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现在是我们的未来
nijmegen，总部位于荷兰的Byondis（发音为“超越此”）被恰当地命名。热衷于改善患者的生活，自2007年以来，独立的私人临床阶段生物制药公司一直在创建针对无情的癌症和自身免疫性疾病的精确药物。最初是制药公司Synthon的一部分，它于2012年成为子公司Synthon Biopharmaceuticals，并在2019年作为私人实体开发。该公司在第二年将其更名为Byondis。谁是Byondis？“我们是理想主义的企业家，他们的目标是超越当前的护理标准，以满足患者的未满足需求。每天，我们的高度敬业的科学家和技术人员都会为新发现的年轻发现而工作。该公司探索了各种各样的分子概念，包括用于生成新抗体 - 药物结合物（ADC）类（ADC）类，新的单克隆抗体（MABS）选择性靶向和小分子的连接药。管道：在最近的Virtual 2021 ESMO大会上，越来越多的武器武器分享了有关其主要研究，下一代抗体抗体 - 毒剂结合物（ADC）[VIC-] Trastuzumab Duocarmazine（SYD985）的数据。[vic-]曲妥珠单抗Duocarmazine靶向诸如乳腺癌，子宫内膜和尿路上皮癌等表达HER2的肿瘤。
北极光：挪威启蒙运动的政治经济学和风土 *
1776 年 5 月 27 日，苏格兰移民约翰·罗伯逊·布兰德（有时被称为约翰·布兰特）在挪威中部特隆赫姆峡湾南部渔村胡斯塔德的教堂里被挪威皇家科学协会授予银质奖章。胡斯塔德虽然位于北极圈以内，但略微偏离北纬 63 度线，该线贯穿加拿大努纳武特和育空地区、戴维斯海峡和俄罗斯深层苔原——与启蒙运动时期的传统纬度相比，这里明显是极北地区。然而，在那个春日，当罗斯达尔地方长官埃文·哈默（Even Hammer，1732-1800 年；图 1）走进小木教堂的过道，发表纪念演讲时，他呼吁改革、进步、勤劳、公民美德、公众幸福、对贸易的嫉妒以及政治经济，这种语言将在整个欧洲世界产生深刻而广泛的共鸣，这种语言受到国际潮流的影响，但坚决受到他恰当地称之为“我们寒冷的北方”的当地条件的影响。1 很少有例子能比这更好地证明伟大的都灵人
程序规范
a-K1：能够恰当地运用数学和科学知识来解决复杂的电子工程问题。b-D1：能够设计和开展实验，并相应地分析和解释数据。c-D2：能够根据标准，在经济、环境、社会、政治、道德、健康和安全、可制造性和可持续性等现实约束条件下，设计一个系统、组件或流程，以满足期望的需求。 d-P1：在多学科团队中有效运作的能力 e-D3：正确识别、制定和解决电子工程问题的能力 f-K2：理解职业和道德责任 g-P2：有效的书面、视觉和口头交流能力 h-K3：了解工程解决方案或研究和创新在全球、经济、环境和社会背景下的影响所必需的广泛教育 i-P3：认识到终身学习的必要性并有能力参与终身学习 j-P4：积极关注当代的本地和全球问题 k-P5：使用电子工程实践所必需的技术、技能和现代工程工具的能力 l-K4：作为团队成员和领导者，对工程和管理原则的知识和理解，以便在多学科环境中管理项目 m-K5：至少在电子工程实践的一个领域拥有专业知识，并能够应用这些知识为实际问题提供解决方案
WDE684 指南 - 数据 - 怀俄明州
WDE684 是学生层面人口统计、课程、特殊教育信息、学生层面出勤、会员和无故缺勤的权威集合。它每年收集三次。一次在秋季，一次在春季，一次在学年末。学生层面的出勤、会员和无故缺勤数据主要在年终收集期间用于资助模型的官方用途。学区报告财政年度内其学校每个学生的总出勤、总会员和总无故缺勤。学区（以及高等教育机构、认可机构和其他受访者）每年都需要提交各种数据集合。WDE 收集的数据对于怀俄明州教育系统的持续发展至关重要。人们普遍认为，高质量和及时的数据有助于为学生、教师、管理人员、家长和政策制定者等利益相关者的工作提供信息，从而最恰当地影响教学和学习过程。 WDE684 数据用于识别高风险学生和平均每日会员，以用于怀俄明州教育资源综合拨款模型、国家教育进展评估 (NAEP)、怀俄明州教育问责法案 (WAEA)、师生比例、毕业率和其他州和联邦要求。部门工作人员将能够在裁定 WDE684 收集之前审查并协助各区提供完整准确的数据。WDE684 收集的数据通过位于怀俄明州教育部网站上的公共报告以清晰实用的方式提供。本指南是 WDE684 数据收集中包含的数据的权威说明集。
关于预测模型和决策者：为什么公平需要不仅需要公平的预测模型
摘要基于预测的决策领域的隐含歧义涉及词典和决策概念之间的关系。该领域的许多文献都倾向于模糊两个概念之间的界限，并且通常只是指“公平的预测”。在本文中，我们指出，在尝试实施算法公平性时，这些概念的差异化是有帮助的。即使公平属性与使用的预测模型的特征有关，更恰当地称为“公平”或“不公平”的是决策系统，而不是预测模型。这是因为公平是关于由决定而不是由预测所产生的对人类生命的后果。在本文中，我们阐明了预测和决策概念之间的区别，并显示了这两个要素影响基于预测决策系统的最终公平属性的不同方式。以及从概念和实际角度讨论这种关系，我们提出了一个框架，以更好地理解和推理在基于预测的决策中建立公平性的概念逻辑。在我们的框架中，我们指定了不同的角色，即“预测模型”和“决策者”，以及每个人都为能够实现系统公平性所需的信息。我们的框架允许对角色的不同责任提出不同的责任，并讨论与道德和法律要求有关的一些见解。我们的贡献是双重的。首先，我们提供了一种新的观点，将重点从算法公平的抽象概念转移到了算法决策的具体背景依赖性的性质，在那里存在不同的参与者，可以实现不同的目标，并且可以独立行动。此外，我们还提供了一个概念框架，可以帮助在公平问题，确定职责并在现实世界中实施公平治理机制，以结构基于预测的决策问题。
原住民政策与制度基础审查
摘要 70 个国家/地区已确定约 3 亿土著人民，其中 1400 万居住在菲律宾，其文化区占该国土地面积的 44%。土著人民的身份和权利一直存在很多混乱，导致政策和制度经历了漫长的演变，最终导致 1997 年《土著人民权利法案》的通过和国家土著人民委员会 (NCIP) 的成立。该机构花了近十年的时间才颁布其重要的指导方针和法规，例如祖传领地的划分以及自由、事先和知情同意。这导致许多利用文化社区及其祖传领地防止侵犯的机会被放弃。这项具有里程碑意义的立法保障了 IP/ICC 的基本核心权利。尽管 IPRA 似乎恰当地保护了 IP/ICC 权利，但这些权利的保护在当地仍然存在争议。只有通过对祖传领地的主张和管理、对其文化遗产的完整性的保护以及对其基本人权和社会权利的保护，才能真正体现出土著人民/土著社区的赋权。展望未来，土著人民/土著社区必须承担起其作为历史领地赋权管理者的应有地位，并将其利益和主张纳入主流。作为赋权机构，委员会必须审查其官僚职能，解决某些弱点的根源，以更好地提供法定服务，并在保障土著人民/土著社区福利方面发挥关键作用。关键词：土著人民、福利、土著人民权利保护法、文化
土耳其国家报告 - 联合国全球遗传资源管理
国家测绘局、测绘总司令部撰写 简介 作为土耳其的国家测绘局，测绘总司令部 (GCM) 负责建立和维护大地测量网络，收集和构建地形数据、地理空间信息以及制作土耳其标准地形图系列。GCM 的使命是及时、经济地为所有用户和社区提供各种充足、一致、最新的地理空间产品。地理空间产品是现代国家信息基础设施的重要组成部分之一，是各级政府运作、国家可持续发展和信息社会发展必不可少的组成部分。空间信息的特殊作用源于其应用的全球性、其内容的丰富性、获取和维护的成本、以及它服务于的多种目标。对空间信息的需求快速增长，加上信息和通信技术的蓬勃发展，促使土耳其采取各种举措以及政府和自治项目，旨在实现系统现代化和发展空间信息基础设施。每年，暴风雨和洪水都会给地球带来重大问题。这只是几个例子，说明影响我们生活的几乎所有事情都与地理的某些方面有关。我们对该地区了解得越多越好。我们掌握的信息越多，我们就能更恰当地采取行动、规划和分配资源、处理损害、管理风险、实施预防措施并确保我们做好准备。地理空间信息的收集和存储仍然是当今测绘界的难题。数据存储在不同的数据库系统中，基于不同的规范或质量不明确。查找感兴趣的数据或访问此类数据也可能很困难。因此，为用户提供搜索、查找和访问所需数据的便利至关重要。建立空间信息基础设施的主要目的是：
超辐射、记忆容量和控制理论
人脑是世界上最复杂、最迷人的结构之一。几十年来，人脑功能的分子机制问题不仅受到神经生理学家的极大关注，而且也受到信息科学家、生物物理学家和心理学家的极大关注。尽管人们对脑细胞的类型和组织结构及其电和生化活动了解甚多，但对于诸如我们的记忆存储在哪里或脑细胞信息处理涉及哪些分子机制等谜题，我们知之甚少。关于认知背后的这些分子机制的猜测比比皆是。最近，激烈的争论集中在至少一些认知功能在量子层面上运行的可能性上。诺贝尔奖获得者神经科学家 Eric Kandel 发现，当我们学习时，化学信号会改变突触连接的结构 [ 1 ]。他还表明，短期和长期记忆是由跨突触传输的电信号形成的，这一过程称为长期增强 (LTP)。具体而言，重复的突触前刺激会增加突触后敏感性，从而增强突触。这可以用“一起放电的神经元会连接在一起”来恰当地表达。虽然 LTP 让人们得以一窥学习和记忆的本质，但这个问题似乎要复杂得多。首先，虽然长期记忆可以持久，但 LTP 不会对突触强度产生永久性的改变，而是会在数小时到数月内衰减。其次，基于 LTP 的记忆模型会遭受信号保真度损失。第三，记忆需要吸收不同感官输入的信息，这涉及需要以某种方式整合的庞大神经回路。最后，外部刺激与其环境相关联，因此新的体验会受到当前环境、先前体验甚至对未来的预期的影响。
人工智能的工程应用
在预测和健康管理 (PHM) 中，从大量状态监测数据构建综合健康指标 (HI) 的任务起着至关重要的作用。HI 可能会影响剩余使用寿命 (RUL) 预测的准确性和可靠性，并最终影响系统退化状态的评估。大多数现有方法都先验地假设被研究机械的退化规律过于简单，这在实践中可能无法恰当地反映现实。特别是对于在随时间变化的外部条件下运行的复杂程度高的安全关键工程系统，退化标签不可用，因此监督方法不适用。为了解决上述推断 HI 值的挑战，我们提出了一种新的基于反因果关系的框架，通过从因果模型的影响中预测原因来降低模型复杂度。提出了两种用于推断结构因果模型的启发式方法。首先，从时间序列的复杂性估计中识别因果驱动因素，其次，通过 Granger 因果关系推断出一组效应测量参数。一旦知道了因果模型，离线反因果学习只需几个健康周期就能确保强大的泛化能力，从而有助于获得 HI 的稳健在线预测。我们在 NASA 的 N-CMAPSS 数据集上验证并比较了我们的框架，并与商用喷气式飞机上记录的实际运行条件进行了比较，这些条件用于进一步增强 CMAPSS 模拟模型。提出的具有反因果学习的框架优于现有的深度学习架构，将所有调查单元的平均均方根误差 (RMSE) 降低了近 65%。
请致电论文
体现的人工智能（EAI）系统本质上是网络物理系统（CPS），因为它们整合了计算算法和物理组件。这些系统可以通过传感器和执行器感知并与环境互动，从而实现实时，上下文感知的决策。通过整合这些元素，EAI系统可以在不同的设置中执行复杂的任务，从而使计算模型与物理世界动态保持一致。这种集成是机器人，自动驾驶汽车和其他在物理空间内运行的AI驱动技术的基础。EAI CP的一种突出的应用是机器人技术，因为EAI涉及将人工智能嵌入物理实体，尤其是机器人，使这些物理实体具有感知，学习和与周围环境动态的能力。这种方法有助于机器人发展和适应环境变化。一个值得注意的例子是AI人类人物，它利用了Openai的尖端技术。它展示了人形生物的高级能力，可以理解其环境并恰当地响应各种刺激，这标志着智能，互动机器的发展大步迈进。EAI CP必须整合各种功能，从环境感知和从事物理互动到执行复杂的任务。此集成涉及协调各种组件，例如传感器数据分析，复杂有关EAI背景的更多信息，请参阅以下文档：https：//cacm.acm.acm.org/blogcacm/the-role-o-of-autonicous-machine-machine-computing-inhape--inhaping-the-ahaping-the-apoping-the-autonomy- https://cacm.acm.org/blogcacm/a-brief-history-of-embodied-artificial-intelligence-and-its-future-outlook/ https://cacm.acm.org/blogcacm/building-computing-systems-for-embodied-artificial-intelligence/ https://cacm.acm.org/blogcacm/the-value-of-data-in-embodied-artificial-intelligence/ https://cacm.acm.org/blogcacm/building-foundation-models-for-embodied-artificial-intelligence/ Nonetheless, EAI CPS is extremely demanding on computing to achieve flexibility, computing efficiency, and可伸缩性，我们总结了下面构建EAI CP的当前技术挑战：•复杂的软件堆栈挑战：复杂性会滋生僵化。