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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。
什么是靶向治疗？ - 临床血液学中心
● 帮助免疫系统寻找并摧毁癌细胞——靶向治疗可以标记特定的癌细胞，使免疫系统更容易识别和摧毁它们。同时，它还能增强免疫系统对抗癌症的功能和能力。 ● 阻断信号以减缓癌细胞的生长——靶向治疗阻断和扭转指示癌细胞生长和分裂的信号。 ● 阻止为癌细胞提供营养的血管的发育——癌细胞需要不断的营养和氧气供应才能生长和分裂。血管生成抑制剂等靶向治疗通过阻止新血管的形成来干扰这一生长过程。 ● 直接向癌细胞输送毒素——一些单克隆抗体附着在癌细胞表面的特定靶点上并摧毁它们。没有靶点的细胞不会受到伤害。
空中交通管制培训中心
saca.edu.sa › 文件 › ATC-Info PDF 2020年11月18日 — 2020年11月18日 飞机。设备。人为因素。•。机场。•。专业环境。谁应该参加？•。未来的空中交通管制员。
奥里萨邦空间应用中心（orsac）
2024 年 1 月 31 日 — ORSAC 将在 2025 年 1 月 31 日之前根据 ORSAC 定义的地理空间调查 SOP 提供 DGPS/ETS 领域的服务，并经过适当验证...
构建以用户为中心的AI数据透明度方法
数据是AI开发的基石。AI经常使用从网络上刮下来的数十个数据点进行训练和微调，批量购买或由大量人类注释者贡献。知道用于培训模型的数据集中的内容以及如何编译它们，对于安全和负责的AI系统的开发和部署至关重要。AI数据透明度是指关于在整个AI生命周期3中如何使用数据的开放性，重点是上游数据组件：培训数据，微调，调整，参考数据和基准测试。4尽管具有数据的重要性，但大多数领先的AI公司一直不愿透露用于训练和测试其模型5的数据集的详细信息，这有助于称为“不断增长的数据透明度危机”。6斯坦福基金会模型透明度指数评估了提供许多AI工具和服务的骨干的主要基础模型，这表明与透明度7的其他方面相比，使用的数据透明度非常低。最近的ODI研究检查了媒体中强调的最近“ AI事件”链接的一系列模型的数据透明度，并确定了数据透明度信息的同样较低的存在，以及访问此信息的关键障碍。8
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Tekden，A.，Erdem，A.，Erdem，E。等（2024）。对象和关系中心代表
推动是一项必不可少的非划算操作技能，用于任务，从预抓操作到场景重新排列，关于场景中的对象关系的推理，因此在机器人技术中广泛研究了推动动作。有效使用推动动作通常需要了解受操纵对象的动态并适应预测与现实之间的差异。出于这个原因，在文献中对推动作用进行了效果预测和参数估计。但是，当前方法受到限制，因为它们要么建模具有固定数量对象的系统，要么使用基于图像的表示，其输出不是很容易解释并迅速累积错误。在本文中，我们提出了一个基于图神经网络的框架，以根据触点或关节对对象关系进行建模，以效应预测和参数估计推动操作。我们的框架在真实和模拟环境中都得到了验证，这些环境包含不同形状的多部分对象，这些对象通过不同类型的关节和具有不同质量的对象连接，并且在物理预测上的表现优于基于图像的表示。我们的方法使机器人能够预测并适应其观察场景时推动动作的效果。它也可用于使用从未看过的工具进行工具操作。此外，我们在基于机器人的硬盘拆卸的背景下证明了杠杆起作的6D效应预测。
Eland 太阳能和储能中心第 2 号修正案
日期：2024 年 1 月 2 日 主题：修正案编号Eland 太阳能和储能中心第 1 阶段购电协议第 2 号；修正案编号Eland 太阳能和储能中心第 2 阶段购电协议第 1 号和第 2 号；以及修正案编号Eland 太阳能和储能中心第 2 阶段期权协议第 1 号 摘要 要求水电委员会 (Board) 通过所附决议，授权 LADWP 总经理 (GM) 或授权代表指示南加州公共电力局 (SCPPA) 继续执行修正案编号Eland 太阳能和储能中心第 1 阶段 (Eland 1) 购电协议 (PPA) 第 2 号；修正案编号Eland 太阳能和存储中心第 2 阶段 (Eland 2) PPA 的 1 号和 2 号修正案；以及修正案编号Eland 2 选择协议的 1 号修正案。无需市议会批准。背景 Eland 1 是一个 200 兆瓦 (MW) 太阳能设施，配备 150 MW 4 小时 (600 兆瓦时 [MWh]) 电池储能系统 (BESS)，位于加利福尼亚州莫哈韦附近。LADWP 在 Eland 1 中的份额为 87.5%，而格伦代尔市水电部门的份额为 12.5%。
讲师。成员Fuad Alhajomar-数据中心
帕克森·汤姆（Parkinson Tom），Zoubir Tarek，Abdullalev Shahr，Abedtalas Musallam，Alyamani Ghana，Alibrahim Ziad，Alhusny Majdi，Alhajomar Fad，Hajhamoud Hamoud，Hajhamoud Hamoud，Ibooor Fadi，Allito Husam husam husam husam husam husam fadi Jenkins Michael，Rashwani Abdulkader，Sennou Adnan，Shaban Fateh div>
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。