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exa最新娱乐体验_exaggerate(2024年12月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-11-30

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11/21，阿斯利康（AstraZeneca）试图将其抗凝剂逆转药物 Andexxa（andexanet alfa）的批准状态从加速批准转换为完全批准，但在周四的一次 FDA 顾问委员会会议上，由于安全性和有效性问题受到质疑，这一申请可能面临艰难挑战。会议讨论了阿斯利康的确证性试验 ANNEXA-I 的数据。该试验在去年早些时候因达成显著优于常规治疗的止血效果而提前终止，展示了其限制脑内潜在致命性出血扩大的能力。然而，FDA 在周四会议前发布的简报文件中指出了“重大安全问题”，包括 Andexxa 组的血栓发生率为 14.6%，显著高于对照组的 6.9%。此外，在 30 天内，与血栓相关的死亡率也更高（2.5% vs 0.9%）。此外，FDA 的工作人员科学家指出，虽然 ANNEXA-I 试验达到了主要有效性目标，但结果主要依赖于复合终点的一个部分：12 小时后血肿的大小。而其他重要结果——例如 24 小时时的神经学状态、30 天时的改良 Rankin 评分（mRS）以及总体死亡率——在试验两组之间并无差异。顾问委员会在没有就任何正式问题投票的情况下，讨论了 Andexxa 的潜在获益是否大于风险。委员会成员 Sean Morrison 指出：“今天上午我们经常听到更好的止血效果会带来更好的结果，但从临床试验的数据中并未明确体现——接受 andexanet 治疗的患者在神经功能、死亡率和严重不良事件方面的结果更差。” “尽管如此，我们听到的医生都敦促我们批准完全上市许可，认为 Andexxa 存在一些超出临床试验测量范围的优势，”他补充道。与此同时，委员会成员 Rajiv Ratan 表示，ANNEXA-I 观察到的血肿体积减少可以视为 Andexxa 作用于其靶点的证据，但他指出，这尚未证明对患者有实际意义上的好处。“尤其是未接受治疗的患者血肿体积相对较大，这种变化似乎不足以作为主要终点的支持依据。” Andexxa 于 2018 年获得 FDA 的加速批准，用作逆转 Xa 因子抑制剂的解毒剂。2021 年，阿斯利康通过斥资 390 亿美元收购 Alexion 获得该药，而 Alexion 则是在 2020 年以 14 亿美元从 Portola Pharmaceuticals 收购该药物。2023 年，该药物实现了 1.82 亿美元的销售额。今年 1 月，阿斯利康提交了一份补充生物制品申请，试图将加速批准状态转为完全批准。网页链接

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蔚来那个云端算力有了争议，解释一下：第一个概念，云端算力，其实包含两个，一个是自己的卡；一个是别人的卡，但付费使用。这个概念比较好理解，国内屯卡最多的应该是华为和字节（有出入可修正），车企里面理想自有卡非常夸张。另一个车企智驾老大说：（车企）理想应该最多。买卡贵，所以利用一些云端共享算力非常正常。第二个概念就是单位，解释一下：一、FLOPS（Floating-point operations per second） - 每秒浮点运算次数，用来评估电脑性能；二、FLOPs（Floating-point operations）浮点运算数，可理解为计算量，用来衡量算法/模型复杂度；三、TOPS（Tera operations per second） 1 TOPS表示处理器每秒执行 10 的 12 次方次操作；单位换算：一个MFLOPS（mega FLOPS）等于每秒 100 万次的浮点运算；一个GFLOPS（giga FLOPS）等于每秒 10 亿次的浮点运算；一个TFLOPS（tera FLOPS）等于每秒万亿次的浮点运算；一个PFLOPS（peta FLOPS）等于每秒千万亿次的浮点运算；一个EFLOPS（exa FLOPS）等于每秒百亿亿次的浮点运算；一个ZFLOPS（zetta FLOPS）等于每秒十万京次的浮点运算。百度 AI 智能回答： EOPS算力与其他算力指标的比较： EOPS与其他算力指标如‌FLOPS（每秒浮点运算次数）和‌TOPS（每秒万亿次运算）相比，具有更高的计算能力。 EOPS特别适用于需要极高计算密度和速度的应用场景，如人工智能、大数据分析和科学研究等。知乎 AI 回答： EOPS算力作为一个强调效率的性能指标，它在实际应用中的表现取决于具体的应用场景。与传统的算力单位如FLOPS（每秒浮点运算次数）和TOPS（每秒万亿次操作）相比，EOPS更侧重于整体的运行效率，包括计算速度与能源消耗、成本控制的综合考量。 1. 与FLOPS的对比：FLOPS主要用于衡量高性能计算（如超级计算机）和科学计算中的浮点运算能力，适合需要高精度计算的领域，如天气预报、物理模拟等。而EOPS可能在设计上更注重实际应用的效率，比如在AI推理、边缘计算等场景，它可能不直接追求最高浮点运算次数，而是追求在特定功耗下的最佳性能。 2. 与TOPS的对比：TOPS是针对深度学习和人工智能应用的算力单位，特别是在推理任务中，强调的是处理特定类型任务的吞吐量。 EOPS在人工智能领域同样重要，但它可能更关注在实际部署中的能效比和成本效益，确保在有限的资源下达到最优的运算效率。 3. 应用场景的适应性：在实际应用中，EOPS算力在物联网设备、移动设备、以及需要长时间运行且对能耗敏感的场景中表现更佳。例如，在自动驾驶汽车、智能穿戴设备中，高效能低功耗的算力更为关键，EOPS能更好地反映这些设备的性能优势。综上所述，EOPS算力在实际应用中更注重综合性能和能效，它不是孤立存在的，而是与应用场景紧密结合，确保技术在实际部署时既高效又经济。不同类型的算力单位反映了不同的技术侧重点，选择哪种算力指标作为评估标准，取决于具体应用的需求。「新能源大牛说」

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