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生成式人工智能：下一波浪潮及其对投资者的意义
通过提高人们更高效、更有效地完成工作的能力，生成性人工智能有可能补充生产力和长期 GDP 增长。这对美国来说是个好消息，因为美国面临着出生率下降、婴儿潮一代退休和去全球化等劳动力市场的阻力。因此，我们认为，在未来几十年，发展中国家很可能会因人工智能推动的生产力增长而经历比前二十年更强劲的增长。虽然仍有许多未知数，但生成性人工智能的投资意义在于更高的增长，这通常伴随着风险资产的更高估值。预计到 2030 年，全球生成性人工智能市场将达到 1.8 万亿美元。咨询公司麦肯锡估计，通过提高生产力，生成性人工智能每年可以为全球经济增加 4.4 万亿美元的价值。
年度报告 - FINMA
2022 年，FINMA 监管下的金融市场受到了异常地缘政治紧张局势和经济不确定性的冲击。在零利率徘徊多年后，全球利率迅速上升。新冠疫情导致封锁和供应链中断，继续抑制重要市场的经济复苏，并产生全球影响。俄罗斯入侵乌克兰进一步加剧了地缘政治紧张局势和市场动荡，同时也引发了大宗商品价格上涨和欧洲能源供应的深度不确定性。在全球范围内，通胀率跃升至 40 年来的最高水平。近年来，许多资产类别的高估值，加上相关的金融市场脆弱性，在 2022 年面临着新的环境，即全球地缘政治、经济和金融不确定性和风险的特殊组合。
直接口服抗凝剂 (DOAC) 指南
肾功能不全在开始使用 DOAC 之前以及此后每年使用 Cockroft-Gault 方程（使用实际体重）计算患者的肌酐清除率 (CrCl) 至关重要。估计肾小球滤过率 (eGFR) 可能会高估肾功能并增加出血事件的风险（参见药物安全更新）。肾功能不全时存在 DOAC 蓄积和随后出血的风险。建议在轻度至中度肾功能不全中减少剂量，参考个别 SPC 获取剂量建议。如果肾功能在治疗期间发生显著变化，可能需要调整剂量。所有 DOAC 均未获准用于重度肾功能不全 CrCl <15ml/min 的患者（达比加群除外，CrCl <30ml/min 时应避免使用）。如果 CrCl <15，请考虑与肾脏团队讨论。
血小板DNA/RNA套件用于血液
注意：样品的核酸浓度通过其在260 nm处的紫外吸光度计算，其中1（1 cm路径长度）等于50μlDNA/mL。对RNA，蛋白质，盐，乙醇或其他非核酸污染物的污染有助于在260 nm处的总吸收，因此导致对真实DNA浓度的高估。使用紫外光谱法测量时，A260/A280的比率在1.80–1.90和A260/A230> 1.8之间表示纯DNA。A260/A280和A260/230比2.0以上的比率表示RNA污染。相反，A260/A280比1.8低于1.8表示蛋白质污染。另外，低A260 / A230比表示存在腐殖酸以及蛋白质，糖，乙醇，盐和其他污染物，这些污染物可能会抑制后续的酶促反应。
德国和欧洲的能源未来
Systemvision 2050 模型证实了我们对德国碳中和情景的一致性，该情景通过显着增加风能和太阳能光伏发电容量、在公路运输和供热领域大量直接使用可再生电力以及通过不断扩大欧洲各地的国际电力交换实现。结果表明，部署所有能够支持整合大量时变可再生能源发电的技术非常重要，例如能源存储、可控需求、使用绿色氢的可调度发电，特别是电网扩建。模型输出的一个特别令人惊讶的是使用氢气就绪燃气轮机平衡时变可再生发电来源的高电气化水平。然而，我们对通过水电解实现国内氢气生产能力的输入假设被高估了。模型对进口绿色氢的无限制访问和相对较低
存储在净零路径中的作用
利用开关，我们评估了WECC中净零的四个方案，发现不仅依赖于重大可再生能源渗透的场景是最具成本效益的最大效果，而且在这些情况下，储能储存的作用至关重要。的确，尽管建模显示WECC中的电源系统成本在所有方案中上升，但阳光 +低成本的电池场景比参考方案低40％。这种情况进一步需要大量存储，对于2010年Skinner Bill（AB 2514）的100倍的存储需求，到2050年的100倍。2虽然鉴于分布式存储，车辆到网格（V2G）和氢气在提供存储和网格可靠性以及减少中央站存储的需求方面可能发挥作用，但该发现可能是高估的，但它强调了机会存储的含量不足。
了解迷幻中掩盖的挑战...
迷幻的临床试验研究了诸如psilocybin，MDMA和LSD等物质在治疗广泛的神经精神疾病方面的希望。然而，迷幻状态的独特现象学增强了这些试验对预期效应的敏感性，并限制了标准盲目程序的完整性，从而导致了对治疗效应的潜在高估。因此，研究人员采用了各种策略来缓解这些挑战，包括主动比较者和低剂量的迷幻药，假定是心理惰性的。尽管做出了这样的努力，但仍关注盲目程序的充分性，对盲人的完整性的报告有限，对研究结果的有效性产生了怀疑。在这里，我们回顾了现代迷幻临床试验中采用的盲目技术，对其有效性进行了严格的评估并突出了潜在的缺点。我们讨论每种方法的优点和局限性。
将LLM桥接到企业数据集成
领先的大型语言模型（LLMS）接受了公共数据的培训。但是，世界上的大多数数据都是黑数据，主要是以私人组织数据或企业数据的形式公开访问。我们表明，在现实世界企业数据集上测试时，基于LLMS的方法的性能严重降低。基于公共数据的当前基准测试高估了LLM的性能。我们发布了一个新的基准数据集，即Goby Benchmark，以提高企业数据的发现。根据我们在该企业基准的经验，我们提出了提高LLM在启动数据上的性能的技术，包括：（1）层次结构注释，（2）运行时类学习和（3）本体学合成。我们表明，一旦这些技术部署了这些技术，企业数据的性能就与公共数据的性能相当。可以在https://goby-benchmark.github.io/上获得Goby基准测试。
电流标准和潜在的未能预测 -
方法可以说出附近两个结构的能力称为空间分辨率。它受许多变量的影响，包括伪影，过滤器，重建参数，检测器，厚度和俯仰。空间分辨率不足可能会损害评估冠状动脉的能力，尤其是更远端（因此更小）分支，以及检测和量化冠状动脉狭窄的能力。空间分辨率不足也会导致假阳性，并且差的特异性可能是由于部分体积的伪影导致的，这也可能导致盛开的畸变和高估冠状动脉狭窄[3]。因此，空间分辨率是要解决的最重要的硬件问题，以便启用并增强冠状动脉的成像。影响空间分辨率的主要要素之一是探测器。已经通过正在研究的对象的传入光子被检测器（X射线传感器）转换为一个由数据收集
阀门尺寸计算（传统方法） - 艾默生
临界流量限制是上述两个问题中更为重要的一个。临界流量是一种由缩流处气体速度增加引起的阻塞流动状态。当缩流处的速度达到音速时，通过降低下游压力而额外增加的 ∆ P 不会增加流量。因此，在达到临界流动条件后（无论是手套阀的压降/入口压力比约为 0.5，还是高回收率阀的压降/入口压力比低得多），上述方程变得完全无用。如果应用，C v 方程给出的指示容量会比实际存在的容量高得多。对于在低压降比下达到临界流量的高回收率阀（如图 8 所示），阀门的临界流量容量可能会被高估多达 300%。