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数据数据 - GIFRJ
1.您好，我将讨论有关信用证 LC 01641013555 - EUR 5,351,595.67 GDC 20190130000000873 (Group 3 AW 119 SEPOL) 的事宜，该信用证涉及里约州联邦干预办公室签署的 n" 82/2018 购买合同de Janeiro (GIFRJ) 和 FBR AVIATION lNC 公司（由 AEROMOT AERONAVES E MOTORES S/4 公司合法代表），通过现场拍卖（国际） n" 040/2018（管理流程 n' 00144.003308/2018-18），打算购买三（三）架旋翼飞机，这些都是新的头等舱飞机的使用，以满足国家民警秘书处 (SEPOL)、前里约热内卢州民警 (PCERJ) 和里约热内卢州军事消防队 (CBMERJ) 的需求。
癌症中耐药的持久细胞：前沿和未来方向
摘要 耐药持久性 (DTP) 细胞群最初是在抗生素耐药性细菌生物膜中发现的。此后，在癌细胞中发现了具有类似特征的类似细胞群，并且与缺乏潜在基因组改变的治疗耐药性有关。虽然过去十年的进展提高了我们对 DTP 细胞在癌症中的生物学作用的理解，但对这些细胞在治疗耐药性中的作用的临床知识仍然有限。尽管如此，针对这一群体有望提供新的治疗机会。在本期观点中，我们旨在提供 DTP 表型的明确定义，讨论这些细胞的潜在特征、它们的生物标志物和脆弱性，并鼓励对 DTP 细胞进行进一步研究，这可能会提高我们的理解并促进开发更有效的抗癌疗法。
带状疱疹疫苗接种计划2024/25 - 持久优惠
From Chief Medical Officer for Scotland Interim Chief Nursing Officer Chief Pharmaceutical Officer Professor Sir Gregor Smith Anne Armstrong Professor Alison Strath ___________________ 11 February 2025 _______________________ SGHD/CMO/2025/1 _______________________ Addresses For action NHS Board Immunisation Coordinators NHS Board Medical Directors Nurse Directors, NHS Boards Directors of Public Health Infectious Disease Consultants CPHMs Consultant Physicians For information NHS Board Chief Executives Directors of Pharmacy Public Health Scotland NHS 24 General Practitioners Scottish General Practitioners Committee __________________________ Further Enquiries to: Policy Issues Vaccination Policy Team immunisationpolicy@gov.scot Medical Issues Dr Lorna Willocks Senior Medical Officer St Andrew's House Lorna.Willocks@gov.scot PGD/药品和疫苗供应问题Barry Melia公共卫生苏格兰Barry.melia@phs.scot
通过可扩展软电极阵列实现 AR 持久人机界面
增强现实 (AR) 是一种计算机图形技术，可在现实世界和虚拟世界之间创建无缝界面。AR 的使用迅速扩展到医疗保健、教育和娱乐等不同领域。尽管 AR 潜力巨大，但其界面控制依赖于外部操纵杆、智能手机或易受光线影响的固定摄像头系统。本文介绍了一种集成 AR 的软性可穿戴电子系统，该系统可检测受试者的手势，从而更直观、准确、直接地控制外部系统。具体来说，这种软性一体式可穿戴设备包括可扩展电极阵列和集成无线系统，用于测量肌电图，从而实时连续识别手势。系统中嵌入的先进机器学习算法能够对十种不同的类别进行分类，准确率高达 96.08%。与传统的刚性可穿戴设备相比，由于皮肤贴合性，多通道软性可穿戴系统在多次使用时可提供更高的信噪比和一致性。用于无人机控制的 AR 集成软可穿戴系统的演示抓住了平台技术的潜力，为用户提供大量人机界面机会，实现与外部硬件和软件的远程交互。
对癌症靶向治疗耐受性持久细胞的新见解
摘要：耐药性可能是改善接受靶向治疗的癌症患者预后的最大挑战。越来越明显的是，“持久细胞”是癌症人群中发现的耐药细胞亚群，在耐药性的形成中起着关键作用。持久细胞能够在治疗下保持活力，但通常循环缓慢或处于休眠状态。这些细胞不具有经典的耐药性驱动改变，它们的部分耐药性表型是短暂的，并且在去除药物后可逆。在临床上，持久状态最接近于微小残留病，如果停止治疗或在持续治疗后产生获得性耐药性，则可能发生复发。因此，消除持久细胞对于改善癌症患者的预后至关重要。本综述以肺癌靶向治疗为主要范例，概述了耐药持久细胞的特征、与耐药性相关的机制以及针对肿瘤中这种持久细胞群的潜在治疗机会。
改造植物易感基因，实现持久抗性
为确保世界粮食生产和实现农业的可持续性，我们迫切需要寻找替代方法来保护农作物免受疾病侵害。迄今为止所使用的抗病遗传性抗性大多基于单个显性抗性基因，这些基因介导对入侵者的特定识别，而这种抗性往往会被病原体变体迅速破坏。干扰植物易感性 (S) 基因提供了一种替代方法，可以为植物提供被认为更持久的隐性抗性。S 基因可使植物病害得以发生，而它们的失活为农作物的抗性育种提供了机会。然而，S 基因功能的丧失会产生多效性影响。基因组编辑技术的发展有望提供强有力的方法来精确干扰作物 S 基因功能并减少权衡。
数据作为经济利益，作为共享的数据和数据治理
1这是欧盟立法的不完整清单，与数据治理相关：欧洲议会的2016/679法规（EU）和2016年4月27日的2016年4月27日的理事会，涉及对自然人的保护在处理个人数据以及此类数据的自由竞争以及95/46/EC的自由数据方面的保护（一般数据）。 1-88;欧洲议会和2019年6月5日理事会的2019/944指令（EU）2012年6月5日的《电力和修订指令》 2012/27/eu oj l 158，14.6.6.6.2019，p。 125–199;欧洲议会和2019年6月20日理事会的2019/1024指令（欧盟）关于开放数据和重新使用公共部门信息OJ L 172，26.6.2019，p。 56–83;欧洲议会和2022年5月30日理事会的第2022/868号法规（EU）关于欧洲数据治理和修订法规（EU）2018/1724（数据治理法）OJ L 152，3 .6.2022，p。 1-44岁于2022年6月23日生效，将于2023年9月适用；欧洲议会和2022年10月19日理事会的第2022/2065号法规（EU）在数字服务和修订指令2000/31/EC（数字服务法）的单一市场上（数字服务法） 1-102，从2024年1月起生效；欧洲议会和2022年9月14日理事会的法规（EU）2022/1925关于数字领域的可竞争和公平市场2019/1937和（EU）2020/1828（数字市场）OJ L 265，12.10.10.2022，p。 1-66，实际上是2023年6月；在撰写本文时，理事会已经采用了有关《人工智能法》数据法的一般方法
面向线状柔性物体的机器人操作研究进展与展望
此类任务同样可以先离线学习状态转移预测模 型再使用 MPC 计算控制输入 [28-29] ，或直接使用强 化学习方法 [68-69] ，但需要大量训练数据且泛化性较 差。在准静态的局部形变控制中，更常用的方法是 在线估计局部线性模型。该模型假设线状柔性体形 状变化速度与机器人末端运动速度在局部由一个雅 可比矩阵 JJJ 线性地联系起来，即 ˙ xxx ( t ) = JJJ ( t ) ˙ rrr ( t ) ，其 中 ˙ xxx 为柔性体形变速度， ˙ rrr 为机器人末端运动速度。 由于使用高频率的闭环反馈来补偿模型误差，因此 完成任务不需要非常精确的雅可比矩阵。 Berenson 等 [70-71] 提出了刚度衰减（ diminishing rigidity ）的概 念，即离抓取点越远的位置与抓取点之间呈现越弱 的刚性关系，并据此给出了雅可比矩阵的近似数学 表示。此外，常用的方法是根据实时操作数据在线 估计雅可比矩阵，即基于少量实际操作中实时收集 的局部运动数据 ˙ xxx 和 ˙ rrr ，使用 Broyden 更新规则 [72] 、 梯度下降法 [73] 、（加权）最小二乘法 [33-34,74] 或卡尔 曼滤波 [75] 等方法在线地对雅可比矩阵进行估计。 该模型的线性形式给在线估计提供了便利。然而， 雅可比矩阵的值与柔性体形状相关，因此在操作 过程中具有时变性，这使得在线更新结果具有滞 后性，即利用过往数据更新雅可比矩阵后，柔性体 已经移动至新的形状，而新形状对应的雅可比矩阵 与过往数据可能并不一致。同时，完整估计雅可比 矩阵的全部元素需要机器人在所有自由度上的运 动数据，这在实际操作过程中难以实现，为此一些 工作提出根据数据的奇异值进行选择性更新或加 权更新 [74] 。此外，此类方法需要雅可比矩阵的初 值，一般在操作前控制机器人沿所有自由度依次运 动，收集数据估计初始位置的雅可比矩阵。受上述 问题影响，在线估计方法往往仅适用于局部小形变 的定点控制，难以用于长距离大形变的轨迹跟踪。 Yu 等 [31] 提出 ˙ xxx = JJJ ( xxx , rrr ) ˙ rrr 的模型形式，其中 JJJ ( · ) 为 当前状态至雅可比矩阵的非线性映射，待估计参数 为时不变形式。基于该模型，该方法将离线学习与 在线更新无缝结合，实现了稳定、平滑的大变形控 制。 Yang 等 [76-77] 使用模态分析方法建立柔性体模
合成数据：从数据稀缺到数据污染合成数据的关键挑衅
培训人工智能（AI）系统需要大量数据，AI开发人员面临访问所需信息的各种障碍。合成数据已将研究人员和行业的想象力作为解决这个问题的潜在解决方案。虽然可能需要对合成数据的某些热情，但在这篇简短的论文中，我们为简单叙事提供了至关重要的配重，这些叙述将合成数据定位为对每个数据访问挑战的一种无需成本的解决方案，突显了伦理，政治，政治和治理性，可以创建合成数据的使用。我们质疑合成数据本质上可以免于隐私和相关的道德问题的想法。我们警告说，将二元反对的构架数据构架对“真实”测量数据可能会巧妙地将数据收集器和处理器持有的规范标准转移。我们认为，通过承诺将数据与其组成部分（其代表和影响的人）离婚，合成数据可能会给民主数据治理带来新的障碍。
数据空间的数据平台
摘要 在我们的社会中，对生产和使用更多数据的需求日益增长。数据正在达到推动每个行业部门的所有社会和经济活动的程度。技术不再是障碍；然而，在技术大规模部署的地方，数据的生产会产生对更好的数据驱动服务日益增长的需求，同时，数据生产的好处在很大程度上推动了全球数据经济的发展，数据已成为企业最有价值的资产。为了充分发挥其价值并帮助数据驱动型组织获得竞争优势，我们需要有效和可靠的生态系统来支持跨境数据流动。为此，数据生态系统是组织内或跨组织数据共享和重用的关键推动因素。数据生态系统需要应对数据管理的各种基本挑战，包括技术和非技术方面（例如法律和道德问题）。本章探讨了大数据价值生态系统，并详细概述了几种数据平台实现，作为共享和交易工业和个人数据的尽力而为的方法。我们还介绍了实现数据平台的几种关键支持技术。本章最后介绍了数据平台项目遇到的常见挑战，并详细介绍了应对这些挑战的最佳实践。