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World File Search System失败率
曼彻斯特启用独立住宿策略
在2010年至2020年的10年中，有270万人有据报道的残疾人，总计达到1,410万人。尽管有这种增加，但英国的最新住房调查显示，只有9％的房屋符合基本可及性功能。在全国范围内，COVID-19和锁定在所有用户群体中都增加了身心健康问题。这反映在审计办公室在2019 - 20年期间估计为839,000名成年人的人数增加，而地方当局净支出为165亿英镑。对于大量无家可归者来说，这尤其是敏锐的，其中许多人都有多个复杂的支持需求，包括精神健康，药物和酒精依赖性。在2021年，英格兰地方当局照顾（CLA）的儿童人数上升到80,850，上一年增长了1％，近年来继续增加。更多的护理儿童数量等同于需要住房的护理毕业生数量越来越多。研究表明，在离开护理后的头几个月，护理生长的租约的失败率相对较高。
受量子启发的从头药物设计方法
药物设计的目的是寻找能与特定蛋白质（与特定疾病相关）结合并阻断（或增强）蛋白质活性的新分子，从而改变疾病的进程。药物分子还具有其他某些必要的特性，例如选择性和安全性。由于药物开发成本不断增加以及潜在候选药物的失败率很高，因此需要不断开发新的创新药物。例如，进入临床试验的新药的 FDA 批准率仅为 19% [1] 。在过去的几年里，人们对从新型化学中寻找候选药物产生了浓厚的兴趣，这促使设计师探索越来越大的化学空间 [2] 。然而，对于大多数计算机系统来说，探索大型化学空间需要太长时间，尤其是那些包含超过 10 亿个分子的化学空间。我们在此介绍使用量子启发技术来搜索大型化学空间，作为显著加速任何计算药物设计活动的第一步的手段。
受量子启发的从头药物设计方法
药物设计的目的是寻找能与特定蛋白质（与特定疾病相关）结合并阻断（或增强）蛋白质活性的新分子，从而改变疾病的进程。药物分子还具有其他某些必要的特性，例如选择性和安全性。由于药物开发成本不断增加以及潜在候选药物的失败率很高，因此需要不断开发新的创新药物。例如，进入临床试验的新药的 FDA 批准率仅为 19% [1] 。在过去的几年里，人们对从新型化学中寻找候选药物产生了浓厚的兴趣，这促使设计师探索越来越大的化学空间 [2] 。然而，对于大多数计算机系统来说，探索大型化学空间需要太长时间，尤其是那些包含超过 10 亿个分子的化学空间。我们在此介绍使用量子启发技术来搜索大型化学空间，作为显著加速任何计算药物设计活动的第一步的手段。
合并治疗癌症疗法的理由
独立药物作用的原则提出，对药物组合的反应是由于对两个组合剂中的一个或另一个的反应而产生的，但并非两者兼而有之。探索signal转导和免疫生物学中的生物途径相互作用作为协同作用，与上述独立作用活性的数学演示尚未相关，这将定义药物协同作用。我们将独立的行动审查为癌症药物组合的解释，也找不到有关Phar-Macologic Synergy的证据。相反，当阳性可以解释以下独立的作用结果以及负相关的响应相关性（ρ）的量度可以解释上述独立的作用结果。反相关的反应可能是侧支灵敏度的数学证明，可以实现以上独立的作用活动。不适当使用协同作用的生物学概念可能会导致免疫肿瘤学临床试验的高失败率，这表明需要更严格地应用独立行动来开发癌症药物联合治疗。
考虑资源变化的可再生能源微电网的可靠性评估
摘要可再生资源的合适混合物，包括风，潮汐和光伏单元，可用于安装在沿海地区或岛屿的微电网中。但是，可再生资源（例如风速，潮流速度和太阳辐射）的变化显着影响这些微电网的可靠性性能。因此，为了评估微电网的可靠性，必须考虑受可再生资源变化影响的组成部分的失败率。To study the impact of variation in the temperature and renewable resources on the failure rate of components, different equations including Arrhenius law, temperature modification fac- tor, fatigue strength, bending and contact stress, limit state function of turbine, thermal loss of semiconductor devices, the temperature rise of transformer and cable, the temper- ature coefficient of voltage and power of photovoltaic panels are developed.根据开发的方程，确定了考虑温度和可再生资源的变化的微电网的组件故障率，因此确定了微电网的故障率。然后，通过模拟，评估了不同能源对整个系统的故障率的影响，并将研究由离岸可再生能源组成的微电网的可靠性。
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。
针对自噬发展新阿尔茨海默氏病...
最大的未满足临床需求之一是修改阿尔茨海默氏病（AD）的疾病，这是最常见的神经退行性疾病，造成痴呆症病例1的50％。超过600万美国人与AD生活在一起，三分之一的老年人将死于AD或另一种形式的痴呆症1。目前，有四种批准的治疗与认知有关的症状的疗法 - 多奈哌齐，利瓦斯汀和甘氨酸是胆碱酯酶抑制剂，而美灵是谷氨酸调节剂。这些疗法无法解决潜在的疾病病理生理学，因此新的AD疗法是一个积极研究的领域。据估计，NIH在AD上的支出为31亿美元1，有几个基金会支持药物开发研究和患者护理。然而，阿尔茨海默氏病临床试验的失败率超过99％2，其中药物靶标主要是 - 淀粉样蛋白或tau蛋白。因此，研究人员正在寻找与AD中看到的斑块或缠结形成有关的细胞过程中的新药物。
眼见不一定为实：对人工智能生成图像的人类和模型感知进行基准测试
照片是人类记录日常生活经历的一种方式，通常被视为值得信赖的信息来源。然而，人们越来越担心人工智能 (AI) 技术的进步可能会产生假照片，从而造成混乱并降低人们对照片的信任。这项研究旨在全面评估区分最先进的 AI 生成的视觉内容的代理。我们的研究使用新收集的大规模假图像数据集 Fake2M 对人类能力和尖端假图像检测 AI 算法进行了基准测试。在我们的人类感知评估 HPBench 中，我们发现人类很难区分真实照片和 AI 生成的照片，错误分类率为 38.7%。除此之外，我们还对 AI 生成的图像检测模型能力进行了评估 MPBench，MPBench 中表现最佳的模型在与人类评估相同的设置下实现了 13% 的失败率。我们希望我们的研究能够提高人们对 AI 生成图像潜在风险的认识，并促进进一步的研究以防止虚假信息的传播。更多信息可以参考https://github.com/Inf-imagine/Sentry。
克服CAR-T疗法中遇到的挑战
嵌合抗原受体 (CAR) -T 细胞疗法已进入突破性时代，其特点是治疗机遇与挑战并存。随着基因组编辑技术的整合，CAR-T 细胞将成为消灭肿瘤细胞和攻击各种肿瘤（包括 T 细胞恶性肿瘤和急性髓性白血病）的超级战士。值得注意的是，CAR-T 细胞的优化（包括功效、安全性和制造速度）加上放射治疗、造血干细胞移植、小分子抑制剂和双特异性抗体等其他治疗策略，可能会彻底改变肿瘤的治疗格局。因此，下一代细胞免疫疗法（包括通用 CAR-NK 细胞和协同组合方法）预计将在未来十年对癌症治疗产生重大影响。尽管如此，CAR-T 疗法的失败率仍然很高。挑战在于确定最佳组合策略并识别可靠且强大的生物标记，以有效选择将从 CAR-T 疗法中获得最大益处的患者。在此，我们重点介绍了 2023 年 ASH 年会上提出的 CAR-T 产品、组合策略和反应预测生物标记的最新创新。
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