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分子靶向治疗药物在口腔鳞状细胞癌治疗中的作用：发展和当前策略——一篇评论文章
口腔癌是一种常见于硬腭、舌前三分之二、唇、上下齿槽脊、磨牙后三角肌、颊粘膜和口腔的肿瘤。1 大约 90% 的口腔癌在粘膜上皮中存在鳞状分化；因此，它被称为口腔鳞状细胞癌 (OSCC)。它是全球第六大常见癌症。OSCC 在早期约有 50% 至 60% 的病例的 5 年生存率。在 OSCC 的晚期阶段，该比例下降到 30% 至 40%。不幸的是，60% 至 80% 的 OSCC 病例是在晚期才被确诊的。随着诊断和治疗知识的不断发展，生存率有所提高。2 在目前的情况下，蛋白质组学、基因组学、代谢组学和不同的生物医学科学已经
这是预先发布的版本。
这是Taylor＆Francis在2020年12月2日发表的一篇文章（在线发布）的一篇文章，网址为：http：//www.tandfonline.com/10.10.1080/02699052.202020202020.1850864。
一篇开创性的论文，提供了一种精确、独立于观察者分析神经退行性痴呆症 18 F-FDG 脑部扫描结果的工具
放射自显影。该方法提供了局部脑功能图，这是因为区域脑葡萄糖代谢与神经元（主要是突触）活动偶联。1979 年发表的开创性论文将 Sokoloff 方法扩展到使用 PET 和 18 F-FDG 进行人脑成像。20 世纪 80 年代初，人们开始研究神经精神疾病中的区域脑葡萄糖代谢和局部神经元活动。对阿尔茨海默病 (AD) 的扫描显示颞顶联合皮层代谢减慢；这被认为是该病的典型特征。当时，脑 PET 图像的定量分析使用感兴趣区域，比较患者和对照组脑区放射性示踪剂的值。随后，开发了更自动化的方法，如统计参数映射 ( 3 )，通过将 PET 图像映射到立体定向脑图谱上来检测局部变化。这些方法有助于逐像素地比较 PET 图像组，这种方法广泛用于分析区域 15 O-水图像
规划有效的学习时间段
我需要多长时间阅读并记下教科书的 10 页内容？我需要多长时间写完一篇文章的正文段落？我需要多长时间写完参考文献或参考文献页？我需要多长时间校对一篇五页的文章？我需要多长时间……？
社论：医疗保健中的人工智能：从数据到智能
欧盟委员会最近对人工智能 (AI) 的定义是，通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标，从而表现出智能行为的系统。人工智能已在包括医疗保健在内的许多行业中得到应用，从“大”数据到信息、知识，最终到智能。在医疗保健领域，人工智能可应用于早期检测和诊断、治疗、结果预测、预后评估等。本研究主题重点介绍人工智能目前在医疗保健领域的应用情况，并对未来可能的发展方向提供一些见解。它包含四篇文章：一篇关于机器学习 (ML) 模型来识别先天性心脏病 (CHD)，一篇关于阿片类药物患者对药物敏感性的预测模型，一篇关于支持 AI 处理前列腺癌 (PCa) 数据的数据仓库，以及一篇提供不同患者建模和模拟方法的定性和定量比较。
分析师
早期的光谱电化学研究已形成了一个包含多种光谱方法的领域。如今，已有许多关于光谱电化学的综述。例如，Dunsch 在 2011 年发表的工作涵盖了多种光谱电化学技术。3 2013 年，Oberacher 等人发表了一篇关于电化学池中质谱方法的论文。4 Wain 和 O'Connel 在 2017 年撰写了一篇关于表面增强振动光谱电化学的论文。5 同样在 2017 年，Tong 发表了关于核磁共振光谱电化学的研究，重点关注挑战和前景。6 León 和 Mozo 于 2018 年发表的著作详细描述了如何设计光谱电化学池。7 2018 年，Zhai 等人发表了一篇关于电化学池中质谱方法的论文。撰写了一篇综述，其中描述了光谱电化学的最新进展。8 最后，在 Gazor-Ruiz 等人 2019 年的研究中，描述了光谱电化学的最新趋势和挑战。9
TEXT A/TEXTO A 什么是人工智能......
考试规模：学生必须回答笔记本中五个问题中的所有问题。您可以回答针对单个文本（A 或 B）的五个问题，也可以回答结合针对每个文本（A 和 B）的五个问题。第一部分（6 分） 学生必须回答两篇文本中任意一篇的第一个问题：问题 A1 或 B1（2 分） 学生必须回答两篇文本中任意一篇的第二个问题：问题 A2 或 B2（1.5 分） 学生必须回答两篇文本中任意一篇的第三个问题：问题 A3 或 B3（1 分） 学生必须回答两篇文本中任意一篇的第四个问题：问题 A4 或 B4（1.5 分） 第二部分。 （4页）学生将选择一项书面表达练习：问题 A5 或 B5。
AI俳句采用先进的计算机系统和人工智能......
2-1）书籍信息网站“Kosho Kojitsu”上发表了一篇关于AI俳句的文章，https://book.asahi.com/article/14253141 2-2）12月21日星期一，每日新闻上发表了一篇关于AI俳句的文章，标题为“数字与AI编织艺术不断涌现”，https://mainichi.jp/articles/20201221/ddm/003/300/118000c 2-3）12月9日星期三，每日新闻网络版上发表了一篇关于AI俳句的文章，标题为“只有挑战数字与艺术，才能为进步做出贡献：明年即将上映的“AI电影””，https://mainichi.jp/articles/20201208/k00/00m/020/313000c 3.教材出版