这些幻灯片(以及随附的口头讨论)包含《1934 年证券交易法》所定义的前瞻性陈述。此类陈述涉及已知和未知的风险、不确定性和其他因素,可能导致公司的实际结果与陈述预期的结果存在重大差异。可能导致实际结果与此处所述结果大不相同的重要因素包括三项亏损业务的进展、飞机乘客动力和连通性增长趋势的延续、公司推进测试业务的能力、实现测试业务收支平衡或接近收支平衡的能力、公司实现 2019 年稳健业绩的能力、赢得测试业务新项目的能力以及利润率随增长而扩大的能力、公司实现销售预期的成功、航空航天和国防工业的状况、新开发产品的市场接受度、内部生产能力、收到订单的时间、客户认证流程和交付时间表的状态、对搭载公司产品的新飞机或现有飞机的需求和市场接受度、对新型和先进测试和模拟设备的需求、客户偏好以及 Astronics 向美国证券交易委员会提交的文件中所述的其他因素。公司不承担更新的义务
髓样甲状腺癌 (MTC) 是一种罕见的恶性肿瘤,占美国所有甲状腺癌的 1-2%。大约 20% 的病例是家族性的,继发于种系 RET 突变,其余 80% 是散发性的,在超过一半的病例中也含有体细胞 RET 突变。多达 15-20% 的患者会出现远处转移,回顾性系列报告称从第一次转移开始的 10 年生存率为 10-40%。从历史上看,转移性 MTC 的全身治疗有限,细胞毒性化疗的客观反应率较差。然而,在过去十年中,靶向治疗,特别是多靶点酪氨酸激酶抑制剂 (TKI),已证明可以延长晚期和进展性 MTC 的无进展生存期。卡博替尼和凡德他尼都已被许多国家批准为一线治疗选择;然而,它们的使用受到高毒性率的限制,通常需要减少剂量。新一代 TKI,如 selpercatinib 或 pralsetinib,对 RET 表现出选择性活性,最近已被批准作为二线治疗选择,并且它们表现出更有利的副作用特征。肽受体放射性核素治疗或免疫检查点抑制剂也可能构成特定临床环境中的潜在治疗选择。在这篇综述中,我们旨在介绍目前可用于进行性 MTC 患者的所有治疗选择,以及新的或尚未实验的治疗方法。
* (betulagaoglu@hitit.edu.tr) 摘要 - 人工智能研究领域十分广泛,它研究的是机器学习的能力。人工智能研究最多的课题之一是人工神经网络。人工神经网络在解决复杂问题、计算和处理信息方面非常有效。地震方法是地球物理领域的基本应用之一,被广泛使用,尤其是利用地震波检测石油。通过文献综述,我们可以看到人工神经网络架构的类型。我们已经确定在处理地震数据时使用不同的方法。使用卷积神经网络 (CNN)(人工神经网络架构之一)的目的是成功利用地震波检测石油。关键词 - 人工智能、人工神经网络、CNN、地震数据、石油勘探。
学生,全球印度国际学校,新加坡 摘要 我一直对梵语及其背后的奥秘充满热情。长期以来,我一直试图将梵语与科学联系起来,寻找它们之间的共同联系。在做一些研究时,我偶然发现了梵语赞美诗对人类脑电波的影响这个有趣的想法,并决定进一步探索这个话题。经过详细研究,我进行了这个实验,通过进行脑电图测试,在计算机上显示梵语赞美诗对人类脑电波的影响。这项研究为新思路打开了一扇窗户,可以展示梵语对人体的奇妙影响。
澳大利亚战略政策研究所成立于 2001 年,是一家独立的无党派智库。其核心目标是为澳大利亚政府提供有关澳大利亚国防、安全和战略政策选择的新想法。ASPI 负责向公众通报一系列战略问题,为政府提供新思路,并在国际上利用战略思维。ASPI 的资金来源在我们的年度报告、www.aspi.org.au 在线版和各个出版物的致谢部分中列出。ASPI 在研究内容和所有编辑判断方面保持独立。它是一家注册的公司,由成员众多的理事会管理。ASPI 的核心价值观是合作、原创和创新、质量和卓越以及独立性。
澳大利亚战略政策研究所成立于 2001 年,是一家独立的无党派智库。其核心目标是为澳大利亚政府提供有关澳大利亚国防、安全和战略政策选择的新想法。ASPI 负责向公众通报一系列战略问题,为政府提供新思路,并在国际上利用战略思维。ASPI 的资金来源在我们的年度报告、www.aspi.org.au 在线网站和各个出版物的致谢部分中列出。ASPI 在研究内容和所有编辑判断方面保持独立。它是一家公司,由成员众多的理事会管理。ASPI 的核心价值观是合作、原创和创新、质量和卓越以及独立性。
1)激发创新思维:鼓励跨行业、跨国界合作创新,探索利用地理空间信息应对全球挑战的新思路、新方法,为实现可持续发展目标提供科技支撑;2)设计现代化、互联互通的应用:推动地理空间信息应用和互操作的服务网络,促进政府、企业、学术界和非政府组织之间的密切合作,加速地理空间信息成果的应用;3)加强能力建设:通过培训和研讨会,加强全球特别是发展中国家获取、处理、分析和应用地理空间信息的能力,缩小地理空间数字鸿沟;4)促进国际交流:搭建国际合作桥梁,分享成功案例和良好实践,增进地理空间信息领域的相互了解,共同应对全球挑战。
长期以来,人们一直认为只有人类才能创造和理解语言。但现在,人工语言模型 (LM) 首次实现了这一壮举。在这里,我们调查了 LM 在语言如何在大脑中实现的问题上提供的新思路。我们讨论了为什么 LM 可能与人类语言系统具有先验相似性。然后,我们总结了证据表明 LM 以与人类足够相似的方式表示语言信息,从而能够在语言处理过程中实现相对准确的大脑编码和解码。最后,我们研究了哪些 LM 属性(它们的架构、任务性能或训练)对于捕捉人类对语言的神经反应至关重要,并回顾了使用 LM 作为计算机模型生物来测试语言假设的研究。这些正在进行的研究使我们更接近于理解我们理解句子和用语言表达思想的能力背后的表征和过程。