于较低的相对密度晶格，这是一种基于扩展的排水沟 - 武器材料模型的Fe模型，将Bridgman的校正与危机失败标准融合在一起，可准确捕获破碎的响应。随着晶格密度的增加，沿珠珠界面的界面损伤变得占主导地位，因此需要使用微观粘性区模型富集该模型以捕获界面剥离。预测建模引入了增强因素，是一种直接的方法来评估AM过程对能量吸收性能的影响，从而促进了FFF打印的晶格的逆设计。这种方法对如何优化FFF流程进行了批判性评估，以实现最高可实现的性能并减轻架构材料的故障。
FDA令人不安的失败，无法使用其权威来规范转基因食品
许多人，包括消费者，政治家以及越来越多的科学家 - 一直对某些转基因修饰（“ GM”）作物以及含有它们的食物的环境和健康影响越来越关注。尽管许多转基因农作物都经过抗拒除草剂的设计，因此允许使用更有限和有针对性的除草剂使用，但具有GM作物的农业实践却转移到明显更高的除草剂中，部分原因是杂草的除草剂耐药性的增加。2国际癌症研究机构最近将农民广泛使用的除草剂分类为“可能”或“可能的”致癌物，而美国国家科学院已经召集了一个委员会，以评估委员会，以评估GM作物的环境和健康影响。这是美国粮食生产的关键问题，因为该国种植的大豆和玉米中有90％是基因修改的。食品药品监督管理局（“ FDA”）是负责监管美国食品安全的联邦机构。目前，它认为其有限的监管GM食品的权力主要评估其对食用这些食物的人的直接影响。即使在这种直接的健康和安全效果方面，FDA也轻轻地行使了其权威，因为GM食品通常是安全的，因此对其进行了最少的审查。
Haque高应变率响应和失败分析...
教育，儿童服务和技能（OFSTED）的标准办公室调节和检查，以在儿童和年轻人的护理以及各个年龄段的学习者的教育和技能方面取得卓越。它调节和检查育儿和儿童社会护理，并检查儿童和家庭法院咨询服务（CAFCASS），学校，学院，初步教师培训，进一步的教育和技能，成人和社区学习，以及对监狱和其他安全机构的教育和培训。它评估了议会儿童服务，并检查儿童服务的服务，保护和保护儿童。
err@hri 2024挑战：人类机器人互动中错误和失败的多模式检测
尽管机器人技术和机器学习（ML）最近取得了进步，但我们日常生活中的自主机器人的部署仍然是一个开放的挑战。这是由于多种原因是他们的频繁错误，例如中断人们或延迟反应，以及他们对人言语的有限能力，即在将语音转录到文本等任务中的失败。这些错误可能会破坏相互作用并负面影响人类对这些机器人的看法。要解决这一问题，机器人需要具有检测人类机器人间互动（HRI）故障的能力。err@hri 2024挑战通过在人类机器人相互作用（HRI）（HRI）的基准多模式数据集（HRI）（鼓励研究人员）开发和基准测试多模式机器学习模型以检测这些失败的情况下解决了这一问题。我们创建了一个数据集，其中包含多模式的非语言交互数据，包括与机器人教练的互动视频剪辑中的面部，语音和姿势效果，并带有标签，指示机器人误差，用户尴尬和交互破裂，允许培训和评估预测性模型。挑战邀请群体提交其多模式ML模型以检测机器人误差，并针对各种性能指标进行评估，例如准确性，精度，召回率，F1得分，并在有没有误差的情况下反映了这些度量的时间敏感性。这项挑战的结果将有助于研究领域更好地了解人类机器人相互作用中的机器人故障并设计自动驾驶机器人，这些机器人在成功检测到它们后可以减轻自己的错误。
BTK 抑制剂和/或 BCL-2 抑制剂治疗失败后的复发/难治性慢性淋巴细胞白血病
随着布鲁顿酪氨酸激酶抑制剂 (BTKi) 和 B 细胞淋巴瘤 2 抑制剂 (BCL-2i) 的推出，一线和复发/难治性 (R/R) 慢性淋巴细胞白血病 (CLL)/小淋巴细胞淋巴瘤 (SLL) 的治疗前景取得了巨大进展。然而，在这个针对 CLL 的靶向治疗新时代，遗憾的是，目前还没有证据来指导这些药物的最佳使用顺序。一线用 BTKi 治疗，复发用 BCL-2i 治疗，或一线用 BCL-2i 治疗，复发时用 BTKi 治疗，是否会导致总生存期 (OS) 有任何差异，目前尚不清楚。伊布替尼 (BTKi) 于 2014 年首次推出，维奈克拉 (BCL-2i) 于 2016 年推出，目前，对于接受一种或两种靶向治疗后复发的患者，前瞻性数据和治疗方案有限。本文将概述
净零气候控制策略将失败...
联邦决策者正在追求昂贵的气候控制和排放政策，这些政策在欧洲大为失败，而美国农场和家庭将被要求为其付款。特朗普总统从意识形态的巴黎气候协议中撤回了美国的负担，美国为减少碳排放量减少了负担，理论上旨在达到无法达到无法达到的排放目标。总统拜登（Biden）在任职的第一天重新加入了协议，从那以后，他的政府通过法规和立法追求了“净零”碳排放的怪异目标。在将美国推荐给零净气候控制议程后，总统和国会通过降低通货膨胀法案恢复了曾经被运输的“绿色新交易”的重大误导性特征。然后，拜登政府使用行政权来限制石油和天然气供应，使化学原料购买和生产更昂贵，并邀请证券交易委员会要求新的“环境，社会，治理”或ESG报告以跟踪从农场到桌子的碳发射。这些联邦倡议和要求将在这里证明昂贵且经济上的破坏性，就像它们在欧洲一样。为了更好地欣赏美国农场和家庭可能会为拜登政府的净零政策和目标支付的真正成本，七叶树学院的经济研究中心开发了一个模型玉米农场，必须由政府的新碳排放规则发挥作用。如预期的那样，农场的运营成本都大大增加。，丙烷与谷物干燥机和加热谷仓所需的一样。卡车，拖拉机和联合收割机所需的柴油燃料变得更加昂贵。和氮肥的价格也需要上升。然后，经济模式追溯了这些额外的运营成本如何影响美国消费者的食品价格。再次上涨，以补偿农民的政府行动。结果是可预测的，毫不奇怪，但是许多美国决策者似乎不愿解决甚至承认它们。必须改变，否则美国将面临可怕的经济后果。