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下一代临床试验：无缝设计和主协议
背景：药物开发通常效率低、成本高且耗时长，但它对于评估新干预措施的安全性和有效性至关重要。与其他疾病领域相比，II/III 期癌症临床试验尤其如此，因为该领域的流失率高，监管部门批准减少。为了应对这些挑战，无缝临床试验和主方案应运而生，以简化药物开发流程。方法：无缝临床试验的特点是能够无缝地从一个阶段过渡到另一个阶段，可以加速有希望的治疗方法的开发，而主方案则提供了一个框架，用于在一次试验中研究多种治疗方案和患者亚组。结果：我们通过真实的试验案例讨论了这些方法的优势以及导致其成功的原理，同时也承认了相关的监管考虑和挑战。结论：无缝设计和主方案有可能改善确认性临床试验。在癌症疾病领域，这最终意味着患者可以更快地接受挽救生命的治疗。关键词：高效试验、主方案、无缝设计
2023将优质医疗无缝融入……
哈瓦那之夜是今年月光舞会的另一个热门主题，凭借我们志愿者委员会的技能以及我们员工、主要赞助商和社区的支持，它真正成为了今年的标志性活动。在过去十年中，这项努力为我们的患者护理计划筹集了超过 50 万美元。我们的医院和诊所继续直接为患者提供他们需要的服务和援助。从提供用于长途医疗旅行的加油卡到用于食品不安全的购物卡，再到血压袖带、耐用医疗设备等，该基金已经能够填补有需要的患者可能遇到的空白。特别感谢赞助商 Community National Bank、Northpoint、Paul Decelles Financial Strategies、Passumpsic Bank 和所有其他慷慨的支持者。今年的晚会为该计划筹集了 58,000 美元！
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
-重新定义电动汽车无缝充电- ...
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迈向高性能计算中 AI 模型的无缝管理
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使用网格形成逆变器研究无缝的微电网过渡操作：预印本
摘要 - 该论文研究了操作技术，以通过派遣网格形成（GFM）逆变器来实现无缝（平滑）微电网（MG）过渡。在传统方法中，GFM逆变器必须在mg过渡操作期间在网格之后（GFL）和GFM控制模式之间切换。今天的逆变器技术允许GFM逆变器始终以GFM控制模式运行，因此值得探索如何使用它们实现光滑的MG过渡操作。本文提出了三种操作技术：在GFL和GFM控制之间切换的传统方案；一个新的计划，以一致的GFM控制并在岛屿操作前转移下垂拦截；以及一致的GFM控制并在同步操作之前移动下垂截距的新方案。建立了完整的硬件设置，以比较三种技术并在现实世界应用程序中展示其实现。结果表明，第三种技术优于其他技术并表现出最佳的过渡性能，因为GFM逆变器在过渡操作过程中保持相同的操作点。因此，我们得出的结论是，在过渡操作期间，确保平滑的MG过渡操作要求GFM逆变器（s）保持相同的工作点（V，F，F，P，Q和相位角），此外还可以最大程度地减少常见耦合功率流的点。
20230316_无缝_种子融资_最终
德国德累斯顿，2023 年 3 月 16 日——Seamless Therapeutics 今天宣布完成 1250 万美元（1180 万欧元）种子轮融资，这将加速其设计重组酶的进一步开发，这是一种新型基因编辑平台，可改变严重疾病的治疗方法。该公司的开创性重组酶平台能够对一种广泛使用且成熟的分子生物学工具进行编程，以释放基因编辑的全部潜力，从而能够靶向基因组内的任何位点。种子轮融资由 Wellington Partners 和 Forbion 共同牵头，包括来自 BMBF GO-Bio 的非稀释性融资，BMBF GO-Bio 是一项著名的德国政府计划，旨在支持生命科学领域最具创新性的初创企业。Wellington 和 Forbion 的代表都将加入该公司新成立的董事会。本轮融资所得将用于进一步推进该公司的专有技术平台，以建立一系列候选治疗药物，以实现首次人体试验，并扩大该公司在欧盟和美国的业务。 Seamless Therapeutics 的创立基于其科学创始人 Frank Buchholz 教授和 Felix Lansing 博士的突破性发现。Buchholz 教授是德累斯顿工业大学医学院研究主任兼大学癌症中心医学系统生物学负责人，而 Felix Lansing 博士是 Seamless Therapeutics 联合创始人兼首席科学官。他们都是重编程重组酶领域的先驱。Felix Lansing 博士将负责继续开发公司的专有技术。Seamless Therapeutics 联合创始人兼首席执行官 Anne-K. Heninger 博士表示：“我们的目标是运用我们对重组酶的深刻理解，利用其固有优势来修复导致疾病的基因变异。我们相信，我们的开创性技术将使我们能够打破当今基因编辑方法的界限。Wellington 和 Forbion 都是有远见卓识且经验丰富的生物技术投资者，我们期待与他们密切合作，共同努力改变基因编辑领域。” Seamless Therapeutics 联合创始人兼首席科学官 Felix Lansing 表示：“我们的模块化平台已成功将位点特异性重组酶重新编程为任何给定的靶序列，从而有效突破了利用这种潜在的一流基因编辑系统治疗人类疾病的现有障碍。我期待与我们的创始投资者和我们技术精湛的团队合作，运用我们对重组酶的深厚知识来开发一系列新型治疗方法。”
客户成功故事，使PLM，ERP和MES Systems之间无缝集成
Technossus还开发了ERP系统和MES系统之间的双向数据集成，从而可以维护产品零件项目Masters和Manufacting Boms，并最新制造BOMS，以及每个工程更改的更新配置更改。集成提供了在商店地板运营与材料需求计划之间的协作渠道，并支持生产订单和库存交易集成。基于MES活动到ERP系统的Shoploor资源使用信息的提要允许对资源进行更准确的计划和财务成本的推导。