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canagliflozin阻碍了...
3–5 Canagliflozin（Invokana®，Janssen，Titusville，NJ）属于这类药物，是美国食品和药物管理局（FDA）在2013年批准的，用于治疗2型2型糖尿病和心血管疾病患者。 6然而，卡纳甘酸素心血管评估研究（Canvas）计划观察到，即使Canagliflozin改善了2型糖尿病患者的心血管和肾脏结局，但它也导致了重大和次要的下肢截肢的发病率。 7–9因此，FDA发出了黑匣子警告，以增加使用Canagliflozin的截肢风险增加。 8–10这种作用的作用机理尚不清楚；然而，多项研究表明，卡纳甘酸氟嗪具有可能影响缺血性组织恢复的多余性组织作用。 11–163–5 Canagliflozin（Invokana®，Janssen，Titusville，NJ）属于这类药物，是美国食品和药物管理局（FDA）在2013年批准的，用于治疗2型2型糖尿病和心血管疾病患者。6然而，卡纳甘酸素心血管评估研究（Canvas）计划观察到，即使Canagliflozin改善了2型糖尿病患者的心血管和肾脏结局，但它也导致了重大和次要的下肢截肢的发病率。7–9因此，FDA发出了黑匣子警告，以增加使用Canagliflozin的截肢风险增加。8–10这种作用的作用机理尚不清楚；然而，多项研究表明，卡纳甘酸氟嗪具有可能影响缺血性组织恢复的多余性组织作用。11–16
阻碍人工智能的游戏
Steven J. Brams，纽约大学 摘要 Catch-Up 是一个简单的 2 人顺序游戏，其中一个玩家 (A) 首先从自然数集合 {1, 2, 3, …, n } 中选择一个数字。然后另一个玩家 (B) 选择一个或多个数字，其和等于或略大于 A 的数字。然后玩家轮流选择数字，不重复，这样他们的和在每一轮中等于或略大于对手的和——直到所有数字都被选出——最终一个玩家的和等于或超过对手的和，使其成为平局或绝对赢家。与国际象棋或围棋不同，没有发现任何 AI（人工智能）或深度学习程序能够在 Catch-Up 中持续击败对手——比如说，90% 或更多的时间——对手在每一轮中随机选择数字，而在国际象棋或围棋中随机移动将是灾难性的。人工智能在其最强的领域——计算和学习——遇到对手了吗？ 1. 简介
阻碍您购买的 6 个错误观念......
因此，您之前谨慎的原因现在可以为今天的接受让路。我们现在可以比以往任何时候都更有信心地购买比特币，因为现货比特币 ETF 已经上市一年了，由世界上最大的资产管理公司（包括贝莱德、富达、景顺、富兰克林邓普顿、智慧树和 VanEck）赞助。这些 ETF 已经持有超过 1000 亿美元的资产——使其成为历史上增长最快的 ETF 类别。而且由于这些证券受美国证券交易委员会、州证券监管机构和金融业监管局监管，我们终于有一条途径可以保护我们免受曾经使比特币成为高风险赌博的狂野西部环境的影响。今天，唯一的赌注与投资业绩有关——与股票、债券、房地产、石油、黄金、大宗商品和外国投资一样。
当 DNA 成为阻碍时
正文 图 1 至 2 正文 我们怀着极大的兴趣阅读了 Zhou 等人的论文 1，其中描述了一种能够从极低输入（SILVER-Seq）进行细胞外 RNA 测序的新方法。与我们之前的研究 2,3 相比，检测到的基因数量之多令我们感到好奇，并且注意到可重复性较低。我们假设这两个观察结果都可能源于 DNA 污染。因此，我们重新分析了 SILVER-Seq 数据以确定测序读数中的 DNA 信号程度（方法见 https://github.com/jasperverwilt/SILVER-Seq_comment）。首先，我们分析了映射到不同基因组区域的读数分数。我们注意到这些分数与基因组中观察到的分布非常相似（图 1A）。具体而言，不到 5% 的读数映射到外显子区域，而我们自己的细胞外 RNA 测序数据 3 显示外显子读数平均为 35%。其次，我们分析了与剪接序列对应的读取，因为它们在 RNA 中预计相对丰富。然而，我们发现与剪接序列对应的读取仅占总唯一映射读取的 0.22%，而在我们自己的 RNA 测序数据中，它们占 17.8%，高出 81 倍（图 1B）。第三，我们从数据中生成了一名乳腺癌女性患者（SRR9094442）和一名健康男性对照（SRR9094547）的拷贝数谱。癌症患者的谱图显示出明显的拷贝数变化模式（例如 5、11 和 20 号染色体），这是使用无细胞 DNA 数据时通常发现的结果（图 2A）。关于男性对照的拷贝数谱，它显示出几乎完全平坦的拷贝数谱，X 和 Y 染色体的拷贝数水平为常染色体的一半（图 2B），这再次符合正常对照的无细胞 DNA 的预期。最后，SILVER-Seq 读数的链状性评估无法明确确认数据来自 RNA（图 1C）。这可能意味着文库制备方法没有保留片段的链方向（本文未指定的特征），或者数据主要来自 DNA。我们的重新分析提供了令人信服的证据，支持大多数 SILVER-Seq 数据来自 DNA，而不是细胞外 RNA。尽管作者进行了旨在防止此问题的 DNase 处理，但没有进行质量控制来验证其有效性。我们假设无细胞 DNA 的数量太高，或者血清中存在的抑制剂阻碍了有效的酶去除 DNA。此外，作者没有进行任何数据分析，专门评估其测序数据中是否存在 DNA 信号，例如本文报道的那些。重要的是，我们想强调的是，我们的观察结果不会削弱 SILVER-Seq 的潜在效用。这封信的目的是提醒大家当前
阻碍疫情经济的发展
新冠疫情对全球经济造成的灾难性打击最严重的时期已经过去。自今年初以来席卷全球经济的严重衰退很可能在 5 月份触底。这一假设前提是，今年晚些时候不会出现第二波严重疫情，不会再次扰乱企业经营，也不会让企业和消费者惊慌失措，躲回避难所。这一假设还假设，全球央行和政府将继续为其经济提供所需的大量支持。这些假设无疑很大。即使疫情结束（在有效疫苗或疗法得到广泛传播和采用之后），全球经济复苏也不会是一条直线。经济已经遭受了太多结构性破坏。鉴于巨大的不确定性，很难预测全球经济前景将如何发展。本文考虑了一系列潜在情景，我们利用涵盖 100 多个国家的全球宏观经济模型对这些情景进行了量化。
阻碍人工智能应用的因素有哪些？
人工智能 (AI) 被视为未来经济发展的关键驱动力。研究表明，已申请 AI 专利的公司的劳动生产率提高了 3% 至 4% 1 。因此，到 2030 年，广泛采用 AI 可以推动欧洲经济活动增长近 20% (Bughin 等人，2019 年)。为了在宏观经济层面实现这些收益，需要在公司层面采用和整合 AI 技术。然而，欧洲的 AI 采用落后于世界其他地区。为了加速欧洲公司采用 AI，政策制定者需要了解阻碍公司采用 AI 的障碍。需要深入了解公司技术采用决策，以指导政策并确保人工智能技术使工人受益——通过使技术在日常工作中值得信赖、易于使用和有价值（Hoffmann 和 Nurski，2021 年）。
人工智能法案：对中小企业有帮助还是有阻碍？
委员会对人工智能的监管工作始于 2018 年 3 月，当时成立了人工智能高级专家组 (HLEG) 和欧洲人工智能联盟。这些努力首先在 2018 年底以《人工智能协调计划》的形式实现。随后，HLEG 制定了《可信人工智能伦理指南》，其中概述了四项道德原则（严格基于基本权利）和人工智能系统应满足的七个关键要求，以被视为值得信赖。《人工智能白皮书》于 2020 年 2 月发布，旨在概述人工智能的共同定义，并分析欧洲在全球人工智能市场中的优势、劣势和机遇。在这些举措的基础上，委员会于 2021 年 4 月发布了 2021 年《人工智能协调计划》的修订版，为委员会和成员国提出了一套具体的合作举措。数字创新中心 (DIH) 的参与也有望加强欧洲在人工智能领域的领导地位，因为它们有潜力加强合作并降低中小企业采用人工智能的成本。除了最新计划外，委员会还发布了“欧洲议会和理事会关于制定人工智能协调规则的条例”（以下简称“人工智能法案提案”），这是有史以来第一个关于人工智能的法律框架。其主要目的不仅是促进人工智能的发展，而且还要打造一个独特的欧洲人工智能市场，使其在可信度方面有别于其他全球参与者——以所谓的“欧洲方式”打造值得信赖的人工智能。法律确定性促进了投资和创新，同时解决了和减轻了人工智能技术对安全和基本权利构成的风险。委员会坚信，将这些技术的负面影响降至最低的唯一方法是通过监管，人工智能法案提案还包含禁令和改编自欧盟产品安全法规的合格评定体系。为了补充《人工智能法案》提案，委员会于 2022 年 9 月底通过了两项提案，以使责任规则适应数字时代：《人工智能责任指令》和修订后的产品责任指令。该指令侧重于前者，旨在解决人工智能软件在现行责任规则下被视为具有挑战性的特征，特别是“不透明性、自主行为和复杂性”。责任法将成为实施人工智能监管的一个重要方面，因为它提供了一种机制来确定当人工智能发生故障或造成伤害时谁应该承担责任。
欧盟立法如何促进和/或阻碍创新
这篇简短的文章探讨了经济世界中监管与创新之间模糊、复杂和多方面的关系，强调了某些监管方法鼓励创新的潜力，以及通常会降低创新激励的因素。创新。我们在监管方面和创新方面都采用“生态系统”方法，同时研究这两个生态系统之间的相互作用。关于这一主题的更一般性的分析和研究得到了促进或阻碍创新的七个欧盟法规案例研究的补充。在这些案例研究之前，我们对过去三十年欧盟监管趋势进行了更广泛的背景分析，突显了欧盟监管的性质和质量的重大转变，这在很大程度上是更深层次的欧盟内部市场的一部分。
阻碍技术转移的创新壁垒……
本研究旨在探讨东盟发展中国家特别是文莱达鲁萨兰国的创新障碍。本研究主要关注三个部门，即1）文莱政府、2）高等教育机构特别是文莱理工大学和3）文莱达鲁萨兰国的工业部门，主要是在技术转让过程中。使用三螺旋理论模型，确定了连续部门之间的障碍。本研究采用了定性研究方法（使用访谈法的案例研究），从文献综述中确定了各部门之间的总共9个主要障碍，然后以文莱为背景进行了专门研究。确定这些障碍及其差距，即确定障碍之间的相互关系，将有助于更好地理解创新和技术转让过程的复杂性，这可被视为对国家和个人关键决策的宝贵意见。本研究通过确定三螺旋模型中的创新障碍及其相互交织的关系来解决这一差距。该目标还旨在理解有助于成功技术转让的因素，并提出通过加强向大学、工业和政府的技术转让可能实现的有效性。访谈结果相当有趣，因为大多数障碍的原因与文献综述中的其他国家不同。尽管如此，这些障碍尚未得到成功解决。这需要对政府实现“2035 年宏愿”的战略进行评估。
