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World File Search System现状
无乳链球菌疫苗：现状和...
无乳链球菌是新生儿、老年人和患有合并症的成年人侵袭性感染的主要原因之一。新生儿感染无乳链球菌的主要危险因素是妊娠期间母亲直肠阴道定植，无乳链球菌可导致宫内感染、早产和/或死产 (1)。2020 年，全球约有 2000 万孕妇被这种微生物定植，近 40 万儿童患有早发性无乳链球菌病 (EOD，出生后 0 至 6 天) 或晚发性无乳链球菌病 (LOD，出生后 7 至 89 天)。此外，还有 9 万名儿童死亡，其中近一半发生在撒哈拉以南非洲。2020 年，约有 46,000 例因宫内感染无乳链球菌而导致的死产和超过 500,000 例早产可能与无乳链球菌定植有关 (2)。母体无乳链球菌定植造成的众多负面影响意味着需要采取有效的预防方法来降低多种后果的风险。高收入国家在妊娠晚期末期对被无乳链球菌定植的孕妇进行筛查，并对那些被无乳链球菌定植的孕妇进行分娩期抗生素预防 (IAP)
CHIMERA（CHARM高能离子微电子可靠性保证）现状与展望
Cern Beam物理学：Matthew Fraser，Eliott Johnson，Nikolaos Charitonidis，Rebecca Taylor Beam操作：Marc Delrieux，Linac3和Leir Teams Beam仪器：Federico Roncarolo，Inaki Ortega Ruiz，Jocelyn Tan，Jocelyn tan，Jocelly brreth，Aboub eboub eboun damhmun NOLI CHAM和IRRAD：Salvatore Danzeca，Federico Ravotti辐射保护：Robert Froeschl，Angelo Infantino Fluka：Francesco Cerutti，Luigi Esposito知识转移：Enrico Chesta R2E：Ruben Garcia Alia，Matteo Brucoli，Rudy ferrea and gire and giuse and n n and Alia Emriskova，Mario Sacristan，Daniel Prelipcean集团和部门管理：Brennan Goddard，Simone Gilardoni，Markus Brugger
面向未来 CPU、GPU、FPGA 应用的 48V 至 0.7V/2,000A 电源转换的现状和未来研究方向 PDF
摘要 本教程将讨论数据中心/服务器以及 AI 和机器学习系统中使用的 48V 至 0.7V (2,000A) 电源转换器所面临的挑战和解决方案。将讨论和比较两种电源架构。第一种架构是两级架构，其中 48V 转换为 12V（或另一个中间电平），然后将 12V 转换为 0.7V。第二种架构是“单级”，其中 48V“直接”转换为 0.7V。使用“直接”转换架构，无法访问（可见）中间电压总线。在简要介绍广泛应用于数据中心、服务器等的 OAM（OCP 加速器模块）的背景信息和功率要求之后，本教程将提供对降低功率损耗和提高功率密度的技术的新认识。本教程将首先回顾两级架构的最新技术并评估其优点和局限性。然后，本教程将回顾“单级”架构的最新技术并评估其优缺点。基于上述分析和回顾，本教程将提出并讨论 48V 至 0.7V（低至 0.3V）、2,000A（或更高）的应用研究方向，以实现极高的效率、极小的尺寸和电流共享、可扩展、快速动态响应等。
欧洲远程办公现状报告
还要感谢以下人员做出的重要贡献：Christian van Asbroeck（比利时远程工作协会）、Imogen Bertin（科克远程工作中心）、Andrew Bibby、Marc Bonazountas（Epsilon）、Elise Briand（Martech International）、Kitty de Bruin（荷兰远程工作平台）、Rui Cartaxo（Associação Portuguesa para o Desenvolvimento do Teletrabalho）、Ian Culpin（Martech International）、Alan Denbigh（电信小屋协会）、Constantine Dikaios（Epsilon）、Thomas Frovin Jensen、Josef Hochgerner（Zentrum für sociale Innovation）、Lilian Holloway（瑞典电信小屋协会）、Chris Hudson（通信工人工会）、Ursula Huws（Analytica）、Michel Ickx（Ecomail）、Katalin Kolosy（AEIDL）、Paul Jackson（布鲁内尔大学国际远程工作基金会主席）、Jos Janssens (EUROPS)、Werner Korte (Empirica)、Paul Lagasse (根特大学 IST 项目顾问)、Manon van Leeuwen (Fueva 项目、Junta de Castilla y Leon)、Tuula Lind (Regionet Oy)、Joan Majó (信息社会论坛)、Patrizio di Nicola (Micromatica)、Jack Nilles、Rainer Pollman (TeleArbeit)、Victor de Pous、Klaus Rapf (Forshungsgesellschaft für Informatik)、Gerhard Reisecker (Forshungsgesellschaft für Informatik)、Ian Simmins (凯雷信息服务公司)、David Skyrme (David Skyrme Associates)、Lisbeth Spangaard (丹麦技术研究所)、Wendy Spinks (城西大学副教授)日本大学）、Lars Tollet (Taitoverkko)、Thomas Tuttenei (Verband Telearbeit)德国）
人工智能道德框架现状
● 算法决策缺乏透明度 ● 不法分子利用人工智能做坏事 ● 人工智能系统容易被篡改和出现数据安全问题 ● 系统容易受到偏见 ● 法律跟不上技术的发展 ● 我如何真正信任这些系统？
沙特阿拉伯不同地区的糖尿病现状及管理更新
结果：大多数 (77%) 选定的患者患有未控制的糖尿病，表明地区和糖尿病控制之间存在统计学显著相关性。北部、中部和南部地区的未控制百分比最高，控制率不到 20%，而西部和东部地区的控制百分比约为 40%。80% 的未控制血压患者患有未控制的糖尿病，而血压控制的患者为 68%。双胍类、DPP-4 抑制剂、GLP-1 激动剂、胰岛素和 SGLT-2 抑制剂是最常见的糖尿病药物。二甲双胍是所有地区处方最多的药物，其次是 DPP4。结果显示，患者平均使用 1 至 4 种非糖尿病药物。糖尿病中心维生素 B 复合物和他汀类药物的配发量高于医院。视网膜病变和周围神经病变是最常见的并发症，而高血压和 ASCVD 是最常见的合并症。
引用Li L，Yang L和Jiang DP（2024）CD80在免疫治疗药物开发中的研究进度。正面。免疫。 15：1496992。 doi：10.338 根际耕作的根际微生物组工程 没有证据表明自闭症谱系障碍治疗中必需脂肪酸的证据？ 钠摄入量与糖尿病的关联在没有高血压的成年人中：来自国家健康与营养检查调查2009-2018 的证据 灰色空间和默认模式网络 - amygdala连接 基因组学研究人员的幕后 提高功效和降低毒性的新策略 临床试验研究的现状和免疫检查点抑制剂的非小细胞肺癌 TRIM7和抗病毒免疫之间的相互作用
最重要的是在T细胞表面上的CD28共刺激分子和在抗原呈递细胞上的CD80分子的组合（10）。在T细胞激活的双重信号传导系统中，CD28激活的不存在导致过度激活诱导的细胞死亡（AICD）。然而，在CD80与CD28结合后，可以避免T细胞的AICD，从而导致T细胞的耐用抗肿瘤活性（11）。此外，CD80和CD28的组合还可以增强T细胞的细胞因子（例如IL-2）的分泌。此外，它可以增强CD4+ T细胞的增殖以及CD4+和CD8+ T细胞的细胞毒性活性（4）。最近的研究表明，共刺激分子CD28对T细胞的活性不足会导致T细胞的抗肿瘤活性降低（12）。然而，随着CD28激活信号的增加，T细胞的抗肿瘤活性得到了增强（13，14）。因此，通过CD80在T细胞表面的CD28分子激活可能会提高T细胞对实体瘤的杀伤效率，从而提供一种新的免疫疗法方法。
瑞士科技行业的人工智能现状 - 研究汇编
1. AI 可以带来真正的商业价值：深入案例研究揭示了推动商业价值的各种 AI 实施。 2. 很少有公司制定 AI 战略：只有四分之一的公司制定了 AI 战略。 3. 瑞士科技行业落后于其他行业：管理人员认为，其他制造相关行业在 AI 采用方面更胜一筹。 4. 当前 AI 实施水平低：目前工业应用中 AI 的采用率很低。超过一半的公司尚未考虑在制造或供应链管理中使用 AI，大规模实施仍然是罕见的例外。 5. 规模较小的公司正在落后：规模较小且目前利润较低的公司似乎在 AI 采用方面落后，这表明该技术可能会使大公司受益，而不是为它们提供公平的竞争环境。 6. 预测性维护和机器优化仍然是关键的应用领域：在当前和计划在制造相关领域使用 AI 时，公司持续关注预测性维护和机器优化——这是工业 AI 的两个经典应用领域。 7. 使用生成式 AI 支持知识管理是重中之重。知识管理是重点关注领域。关于人工智能模型，企业主要试验大型语言模型，三分之一的企业预计在未来三年内将扩大规模。这使它成为研究的人工智能技术中最受欢迎的。8. 企业报告人工智能人才短缺：企业在采用人工智能方面受到内部人工智能人才不足的限制，68% 的企业表示他们根本没有或只能获得有限的人才。56% 的企业报告称，缺乏人工智能培训进一步加剧了这一问题。企业也难以获得外部人才，超过一半的企业报告称无法获得来自大学、顾问和初创公司的专业知识。9. 人工智能将进入办公室工作：关于未来的使用，企业对他们在白领增值份额较高的工业应用中扩大人工智能使用的能力最为乐观，包括工程和研发、销售和营销以及客户服务。在这些领域，约三分之一的企业预计将在未来三年内实施规模化人工智能。 10. 监管意识有限：只有少数公司了解人工智能法规。