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Hansoh Pharmaceutical Group Company Limited翰森制药...
2024年8月20日，GSK宣布，FDA授予BTD为GSK'227授予了广泛的小细胞肺癌（“ ES-SCLC”）患者，该患者在基于铂的化学疗法后或之后具有疾病进展的患者（复发或折磨）。2024年11月1日，中国国家医疗产品管理局将HS-20093列为突破性治疗指定的药物，拟议的指示表明在标准一线治疗后开发了ES-SCLC（Platinum Doublet Chemoperation（Platinum Doublet Chemoperation）结合使用，结合了免疫治疗）。2024年12月16日，GSK宣布欧洲药品局（EMA）授予GSK'227的优先药品（Prime）指定，用于治疗复发性ES-SCLC患者。
各国加密货币监管规定 - 汤森路透
2 https://www.iiroc.ca/news-and-publications/notices-and-guidance/joint-csaiiroc-staff-notice-21-329-guidance-crypto-asset-trading-platforms- compliance-regulatory
扬声器生物|泰德·汤森（Ted Townsend）
汤森（Townsend）在经济发展和政府关系方面拥有多年经验的土著孟菲亚人，于2020年加入商会，担任首席经济发展官。在任职期间，汤森（Townsend）利用数据来建立一个引人入胜的叙述，导致该地区获得历史胜利，并在2021年为经济发展提供了最佳的一年。创纪录的胜利之一是田纳西州历史上最大的私人投资：福特和SK Innovation的56亿美元，6,000名Job Blueoval City City电动汽车和电池制造业校园。在加入会议厅之前，汤森（Townsend）担任孟菲斯大学的首席经济发展和政府关系官
汤普森在医疗保健中进行个性化治疗建议
个性化治疗建议在医疗保健中越来越重要，尤其是对于多种慢性病患者（称为多发性发病率患者）。对此类患者的有效治疗涉及选择针对个人患者特征，共存状况和偏好定制的最合适的治疗干预措施。个性化医学中的现有方法通常依赖于无法充分解决医疗保健数据的动态和复杂性质的静态模型或有限的数据集。强化学习（RL），特别是多武器匪（MAB）问题框架，通过平衡探索（尝试新的治疗方法）和开发（选择最著名的治疗方法），提供了有希望的解决方案。
图形模型符合匪徒：变异的汤普森采样方法
我们为结构化限制提出了一个新颖的框架，我们称之为影响图匪。我们的框架使用图形模型来捕获动作，潜在变量和观察之间的复杂统计依赖性；因此，统一并扩展了许多现有的模型，例如共同的半伴侣，级联的匪徒和低级匪徒。我们开发了新颖的在线学习算法，这些算法学会在模型中有效地行事。关键思想是要跟踪模型参数的结构化分布，无论是外部还是大约。采取行动，我们将模型参数从其后部进行采样，然后使用影响图的结构来发现采样参数下最乐观的动作。我们在三个结构化的匪徒问题中凭经验评估了我们的算法，并表明它们的性能与特定问题的最新基准相比，它们的性能和更好或更好。
卤素汤
Hicrome™通用差异介质是根据Pezzlo（1），Wilkie等人（2），Friedman等人（3），Murray等人（4），Soriano和Ponte（5）和Ponte（5）和Merlino等（6）进行的作品的修饰。Hicrome™通用差异培养基，以鉴定来自临床和非临床标本的微生物，其中该培养基具有更广泛的应用作为一般营养琼脂，用于隔离各种微生物。这种培养基有助于鉴定一些革兰氏阳性细菌和革兰氏阴性细菌，基于它们所表现出的不同菌落颜色。这些颜色是由于属或物种特异性酶与培养基中掺入的两个发色底物的反应而形成的。肠球菌，大肠杆菌和大肠菌群产生酶，这些酶特异性地切割了这些发色底物，从而具有特征性的独特菌落颜色。蛋白质是苯丙氨酸和色氨酸等氨基酸的来源，这些氨基酸有助于指示色氨酸脱氨酶活性，从而促进了蛋白质物种，摩根菌和普罗维伦西亚物种的鉴定。通过肠球菌拥有的β-葡萄糖苷酶裂解了一种成色的底物，从而形成了蓝色的绿色菌落。大肠杆菌具有酶ß-半乳糖苷酶，该酶特异性切割了其他发色底物，从而形成了紫色的菌落。大肠杆菌可以通过进行吲哚测试来区分和与其他类似的颜色菌落进行区分。大肠菌群裂解了形成蓝色至紫色菌落的两个成色基底物。由于色氨酸脱氨酶活性，Proteus，Morganella和Providencia物种的菌落显得棕色。肽和胰蛋白蛋白酶提供氮，碳质化合物，必需的生长营养素，还可以作为氨基酸的来源。
受电网可靠性约束的实时电价汤普森采样约束
摘要 — 我们考虑电力聚合器试图了解客户的用电模式，同时通过实时广播调度信号实施负荷调整程序的问题。我们采用多臂老虎机问题公式来解释客户对调度信号响应的随机性和未知性。我们提出了一种受约束的汤普森抽样启发式方法 Con-TS-RTP，作为电力聚合器试图影响客户用电以匹配各种期望需求曲线（即减少高峰时段的需求、整合更多间歇性可再生能源发电、跟踪期望的每日负荷曲线等）的负荷调整问题的解决方案。所提出的 Con-TS-RTP 启发式方法考虑了每日变化的目标负荷曲线（即反映可再生能源预测和期望需求模式的多个目标负荷曲线），并考虑了配电系统的运营约束，以确保客户获得足够的服务并避免潜在的电网故障。我们对我们的算法的遗憾界限进行了讨论，并讨论了在整个学习过程中坚持分销系统约束的运行可靠性。
受电网可靠性约束的实时电价的约束汤普森抽样
摘要 — 我们考虑电力聚合器试图了解客户的用电模式，同时通过实时广播调度信号实施负荷调整程序的问题。我们采用多臂老虎机问题公式来解释客户对调度信号响应的随机性和未知性。我们提出了一种受约束的汤普森抽样启发式方法 Con-TS-RTP，作为电力聚合器试图影响客户用电以匹配各种期望需求曲线（即减少高峰时段的需求、整合更多间歇性可再生能源发电、跟踪期望的每日负荷曲线等）的负荷调整问题的解决方案。所提出的 Con-TS-RTP 启发式方法考虑了每日变化的目标负荷曲线（即反映可再生能源预测和期望需求模式的多个目标负荷曲线），并考虑了配电系统的运营约束，以确保客户获得足够的服务并避免潜在的电网故障。我们对我们的算法的遗憾界限进行了讨论，并讨论了在整个学习过程中坚持分销系统约束的运行可靠性。
新石头汤
数字说明了一切。在 20 世纪 70 年代，随着婴儿潮一代的成熟并大量进入劳动力市场，美国劳动力每年增长略高于 2.5%。如今，劳动力增长率接近每年 0.5%。在其他条件相同的情况下，这每年会降低美国潜在 GDP 增长率约 2 个百分点（国会预算办公室 2020 年，Fernald 和 Li 2019 年）。经济增长放缓直接导致利率下降。增长放缓会通过降低资本回报率来减少投资（Williams 2017 年）。与此同时，人口老龄化增加了可用储蓄池，因为老年人会积累和保留他们的储蓄。这些力量共同增加了储蓄相对于投资需求的供应，从而降低了实际利率（Carvalho、Ferrero 和 Nechio 2016 年）。这些模式并非美国独有。我们也可以很容易地谈论爱尔兰，或欧洲的任何国家，或世界上几乎任何发达经济体（Holston、Laubach 和 Williams 2017，Jordà 和 Taylor 2019）。而这些并不是我们面临的唯一挑战。除了增长放缓和实际利率下降之外，央行发现即使在经济繁荣时期，实现通胀目标也变得更加困难。产品市场的根本性变化给价格带来了下行压力。由于许多市场都是全球性的，这些变化正在蔓延，形成强大的通货紧缩趋势，拉低了世界许多地区的通胀和通胀预期（Mertens 和 Williams 2019，Amano、Carter 和 Leduc 2019）。这些因素——通胀率下降、通胀预期下降和实际利率下降——加在一起就是一件事：下一次经济衰退出现时，货币政策空间将减少。但央行行长并不是唯一感受到压力的人。财政政策制定者也受到制约。为抵消全球金融危机而制定的政策导致许多发达国家的债务与 GDP 比率相对较高（Badia 和 Dudine，2019 年）。而且大多数国家都面临着迫在眉睫的义务，即以经济增长更快时承诺的水平来支持老龄化人口（例如，参见 Rouzet 等人，2019 年）。这就是我们所处的境地。面对未来，经济冲击不可避免，货币和财政机构应对这些冲击的政策空间越来越小。所以我再次问，我们能做什么？
