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World File Search System走下坡路
精英经济：如何瓦解？
现在，理论和实践都已明确，成功提高人民生活水平的发展中国家都拥有强大而有能力的政府和高效的竞争市场。关于“政府”与“市场”的二元论已经失去其作用。巴基斯坦之所以落后于其他国家，是因为一小部分精英操纵市场，控制国家，使大多数人口无法享受经济增长带来的好处。25年前，当我出版《精英国家的经济》一书时，“精英控制”一词还没有如此广泛地流行。这个词现在已广为流传，与巴基斯坦经济的衰退相一致，并被认为是导致这种衰退的主要因素。人们普遍认为：巴基斯坦的精英人数不断增加，在公共政策问题上的影响力也越来越大，除非这种模式被打破，否则巴基斯坦将继续走下坡路。
坚实的基础：泽西岛的痴呆症战略
我成为指导小组的一员，帮助制定一项痴呆症策略，以帮助其他处于同样境况的人。我很幸运，在家人的帮助下，我可以独立生活。然而，当我确实需要一些额外的烹饪帮助时，我不得不等待 3 个月才有人来找我谈话，这让我很沮丧。与其他人面临的更长的延迟相比，这显得微不足道，例如等待记忆评估预约需要九个月。看到有些人因痴呆症而迅速走下坡路，我觉得事情真的需要改变，这样人们才能在需要时得到帮助。我希望这个策略能被合适的人阅读，以发挥作用。现在是时候建立一个在人们最需要时做出响应的系统了，我希望通过共同努力，我们将激发这种转变。
商业数字化转型监测。2024 年版
不幸的是，波兰多年来在 DESI 排名中一直处于垫底位置，与最发达国家的差距非常明显。最新一期的排名共收集了 34 项指标。在 27 个欧盟成员国中，波兰仅在四个类别中进入前十：提供 ICT 培训的公司比例、家庭宽带互联网的可用性（至少 100 Mb/s）、公共机构在线表格中预填的数据量以及电子健康记录的可访问性。从那时起，波兰的排名就开始走下坡路。在 34 项指标中的 25 项中，波兰排名 20 位或更低。它在所谓的先锋频段中分配并准备使用的 5G 频谱方面表现最差。
中国联合
起初，中国不是一个统一的国家。很长一段时间里，中国领土上遍布着数百个城邦。有时，较小的城邦的首领会向最大、最强大的城邦的首领宣誓效忠。有时，他们不会。在这个混乱的时期，战争非常常见。大约在公元前 11 世纪，周国成为一个占主导地位的强国。该国首领姬发消灭了商朝，建立了自己的王朝。他称其为周朝。姬发，后来被称为周武王或周武王，是一位好皇帝。周朝早期的其他统治者也是如此。他们鼓励艺术。他们奉行健全的经济政策。他们共同使国家强大而富足。就在事情开始看起来有希望的时候，它开始走下坡路。一系列软弱、无能的周皇帝掌权。他们缺乏赢得其他城邦尊重的决心。公元前 771 年，叛军杀死了周幽王并洗劫了都城。虽然周幽王的儿子（周平王）逃过了屠杀，后来设法将王国迁往新址，但他再也无法重建辉煌和繁荣。史学家常以这次灾祸作为周朝漫长历史的分界点。他们把政变前的时代称为西周，政变后的时代称为东周。
格罗宁根大学 人工智能...
机器学习 (ML) 是常用术语，涵盖一系列计算机应用，例如基于 ML 的临床决策支持、基于深度学习 (DL) 的计算机视觉和自然语言处理 (NLP)。本质上，计算机使用人类创建的算法来分析数据中的模式，并通过从自己的错误中学习来提高其性能。(廉价) 功能强大的计算机的增加以及更大、更强大的数据的可用性推动了 ML 在医疗保健领域的使用。1 几十年来，数据驱动的算法作为有价值的诊断工具，已显示出有希望的结果，可协助许多各自专业的临床医生。早在 20 世纪 80 年代，数据驱动的临床预测工具就已出现，用于确定哪些因胸痛到急诊室 (ED) 的患者可以安全出院回家，哪些心肌梗死风险高的患者需要进入重症监护病房 (ICU) 2,3，从而克服了医生不一致且效率低下的入院策略。这极大地改善了急诊室的工作流程，减少了入院人数，同时改善了患者的治疗效果。30 年后，许多医院都以类似的临床预测工具为基础，并采用数据驱动的算法来改善工作流程，从急诊室的简单任务到 ICU 的复杂决策。4 在人工智能时代，这些数据驱动的算法通过机器学习得到增强，具有两个理论上的好处：(1) 为模型添加非线性相关性；(2) 最终实现自我学习以提高性能。然而，根据 Gartner 炒作周期，5 我们已经越过曲线的顶端，正在走下坡路，意识到 AI 并不能解决所有患者和医生的问题（图1）。尽管如此，许多成功的应用是众所周知的：计算机视觉 DL 模型每年在波士顿的麻省总医院筛查超过 50,000 张乳房 X 光检查，以检查乳腺癌。6 在骨科，我们位于麻省总医院的 SORG（骨骼肿瘤学研究组）处于