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World File Search System第三种
人工智能崛起与道德危机
毫不夸张地说，人工智能正在我们的世界中得到越来越多的应用。尽管人工智能技术还远未发挥其全部潜力，但一些作家展望了遥远的未来，并设想了对人类的各种不同影响。约翰·丹纳赫（John Danaher，2019 年）讨论了人工智能对人类的一种特殊影响，捍卫了人工智能和机器人的崛起将“抑制我们的道德主体性并增加道德耐心的表达”（2019 年，第 133 页）这一论点。丹纳赫对此的论证是，我们的道德耐心的急剧增加将来自人工智能侵入人类道德主体性的三个重要领域：1）工作场所和就业，2）政治、法律和官僚决策，以及 3）休闲和个人活动。这些领域的入侵与机器人崛起的三种趋势相吻合。然而，我认为，丹纳赫基于第一种趋势的论证需要为以下假设提供支持：机器人将寻求某种接管（例如友好接管），以免激起人类的抵抗和行使我们的道德行动。此外，我认为，丹纳赫基于第三种趋势的论证需要为以下重要假设提供支持：大多数人都会屈服于过度依赖人工智能进行个人激励和决策的诱惑。
国际可再生能源发展杂志
摘要。本研究采用自下而上的建模方法，探索到 2050 年多哥电力结构的未来演变轨迹。目标是研究电力结构的发展以及实现可持续能源和气候变化目标所需的未来投资。使用 OSeMOSYS 开发了三种情景。参考情景名为“一切如常”，密切反映了多哥电力部门在一切如常假设和计划容量增加到 2030 年的情况下的发展情况。第二种情景是到 2050 年实现净零排放，它基于第一种情景，同时遵循威布尔定律确保二氧化碳排放量在 2050 年抵消。第三种情景称为“排放惩罚”，其目标不仅像第二种情景一样整合可再生能源，而且如果实施排放惩罚，其目标也是最低成本的电力结构。成本优化的结果表明，光伏和进口是优于天然气和水电的最佳选择。电力结构中的可再生能源方面在最后一种情景中更加突出。同时，该模型还表明，实现更大程度的能源独立是可以实现的，但代价是电力系统成本暂时上升。到 2030 年，需要投入十倍的投资才能确保现状的延续或战略的转变。
通过剂量优化的新型临床试验设计来改善长期结果
选择新疗法剂量的传统设计可能会选择不安全或无效的剂量，并且无法优化无进展生存期、总生存期或缓解持续时间。我们解释并说明了传统剂量探索设计的局限性，并提出了四项解决这些问题的建议。在可行的情况下，剂量探索设计应考虑长期结果，包括筛选规则，以减少不安全或无效的剂量，招募足够的样本量，并在剂量之间随机分配患者。作为说明，我们回顾了包含一个或多个这些特征的三种设计。第一个例子是一项试验，在两种细胞治疗剂量和标准护理中随机分配患者，在这种环境中，从生物学角度假设剂量毒性和剂量反应曲线不一定随着细胞剂量而增加。第二种设计概括了 1-2 期，首先确定一组候选剂量，而不是一个剂量，在候选剂量中随机分配其他患者，并选择最佳剂量以在较长的随访期内最大化无进展生存期。第三种设计结合了 1-2 期试验和成组序贯随机 3 期试验，采用
一种复合亚基疫苗赋予对分枝杆菌感染的小鼠脚下模型的全部保护
Buruli溃疡（BU）疾病是由分枝杆菌引起的被忽视的坏死性皮肤感染，是仅次于结核病和麻风病的第三种最常见的分枝杆菌疾病。感染主要发生在中非和西非的偏远，农村地区，也出现在澳大利亚，日本和巴布亚新几内亚。目前尚无针对Buruli溃疡疾病的疫苗，并且以前使用密切相关的细菌和亚基蛋白的所有尝试仅在部分成功。在这里，我们在小鼠中测试了一种复合亚基配方，该配方掺入了溃疡性分枝杆菌毒素霉菌乳元作为免疫调节剂，以及抗原AG85A和Polyketide Sythase酶酶A（KRA），用Quil-A辅助（KRA）形成。burulivac诱导了AG85A和KRA抗原特异性抗体，T细胞以及混合促疾病和抗炎的细胞因子反应，在14周的观察期间，在小鼠FOOTPAD模型中赋予了针对Buruli ulcer病的绝对保护。这两个都优于活体细菌疫苗，即BCG和缺乏霉菌性毒素（MUδ）的无毒的溃疡菌株。白介素10与保护密切相关。我们建议Burulivac是一名有前途的疫苗候选者，以抵抗Buruli溃疡疾病，需要进一步探索。
![arXiv:2109.10785v3 [quant-ph] 2023 年 8 月 27 日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c7816fa501a89454575dda25314f8a6ba804e2b0.webp)
arXiv:2109.10785v3 [quant-ph] 2023 年 8 月 27 日
纠缠在量子物理中起着至关重要的作用，是量子信息处理的关键资源。然而，由于现有方法操作不实用，纠缠检测和量化被认为很难。这项工作提出了三种近期有效的算法，利用混合量子经典技术来解决这一困难。第一个算法找到二分纯态的施密特分解——一种分析纠缠性质和结构的有力工具。虽然对数负性可以通过施密特分解计算出来，但我们提出了第二种算法来估计二分纯态的对数负性，其中参数化量子电路的宽度进一步减小。最后，我们将我们的框架推广到混合状态，得到了第三种算法，它可以检测特定状态系列上的纠缠，并确定一般的可分解性。这三种算法都具有相似的框架，即通过利用局部参数化量子电路最大化成本函数来实现优化，与现有方法相比，具有更好的硬件效率和实用性。使用 IoP CAS 超导量子处理器在 Quantum Leaf 上进行的实验实现了我们的分析和量化近期量子设备上纠缠的方法的有效性和实用性。
创伤截肢
使用ICD-10代码（S00-S99和T00-T98）确定了与数据相关的创伤情况。从这些情况下，涉及“肩部关节的脱节（肩hum骨关节）”，“手和腕部的截肢/脱落/脱落”，“上肢的截肢/截肢/脱落”，“从肩部重新植入到前面的第三个”，从肩部重新植入了前面的第三个，”，“在近距离”，“重新植物”，“又一次或以上的三分之一”，以供第三种或者经常出现。手和其他手指的血运重建（拇指除外），“拇指的再植入或血运重建”，“髋关节脱落（Coxofemoral uncticulation）”，“下肢的截肢/截肢/脱落”，“下肢”，“截肢/脱落/脱离了鞋类”，“和thrim theigh the theigh”，“ “从腿的三分之一到脚的重新植入”和“手指的截肢/脱落”。The corresponding DATASUS codes are, respectively: 0408010070, 0408020016, 0408020024,0408020253,040802026, 04080202701, 0408020288, 0408040106, 0408050012, 0408050020, 0408050306，0408050314，0408060042。数据集包括年度程序计数，区域分布，患者人口统计学（年龄和生物性别），住院时间长度，ICU持续时间，致死性和财务报销。基于2008年至2023年的中位汇率，巴西雷亚斯（R $）的财务数据转换为美元（U $），总计1 = R $ 1 = R $ 3,2018（13）。
ABC-02试验十年后，晚期胆道癌的一线化学疗法：“但它移动！” 探索太阳系中洞穴的科学和技术要求 晚期胆管癌的新型靶向疗法 雷戈拉非尼与其他全身疗法结合 COVID-19疫苗接种犹豫的问卷调查
胆道癌症（BTC）包括一组高度侵略性的肝胆管疾病，代表了所有胃肠道癌的3％，是肝细胞癌第二次最常见的原发性肝癌。在第三阶段发表后十年，随机，ABC-02试验，顺铂加吉西他滨的组合仍然是晚期BTC患者的标准一线治疗。在过去的十年中，已经大量尝试通过使用新药物或将第三种药物添加到顺铂吉米替替滨，以提高参考双线的疗效。不幸的是，尽管添加了不同的细胞毒性药物，但在几项研究中未能改善临床结果，但最近发表的临床试验提供了有趣的结果，而其他一线化学疗法选择目前正在随机III期研究中正在研究中。此外，近年来见证了分子靶向疗法和免疫检查点抑制剂的平行出现，这些新型药物有可能彻底改变晚期BTC的治疗算法。在这篇评论中，我们将提供有关高级BTC管理中目前可用的一线治疗机会的概述，尤其是重点介绍最近发布的数据和在这种情况下正在进行的临床试验。
来自世界投入产出表的证据
被广泛用于描述这种生产过程和由此产生的贸易模式。垂直专业化现象已在文献中得到广泛研究，越来越多的实证证据表明垂直专业化在国家经济中的作用日益增强。例如但不限于：Bridgman（2012 年）、Dean 和 Lovely（2010 年）、Dixit 和 Grossman（1982 年）、Feenstra（1998 年）；Feenstra 和 Hanson（1997 年）、Goh 和 Henry（2005 年）、Leung（2016 年）、López（2014 年）、Jones 和 Kierzkowski（2001 年）、Hogan 等人（2005 年）、Sanyal（1983 年）、Yücer 等人（2014 年）、Vechiu 和 Makhlouf（2014 年）。衡量垂直专业化有三种标准方法。第一种方法使用企业调查，第二种方法使用精细的行业贸易分类，如 Athukorala 和 Yamashita (2006) 所言。第三种也是最流行的方法 (Hummels et al., 2001) 考虑了国家投入产出表 (NIOT)。Hummels et al. (2001) 提出的衡量标准是国内生产中进口投入的数量，通常用于实证分析
Ahasan R 等人。“肮脏的十二项”概念：人为因素错误和失误的无声杀手。Ergonomics Int J 2018, 2(1): 000137。
不了解工作中的潜在危险是防止自满情绪的有力手段。第三种是缺乏手头工作任务的知识或正确信息。这意味着技术或非技术信息、清单或安全程序可能没有得到充分正确的翻译，或者无法以当地语言提供给操作和维护团队。第四种是分心（例如，将注意力从工作任务上转移开）。分心是任何让我们忘记手头任务的事情。分心会让我们认为我们在工作流程或系统中比现在更进一步。第五种是缺乏团队合作以实现共同目标。第六种是疲劳（例如，意识水平下降），这会导致疲倦、劳累、紧张和精疲力竭。第七种是缺乏资源。这意味着未能使用或获得适当的工具、设备、信息和程序。在这种情况下，我们在使用正确的工具、手册或说明时不能即兴发挥。下一个是工作压力，它会产生一种紧迫感。工作压力也是由于我们缺乏计划或执行工作任务而造成的。在这种情况下，我们不应该过度承诺和交付与工作任务相关的任何东西。第九个是缺乏自信（例如，缺乏对需求的积极沟通），这对于新的工作系统或流程很重要。对可靠性的疑问和怀疑
通过机器学习预测文章质量得分
国家研究评估计划和激励计划在简单的定量指标和耗时的同行/专家审查之间进行选择，有时会受到文献计量学的支持。在这里，我们评估机器学习是否可以提供第三种替代方案，并使用更多多个文献计量和元数据输入来估算文章质量。我们使用临时三级Ref2021同行评审分数进行了调查，该评分分数为84,966篇提交给英国研究卓越研究框架2021的文章，与2014 - 18年的Scopus Record匹配，并具有大量的摘要。我们发现，在最佳情况下，评估和经济学单位（UOAS）和经济学单位（UOAS）和经济学单位（UOAS）和经济学单位最高（总体上为72％）。这是基于1,000个文献计量的输入，而每种UOA中用于培训的文章的一半。的预测精度高于社会科学，数学，工程，艺术和人文科学，UOAS较低或接近零。随机森林分类器（标准或序数）和极端梯度增强分类器算法在32次测试中表现最好。准确性较低。我们通过主动学习策略提高了准确性，并选择具有更高预测概率的文章，但这显着减少了预测的分数数量。