本研究基于定量和定性分析方法构建的方法论框架,遵循 Pickering 和 Byrne (2014) 提出的步骤,进行系统的文献综述和文献收集设计,重点分析人工智能 (AI) 时代高等教育的想象未来。我们的研究旨在回答以下研究问题:(1)人工智能时代高等教育的想象未来是什么?(2)哪些因素影响高等教育教学过程与人工智能之间的联系?(3)学生和教师改进数据库和开发 ChatGPT 会产生什么影响?作者探讨了人工智能在西方世界当前大学治理安排和精神背景下的影响。深入分析与人工智能系统的出现相关的一些已确定的主要挑战、机遇和风险相一致,例如技术监控或学术界对人工智能和大型语言模型(如 ChatGPT)的普遍访问,并提出了在高等教育中明智地选择和使用人工智能解决方案进行学习和教学的论据。本研究采用的分析框架还用于总结该领域研究的新方向,以恢复大学的主导地位,提高学生、学者和公众的高等教育质量。
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肝细胞癌 (HCC) 是最常见的原发性肝癌,也是全球第三大癌症死亡原因 (1)。HCC 在中国发病率很高,占全球新发病例和死亡人数的一半 (2)。超过一半的病例在诊断时已处于晚期 (3),估计五年生存率仅为 12.1% (2)。HCC 根据形态可分为三种亚型:结节性、块状和浸润性 (4)。浸润性 HCC 相对罕见,占 HCC 病例的 7% - 20% (4)。浸润性 HCC 的诊断具有挑战性,因为它与肝硬化结节非常相似,缺乏明显的结节形成并且常与肝硬化有关。放射学上,它表现为肿瘤结节蔓延至整个肝叶或整个肝脏,边界不清。但有趣的是,其小肿瘤结节的切面样本通常边界清晰 ( 4 )。大多数浸润性 HCC 患者最初被诊断时已处于晚期,表现为大血管侵犯和/或肝外转移 ( 4 , 5 )。因此,这些患者通常不适合接受手术切除、肝移植或消融等治愈性治疗 ( 4 , 6 ),导致预后不良。此外,与其他亚型相比,浸润性 HCC 的预后较差 ( 7 ),肝功能受损(如 Child-Pugh 评分、终末期肝病模型评分和白蛋白-胆红素等级)和肿瘤负荷较重(如甲胎蛋白水平升高、血管侵犯以及肿瘤大小、数量或分布广泛)( 5 – 9 )。由于浸润性中期肝细胞癌具有侵袭性和不良预后,巴塞罗那临床肝癌分期 (BCLC) 系统建议在 2022 年对浸润性中期肝细胞癌进行全身治疗 (10)。肝动脉灌注化疗 (HAIC) 已被推荐作为亚洲晚期肝细胞癌的一线治疗选择 (3)。然而,之前的研究已经分析了浸润性肝细胞癌的局部单药治疗,HAIC 报告的客观缓解率 (ORR) 为 34.8%,总生存期 (OS) 为 13.3 个月 (5、6、8、9、11)。这凸显了对更有效治疗方法的迫切需求。近年来,将 HAIC 与分子靶向疗法 (MTT) 和免疫检查点抑制剂 (ICI) 相结合已在晚期肝细胞癌治疗中显示出良好的前景。HAIC
在本研究中,我们展示了如何使用量子计算来评估分子的电子密度。我们还认为电子密度可以成为未来量子计算的有力验证工具,而传统量子化学可能无法解决这一问题。电子密度研究是化学、物理学和材料科学等多个领域的核心。霍恩伯格-科恩定理规定,电子密度唯一地定义了电子系统的基态特性。1通过赫尔曼-费曼定理,2电子密度提供了分子内作用力的信息。3,4作为物理科学中信息最丰富的可观测量之一,5-10密度为密度泛函理论 (DFT) 奠定了基础,DFT 是一种预测多电子系统特性的形式化方法。11由于实验是真理的仲裁者,所以责任通常落在电子密度上。重要的是,电子密度可以通过细化X射线衍射和散射数据来重建,9例如使用多极模型、5-8、10X射线约束波函数12或最大熵方法。13我们工作的一个动机是
Peter Palm 讲师 马尔默大学 城市研究 马尔默大学 205 06 马尔默 瑞典 Peter.palm@mah.se +46(0)40-665 77 11 房地产管理策略:两条战略路径 摘要 目的——本文旨在确定构建房地产管理组织的不同战略路径。研究并概述了商业房地产组织的不同战略路径及其商业模式与环境的一致性。 设计/方法/方法——本研究基于对瑞典商业房地产行业 15 位高层管理人员的访谈分析。 发现——在为公司制定战略计划时,商业房地产行业在房地产管理方面有两条战略路径需要考虑。第一是选择是否拥有自己的一线人员或外包这一职能。第二是决定如何处理租赁任务:应该将其视为房地产经理的任务还是应该作为组织中的一项职能?本研究的结论是,所研究的组织可以使用这两种途径进行构建,而公司仍然可以取得成功。此外,无论组织如何构建,高层管理人员的论点都是相同的。他们都以这样的观点为基础制定战略计划:他们的组织结构是照顾客户的最佳方式。换句话说,他们有相同的论点,但选择了不同的战略途径来实现战略契合。 研究局限性/含义——本文的研究仅限于瑞典商业房地产行业。 原创性/价值——本文从高层管理的角度概述了房地产管理的战略途径。 关键词——战略规划、房地产管理、战略契合、组织结构 论文类型 研究论文 1. 简介 为了在竞争激烈的市场中生存和取得成功,公司需要发展并保持与环境的一致性。战略文献强调旨在使公司与环境契合以获得和留住新客户的战略。在商业房地产(其中物业作为投资资产持有并由其自己的物业管理公司进行管理)的背景下,市场竞争变得更加激烈(Lind 和 Lundström,2011 年)。这种竞争迫使房地产行业发展出一种更加面向服务的方法(Palm,2011 年)。在商业房地产战略领域,该行业必须使其商业模式与环境保持一致,以满足客户的需求并提供必要的服务。
摘要 我们使用飞机调度场景中的尾部分配和精确覆盖问题,对迄今为止最大的量子退火器(5000+ 量子比特量子退火器 Advantage 及其 2000+ 量子比特前身 D-Wave 2000Q)的量子处理单元进行了基准测试。基准测试集包含小型、中型和大型问题,其中既有稀疏连接实例,也有几乎完全连接的实例。我们发现,Advantage 在几乎所有问题上都优于 D-Wave 2000Q,成功率和问题规模都有显著提高。特别是,Advantage 还能够解决 D-Wave 2000Q 无法再解决的具有 120 个逻辑量子比特的最大问题。此外,仍然可以由 D-Wave 2000Q 解决的问题可以通过 Advantage 更快地解决。然而,我们发现,D-Wave 2000Q 可以在不需要 Advantage 上存在的许多新耦合器的情况下解决稀疏连接问题并获得更好的成功率,因此提高量子退火器的连通性本身并不会提高其性能。
实体器官移植接受者死于癌症的风险较高。事实上,免疫抑制治疗对于避免移植排斥至关重要,它会增加实体器官移植接受者死于癌症的风险 ( 1 )。然而,关于他们的癌症治疗的循证数据很少,因为移植接受者通常被排除在临床试验之外,而且登记册有限 ( 2 , 3 )。近年来,免疫检查点抑制剂 (ICI) 的开发,包括细胞毒性 T 淋巴细胞相关蛋白 4 (CTLA4) 抑制剂和程序性细胞死亡蛋白 1 或其配体 (PD1、PDL1) 的抑制剂,大大提高了某些晚期癌症患者的生存率 ( 4 )。这些单克隆抗体可促进针对恶性肿瘤的免疫反应,但有时会导致脱靶免疫不良药物反应 (ADR) ( 5 )。ICI 会破坏免疫系统,并可能引发同种异体移植排斥 (AR) ( 6 , 7 )。基于其相似的作用机制,不同的 ICI 类别被认为会对 AR 产生相同的影响,然而这从未被研究过(8)。此外,尽管美国食品药品管理局(FDA)(9,10)和欧洲药品管理局(EMA)(11,12)的药品标签中都提到了与伊匹单抗和帕博利珠单抗相关的 AR,但只有 FDA 的 cemiplimab 药品标签提到了 AR(13,14)。同样,关于 PDL1 抑制剂,AR 风险在 FDA 的药品标签中提及不一致,并且没有出现在 EMA 的药品标签中。因此,我们旨在通过对世界卫生组织(WHO)的药物警戒数据库进行不成比例分析,阐明 AR 与不同 ICI 类别的关联。
能源弹性是能源政策和研究的重要焦点,因为能源系统正面临越来越多的挑战,例如由于可再生能源生产增加而导致的电力短缺,以及极端天气导致的停电风险。通常,在这些情况下,能源弹性侧重于基础设施和确保电力供应不受干扰。本文提出了一个关于弹性的补充观点,以家庭为研究弹性的起点。基于对多个学科弹性的理解,我们提出了家庭能源弹性的定义,可用于探索家庭如何在电力供应不稳定的情况下确保未来生活良好。此外,我们借鉴了能源富裕环境下未来家庭能源使用的当前想法(备用能源、能源效率、灵活性和能源自给自足),以创建一个探索家庭能源弹性的框架。我们发现不同想法之间存在多样性的潜力,而这种多样性并不总是存在于主流的未来能源使用愿景中。从家庭能源弹性的角度来看,我们希望挑战电力需求不可协商的观念,并揭示支持家庭在不确定的未来变得更具弹性的机会。
研究了工艺气体、激光扫描速度和样品厚度对激光粉末床熔合制备的 Ti-6Al-4V 中残余应力和孔隙率形成的影响。使用纯氩气和氦气以及它们的混合物(30% 氦气)来建立残余氧含量低至 100 ppm O 2 的工艺气氛。结果表明,通过 X 射线衍射测得的薄样品(220 MPa)的亚表面残余应力明显低于长方体样品(645 MPa)。这种差异归因于较短的激光矢量长度,导致热量积聚,从而实现原位应力释放。即使增加了扫描速度,在工艺气体中添加氦气也不会在简单的几何形状中引入额外的亚表面残余应力。最后,在氦气下构建的悬臂(从底板移除后)的偏转比在氩气和氩气-氦气混合物下制备的悬臂的偏转更大。该结果表明,由于氦气的高热导率、热容量和热扩散率,在氦气下制造涉及大面积扫描的复杂设计可能受到更高的残余应力。
糖尿病足溃疡 (DFU) 是影响糖尿病患者的一种严重并发症,超过一半的 DFU 都有感染风险。在这些感染中,约 20% 需要截肢 (1、2)。这是一个值得关注的重要问题,因为因 DFU 而截肢的患者的死亡率很高,预计超过一半的患者会在五年内死亡 (3)。此外,治疗和管理 DFU 及其并发症的经济负担超过了五大癌症,仅在美国,每年的费用就超过 110 亿美元 (4)。随着糖尿病 (DM) 患病率的持续上升,DFU 预计将成为全球卫生系统的更大负担,并且可能是最昂贵的糖尿病并发症之一 (5)。尽管在确定 DFU 治疗的新疗法方面取得了显着进步,但对 DFU 的根本病因和管理的早期诊断仍然具有挑战性。 DFU 愈合受损是一种复杂的发病机制,由多种因素引起,包括糖尿病足部感染、伤口缺血、免疫系统衰竭和血糖控制不佳(6-8)。DFU 管理需要在多个时间点评估感染和缺血情况以便更好地管理,但由于其侵入性,目前这种方法受到限制。由于农村地区无法接触到 DFU 伤口中心和临床专家,这个问题更加严重。因此,临床对用于分析伤口感染和缺血检测的非侵入性工具的需求尚未得到满足,这两个关键因素是伤口愈合受损。近年来,深度学习算法在疾病的检测和诊断方面表现出巨大的潜力,特别是在医学成像、放射学和病理学方面(9-11)。这导致了深度学习图像分析作为一种辅助工具的出现,它支持临床医生进行决策,提高疾病诊断和治疗的效率和准确性(12)。深度学习在糖尿病足溃疡的分类和定位方面也显示出了良好的效果。它在缺血和感染分类方面取得了很高的准确率,分别为 87.5% 至 95.4% 和 73% 至 93.5%(13-16)。此外,研究人员在糖尿病足溃疡定位方面也取得了重大进展,平均精度 (mAP) 值在 0.5782 至 0.6940 之间,F1 分数在 0.6612 至 0.7434 之间(17、18)。尽管取得了这些进展,但其中许多工具仍处于开发的早期阶段,缺乏预测感染、缺血和其他对糖尿病足溃疡伤口管理至关重要的身体特征的自动分析能力。此外,目前的伤口分析平台依赖于专有硬件附件,例如热扫描仪(例如 Pod Metrics 的 SmartMat)、使用结构光或激光的 3D 扫描仪(例如 Ekare.ai 的 Insight 3D 和 Swift Medical 的 Ray 1),和光学相干断层扫描 (OCT) 用于可视化和量化与糖尿病足溃疡形成相关的微血管结构 ( 19 , 20 )。这些专门附件的需求可能会限制普通人群获得糖尿病足溃疡治疗的机会。为了解决这些限制,开发一种非侵入性和自动化的工具至关重要,即使在资源有限的地区,也可以全面分析伤口组织。本研究旨在