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World File Search System调查结果
正确剂量：患者权益倡导者主导的一项调查结果
结果 1221 名 MBC 患者完成了调查。86.1%（n = 1,051）报告至少经历过一次显著的治疗相关副作用，其中 20.3%（n = 213）去过急诊室/医院，43.2%（n = 454）错过了至少一次治疗。几乎所有出现副作用的患者（97.6%，n = 1,026）都告知了医生，81.7%（n = 838）得到了帮助。在 556 名因减少剂量以减轻副作用的患者中，82.6%（n = 459）报告症状减轻。值得注意的是，大多数患者（53.3%，n = 651）不认为高剂量总是比较低剂量更有效，92.3%（n = 1,127）的患者愿意根据个人特征与医生讨论灵活的剂量选择，以优化生活质量。
2024 年 2 月商业和消费者调查结果 欧盟和欧元区经济情绪略有下降，就业预期普遍保持稳定
在欧盟，ESI 的小幅下降是由于服务业、零售业和建筑业经理人的信心下降，而工业信心总体保持稳定，消费者信心略有增加。在欧盟最大的几个经济体中，意大利（-1.6）的 ESI 明显恶化，德国（-0.6）和波兰（-0.5）的 ESI 略有下降，而荷兰（+1.7）的 ESI 则大幅改善，法国（-0.3）和西班牙（-0.2）的 ESI 基本保持稳定。行业信心保持大致稳定（-0.2），因为成品库存越来越多地被评估为过多/高于正常水平，表明需求下降，而经理人的生产预期有所改善。经理人对当前整体订单水平的评估基本保持稳定。在未进入信心指标的问题中，经理人对过去 3 个月生产发展的评估显着改善，而对出口订单的评估则恶化。服务业信心指数明显恶化（-1.6），原因是对所有三个组成部分（需求预期、过去需求和过去商业状况）的评估都大幅恶化。消费者信心指数略有改善（+0.4），这要归功于消费者对其家庭过去财务状况和进行大宗购买的意图的看法不那么负面，但这被对其国家总体经济状况的较低预期部分抵消。消费者对其家庭财务状况的预期基本保持稳定。零售贸易信心指数下降（-1.0），原因是管理人员对过去商业状况的评估明显下降，对库存量充足性的评估略有下降。零售商对未来商业状况的看法基本保持稳定。建筑业信心指数略有恶化（-0.6），因为建筑商的就业预期和他们的
Schoology 数字学习领袖学院调查结果报告 2024
Schoology 数字学习领袖学院是教育工作者学习如何为学生创建和促进在线学习的宝贵资源。该课程概述了在 Schoology 学习管理系统中编写内容的最佳实践。它包括教育工作者可以利用的工具的演示，以提高学生的学习能力。课程设计在清晰度和参与度方面表现出色，这一点可以从协调一致的学习目标、用于自我评估的综合反思文件和使参与者能够练习和分析在线教学策略的交互式学习体验中看出。通过学习平台的课程体验井井有条，可以轻松导航，同时也鼓励同伴之间的反馈和协作。
2024 年 1 月商业和消费者调查结果欧盟和欧元区经济情绪总体稳定，就业预期下降
在欧盟，ESI 的横向趋势反映出对工业、服务业、零售贸易和消费者的信心大致稳定，而对建筑业的信心则下降。在欧盟最大的几个经济体中，德国的 ESI 明显恶化（-2.2），而波兰（+3.2）、法国（+2.4）、荷兰（+1.9）、意大利（+1.6）和西班牙（+1.4）的 ESI 有所改善。工业信心保持大致稳定（-0.2），因为成品库存越来越多地被评估为太少/低于正常水平，表明需求增加，而管理者的生产预期和对当前总体订单水平的评估则恶化。在未进入信心指标的问题中，管理者对过去生产发展的评估下降，而对出口订单的评估有所改善。服务业信心也保持大致稳定（+0.2），这是因为管理者的需求预期恶化，但被对过去需求和过去商业状况的评估改善所抵消。消费者信心基本保持不变（-0.2），反映出消费者对其家庭过去和现在状况的看法略有改善。
华盛顿特区倡议的经济影响的初步调查结果 82
在收到调查问卷的 592 家机构中，OLO 共收到 60 份回复，总体回复率为 10%。为了确保由有小费雇员的机构完成调查，调查中的第一个问题要求受访者表明其机构是否雇用依赖小费作为其工资重要组成部分的员工。如果受访者对此问题回答“否”，则在线调查结束。除一家机构外，其余所有机构都报告雇用依赖小费作为“其工资重要组成部分”的员工。这让 OLO 相信，编制全方位服务机构样本的过程有效地针对了那些依赖小费雇员并因此受到 DC 小费工资法影响的机构。
研究新兴趋势 - 调查结果
许多研究人员强调了涉及 DRI 各个方面的问题。其中包括与易于使用的基础设施相关的问题，这些基础设施将使用各种技术来促进可访问性、使用性和生产力。其他人则强调，未来需要更好地整合现有系统，但这将继续处于最低水平的支持。为了让加拿大和加拿大研究人员充分利用现代和未来的技术，必须大幅增加资金水平，以提供更强大、集成、安全和自动化的基础设施，这些基础设施适合具有不同技术水平和来自不同领域的研究人员。最后，一些研究人员强调，未来的研究将继续更加国际化，加拿大的基础设施必须促进这种合作，同时保护加拿大的知识产权和利益。
2023 CBI/Pertemps就业趋势调查结果
短缺已成为英国劳动力市场的定义特征。由于经济在大流行后的经济重新开放，最初被报道为短期捏，事实证明是流行的，长期人口统计学的变化比共同或英国脱欧更强。他们对英国的发展能力产生了真正的影响，侵蚀了对劳动力市场的业务信心，这曾经是这个国家的真正优势。几年来，英国劳动力市场的吸引力一直在下降，稳步侵蚀了竞争力。公司预计，这种趋势会继续下去，人们的短缺会比生产率增长更快地提高就业成本。
无重大影响的草案调查结果 - 汉斯科姆空军基地
根据 1969 年《国家环境政策法》（NEPA）修正案（42 美国法典（USC）第 4321 条及以下各节）、环境质量委员会关于实施 NEPA 程序规定的法规（联邦法规（CFR）第 40 章第 1500-1508 条）；以及美国空军部 (DAF) 环境影响分析流程 (EIAP)（32 CFR §989），麻省理工学院 (MIT) 与 DAF 协调编制了一份环境评估 (EA)，以确定和评估签订土地租赁协议和转让设施所有权对自然和人类环境的潜在影响。虽然麻省理工学院林肯实验室 (LL) 是国防部 (DoD) 联邦资助的研究与开发中心 (FFRDC)，但根据 NEPA 实施条例（40 CFR §1508.1(k)），MIT LL 不是联邦机构 1。因此，出于 NEPA 分析和审查的目的，DAF 是拟议行动的牵头机构。EA 以引用的方式纳入了本“无重大影响调查结果”(FONSI)。
D.19-11-016（IRP采购令）背景和要求 决策扩展了低收入客户的现有社区太阳能计划，并采用新的社区太阳能计划 2022限制公用事业成本和费率增加1 的行动 市场价格基准的计算2024-2025 决议ESRB-12 2024年12月20日发行日期 CPUC 2024年度报告 加利福尼亚的电网现代化报告2020 b'' Waymo建议信的处置0002 夏季2021年南加州天然气可靠性评估 指南规则21互连程序评估 可再生能源和超级 - 底漆 - 一天的切片 SJV DAC数据收集计划 - 调查结果报告 一天的资源计数 - 超级 最终的物理安全计划 零售电力改革 节能奖励奖励（PSR） - 情况说明书
调整义务苹果谷选择能源AVCE 1.9 1.0 1.0 1.0 3.8南加州CPASC的清洁能力联盟98.5 49.2 49.2 196.9清洁能力旧金山CPSF 28.5 14.3 14.3 14.3 57.0 Direct Energe，L.L.L.C。DEB 20.2 10.1 10.1 40.3 East Bay Community Energy EBCE 49.8 24.9 24.9 99.6 Lancaster Clean Energy LCE 4.7 2.4 2.4 9.4 Marin Clean Energy MCE 43.8 21.9 21.9 87.5 Monterey Bay Community Power Authority MBCPA 28.7 14.4 14.4 57.4 Peninsula Clean Energy PCEA 27.5 13.8 13.8 55.0 Pico Rivera Innovative Municipal Energy PRIME 1.3 0.7 0.7 2.6 Pioneer Community Energy PIONEER 9.3 4.6 4.6 18.5 Rancho Mirage Energy Authority RMEA 2.4 1.2 1.2 4.8 Redwood Cost Energy Authority RCEA 5.4 2.7 2.7 10.7 San Jacinto Power SJP 1.4 0.7 0.7 2.8 San Jose Clean Energy SJCE 38.8 19.4 19.4 77.6 Shell Energy North America SENA 37.0 18.5 18.5 74.0硅谷清洁能源SVCEA 33.6 16.8 16.8 67.2 SOMONA清洁能力Soma Soma 21.7 10.8 10.8 10.8 43.3 UC总统UCOP办公室UCOP 1.7 0.8 0.8 0.8 3.4 Valley Clean Clean Clean Alliance vcea 6.3 3.2 3.2 3.2 12.2 12.6 12.6 12.6 12.6 Calpine Energy Solutions NES 25.4 12.7 50.7 50.7 50.7 50.7 50.8 Capine capine capine l.850.8 Capine capine capine capine capine capine capine capine capine capine l.850.8加收率。（1362）CPA 8.6 4.3 4.3 4.3 17.1 3阶段3PR American Powernet Management Apn Baldwin Park，Cobp Cobp Cosb Cosb Cosb Cosb Cosb Cosb Clean Clean Clean Calliance Cea Commerce Energy Inc。（1092）CEI CEE CES ENCERIC（1092）CEI CES ENCEMER KCCP Pilot Power Group，Inc。PPG Pomona，Pomona San Diego Community Power SDCP SDCP Santa Barbara Clean Energy SBCE TIGER SBCE TIGER天然气TNG西部社区能源WCE PG＆E PGE PG＆E PGE 382.6 191.3 191.3 191.3 765.3 765.1 SCE SCE 620.7 310.7 310.3 310.3 310.3 310.3 7. 7 7. 7 7. 7. SDG＆SDG＆SDG＆SDG＆SDG＆SDG＆SDG＆SDG＆SDG＆sd SDG＆sd SDG＆sd SDG＆sd sd sd sd sd sd sd s。 301.3 1,650 825 825 3,300
调查结果：人工智能未来的潜在风险
目前，有些 AI 工具的目标并不明确，这使得它们可以在各种各样的情况下使用，但也容易受到操纵或以有害的方式使用。例如，虽然大型语言模型 (LLM) 针对文本预测这一狭窄任务进行了优化，但它们在其主要的端到端应用中并没有单一的目标；因此，它们可以用于营销目的的内容生成、翻译以及大规模产生错误信息。在其他情况下，目标是已知的，并且 AI 系统针对该目标进行了优化，但结果可能会导致意想不到的伤害。例如，虽然某些 AI 系统可能以更高的点击量为目标，但它们可能会无意中导致社会两极分化。这是一个针对已知目标进行优化的 AI 工具产生意外后果的例子。随着 AI 的发展，尤其是基础模型的发展，已经提出了许多策略来在部署期间整合安全预防措施和保护护栏。然而，有大量证据表明恶意实体可以绕过这些障碍，导致基金会模型违反已制定的安全协议。因此，需要继续研究这些安全挑战。1