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World File Search System递减
顺序白介素（IL）抑制剂的建议
•当前未经SWL委托使用IL抑制剂的顺序使用，因为SWL尚未考虑可用的证据。•现在有更多的IL抑制剂子类型（请参阅附录1），这些抑制剂按照良好的TA标准和SWL同意的途径进行了委托。•认识到不同的IL抑制剂可能针对相同的途径，但具有不同的作用机理。•没有证据可以理解使用顺序IL抑制剂的成本效益。“收益递减定律”表明患者接受的疗法越先进，对患者的总体益处越小。•有一群患者对TNF-Alpha抑制剂和JAK抑制剂有矛盾的指标。这限制了他们的治疗选择。•在给定疾病的多种IL抑制剂中有一个不错的TA（即特应性皮炎，斑块牛皮癣，银屑病关节炎和克罗恩病），应考虑将这些IL抑制剂视为单独的药物类别。•RMOC关于“生物药物的顺序使用”的建议（2020年5月）指出：➢应以临床和成本效益为由做出开处方选择
利用体外技术进行精准肿瘤学
尽管癌症基因组学取得了进展，基因组医学的应用也越来越多，但转移性癌症仍然是一种无法治愈的致命疾病。随着传统药物发现策略的收益递减和临床失败率高，人们更加重视替代药物发现平台，例如体外方法。体外方法旨在在药物发现的早期阶段嵌入生物相关性和患者间差异，并为患者提供更精确的治疗分层。然而，这些技术也具有为患者提供个性化治疗的巨大潜力，可以补充和增强基因组医学。尽管研究人员可以使用多种方法，但只有少数技术能够在严格的临床试验中指导患者治疗。在这篇综述中，我们讨论了体外方法在临床实践中面临的当前挑战，并总结了指导患者治疗的当代文献。最后，我们规划了体外方法如何从一种小规模、主要基于研究的技术转变为一种可靠且经过验证的预测工具。将来，这些临床前方法可能会整合到临床癌症治疗途径中，以协助个性化治疗选择，并有望改善患者的体验和治疗结果。
计量太阳能+储能项目设计
AHJ 具有管辖权的机构 APS 亚利桑那公共服务 BESS 电池储能系统 C&I 商业和工业 CEA 中央电力局 CERC 中央电力监管委员会 CPP 临界峰值定价 CPS 清洁峰值标准 CPUC 加州公用事业委员会 DBC 递减区块充电 DER 分布式能源 DG 分布式发电 DISCOM 配电公司 DPV 分布式光伏 FERC 美国联邦能源管理委员会 FOR 印度监管机构论坛 GWh 千兆瓦时 IBC 倾斜区块充电 IEEE 电气和电子工程师协会 IOU 投资者所有的公用事业 kW 千瓦 MW 兆瓦 NEM 净能量计量 NFPA 美国国家消防协会 NREL 国家可再生能源实验室 NYISO 纽约独立系统运营商 OPR 州长规划和研究办公室 PSH 抽水蓄能水电 RPS 可再生能源组合标准 SCE 南加州爱迪生 SERC 州电力监管委员会 SGIP 小型发电机互连程序 TOU 分时 UPS 不间断电源 USAID 美国国际开发署
ISC 12级经济学教学大纲2023-24
1。微观经济理论（i）需求：含义，影响需求的因素；需求功能；需求法；需求曲线的推导；需求曲线的运动和转移；需求法的例外。边缘效用递减的定律，等等效用定律，通过实用程序方法（Cardinal）和无差异曲线分析（ORDINAL）的消费者平衡（序数）。需求的概念：含义，需求类型。要指定的需求函数包含需求的决定因素。图应用于解释需求定律，需求曲线向下斜坡的原因以及使用需求计划的推导。从个人需求曲线中推导市场需求曲线。（a）基本效用分析：效用的含义，效用，边缘效用，TU和MU的关系，边缘效用减少的定律（时间表和图，仅是要教导的假设，不需要批评），消费者的平衡 - 一种cresportion和一个杂货（时间表和图表），使用等等的餐饮（Equimarginal Utibriul of Expority of Exportition），股票（Equimarginal Unibriul）和时间表（消费时间），以及时间表，时间表，平衡，情况），及时的情况，且条件的情况，且条件的范围）。 （b）序数效用分析：冷漠曲线 - 其含义和特性（包括MRS和DMR），
各州储能激励费率制定
这些建议是根据几个州计划激励率的粗略平均值得出的，并转换为共同的每千瓦时美元基础。请注意，由于计划结构不同，并非所有州激励计划都可以直接进行同类比较。例如，加州自发电激励计划 (SGIP) 提供 50% 的前期回扣和 50% 的基于绩效的付款，而马萨诸塞州、罗得岛州和康涅狄格州的 ConnectedSolutions 计划仅提供绩效付款；马萨诸塞州的 SMART 计划提供太阳能回扣中的能源存储附加值（附加值的大小基于相关太阳能光伏的容量）。几个试点项目已经提供免费的电池存储。为了提出有用的建议，作者从分析中剔除了异常计划（如免费电池试点）和结构差异太大而无法比较的计划（如太阳能激励计划中的电池附加值）。对于基于绩效的激励计划，我们假设在标准化电池寿命 10 年内授予一致的绩效激励率（不考虑未来付款的 NPV）；假设电池性能最佳。对于递减的区块结构，我们使用初始（区块 1）费率。计划详细信息和费率计算示例可在附录中找到。
量化维护人力对陆军国民警卫队 WG 19 战备第 89 届 MORS 研讨会中 H-60 直升机战备的影响
使用灵活的半参数计量经济学模型（使用 2010 年 9 月 16 日至 2019 年 9 月 15 日的数据进行估算），我们发现，增加 AASF 的 MilTech 机械师数量，可将 H-60 直升机维护停机事件的持续时间缩短至统计显著程度，无论研究的设施规模如何。对于给定规模的平均 AASF，每增加一名 MilTech 机械师，故障持续时间将减少 0.7% 至 1.1%，同时保持分配给 AASF 的其他飞机的数量和类型、即将部署、未完成的零件订单和设施特定影响等特征不变。特定 AASF 增加一名 MilTech 机械师的影响程度取决于几个因素，其中包括设施的基线 MilTech 机械师人数和设施的总体工作量。我们发现，增加一名军事技术机械师的边际影响会降低所有人员水平的 AASF 的故障持续时间，随着军事技术人力水平的提高，边际增幅会减小（军事技术机械师人力的规模收益递减）。换句话说，在保持总体工作量和其他因素不变的情况下，增加一名军事技术机械师的边际影响会降低
利用体外技术进行精准肿瘤学
尽管癌症基因组学取得了进展，基因组医学的应用也越来越多，但转移性癌症仍然是一种无法治愈的致命疾病。随着传统药物发现策略的收益递减和临床失败率高，人们更加重视替代药物发现平台，例如体外方法。体外方法旨在在药物发现的早期阶段嵌入生物相关性和患者间差异，并为患者提供更精确的治疗分层。然而，这些技术也具有为患者提供个性化治疗的巨大潜力，可以补充和增强基因组医学。尽管研究人员可以使用多种方法，但只有少数技术能够在严格的临床试验中指导患者治疗。在这篇综述中，我们讨论了体外方法在临床实践中面临的当前挑战，并总结了指导患者治疗的当代文献。最后，我们规划了体外方法如何从一种小规模、主要基于研究的技术转变为一种可靠且经过验证的预测工具。将来，这些临床前方法可能会整合到临床癌症治疗途径中，以协助个性化治疗选择，并有望改善患者的体验和治疗结果。
一种多策略自适应综合学习PSO算法及其应用
摘要：本文引入综合学习、多种群并行和参数自适应等思想，提出一种多策略自适应综合学习粒子群算法。该算法设计多种群并行策略，提高种群多样性，加速收敛；实现种群粒子交换与变异，保证粒子间信息共享；将全局最优值加入速度更新，设计新的速度更新策略，提高局部搜索能力；采用综合学习策略构造学习样本，有效促进信息交换，避免陷入局部极值；通过线性改变学习因子，设计新的因子调整策略，增强全局搜索能力；设计一种基于S型递减函数的自适应惯性权重调整策略，均衡搜索能力。最后，选取一些基准函数和光伏参数优化，该算法在10个函数中的6个上取得最优性能。结果表明，所提算法与粒子群优化的一些变体和其他算法相比，多样性、求解精度和搜索能力都有了很大的提高，为光伏发电这一复杂的工程问题提供了更有效的参数组合，从而提高了能量转换效率。
灵长类视觉腹侧流任务优化模型的缩放定律
在足够大的对象分类数据集上进行训练时，特定的人工神经网络模型可以合理匹配核心对象识别 (COR) 行为和灵长类视觉腹侧流 (VVS) 中的潜在神经反应模式。机器学习的最新发现表明，在更大的数据集上训练更大的模型并投入更多的计算预算可以提高任务性能，但目前尚不清楚规模如何影响大脑对齐。我们在此研究了灵长类 VVS 建模的缩放定律，这些定律涉及以受控方式训练的 300 多个模型中数据集和模型大小的计算最优分配。为了评估模型的大脑对齐，我们使用了一组涵盖整个 VVS 和 COR 行为的基准。我们发现，虽然增加模型参数的数量最初会改善大脑对齐，但更大的模型最终会导致收益递减。增加数据集大小可以从经验上持续改善对齐，但我们推断，这里的规模对于非常大的数据集也会趋于平稳。将我们对模型和数据大小的最佳计算预算分配与缩放定律相结合，我们预测单凭规模不会导致大脑与当前架构和数据集的一致性取得实质性进展。
人工智能接管和人类权力丧失
5 计算能力的提高推动了最近的许多进展。这表明，即使没有根本性的突破，通过利用额外的计算能力，我们也可能取得进一步的进展（尽管对于这能让我们走多远还存在争议）。见 Sutton 2019；Hoffmann 等人 2022；Lohn & Musser 2022。6 奇点是这种情况的一个极端版本，它涉及递归改进，迅速从人类水平的人工智能发展到超人的人工智能（见 Chalmers 2010；Bostrom 2014：第 4 章；Thorstad 未发表）。然而，我关注的是更广泛的可能性，包括人工智能系统在人工智能研发中发挥作用的平凡方式，也许是通过提高人类程序员的效率或帮助发现新的算法。与此相关的是，我并不认为这些反馈循环必须涉及独立于人类输入运行的人工智能系统。7 收益递减可能会破坏这些反馈回路，因此加速进步并非不可避免。不过，这还是有可能的。8 看似超人的人工智能系统可能会以人类永远不会出现的方式失败（参见 Wang 等人，2023 年）。不过，从各方面来看，这些系统可能都超越了人类的能力。9 目前还不清楚如何区分人工智能系统，从而对其进行计数，但就我的目的而言，许多系统是否可以同时运行，或者是否有许多令牌或系统线程可以同时运行，这并不重要。