1 Department of Archaeology and Heritage Studies, Aarhus University, H Ø Jbjerg, Denmark, 2 INRAP, INRAP Center i ˆ Le-de-France National Institute for Pre-Aventive Archeological Research 18 Rue Chapelle, Technology and Ethnology of the Pre-Historical Worlds, University of Paris-Nanterre, Nanterre, France, 3 Department of Archaeology, Ghent University, Ghent,比利时,4 I.U.of investigacio´n in arqueologı´a y patrimonio historico, University of Alicante, Alicante, Spain, 5 Departimento di Studi Umanistici-Sezione dire Preistoriche e Antropologiche, University of Ferrara, Ferrara, Italy, 6 Museum Lolland-Falster, Nyk Ø Bing F, CNRS UMR 5199 PACEA, University of Bordeaux, France & Serp University of Barcelona, Barcelona, Spain, 8 CNRS UMR 7 8068 Technology and Ethnology of the Pre-Historic Worlds, University of Paris-Nanterre, Nanterre, France, 9 Zentrum Fu¨r Skandinavische und Baltische Archaology, Schloß Gottorf, Schleswig, Germany, 10 Department of Geology, Faculty of科学,帕利基大学Olomouc,Olomouc,捷克共和国,11 CNRS-CEPAM,COQUE D'AZUR大学,法国尼斯,尼斯,12个自然历史博物馆,维也纳,奥地利,奥地利,波罗的海地区历史和考古学研究所13波兰,15史前考古研究所,科隆大学,德国科隆
如果有Fred Hutch(FH)人员将从该奖励或其他FH直接费用中获得报酬,则该如何管理?如果该项目是资助的,则将发行一个子宣告,以便在调查员的主要机构发生费用。需要命名FH共同投资者(或行政PI),以维持对FH的工作的财务监督。此人应在项目上有可衡量的努力;不需要薪水。将在FH上花费的资金将从发行子宣告之前的奖励金额中扣除,并将余额发给UW或儿童。请在每个机构中包含一个将获得资金的预算页面。有关奖励管理的进一步询问,可以直接针对Kathy Briant(kbriant@fredhutch.org)或Elizabeth Carosso(ecarosso@fredhutch.org)。
13。数据科学如何促进疾病研究?a。它对药物反应中的遗传问题有了更深入的了解。b。它允许将不同类型的数据与基因组数据集成。c。它有助于基于个体遗传学的个性化治疗。d。上述所有的。
致: 克拉斯·克诺特先生 巴勃罗·埃尔南德斯·德科斯先生 主席 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会主席 埃里克·泰登先生 让-保罗·塞维斯先生 候任主席 巴塞尔银行监管委员会主席 国际证监会组织 法比奥·帕内塔先生 卡迈恩·迪·诺亚先生 主席 金融和企业事务主任 支付和市场基础设施委员会 经济合作与发展组织 抄送: 约翰·辛德勒先生 尼尔·埃肖先生 秘书长 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会秘书长 塔金德·辛格先生 代理秘书长 秘书处负责人 国际证监会组织 支付和市场基础设施委员会 塔拉·赖斯女士欢迎二十国集团继续在人工智能领域发挥领导作用,经济合作与发展组织(“OECD”)、金融稳定理事会(“FSB”)、国际证监会组织(“IOSCO”)、巴塞尔银行监管委员会(“BCBS”)和支付与市场基础设施委员会(“CPMI”)在合作和协调评估人工智能对资本市场的影响方面所展现出的领导力。FSB和IOSCO最近发布了2024年最新工作计划,增加了对人工智能的关注。我们期待支持这些努力,并重视金融稳定参与小组(“FSEG”)在支持监管发展(包括监督)一致性方面可能发挥的作用,因为这项技术具有跨部门的固有性质。人工智能已在金融服务业使用多年,但由于生成人工智能(“GenAI”)和预测人工智能(“PredAI”)的进步,最近人们对人工智能的关注度有所提高。随着当局在 2024 年开始就这一主题开展新的工作,包括审查潜在的金融稳定风险影响,GFMA 希望分享行业对资本市场使用人工智能和监管方法的关键考虑因素的看法。金融服务业是最早和最突出的人工智能行业之一;它“已有数十年的历史,在金融服务领域有着长期的应用。”2 多年来,公司一直使用“传统”形式的人工智能和机器学习,因此根据其现有的监管规则,制定了治理流程来监督、管理和监控其人工智能的应用。
BA.2.86 及其亚谱系的初步风险评估,2023 年 11 月 21 日 BA.2.86 是 BA.2 的后代谱系,最早的样本采集于 2023 年 7 月 24 日 (1)。该变体及其后代谱系的刺突蛋白有大量突变;最初报告的来自以色列和丹麦的 BA.2.86 序列相对于 BA.2 有 34 个氨基酸替换,相对于 XBB.1.5(推荐用于更新的 COVID-19 疫苗的菌株 [2])有 36 个氨基酸替换。BA.2.86 变体相对于 BA.2 和 XBB.1.5 的刺突氨基酸突变数量与第一批 Omicron 菌株相对于 SARS-CoV-2 指标菌株的突变数量相当。BA.2.86 于 2023 年 8 月 17 日被指定为 VUM (3)。截至 2023 年 11 月 20 日,共有来自 46 个国家的 3 267 个 BA.2.86 序列提交给 GISAID (1),占流行病学第 44 周(2023 年 10 月 30 日至 11 月 5 日)全球可用序列的 8.9%。BA.2.86 序列中占比最大的国家是英国(19.7%,643 个序列)、法国(11.9%,389 个序列)、瑞典(10.7%,351 个序列)、西班牙(7.8%,254 个序列)、加拿大(6.8%,223 个序列)、丹麦(6.6%,215 个序列)和美国(6.3%,208 个序列)。在全球范围内,已报告的 BA.2.86 比例缓慢但稳定地增加,流行病学第 44 周的全球流行率为 8.9%,见表 1。与四周前(第 40 周,2023 年 10 月 2 日至 8 日)报告的数据相比,这是一个大幅增长,当时 BA.2.86 的全球流行率为 1.8%。表 1:2023 年第 40 周至第 44 周 SARS-CoV-2 变体的全球比例
CA A Cancer J Clinicians,第 72 卷,第 1 期,页码:7-33,首次出版日期:2022 年 1 月 12 日,DOI:(10.3322/caac.21708)
b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究,近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说,设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度,表示为 i ( H, G ),是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ,设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时,此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ,让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图,使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形,即星形 S k,\xe2\x84\x93 ,使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想,Huang [10] 扩展了他们的结果,确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性,表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意,由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性,因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ,使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地,Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ,即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16,猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5,这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。