随机化该试验是开放标签的,并将符合条件的患者随机分配到对照组(化学疗法:第1、8和15天的紫杉醇80mg/m2,以及第1天的卡铂AUC5),或两个研究组之一(使用Olaparib 150mg每天的化学疗法在-2到第10天进行3次或第1天的方法1 14)。 1和第2阶段,具有基于Web的中央随机化系统。在第3阶段(在此报告)中,患者被随机分配为1:1的比率或研究部门(Olaparib 150mg BD在第3天到第14天)。
经济学家的影响还要感谢丽莎·希泽尔(Lisa Hezel)对本报告的贡献。经济学家影响对本报告的内容负有唯一责任。报告中表达的发现和观点并不一定反映专员的(EFP)或赞助商(Haleon)的观点。这项研究由Gerard Dunleavy和Rob Cook领导。该报告是由Radha Raghupathy撰写的,在Gerard Dunleavy和Neeladri Verma的支持下。该报告由Gerard Dunleavy和Maria Ronald编辑。研究团队包括Shivangi Jain,JoãoHofmeister和Kati Chilikova。虽然已采取每项努力来验证此信息的准确性,但经济学家的影响不接受任何人对本报告的依赖或本报告中提出的任何信息,意见或结论的责任。
随着世界各国的锁定,很明显,在城市中,Covid-19的最大影响会受到最大的影响。城市地区占世界人口55%的所在地,负责全球国内生产总值的80%以上。截至2020年6月,在城市中注册了95%的Covid-19案件,将其置于不断发展的危机的前线。毫不奇怪,在世界城市中,工作和收入损失的影响,全球经济下滑,贫困和不平等水平的增加,最迫切地感受到了最迫切的感觉,而发展中国家的人受到了最大的打击。尤其是城市穷人遭受了巨大的痛苦,数以百万计的失业。
披露有关性别薪酬差距的信息旨在确保薪酬实践中的透明度,公平性和平等。但是,在人员配备行业的业务模型和运营的背景下,这种披露可能较少。作为人员和招聘公司,我们根据客户的需求和市场条件将人才置于各种职务,行业,位置和持续时间。在每种情况下,人员配备和招聘公司都遵守规定性的本地法规,这些法规在作业中为合伙人规定了薪酬率,但是可以指出的是,超出这样的阈值,同事薪酬水平由客户或集体协议确定。这种环境会导致各个地区和部门的薪酬差异很大,因此对性别工资差距的标准化披露降低了有意义。分配的复杂性和可变性意味着性别薪酬差距数据不会准确地捕获各个角色和部门的赔偿细微差别。
多模式的大型语言模型(LLMS)在大量数据集中受过培训的多模型在许多情况下变得越来越有能力。但是,此类模型的capabilies通常在狭窄的任务中进行评估,就像标准的机器学习模型接受了针对特定目标的训练一样。,我们通过将最新的LLM代理通过其步调进行一般任务来解决不同的策略,以解决三个受欢迎的游戏 - Wordle,Face Quiz和Flashback。这些游戏很容易被人类解决,但他们要求一定程度的自我意识和更高层次的能力来实验,从错误中学习并计划。我们发现LLM代理在这些一般任务中表现出不同的性能。他们缺乏从错误和自我纠正能力中学习的意识。llms在最复杂的认知子任务中的性能可能不是其在现实世界环境中部署的限制因素。相反,重要的是要通过包含多个齿轮任务的一般测试来评估吸气LLM的功能,从而使它们能够解决完整的现实世界应用。
对本地和全球自然系统的损害正在继续加速。尽管国际条约和对危机严重程度的共同认识,但经济发展仍在继续收获,退化和破坏自然资产和系统。很明显,自然保护和受损栖息地的再生是可持续发展的关键方面(《全球可持续发展目标》,联合国2015年);如果他们依赖的性质受到损害,人们就不能长时间蓬勃发展。由于气候变化,生物多样性损失,污染和资源耗竭的压力增加了支持我们社会和经济的生态系统。结果,国家,社区,经济和企业面临暴风雨,火灾,洪水,干旱和韧性丧失的严重风险。认识并纳入了自然界提供的价值和服务,并意识到忽略我们对自然界的影响所带来的巨大成本,是国际协议的核心,正在改变我们的世界观(联合国生物多样性会议)。
最近在恢复紧急和紧急护理服务的交付计划中提出的,跨健康和护理的联合工作对于确保患者和服务用户可以获得最佳护理,包括安全,及时从医院出院。今年,将开始实施新的升降机护理方法 - 例如,需要理疗的人可以在评估长期护理需求时立即在出院后立即获得护理。我们已经宣布了6个新的“全国排放领先者”,该新的将试行排放的创新方法,其中3个专注于中级护理。该计划还强调了地方政府,NHS和社会护理部门将如何共同努力,以从入学点(包括通过多学科,综合的“护理转移”中心)共同提高系统的出院计划。
在与工作绩效评级的性质有关的重点文章中,Foster等人。(2024)将评级方差分解为速率主要影响,评估者主要效应和评估者 - 速率相互作用效应。在这样做时,作者强调了这一速率主要影响(理想地反映实际速率绩效)往往占工作绩效等级总差异的20% - 30%。在此假设下,他们声称预测速率主要效应方差而不是总方差将提供对预测变量效用的更精确(且更高)的反射。尽管我们理解了中心论点,但它引导我们探讨了一个更广泛的问题,该论点在此方面依赖于:常规绩效评级中的重大缺陷需求需求继续进行严格的研究和实践努力,以改善它们。继续专注于定义和衡量性能的改进(即“标准问题”; Austin&Villanova,1992)是绩效评级的方差成分的必要先决条件。绩效标准的性质,工作类型,评估者和评估者培训的类型,评估者的数量以及与选择相关的预测指标的选择只是与焦点文章中提出的担忧有关的关键关注点。从统计上估算基于绩效指标和评估者的选择措施的有效性,这些绩效指标和评估者当然可以机械地进行高度缺陷,但显然会减少启发性。在本评论中,我们提供了一些有关绩效评级的大量评论,这有助于解释从中得出的任何统计数据。
人工智能通过自动化和增强威胁检测,响应,分析和预测来确定网络安全。,地平线上有许多新功能。,但是当公司在急于进入生产的学习曲线中,可能会有遵守,隐私等风险。经过精心研究的方法,可能包括信任,风险,安全管理(TRISM)计划,可以从一开始就整合治理并帮助您成功。
focation =𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒𝑎𝑡𝑎𝑡𝐶𝑎𝑡𝑎𝑡7/𝑇7/𝐿3𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒/𝑇ℎ𝑜𝑟𝑎𝑐𝑖𝑐/𝑇ℎ𝑜𝑟𝑎𝑐𝑖𝑐/𝑇ℎ𝑜𝑟𝑎𝑐𝑖𝑐/𝐿𝑢𝑚𝑏𝑎𝑟/𝐿𝑢𝑚𝑏𝑎𝑟×𝑐𝑜𝑟𝑑×100%(2)