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千字战略
ReD ASSOCIATES 20 世纪六七十年代，有一批公司被称为“战略咨询公司”，其核心业务是制定战略概念。为什么今天没有这种情况？ 罗杰·马丁 当今的商学院培养的是技术官僚。他们更倾向于教授分析性战略工具，好像分析能帮你得到好的战略。其实不然。但分析可以成为制定战略的创造性过程的一个组成部分。现在，我们已经有几代商学院的学生在进入社会时并没有接受过有用的战略培训。 20 世纪六七十年代，甚至八十年代，有一批公司被称为“战略咨询公司”，它们通过实践，创造了战略概念。波士顿咨询集团于 1963 年创建了战略咨询行业，并提出了许多有助于战略的工具。但这些公司都意识到，有许多业务远比战略重要：并购后整合、降低管理成本、重组销售队伍，所有这些事情。因此，那些曾经在生产有用技术方面处于领先地位的公司，
smartbeam imrt
SmartBeam IMRT：针对下一代描述和概述SmartBeam™IMRT（强度调节放射疗法）的癌症护理是A是一种最新的癌症治疗方法，它可以以非常有针对性的方式直接向癌细胞提供高剂量的辐射，远比传统放射疗法更为精确。SmartBeam IMRT涉及变化（或调节）辐射剂量的强度。它可以直接将较高的辐射剂量直接输送到癌细胞中，同时保留更多周围的健康组织。使用SmartBeam IMRT，非常小的强度的光束可以从不同角度针对肿瘤，以完全三维的方式攻击肿瘤。实际上，可以用2.5 x 5毫米像素的横梁传递Smartbeam IMRT（铅笔尖端的大小），每个剂量都有不同的剂量。临床研究表明，使用IMRT技术传递的较高剂量率正在提高局部肿瘤控制率。同时，通过限制健康组织的暴露，Smartbeam IMRT可以消除或降低不需要的放射治疗副作用的患病率。SmartBeam IMRT用于治疗包括大脑，乳房，头颈部，肝脏，肺，鼻咽，胰腺，胰腺，前列腺和子宫在内的器官中的肿瘤。smartbeam imrt的好处
展开一系列感觉影响和相互作用在功能性大脑横向性的发展中
大多数关于非人类物种中脑部和行为侧向的大多数研究是针对成年人进行的，但是关于家雏鸡的横向化研究是一个例外。由于禽类胚胎在鸡蛋中发育，因此可以操纵它们的球架和既有后的既有既容易了，远比哺乳动物可以实现的感觉更容易。因此，小鸡（加勒斯·加鲁斯）已成为阐明遗传和表观遗传学对侧向大脑和行为发展的模型。类似的研究表观遗传影响对偏侧化发展的影响适用于其他禽类，尽管到目前为止，鸽子和鹌鹑是这方面研究的唯一其他鸟类（Quail，Casey and Sleigh，2014年； Harshaw等人； Harshaw等人。，2021; Pigeon，Güntürkün和Ocklenburg，2017年； Letzner等。，2017年）。实际上，诸如小鸡和鹌鹑之类的早熟鸟类具有非凡的属性，以帮助发展。在孵化之前和之后，它们都经过许多不同的阶段，每个阶段都非常分开，持续时间很短。这些阶段可以分别拦截和操纵，也可以按顺序截断，以揭示孵化后的行为结果，从而可以研究感觉体验对脑功能的影响。
环境对南极弗里克塞尔湖底栖微生物垫代谢策略分布的控制
生态学理论认为，环境条件的异质性极大地影响着群落结构和功能。然而，使用以植物和动物为主导的系统发展起来的生态学理论在多大程度上适用于微生物群落尚不清楚。研究微生物群落中的代谢策略对于检验生态学理论的普遍性特别有益，因为微生物的代谢能力远比植物和动物广泛。我们使用宏基因组分析来探索弗里克塞尔湖的能量和物理化学梯度与其底栖微生物群代谢能力之间的关系。代谢标记基因相对丰度和基因家族多样性的统计分析表明，产氧光合作用、碳固定和基于黄素的电子分叉区分了在不同环境条件下生长的垫子。基因家族多样性模式表明，除了资源梯度之外，时间环境异质性可能也很重要。总体而言，我们发现弗里克塞尔湖光合有效辐射 (PAR) 和氧气浓度 ([O 2 ]) 的环境异质性为群落的代谢多样性和组成提供了框架，符合其系统发育结构。由此产生的微生物生态系统的组织符合最大功率原理和物种分类模型。
开放访问杂志Medpredict Solutions：使用机器学习算法的医疗保险成本预测
客户更好地了解他或她的保险费用，同时允许保险公司创建更多数据驱动和透明的定价。Medpredict将重点关注每个人的健康状况，从而为更个性化，更公平，更精确的高级定价开辟道路。除此之外，产生的见解还将用于制定知名的医疗保健政策，以及有关行业进一步透明度和公平性的问题。背景医疗保险依赖于传统的定价方法，这些定价方法主要基于线性回归和精算方法。这样的模型主要基于广义人群数据，然后再也没有说明个人健康和生活方式的许多细微差别。通过机器学习，通过计算更广泛的个人数据范围，可以提高预测的准确性。ML的最新进步引入了此类高级模型，涉及决策树，随机森林和梯度增强机，这些机器将复杂的非线性变量远比以前的方法好得多。尽管在ML在医疗保健领域的应用领域进行了广泛的研究，例如疾病预测和患者再入院，但在预测保险价格方面的专门工作较少。这是本文试图填写ML的高级技术的差距，该技术个性化和微调医疗保险定价，使其与个人以及保险提供商更加准确和相关。
神经回归、表征相似性、啮齿动物视觉皮层中的模型动物学神经任务
深度神经网络作为小鼠视觉皮层模型的表现如何？迄今为止，大多数研究表明，结果远比灵长类动物视觉皮层建模的结果复杂得多。在这里，我们利用表征相似性分析和神经回归对小鼠视觉皮层中的数十个深度神经网络模型进行了大规模基准测试。利用艾伦大脑观测站的 2 光子钙成像数据集，记录了超过 6,000 个可靠的啮齿动物视觉皮层神经元对自然场景的反应，我们复制了以前的发现并解决了以前的差异，最终证明现代神经网络实际上可以比以前更合理地解释小鼠视觉皮层的活动。使用我们的基准作为图集，我们为有关分析水平的总体问题、有关最能预测整体视觉系统的模型属性的问题以及有关生物和人工表征之间映射的问题提供了初步答案。我们的研究结果为未来小鼠视觉皮层的深度神经网络建模提供了参考点，暗示了映射方法、架构和任务的新组合，以更全面地描述对神经科学如此重要的物种的视觉表征的计算主题，但其感知生理学和生态学与我们在灵长类动物中研究的有显著不同。
JHEP05（2021）034
摘要：我们介绍了针对介子的定向流V 1的研究，讨论了初始涡度和电磁场的影响。最近的研究预测，D Mesons的V 1预计将比带有光电的Hadron的V要大得多。我们澄清，这是由于一种不同的机制，导致在相对论和非偏见的能量上都形成了针对的流量。我们指出，只有在散装物质和魅力夸克之间存在漫长的dududinal不对称性，并且后者在QGP介质中具有较大的非扰动相互作用，才能生成非常大的V 1。如果能够正确预测D Meson的R AA（P T），V 2（P T）和V 3（P T），则与Star和Alice的数据达成了相当良好的协议。此外，V 1（Y）的堆积机制与相当小的地层时间相关联，该时间可以预期对魅力差异的初始高温依赖性更为敏感。我们还讨论了d 0和d 0的V 1的分裂，这再次远比观察到的充电颗粒观察到的电磁场要大得多，并且与Star的数据一致，但是，这些数据仍然与拆分本身相当，而在LHC标准电磁效率上却无法进行恒定的电导率，假设无法进行恒定的电导率，则无法对其进行稳定的量表。
![arxiv：2009.11066V1 [HEP-PH] 2020年9月23日](/simg/4\49858d717fe0b1cf942de6541db2ee93957d8f4d.webp)
arxiv：2009.11066V1 [HEP-PH] 2020年9月23日
我们介绍了针对介子的定向流量V 1的研究，讨论了初始涡度和电磁场的影响。最近的研究预测，D Mesons的V 1预计将比带有光电的Hadron的V要大得多。我们澄清，这是由于一种不同的机制，导致在相对论和非偏见的能量上都形成了针对的流量。我们指出，只有在散装物质和魅力夸克之间存在纵向不对称时，才能生成非常大的d介子的V 1，并且如果后者在QGP介质中具有较大的非扰动相互作用。如果能够正确预测D Meson的R AA（P T），V 2（P T）和V 3（P T），则与Star和Alice的数据达成了相当良好的协议。此外，V 1（Y）的堆积机制与相当小的地层时间相关联，该时间可以预期对魅力差异的初始高温依赖性更为敏感。我们还讨论了d 0和d 0的V 1的分裂，这再次远比观察到的充电颗粒观察到的电磁场要大得多，并且与Star的数据一致，但是，这些数据仍然与拆分本身相当，而在LHC标准电磁效率上却无法进行恒定的电导率，假设无法进行恒定的电导率，则无法对其进行稳定的量表。
主旨演讲
在当代话语中，宗教、政治和超人类主义之间的纠葛愈演愈烈。杜金和莫斯科大牧首等人将超人类主义视为“恶魔”，将俄罗斯与西方的对抗定性为东正教真理与颓废技术未来的冲突。唐纳德·特朗普的前顾问史蒂夫·班农 (Steve Bannon) 扩大了弗朗西斯·福山 (Francis Fukuyama) 的批评范围，强调实践超人类主义远比仅仅将其理论化要危险得多；他的言论带有反犹太主义色彩，将超人类主义与全球阴谋联系起来。以埃隆·马斯克 (Elon Musk) 等人物为代表的经典超人类主义获得了政治支持，但具有无神论倾向，往往对一神教怀有敌意——尽管娜塔莎·维塔-莫尔 (Natasha Vita-More) 和马克斯·莫尔 (Max More) 等“原创超人类主义者”并不认同这一点。本次演讲以詹尼·瓦蒂莫的“弱思维”为基础，并将其融入欧洲超人类主义的一种变体，主张一种更微妙的观点：如果建立在适当的道德框架之上，一神论和超人类主义之间就不必发生冲突。克服二元对立可以减轻道德陷阱，为宗教和政治的和解未来铺平道路。
人工智能基础模型透明度法案
《人工智能基础模型透明度法案》基础模型是基于广泛数据训练的人工智能模型，通常使用自我监督，包含数十亿个参数，并适用于广泛的环境或应用程序——基础模型是去年风靡全球的生成式人工智能网站和聊天机器人的基石。基础模型的广泛公众使用也导致无数公众获得不准确、不精确或有偏见的信息。发生这种情况的原因有很多，但通常主要是由于模型训练所用数据的局限性或偏见，或者模型未接受过对某些输入做出反应的训练。这在存在种族或性别偏见的情况下尤为明显——众所周知，人工智能在识别图像或回答与黑人和女性相关的查询方面的表现远比白人和男性差。在影响深远的用例（例如与健康相关的 AI 推理、贷款发放、住房审批或预测性警务）中，延续偏见或传播不准确信息的可能性尤其令人担忧。此外，由于版权持有者看到生成式 AI 模型复制了其受保护作品，因此对侵犯版权的诉讼和公众担忧有所增加。这包括针对 Clearview AI、微软、GitHub、OpenAI、Stability AI 等公司和模型的多起法庭案件。因此，基础模型透明度变得越来越必要。在不损害开发和部署基础模型的人的知识产权或商业秘密的情况下，使用基础模型的人应该掌握必要的信息，以了解他们所使用的模型是如何训练的、如何寻找结果中的偏见以及版权侵权风险。因此，《人工智能基础模型透明度法案》将：