2019 Huile Jin + ; Jun Li + , James Iocozzia + , Xin Zeng + , Pai‐Chun Wei + , Chao Yang, Nan Li, Jr Hau He, Tiejun
该公司已在中国一些最大,最快的治疗领域建立了领先地位,其中包括巨大的未满足医疗需求,包括肿瘤学,抗感染疾病,中枢神经系统(“ CNS”)和代谢疾病,并成功地将自己转变为创新的Biopharma公司,专注于开发和销售创新的药物。在报告期结束时,该集团已被批准销售7种创新药物,所有这些药物都包括在国家报销药物清单(“ NRDL”)中。在报告期内,该小组获得了总共六种新产品的营销批准,其中包括一种创新药物(有两种批准的指示),并新获得了23种属于10种创新药物的临床批准。创新药物和协作产品的收入约为68.65亿元人民币,其总收入比例增加到约67.9%,成为公司业绩可持续增长的核心驱动力。
总部:2-35-16 Meieki, Nakamura-Ku, Nagoya City 450-0002, Japan 电话:+81(0)52-587-1811 传真:+81(0)52-587-1818 分区>
我们需要对人工智能进行魏森鲍姆测试 我们不需要问人工智能是否像人类一样思考,而是需要一个新的测试:它是否有用?艾伦·图灵在 1950 年发表的《计算机与智能》论文中提出了“机器能思考吗?”的问题。但他并没有参与他认为永无止境的关于智能定义的主观争论,而是提出了一个思想实验。他的“模仿游戏”提供了一种测试,其中评估者与人类和计算机进行对话。如果评估者无法区分他们,则可以说计算机表现出了人工智能。自图灵发表论文以来的几十年里,人工智能领域从科学炒作的源泉变成了学术死水,再变成了淘金热。自始至终,图灵测试都给计算机科学家们一种方向感,一种对图灵所说的“通用机器”的探索。一篇历史评论总结道,图灵的论文“推动了整个人工智能 (AI) 领域的发展……计算机科学领域没有其他一篇文章,科学界也很少有其他文章能引发如此多的讨论”。关于图灵测试是否是衡量人工智能的合理标准,争论仍在继续。但图灵测试的真正问题在于它提出了错误的问题。人工智能不再是一个学术争论。它是一个技术现实。为了让社会对人工智能做出正确的决定,我们不需要知道某样东西是否智能;我们需要知道它是否有用。过去一年的认识是,人工智能太重要了,不能留给计算机科学家。因此,我们应该关注两种倾向:科学主义——用科学术语来框定公共问题——和解决方案主义——根据想象中的技术解决方案来定义公共问题。图灵测试加剧了这两种倾向。它给科学家一种虚假的目的感——为了智能而智能——以及一种忽视其他人对这类机器可能用途的担忧的许可。 2003 年,图灵奖获得者艾德·费根鲍姆 (Ed Feigenbaum) 用一个不太恰当的措辞写道,这种人工智能是“计算机科学的天定命运”。去年,我们看到了这个必然性故事中的问题,以及它所掩盖的殖民野心。
2024年8月20日,GSK宣布,FDA授予BTD为GSK'227授予了广泛的小细胞肺癌(“ ES-SCLC”)患者,该患者在基于铂的化学疗法后或之后具有疾病进展的患者(复发或折磨)。2024年11月1日,中国国家医疗产品管理局将HS-20093列为突破性治疗指定的药物,拟议的指示表明在标准一线治疗后开发了ES-SCLC(Platinum Doublet Chemoperation(Platinum Doublet Chemoperation)结合使用,结合了免疫治疗)。2024年12月16日,GSK宣布欧洲药品局(EMA)授予GSK'227的优先药品(Prime)指定,用于治疗复发性ES-SCLC患者。
肺组织具有各种类型的上皮组织干细胞,在组织稳态中起着至关重要的作用,并因吸入化学颗粒以及病毒/细菌感染引起的急性损伤而再生。由于如此重要的作用,组织干细胞的功能障碍与呼吸道疾病有关。在今晚的研讨会上,我将介绍我们目前关于两个肺部干细胞的发现。气道基底细胞和牙槽II型(AT2)细胞。1)基底细胞通过从缓慢的循环转变为增殖,然后又回到缓慢的循环中,从而导致成人组织再生。尽管持续增殖会导致肿瘤发生,但调节这些转变的分子机制仍然未知。使用发育中的鼠气祖细胞的时间单细胞转录组学,我们发现TGF-β-ID2轴通常调节发育和再生过程中基础细胞中基础细胞中的增殖转变,并且其微调对正常再生至关重要,同时避免基础细胞增生。2)肺泡是肺纤维化起源的主要根源,已广泛研究了分子病因。调节肺泡上皮细胞纤维化状态的机制仍然难以捉摸。为了阐明上皮损伤和肌纤维细胞分化之间的因果关系,我们使用AT2干细胞培养建立了一个基于器官的肺纤维化模型。我们发现核心细胞系统在肺纤维发生中起着核心作用。该模型系统可用于研究较少炎症的肺纤维化的初始诱导,包括特发性肺纤维化。
6 一种常见的做法是“真债假股”(明股实债),即地方政府同意在未来某个日期回购PPP项目中的私募股权,从而暂时将债务排除在资产负债表之外。王等人(2020)指出,当PPP项目获得政府资金或补贴时,就可以识别出这种“假股权”。将此标准应用于CEIC数据表明,从2017年到2021年,93.7%的PPP项目投资是由政府资助的。7 虽然中央政府可能会直接资助一些区域项目,但这种情况很少见。中央政府用于地方基础设施建设的资金通常属于对地方政府的转移支付。为了稳健起见,我们在附录A.2.4中进行的分析假设所有“非区域项目”投资均由中央政府完全资助。这种假设情景不会显著影响我们的主要结果。
1. 引言 过去几年加密货币市场的快速增长为创新型数字平台带来了一种新的融资模式。然而,许多加密货币交易中猖獗的投机和波动性也引发了人们对加密货币可能存在泡沫的极大担忧。2016 年,DAO 在首次代币发行 (ICO) 筹集 1.5 亿美元仅几个月后就破产,再加上其他一些类似事件,特别凸显了加密货币的风险和脆弱性。要理解加密货币的风险和潜在好处,需要一个系统的框架,该框架包含加密货币的几个不可或缺的特征——它们在资助数字平台和作为投机者的投资资产方面的作用,以及它们将区块链技术与去中心化共识协议相结合以记录平台上的交易。我们在本文中开发了这样一个模型。
5 Tang (2019) 指出,美国的点对点 (P2P) 借贷是银行借贷的替代品,因为它在监管对银行信贷供应造成负面冲击后为超边际银行借款人提供服务。De Roure 等人 (2022) 提供了理论和实证分析,以强化 P2P 贷方是抄底者的观点,即他们与银行竞争获得银行信贷的较低范围的借款人。Di Maggio 和 Yao (2021) 发现,金融科技借款人的质量随着时间的推移而提高,平均而言,金融科技借款人的收入更高、受教育程度更高、信用评分更高、获得信贷的机会也比银行借款人更多。 Bao 和 Huang (2021) 比较了三家独立金融科技公司的消费信贷借款人和中国一家领先国有银行的信用卡借款人,发现金融科技借款人比银行借款人拥有更多的汽车贷款、更多的抵押贷款和更多的信贷渠道,尽管他们的收入和教育程度较低,就业可能性也低于后者。Gopal 和 Schnabl (2022) 记录了美国的独立金融科技贷款机构经常与银行合作融资,并且在 2008 年金融危机后增加了对小企业的贷款,以弥补银行贷款的减少。Beaumont 等人 (2021) 使用法国数据展示了金融科技平台贷款和银行贷款之间的微妙互补性:中小企业可以使用无抵押金融科技贷款来获取有形资产,然后将其质押以获得银行贷款。
本文取代了之前的草稿,该草稿以“住房投机和供应过剩”为标题发布。我们感谢 Itay Goldstein(编辑)和两位匿名审稿人提供的有益评论。我们感谢 Gene Amromin、Barney Hartman-Glaser、Andrew Haughwout、Zhiguo He、Tim Landvoigt、Alvin Murphy、Charlie Nathanson 和 Monika Piazzesi 以及纽约联邦储备银行、德克萨斯大学奥斯汀分校、沃顿商学院、美国经济协会会议、美国金融协会会议、CICF 会议、亚特兰大联邦储备银行、GSU 房地产金融和德克萨斯金融节会议的研讨会参与者提供的有益评论和讨论。补充数据可在《金融研究评论》网站上找到。请将信函寄至香港中文大学商学院高振宇,地址:香港新界沙田泽祥街12号郑裕彤楼12楼1244室,电话:852-3943-1824。电子邮箱:gaozhenyu@baf.cuhk.edu.hk。