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安得拉邦空间应用中心 (APSAC)
序号 项目 人员 职位/岗位 1 初级研究员 (JRF) 地理空间数据库开发人员 2 初级研究员 (JRF) 地理空间应用程序开发人员 3 初级研究员 (JRF) 移动应用程序开发人员 4 初级研究员 (JRF) 前端 Web 开发人员 5 高级研究员 (SRF) 高级地理空间数据库开发人员 6 高级研究员 (SRF) 高级移动应用程序开发人员 7 研究助理 (RA) 高级企业 GIS 系统管理员 8 IT 专业人员 高级地理空间应用程序开发人员 9 IT 专业人员 高级地理空间云架构师 注意：所需资格、工作简介等在与本通知一起作为单独文件提供的职位详情中给出。申请人在申请职位之前，请仔细阅读职位详情。 工资：JRF、SRF 和 RA 的工资将按照 DST GoI 规定的标准工资支付。
使用基于CT的深度学习的新辅助化学疗法对新辅助化学免疫疗法的病理完全反应的非侵入性预测：多中心
新辅助化学免疫性疗法已彻底改变了非小细胞肺癌（NSCLC）的治疗策略，并确定可能对这种先进治疗的候选者具有重要的临床意义。目前的多机构研究旨在开发一种深度学习模型，以预测基于计算机断层扫描（CT）成像的NSCLC中对新辅助免疫疗法的病理完全反应（PCR），并进一步探讨了拟议的深度学习签名的生物学基础。在2019年1月至2023年9月，总共有248名接受新辅助免疫疗法的参与者在Ruijin医院，Ningbo Hwamei医院接受NSCLC的手术，然后在Ruijin医院进行NSCLC手术和Zunyi医科大学的后医院。在新辅助化学免疫性疗法之前的2周内进行了成像数据。鲁伊因医院的患者被分为培训集（n = 104）和6：4比率的验证集（n = 69），而宁波·霍马伊医院（Ningbo Hwamei Hospital）和祖尼医科大学（Zunyi）医科大学的其他参与者则是外部队列（n = 75）。在整个人群中，在29.4％（n = 73）的病例中获得了PCR。我们对PCR预测深度学习签名曲线下的区域（AUC）为0.775（95％的置信间隔[CI]：0.649-0.901）和0.743（95％CI：0.618-0.869）的验证集和外部队列中的0.5％（95％）（95％）（95％）（95％）（95％）。临床模型的0.689）和0.569（95％CI：0.454-0.683）。此外，较高的深度学习评分与微环境中细胞代谢途径和更多抗肿瘤免疫的上调相关。我们开发的深度学习模型能够预测NSCLC患者的新辅助化学免疫性疗法。
数据中心行业对弗吉尼亚经济的贡献...
数据中心已经建立了建筑业：“数据中心行业是目前最大的建筑业，数据中心项目大约是其当前项目的⅓至½，近2/3s。” “电气工人表明需求已从300-500增加了学徒计划，并且可能会增长。工人留在州并从项目到项目。”
克唑替尼治疗转移性 ALK 突变型非小细胞肺癌患者：单中心经验
本研究旨在评估克唑替尼对 ALK 阳性转移性肺癌患者的疗效。对患者的资料进行回顾性分析。采用 Cox 回归和 Kaplan-Meier 方法进行生存分析。共 25 名患者参与了该研究。13 名（52%）患者为男性，平均年龄为 55 岁（范围：30-80 岁）。23 名（92%）患者为新发转移性患者。32% 的患者出现脑转移，20% 的患者出现肝转移。克唑替尼治疗前，64% 的患者接受过化疗，20% 的患者接受过姑息放疗。无进展生存期为 16.8（CI 95%，5.7-27.9）个月。36% 的患者出现 1-2 级副作用，12% 的患者出现 3-4 级副作用。疾病进展后，13 名 (52%) 患者接受了第二系列 ALK 抑制剂（阿来替尼、色瑞替尼和劳拉替尼）或化疗。中位总生存期 (OS) 为 44.2（95% CI，28.5-59.9）个月。四年 OS 率为 37.4%。在多变量分析中，ALK 阳性率 (p=0.02) 被确定为影响 OS 的统计学显著因素。我们展示了克唑替尼对 ALK 突变转移性非小细胞肺癌患者的疗效数据。克唑替尼是一种有效且安全的治疗方法，适用于 ALK 突变转移性非小细胞肺癌患者。此外，我们发现 ALK 阳性率是 OS 的预后因素。
入学给M.S. （研究计划），脑科学与应用卓越中心 新闻稿 最终位置报告-2024 程序schedue_wost.docx 入学给M.S. （通过研究计划），Rishabh清洁能源研究与创新中心 新闻稿 hkkjrh; izk s | ksfxdh lalfkku tks/kiqj
●在2015年，该研究所推出了五个新的学术课程，包括硕士学位。化学，数学和物理学和M.Tech方面的程序。电气工程和机械工程中的程序。●2017年在大多数I期建设和迁移到新校园的完成过程中取得了重大进展。●在2019年，IITJ对其学术课程进行了改进，提供了各种各样的本科和研究生课程。●研究所启动了联合硕士课程，即联合大师的ph.d。双学位课程以及2020年9月的AIIMS Jodhpur的医学技术博士课程。●研究所建立了跨学科研究的部门，提供了数字人文，太空科学和技术，量子信息和计算等独特的研究生计划。●管理与企业家学院在2020-21学年开始运作，提供了技术MBA计划。
自 2020 年 1 月起，爱思唯尔创建了 COVID-19 资源中心，
1 纽约市官方网站。COVID-19：数据。https://www1.nyc.gov/site/doh/covid/covid-19-data.page（2020 年 4 月 26 日访问）。2 Li H、Liu L、Zhang D 等人。SARS-CoV-2 和病毒性脓毒症：观察与假设。柳叶刀 2020；395：1517-20。3 Askanase A、Khalili L、Buyon J。关于 COVID-19 和自身免疫性疾病的思考。狼疮科学医学 2020；7：e000396。4 Gianfrancesco MA、Hyrich KL、Gossec L 等人。风湿病和 COVID-19：来自 COVID-19 全球风湿病学联盟提供者登记处的初始数据。柳叶刀风湿病学 2020； 2：e250–53。5 Monti S、Balduzzi S、Delvino P 等人。接受免疫抑制靶向疗法治疗的一系列慢性关节炎患者的 COVID-19 临床病程。Ann Rheum Dis 2020；79：667–68。6 Haberman R、Axelrad J、Chen A 等人。免疫介导炎症疾病中的 Covid-19——来自纽约的病例系列。N Engl J Med 2020；4 月 29 日在线发表。DOI：10·1056/NEJMc2009567。
DGA 飞行测试专业技术和测试中心庆祝成立 80 周年
DGA 飞行测试中心拥有欧洲独一无二的极高水平的专业知识和测试资源，负责在所有飞机交付给军队之前对其进行测试和评估。该中心还参与未来军用航空装备的设计，如未来空战系统（SCAF）、轻型联合直升机（HIL）和未来的阵风标准。
首先要筛查单胎怀孕中无细胞的胎儿DNA的非整倍性 - 瑞士单中心体验
通过检测无细胞DNA（C Q Q QA）和非侵入性产前测试（NIPT）[1，2]的发育来彻底筛选染色体非整倍型的染色体。While over decades, the detection rate (DR) of trisomy 21 could be improved from only 30% to 90% at a false positive rate (FPR) of 5% by first trimester combined screening (FTCS), c ff DNA has a DR of Down syndrome of 99% at a very low FPR of 0.04% [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12].三体三体第18和18的DRS与双胞胎妊娠中的C扰性[9、10、11、12]相似。尽管表现出色，但C效应仍然是筛查测试，并且通过侵入性测试确认了高风险C扰动的结果[13，14]。由于其高昂的成本，大多数医疗保健系统并未对所有孕妇进行DNA筛查。因此，已经提出了直接c或偶然筛选的不同模型[15，16，17]。在瑞士，所有孕妇的健康保险提供者都偿还了FTC，包括一名经过认证的超声检查员的详细超声检查，并测量了胎儿颈部半透明（NT）以及生化分析。在超声波中看到的胎儿异常，NT> 95％的胎儿疾病或FTCS≥1：380的任何三体造期风险。自2015年7月以来，作为全球最早的国家之一，斯威茨 - 以偶然的方式实施了常规筛查。如果在FTC上将孕妇年龄（MA）和NT与生化血清标记物β-人类绒毛膜促性腺激素
ETH AI中心博士奖学金指南
ETH AI中心汇集了所有部门和学科的AI基础，应用和影响的研究人员。从110多个教授职位，其自己的前提和奖学金计划的参与开始，该中心在研究这一关键技术方面就加强了ETH的强大立场。中心与欧洲及以外的最佳AI研究机构合作，以加速进步，支持初创企业和行业合作，并培养下一代AI研究人员，变革型领导者和企业家。
罗氏/GNE 评论_以患者为中心的药物开发：将临床结果评估纳入监管决策的终点
本指南草案标志着一个关键里程碑，它是 FDA 以患者为中心的药物开发 (PFDD) 方法指南系列 1 的最后一部分，旨在描述一条可持续的途径，将患者输入作为数据纳入医疗产品开发和决策。我们赞赏该机构在整个系列中努力提供灵活性，包括讨论各种方法，这些方法可以量身定制以制定适合目的的策略。例如，当前的指南草案描述了几种构建基于 COA 的终点的潜在方法，例如多组分和个性化终点，这些终点对于评估具有多种临床表现的疾病的治疗效果很有价值。然而，该指南对审查人员如何评估 COA 数据作为效益风险评估和监管决策中全部证据的一部分提供了有限的见解。目前尚不清楚指南 4 中包含的原则是针对用于标记声明的 COA 终点，还是旨在更广泛地应用，例如，用作评估安全性和耐受性的终点的 COA。我们敦促该机构更加具体地规定用于评估 COA 数据的完整性和临床解释的期望和标准。