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World File Search System应该
董事们应该了解 2025 年代理季
2025 年，气候相关风险和机遇仍是投资者参与最受关注的焦点。今年的一个关键主题是，许多投资者将询问公司如何实现脱碳目标（包括资本配置调整）以及他们在实现中期目标方面进展如何。对于改变或未能实现中期目标的公司，投资者表示，他们将试图了解战略是否发生了变化，或者这些承诺是否没有得到高管层的充分考虑，这将引发更广泛的治理问题。他们还承认，脱碳之路不会是直线性的，并鼓励公司沟通他们面临的挑战。
如果我怀孕了，我应该接受Covid-19疫苗吗？心脏病：您需要知道的
Singal Parulkar博士是马萨诸塞州综合医院的心脏病专家（心脏医生）。她是Corrigan妇女心脏健康计划的成员，也是哈佛医学院的医学讲师。她对心脏病学的兴趣包括医学教育，女性心血管健康，超声心动图和核心脏病学。她是Alpha Omega Alpha（AOA）和黄金人文主义（GHHS）的成员，并在美国心脏病学院的计划主管和研究生医学教育工作者（PDGME）理事会任职。
我们应该花多少钱来降低A.I.的存在风险？
1，例如，2024年12月，Openai预览了他们的O3型号。在PHD级考试和综合编码竞赛中，该模型的表现高于领域专家，例如，在GPQA PHD级别的科学基准上得分为87.7％（对IN-ELD PHD学生的70％左右为70％）。几个月前，O1型号得分为78％。请参阅https://www.datacamp.com/blog/o3-openai and Rein等。（2023）。
是否应该向有药物使用问题的人开处方抗抑郁药？
抽象背景：患有药物使用障碍的人（SUD），包括酒精使用障碍（AUD），通常会出现诸如焦虑，抑郁和失眠等症状。这些症状通常与药物使用和戒断的生物学和社会影响有关。从历史上看，治疗是保守的，在减少或戒酒后预期减轻症状的指导下。然而，尽管有限的证据支持其疗效和使用恶化的药物使用风险，但该人群中血清素能抗抑郁药（SSRIS，SNRIS，SARIS）的处方仍增加了。目的：此治疗学信件考虑是否应向患有SUD的患者（尤其是AUD）开处方抗抑郁药。从系统评价中的发现表明，通常处方的血清素能抗抑郁药对心理症状没有显着改善，一些RCT表明药物的使用率恶化。这封信还强调了对SUD的可靠治疗方法不足，例如心理干预措施和药物（例如囊酸和varenicline）。
大语言模型的进步应该如何影响科学实践？
大型语言模型（LLM）越来越多地纳入科学工作流程中。但是，我们尚未完全掌握这种整合的含义。大语言模型的发展应如何影响科学实践？在这篇文章中，我们邀请了四个不同的科学家群体反思此查询，分享他们的观点并参与辩论。Schulz等。提出这样的论点，即与LLMS合作与与人类合作者合作的根本不同，而Bender等人。认为LLM经常被滥用和夸大其词，并且其局限性值得关注更专业，易于解释的工具。Marelli等。强调透明归因和负责使用LLM的重要性。最后，Botvinick和Gershman倡导人类应保留确定科学路线图的责任。为了促进讨论，这四个观点与每个小组的回应相辅相成。通过将这些不同的观点置于对话中，我们旨在将注意力集中在学术界的重要考虑方面，及其对当前和未来科学实践的影响及其对现有和未来的科学实践的影响。
大语言模型的进步应该如何影响科学实践？
大型语言模型（LLM）越来越多地纳入科学工作流程中。但是，我们尚未完全掌握这种整合的含义。大语言模型的发展应如何影响科学实践？在这篇文章中，我们邀请了四个不同的科学家群体反思此查询，分享他们的观点并参与辩论。Schulz等。提出这样的论点，即与LLMS合作与与人类合作者合作的根本不同，而Bender等人。认为LLM经常被滥用和夸大其词，并且其局限性值得关注更专业，易于解释的工具。Marelli等。强调透明归因和负责使用LLM的重要性。最后，Botvinick和Gershman倡导人类应保留确定科学路线图的责任。为了促进讨论，这四个观点与每个小组的回应相辅相成。通过将这些不同的观点置于对话中，我们旨在将注意力集中在学术界的重要考虑方面，及其对当前和未来科学实践的影响及其对现有和未来的科学实践的影响。
为什么网络分解应该出现在您的下一个 RFP 中
DriveNets 是大规模分解式网络解决方案领域的领导者。DriveNets 成立于 2015 年，致力于现代化服务提供商、云提供商和超大规模运营商的网络构建方式，简化网络运营，提高大规模网络性能，并改善其经济模式。DriveNets 的解决方案（Network Cloud 和 Network Cloud-AI）将超大规模云的架构模型调整为电信级网络，并通过标准白盒的共享物理基础设施支持任何网络用例（从核心到边缘再到 AI 网络），从根本上简化了网络运营，并通过超大规模弹性提供电信级性能和可靠性。DriveNets 的解决方案目前已部署在全球最大的网络中。
谁应该在沙巴上有发言权？
自沙巴以来，通过成立沙巴（ECOS）的能源委员会（ECOS）实现了独立规范其能源部门的里程碑，随后发生了许多变化。是从能源，绿色技术和水（Kettha）与Sabah首席部长主持的电力供应和关税计划和关税委员会（JPPET）的过渡，再到新成立的Sabah能源委员会（Majlis Tenaga Sabah，MTS，MTS，MTS），现在由Sabah首席部长担任Sabah首席部长。乍一看，这种重组似乎很简单，甚至是合乎逻辑的，它是与Sabah9s独特的能量景观保持一致的自然发展。然而，在表面下方是令人困惑的发展。以前，在JPPET下，Sabah Electric sdn有限公司（Sabah Electric）是一个永久性的成员，在制定政策制定决策中发挥了积极作用。相比之下，我们在新的MTS中的地位已被降低到客人的地位，仅在召唤时才被邀请参加。Majlis Tenaga Sabah（MTS）委托Sabah的塑造能源政策，包括在诸如发电问题，发电源，发电源，气体分配和能源管理的更广泛方面的诸如Sabah橱柜手中的最终决策。这些思想对沙巴和布语的联邦领土产生了政策影响。沙巴电力不仅仅是企业实体。它是Sabah9s电力供应链，监督发电，传输和分配的一角。其作用是确保系统有效运行，并且供应可靠地满足需求。While it might be argued that this shift aims to safeguard impar- tiality and or con- flict of interest, particularly regarding project awards and business opportuni- ties, considering Sabah Electricity is a busi- ness entity, but this reasoning oversimplifies the matter and diminishes the importance of Sabah Electricity9s role in the overall value chain of electricity sup- ply in Sabah.这也是最受监管的行业，包括以加权平均成本（WAC）形式的沙巴电力利润。没有沙巴电力9的决定直接和连续参与风险与基于功能可靠的能源系统的操作现实脱节。忽略数据和专业知识的深度破坏了该地区有效的能源管理和长期可持续性的目标。当人们认为沙巴电本身中的治理层时，排除变得更加烦恼。Sabah电力运营两个是环绕的实体，即围栏：网格系统操作员（GSO）和旨在独立运作的单一买家（SB）。GSO负责监督网格的实时操作，以及传输网络和发电设施的短期和中期计划。因此，只有通过GSO才能知道有多少能量可用和储备水平。据说，储备金的30％以上对于电网稳定性至关重要。此外，沙巴电力等公用事业公司的发电份额应超过50％。同时，单人购买者管理电力采购，以确保以最低的可能成本采购独立电力公司（IPP）和沙巴电力的电力，以确保对消费者的负担能力。这些实体虽然是围栏的一部分，但却是由结构和运营独立性运作的，以维持互动的公正性和冲突。他们有独立的系统，甚至与公司9的主要操作。他们的工作确保沙巴电力无法直接影响关键流程，例如电力采购或电网操作，即使他们最终向公司9S CEO报告。这种能源治理在世界上任何地方的全球范围都是相同的。这种分离是故意设计的，旨在促进转移和问责制。sabah electricity9s从MTS的永久席位中排除了更难证明是合理的。为什么我如此强调在MTS内的批判决策过程中发表声音的重要性？答案在于MTS讨论的深远范围，这些范围超出了电力，涵盖了重要的问题，例如政府关于天然气分配的政策。沙巴的能源治理在一个复杂的生态系统中运行，其中
ESG和可持续性见解：2025年应该是最重要的10件事
在共和党领导的国会中，我们预计国会努力审查气候成员组织或联盟将继续迅速发展。早在2022年，保守派州检察长就向某些资产经理写信，以各种净零净和气候行动倡议和联盟质疑其会员资格，指控违反反托拉斯和/或受托义务以及消费者保护法。德克萨斯州和其他10个州提出的相关诉讼将继续至2025年。此外，美国代表发送给与气候变化成员资格有关的各种资产经理的要求将持续到2025年。已收到或可以合理收到信件或受到此审查的实体董事会，应继续在2025年定期向这些事态发展进行简要介绍。董事会还应继续向管理问题提出有关如何管理风险的问题，同时仍在进步并忠于其公开披露的业务策略。
Wadden, J. J. (2021)。我们应该希望在医疗保健决策应用中使用哪种人工智能？加拿大生物伦理学杂志/加拿大生物伦理学杂志，4 (1)，94–100。https://doi.org/10.7202/1077636ar
在医疗保健领域实施人工智能 (AI) 的想法越来越受欢迎，尤其是在决策和诊断领域。这是因为 AI 在速度和准确性方面都胜过人类。例如，Scott Mayer McKinney 及其同事展示了一个 AI 系统，它在预测乳腺癌方面的表现优于六名医生，并且该系统可以将第二位读者的工作量减少 88% (1)。如果这种表现表明 AI 在医疗保健领域的潜力，那么广泛的应用可能会彻底改变诊断和决策。对于 AI，没有统一的定义，每个人都可以可靠地同意，但通常有两三个高级区别来理解这些类型的技术。第一种是专为特定目的而构建的反应系统，有时称为“狭义”或“弱”AI。第二种是“通用”系统，它们能够在数据集上进行训练并自行学习（有时这些系统被归入“狭义”类别）。最后一种系统称为通用人工智能或“强”AI，目前完全是理论上的。这些系统可以复制自主的人类智能（2）。以下是公众可能熟悉的这些不同类型系统的一些示例：Stockfish（国际象棋游戏系统）、IBM 的 Watson（为 Jeopardy 构建，但现已应用于医学）和 HAL（2001：太空漫游中的流氓计算机助手）。在本文中，我重点介绍“通用”AI。然而，尽管“通用”AI 具有潜力，但它尚未广泛应用于医疗决策，至少在实验环境或创新医院环境之外。相反，该领域的大多数人工智能或多或少都属于“狭义”类别，因为它们被用作诊断工具，而不是决策者。我打算研究三种可用于医疗保健的高级“通用”人工智能类别：不透明系统（有时通俗地称为“黑匣子”），可解释的人工智能（有时通俗地称为“白匣子”）和半透明系统（“灰匣子”）。不透明系统是用户无法访问系统用于实现输出的底层过程的系统。这些通常被认为是高度准确的，但以牺牲问责制为代价（3）。可解释的人工智能是分配给那些允许用户清楚地解释行为、预测和影响变量的系统的一个类别。这些都是透明且可信赖的，但通常功能不足以做预测或模式匹配以外的更多事情。最后，半透明的“灰盒”是一个较少讨论的类别，它捕获了介于不透明和完全透明之间的系统。尽管存在这种中间类别，但辩论往往将半透明系统排除在讨论之外，而是在透明或不透明系统之间提出二分法选择。灰色系统的引入将讨论从二分法转变为一系列潜在工具。