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淄博加华新材料资源有限公司 - NET
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Jacobio Pharmaceuticals Group Co。，Ltd。 加科思...
该公司今天宣布，Abbvie已向当事方的许可证和合作协议（协议）发表了终止通知，以根据Abbvie在其投资组合优先级的总体战略决策方面的一部分，签署了Jacobio的SHP2抑制剂的全球开发和商业化和商业化。终止该协议后，雅各比奥将重新获得以前授予Abbvie的全球权利，包括对所有开发，商业化，制造业，与SHP2抑制剂有关的所有开发，商业化，制造业，监管活动的决策授权。Jacobio还将有权在全球范围内为此类SHP2抑制剂预订销售。双方将合作以有序地将协议下的责任转变为不超过180天。在过渡期，Abbvie将继续根据预先批准的开发计划来偿还所有费用。
卡迪夫的在线研究 - ORCA
1 葛兰素史克研发中心，斯蒂夫尼奇，英国 2 斯旺西大学医学院，斯旺西，英国 3 TwinStrand Biosciences，华盛顿州西雅图，美国 4 华盛顿大学肿瘤内科部，华盛顿州西雅图，美国 5 弗雷德哈金森癌症研究中心，华盛顿州西雅图，美国 6 威康桑格研究所癌症、衰老和体细胞突变项目，欣克斯顿，英国 7 伦敦国王学院遗传和环境毒理学系，加拿大安大略省渥太华大学生物系 9 默克公司，新泽西州拉威，美国 10 国家环境健康科学研究所转化毒理学部，北卡罗来纳州三角研究园，美国 11 德国波恩联邦药品和医疗器械研究所 (Bundesinstitiut für Arzneimittel und Medizinprodukte) 12 医学院，分部卡迪夫大学癌症与遗传学系，卡迪夫，CF14 4XN，英国 13 安全创新、安全科学、临床药理学与安全科学、研发、阿斯利康，剑桥，英国 ‡AML 和 TBZ 为共同第一作者。 * 通讯作者。葛兰素史克 (GSK) 遗传毒理学系，Gunnels Wood Rd，斯蒂夫尼奇 SG1 2NY，英国。电子邮件：anthony.m.lynch@gsk.com
文件 - -ORCA - 卡迪夫大学
摘要。快速发展的自动驾驶汽车 (AV) 技术有可能为一些老龄化人口挑战提供解决方案，例如由于无法独立移动而导致的社会孤立。然而，要使 AV 取得成功，用户的接受度至关重要。15 名参与者（男性，70 岁）参加了一项自动驾驶模拟器试验，该试验在决策场景中使用基于语音的 CAV 状态反馈——是否在途中接朋友。受试者内条件/旅程为：音频反馈（音频）/接人；音频/无接人；无音频/接人。此外，还考虑了不同外部旅程条件下反馈的影响，从而产生了两种受试者间条件——白天和夜间旅行。参与者的生理、认知和情感测量表明，在无音频/接人条件下，情境意识和工作量评级更高，试验后信任评级增加，总体积极情感更高。这些结果表明，无声音条件下需要的注意力最集中，这表明声音/多模态反馈提高了操作的简易性和旅途体验。关键词：联网自动驾驶汽车·人机交互·反馈方式·老年参与者·听力率·信任·任务负荷
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• 制定并实施网络改进计划，更好地利用信息技术来提高性能（例如，为行人和骑自行车的人提供快速的交通信号响应、用于测量排队和行程时间的探测器，以告知驾驶员并提高网络效率）
评论 - -ORCA - 卡迪夫大学
全球建筑物的能源消耗占最终能源使用量的 34% 和能源相关二氧化碳排放量的 37%，这凸显了对可持续、节能住房解决方案的迫切需求。尽管取得了重大进展，但在有效应用先进材料在建筑围护结构中以实现最佳能源效率方面仍然存在巨大差距，特别是在炎热气候下。本研究重点关注住宅部门的过度能源消耗和温室气体排放，这主要是由于隔热不足和建筑实践过时造成的。目的是系统地评估使用先进建筑围护结构材料、相变材料、气凝胶、真空绝缘板和热反射涂层进行住宅建筑能源改造的有效性、性能、经济和环境影响、改造技术和挑战。根据 PRISMA 指南，使用 Scopus 数据库进行了全面的系统审查。严格的纳入和排除标准产生了 76 项高质量研究。该分析综合了材料在不同气候条件和应用策略下的性能及其对能源效率、热舒适性、耐用性、成本效益和可持续性的影响。结果表明，先进材料具有巨大的潜力。它们可以显著改善热调节，减少供暖和制冷的能源消耗，降低二氧化碳排放量，其益处因气候和应用策略而异。挑战包括初始成本高、长期性能不确定性、实施问题和更广泛的适用性。这项研究通过全面综合最近的进展、分析经济可行性和环境影响，为利益相关者提供宝贵的见解，做出了独特的贡献。它还强调了未来研究的必要性，以解决局限性并促进可持续、节能的建筑解决方案。
cancers-16-03351.pdf - -ORCA - 卡迪夫大学
简单摘要：本研究旨在使用治疗前 MRI 图像来开发和验证用于预测多形性胶质母细胞瘤 (GBM) 患者总生存期 (OS) 的放射组学模型。使用来自多个机构的 289 名患者的回顾性数据集从每个患者的肿瘤体积中提取 660 个放射组学特征 (RF)。通过结合临床变量增强了初始模型，并通过重复三重交叉验证进行了验证。最终的临床-放射组学模型利用原发性大体肿瘤体积 (GTV) 和 T2-FLAIR MRI 模态，并包括年龄变量和两个稳健的 RF。该模型在验证队列中实现了中等良好的判别性能（C 指数：0.69）和显着的患者分层（p = 7 × 10 − 5）。值得注意的是，训练后的模型在 11 个月时表现出文献中最高的综合曲线下面积 (iAUC)（0.81）。研究得出结论，经过验证的临床放射组学模型可以根据 OS 有效地将 GBM 患者分为低风险组和高风险组。未来的工作将侧重于整合基于深度学习的特征和标准化卷积滤波器，以改进 OS 预测。
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