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摘要 将道德和价值观纳入人工智能资产的生命周期意味着在这些视角下确保其开发、部署、使用和退役。这些方法取决于人工智能运营的市场领域——考虑任何流程未按预期执行时与人类的互动和影响——以及法律合规性,这两者都是确保充分履行道德和价值观所必需的。具体而言,在制造业,自 1990 年代以来制定了标准,以确保机械的正确使用、系统的稳健性、低产品变异性、工人安全、系统安全以及系统约束的充分实施等。然而,将现有实践与以可信赖的方式部署人工智能的需求相结合是一项挑战。本文档为制造业的人工智能管理提供了一个扩展框架。该框架基于与负责任的人工智能相关的不同观点,将可信问题视为风险。该方法基于这样的理念:道德考量可以而且应该作为危害来处理。如果这些要求或约束没有得到充分满足和管理,预计会对不同的可持续支柱产生严重的负面影响。我们提出了一种基于风险管理的结构良好的方法,允许在制造业人工智能组件的任何生命周期阶段实施道德考量。该框架遵循管道结构,有可能扩展并与其他工业风险管理流程连接,从而促进其在制造领域的实施。此外,鉴于人工智能监管状态的动态条件,该框架允许扩展和考虑未来可能开发的因素。
来源:1。Lee(2012)新兴感染; 2。 Lindsay(2015)BMC Infect Dis; 3。 Burke(2021)临床感染; 4。 McCarthy(2000)J Infect Dis; 5。 Wikswo(2011)临床感染; 6。 Isakbaeva(2005)Emerm Infect Dis; 7。 Ashbaugh(2020)AM J Trop Med Hyg; 8。 Ashbaugh(2021)Trav Med Infect Dis; 9。 Apelt(2010)BMC Infect Dis; 10。 Munir(2014)J Med Virol; 11。 Bok and Green(2013)NEJM; 12。 Green(2014)Clin Microbiol感染; 13。Lee(2012)新兴感染; 2。Lindsay(2015)BMC Infect Dis; 3。Burke(2021)临床感染; 4。McCarthy(2000)J Infect Dis; 5。Wikswo(2011)临床感染; 6。Isakbaeva(2005)Emerm Infect Dis; 7。 Ashbaugh(2020)AM J Trop Med Hyg; 8。 Ashbaugh(2021)Trav Med Infect Dis; 9。 Apelt(2010)BMC Infect Dis; 10。 Munir(2014)J Med Virol; 11。 Bok and Green(2013)NEJM; 12。 Green(2014)Clin Microbiol感染; 13。Isakbaeva(2005)Emerm Infect Dis; 7。Ashbaugh(2020)AM J Trop Med Hyg; 8。Ashbaugh(2021)Trav Med Infect Dis; 9。Apelt(2010)BMC Infect Dis; 10。Munir(2014)J Med Virol; 11。 Bok and Green(2013)NEJM; 12。 Green(2014)Clin Microbiol感染; 13。Munir(2014)J Med Virol; 11。Bok and Green(2013)NEJM; 12。Green(2014)Clin Microbiol感染; 13。Green(2014)Clin Microbiol感染; 13。
缩写:新的活性物质(NAS),弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL),食道食管鳞状细胞癌(ESCC),非小细胞肺癌(NSCLC),β肺炎(Beta thalassemia(bt),beta thalassemia(bt),慢性肾脏疾病(CKD)病毒(RSV)来源:EMA人类医学亮点(链接)。Prime指定:EMA自愿计划,用于为针对未满足医疗需求的药物提供科学建议和加速批准。*1 Jesduvroq的申请于2023年7月撤回
注意:上面不包括学术机构。除了此列表外,发现阶段还有更多公司尚未公开其DM计划。单击上面的绿色箭头以获取有关第1-3阶段的临床试验信息。有关每个临床试验的位置和细节,请访问www.clinicaltrials.gov。由MDF设计,该管道正在进行开发,并基于公开可用的信息。特别感谢Nate UHL对DM研究景观的全面扫描和药物开发管道的原始愿景。有关问题,或请求对管道的更新,请通过info@myotonic.org与MDF联系。要查看肌发育症研究地图访问:www.myotonic.org/myotonic-dystrophy-research-map。
如果盐度传感器不再提供代表收获区条件的读数,或者无法使用 ShellPOINT 传感器网络管理收获区,则将使用综合环境管理标准管理收获区的微生物风险(参见第 2.12 节)。如果出现以下情况,则可认为盐度传感器不再提供准确的读数:A) 传感器已超过其 90 天的服务期,B) 传感器显示突然增加或减少,表明发生故障,或 C) 传感器不再持续提供数据。
摘要摘要:抗菌抗性基因(ARGS)和毒力因子(VFS)是围绕药物抗药性感染的全球健康危机的核心因素。Pathofact是2021年引入的生物信息学管道,从元基因组数据中提供了对ARGS,VFS和细菌毒素的见解。但是,生物信息学的最新进展突出了对Pathofact的更新版本的需求。我们引入了Pathofact 2.0,这是改进的ARG,VF和毒素预测的增强管道。关键更新包括用于VF识别的更新机器学习(ML)模型,用于毒素识别的新ML模型,扩展了隐藏的Markov模型配置文件以及用于预测生物合成基因簇的Antismash 7.0集成。这些升级使Pathofact 2.0成为预测基于微生物组的致病性和抵抗力的更强大,用户友好的平台,提供了一种至关重要的工具,以更好地理解和应对抗菌素抵抗和感染性疾病所带来的挑战。
我们利用这些钻井指标,结合生产趋势,根据报告数据系列得出的比率,深入了解不同盆地之间的相对表现。我们根据通过比较盆地的比率得出的见解,分析了各个石油和天然气生产地区的生产力和效率。例如,与美国本土 48 个州的其他地区相比,二叠纪地区的 DUC 井数量下降幅度较小。这一趋势表明,随着二叠纪地区的油井完工(从 DUC 库存中移除),新井的钻探速度(添加到 DUC 库存中)比其他地区更快。
软件开发中最明显的趋势给组织带来了巨大的压力,迫使他们快速生产出高质量的软件。由于 DevOps 高度重视自动化、协同和持续交付,因此可以将其视为当前软件开发方法的基础。尽管 CI/CD 管道变得更加复杂,并遇到了与之相关的实时决策,但您的工作仍然具有挑战性。本文旨在描述智能 DevOps,在 CI/CD 过程中应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 并改进软件交付生命周期。AI 可帮助 DevOps 团队避免重复任务,确定管道故障的原因,更好地控制资源使用情况,并提高管道效率。该研究讨论了 DevOps 流程的 AI 自动化的当前趋势以及采用前景和威胁,并提出了 DevOps 框架中的 AI。基于一组配对的低级案例和高级实验,本研究证明了智能 DevOps 在提高速度、提高稳定性和降低软件交付成本方面的有效性和能力。研究结果将为计划实施基于人工智能的增强/自动化 DevOps 实践的组织提供路线图,并为想要研究这一不断发展的领域未来发展的研究人员提供参考。
我们的第四季度2024更新提供了三名感兴趣的特工的摘要,并在2024年或2025年提供了预期的批准:vanzacaftor/tezacaftor/tezacaftor/deutivacaftor用于囊性纤维化,Crinecerfont,用于先天性肾上腺肾上腺素增生的crinecerfont,用于cretostostimogene grenadenerepvec carenadenenorepvec bladecvec cancer。还突出了管道中其他精选的药物和生物制剂,包括基因疗法和生物仿制药。将介绍有关阿尔茨海默氏病的最新消息。Other topics this quarter include updates on recent respiratory syncytial virus (RSV) and coronavirus disease (COVID-19) vaccine recommendations from the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) and an overview of two Food and Drug Administration (FDA) programs: the Support for Clinical Trials Advancing Rare Disease Therapeutics (START) Pilot Program and the Rare Disease Innovation Hub.