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重复和转移性头颈肿瘤病毒载体应该提高pembrolizumab在复发中的有效性
，HB-200和pembrolizumab的组合对于HPV16阳性，PD-L1阳性，复发性或转移性记录癌（HNSCC）的患者有效。HB-200含有来自淋巴细胞脉络膜炎病毒和Pichinde病毒的2个单弧弧载体。您表达了非共同的HPV16-E7E6融合蛋白，并诱导E6和E7特异性CD8-T细胞答案。新数据表明，患有肿瘤PD-L1阳性评分（CPS）至少为20个，尤其是利润纽约Alan Loh Ho Md教授在2024年的ASCO年度会议上介绍了数据。 尚未存在专门针对HPV16阳性HNSCC肿瘤的疗法。 即使PD-L1表达较高，pembrolizu-mab的初始线中只有约20％的地址。纽约Alan Loh Ho Md教授在2024年的ASCO年度会议上介绍了数据。尚未存在专门针对HPV16阳性HNSCC肿瘤的疗法。即使PD-L1表达较高，pembrolizu-mab的初始线中只有约20％的地址。
屏幕时间过多及其在开发中的后果
电子邮件：mileton.junior@ceub.edu.br摘要简介：卵巢癌（CO）是第二个流行的妇科肿瘤，在该组中呈现最高的死亡率，将自己配置为全球高临床相关性的病理学。该疾病基于基因组不稳定性和DNA修复缺陷，通过从聚合酶（ADP-荷兰）酶（PARP）中修复来证实恶性细胞繁殖。您长期以来的治疗一直基于化学疗法和手术疗法，但是，随着时间的流逝，它们的失败和复发率会表现出来。鉴于此，出现了一条新的治疗系，即PARP（PARPIS）的抑制剂，它们已经批准了三种药物：Olaparibe，Niraparibe和Rucaparibe。所讨论的研究旨在详细阐述有关
控制工程在智能和互联车辆开发中的关键作用
近年来，数字双胞胎（DTS）的概念在智能车辆和运输领域中广受欢迎。该概念于2011年首次提出，以表明从物理世界到数字世界的动态映射。具体来说，一个DT应具有以下三个特征：（1）具有与物理系统相同的动力学； （2）通过实时数据收集与物理系统保持共识； （3）提供可用于控制其物理双胞胎的信息。简而言之，工程中的DT应该是一个虚拟系统，该系统不断与物理系统保持共识，并为决策和运动控制提供了有用的信息（Botín-Sanabria等，2022）。尤其是研究人员认为，DTS在故障诊断和估计领域具有前途的前途（Classens等，2021）。
人工智能开发中的伦理考量
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软件开发中的生成AI：现代编码的概述和评估
昌迪加尔大学APEX技术-CSE助理教授摘要生成AI通过利用高级机器学习模型来自动化编码任务，生成代码并提高生产率，从而显着改变了软件开发。本文提供了现代AI驱动的编码工具的概述和评估，包括GitHub Copilot，OpenAI Codex，DeepCode，Amazon Codeguru，Tabnine，Kite和Intellicode，这些工具使用大型语言模型（LLMS）提供实时代码建议，自动错误检测和智能代码。尽管有好处，这些工具仍面临与准确性，上下文理解，安全性，隐私和道德考虑有关的挑战，因此需要对开发人员进行彻底审查和测试AI生成的代码。AI在编码中的集成也引起了人们对专有信息保护和诸如工作流离失所等道德含义的担忧。本文探讨了当前生成AI工具的功能，应用和局限性，突出了它们对软件开发的影响并讨论未来的方向。重点是对改进模型培训，增强上下文理解，安全AI培训方法和道德AI使用的需求。通过解决这些挑战，该行业可以最大程度地发挥生成AI的潜力，创造更准确，可靠和道德上的声音工具，以支持协作和创新的软件开发环境。关键字：生成AI，软件开发，大语言模型，道德AI，上下文理解，人类协作。1。引言生成AI的出现通过使用AI驱动的工具来补充传统的编码实践，以生成代码，自动化任务并提高生产率，从而显着改变了软件开发。利用高级机器学习模型，尤其是大型语言模型（LLMS），这些工具，例如Github Copilot，OpenAI Codex和Tabnine，可以提供智能的代码建议，完整的片段，并从自然语言描述中生成整个程序。这项创新减少了编码时间和精力，有助于错误检测，并作为新手程序员的教育工具。但是，关于代码质量，安全性，知识产权和持续AI模型适应需求的挑战仍然存在。本文提供了当前生成AI工具的概述和评估，研究了其功能，应用和局限性，以突出其对软件开发和未来潜力的影响。
药物开发中人工智能的响应性调节
参考：Liu Q，Huang R，Hsieh J等。景观分析人工智能和机器学习在2016年至2021年的药物开发中的应用中。Clin Pharmacol Ther。2023; 113（4）：771-774。 doi：10.1002/cpt.2668
机器学习在软件开发中的作用
摘要： - 在当今迅速发展的技术时代，机器学习在软件开发中的作用变得越来越重要和有影响力。机器学习已彻底改变了软件开发的各个方面，从代码分析和优化到预测和决策。此外，机器学习算法有可能通过自动化重复任务，提高代码质量并减少软件测试和调试所需的时间和精力来显着增强软件开发过程。通过获得大量数据和强大的计算资源，机器学习算法可以分析模式并对软件性能进行准确的预测，识别潜在的错误或安全问题，并帮助改善软件设计和开发过程。此外，机器学习可以通过检测异常并确定软件故障的潜在原因来促进软件维护和调试。尽管在软件开发过程中使用机器学习技术可以大大提高效率，生产率和整体软件质量。
磷酸二酯酶同工酶和 cAMP 区室在阻塞性肺病新疗法开发中的作用
摘要：第二信使分子 3'5'-环磷酸腺苷 (cAMP) 对哮喘、慢性阻塞性肺病 (COPD) 和特发性肺纤维化 (IPF) 等肺部疾病具有多种有益作用。cAMP 在哮喘和 COPD 中具有支气管扩张作用，同时还具有抗纤维化特性，可限制纤维化。磷酸二酯酶 (PDE) 代谢 cAMP，从而调节 cAMP 信号传导。虽然一些现有疗法可以抑制 PDE，但只有广泛的家族特异性抑制剂。对 cAMP 信号传导区室的了解（其中一些以脂质筏/洞穴为中心）引起了人们对定义特定 PDE 亚型如何维持这些信号微区室的兴趣。阻塞性肺病中 PDE 表达可能改变，从而导致 cAMP 信号传导异常，对此的研究很少。我们认为，抑制特定的 PDE 亚型可通过放大离散微区中的特定 cAMP 信号来改善阻塞性肺病的治疗。
对选择的工具价值的敏感性在开发中增加
从生命的早期开始，孩子们面临着无数的决定，但也许没有像选择何时尝试控制他们经历的事件那样无处不在。例如，孩子们不仅可以选择穿什么衣服，吃什么或与哪个朋友一起玩，还可以选择这些选择，还是要做出这些选择，还是放弃控制并让其他人塑造自己的环境。关于是否做出选择的决定会影响儿童所经历的积极和负面结果，他们的早期学习机会（Ruggeri等人，2019年），以及他们对他们对环境的代理的信念（Heckhausen等，2010; Moscarello＆Hartley，2017年）。尽管代理选择决定对人们如何与环境互动和学习的层次影响，以及广泛的证据表明，儿童和成人都重视了做出选择的权利（Ackerlund Brandt等，2015; Cordova＆Lepper，1996; 1996; Dunlap et al。，1994; Dunlap等，1994; Fisher et al。尚不清楚不同的认知过程如何塑造整个发展的代理决策。