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发表在JCO Precision肿瘤学上，该研究是由Caris与领先的癌症中心合作进行的，包括Caris Precision Ancology Alliance™（Caris POA）中的研究。结果表明，在广泛的癌症类型中，MMR（NGS-MSI）的NGS评估（NGS-MSI）评估（NGS-MSI）与MMR（IHC-MMR）的免疫组织化学分析之间的一致性很高。此外，调查结果表明，NGS提供了超出MMR状态的其他可行的生物标志物的有价值的信息。“准确的MMR评估对于确保患者获得最合适的治疗至关重要，但是对最佳方法进行了行业辩论，” Caris的MD，EVP和Caris首席医疗官和研究作者的George W. Sledge，Jr。和首席医疗官说。“ Caris通过利用其广泛的诊所基因组数据库和全面的分子分析专业知识来解决这个问题，以证明NGS不仅是IHC-MMR的强大替代方案，而且还提供了额外的优势，例如识别其他生物标志物对指导治疗选择至关重要的能力。” MMR有缺陷会导致DNA误差的积累，从而使基因组不稳定并推动癌症发展。IHC-MMR检测到有缺陷的MMR蛋白，而NGS-MSI测量MSI，这是DMMR的基因组结果。 通过直接比较NGS-MSI和IHC-MMR的一致性导致由单个实验室测试的肿瘤样品，Caris为迄今为止提供了最全面的证据，支持NGS-MSI与IHC-MMR的非效率，以识别DMMR驱动的肿瘤。 “ NGS可以检测IHC错过的DMMR情况，而IHC可以识别一些NG可能不会的情况。IHC-MMR检测到有缺陷的MMR蛋白，而NGS-MSI测量MSI，这是DMMR的基因组结果。通过直接比较NGS-MSI和IHC-MMR的一致性导致由单个实验室测试的肿瘤样品，Caris为迄今为止提供了最全面的证据，支持NGS-MSI与IHC-MMR的非效率，以识别DMMR驱动的肿瘤。“ NGS可以检测IHC错过的DMMR情况，而IHC可以识别一些NG可能不会的情况。在对191,767种实体瘤的分析中，NGS-MSI和IHC-MMR之间仅观察到0.31％的不一致，而不一致的肿瘤之间的总体存活率没有差异。“我们的研究强调了NGS对综合分子分析的重要性及其对IHC的非自卑而在鉴定MMR驱动的癌症方面的重要性。尽管两家技术都无法捕获所有DMMR案例，但我们的发现显示
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除此之外，作为洛斯阿拉莫斯（Los Alamos）的主要工作执行组织之一，我们今年还取得了许多科学和工程成就，其中一些在这个物理科学远景问题中得到了强调。除此之外，我还向实验室主任强调的一项成就是，我们向人们提供了很多奖项。我期待今年的颁奖晚会，实验室导演将于10月下旬举行，以庆祝我们的LANL奖得主。此外，对于那些有时感觉分类工作的人不会引起同样的关注，您会很高兴知道，今年秋天的三合会科学，技术和工程委员会会议将集中在栅栏背后的同事上。我期待着这次会议，并且已经试图考虑我们如何在三合会会议的有限参加之外分享这些谈话。
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该全球前景的执行摘要包括埃克森美孚公司（Exxon Mobil Corporation）对历史水平和挑战性主题的预测的内部估计，例如基于内部数据和分析以及来自包括国际能源机构在内的许多外部来源的公开信息，诸如能源需求，供应和趋势等诸如2050年的能源需求，供应和趋势。与埃克森美孚（Exxonmobil）的分析分开，我们讨论了许多第三方方案，例如气候变化间的政府间小组，可能低于2°C和国际能源机构情景。本报告中讨论的第三方方案反映了其各自作者而不是埃克森美孚的建模假设和输出，而在此处的使用和包含在这里并不是埃克森美孚对其结果，可能性或概率的认可。在展望和报告上进行的工作是在2023年和2024年进行的。该报告包含前瞻性陈述，包括预测，目标，期望，估计和未来行为的假设。展望于2024年8月出版。埃克森美孚（Exxonmobil）不承担任何义务在未来日期更新这些陈述或材料，并且该材料的未来分配或以我们网站上以存档形式的持续可用性不应被视为构成对未来日期的更新或重新确认此材料。未经埃克森美孚公司许可，不应使用或复制此材料。保留所有权利。实际未来条件和结果（包括能源需求，能源供应，能源需求和供应的增长，新技术的影响，跨来源，经济部门和地理区域的相对组合，能源和能源的进口和出口，进口和出口，排放和减少排放的计划的进口和出口）可能会在实质上差异，因为经济状况的变化，供应新技术的变化，发展的能力，发展成本的发展，发展的能力，发展的能力，发展的能力，开发了不足政治事件，人口变化和移民模式，贸易模式，全球，地区或国家授权的发展和执行，消费者偏好的变化以及本文中讨论的其他因素以及我们网站上网站www.exxonmobil.com的投资者部分的“影响未来结果的因素”。
示威应对计划 - 2023 年 - 公共安全
本示威应对计划 (DRP) 旨在为我们的大学社区（学生、教职员工、家长、校友和访客）提供一般指导，指导我们如何应对符合我们共同优先事项和机构价值观的示威活动。该大学拥有 6,370 英亩的校园，拥有超过 650 栋可能受到示威活动影响的建筑。运营的连续性对于完成我们的教育使命至关重要，这就是为什么我们努力为所有表达活动设定一致的期望。校园每年有超过 59,000 名学生、14,000 名员工和数十万访客，校园社区的持续安全是我们的首要任务。
重新思考警方对大规模示威活动的反应
美国和世界各地都在迅速采取行动保护警察免受病毒侵害，以便他们能够继续工作。为了减少病毒传播的机会，警察部门取消了社区会议和活动。他们暂停了许多类型的内部会议，例如新兵训练和在职培训课程。他们在户外或线上点名。他们不再亲自处理轻微交通事故或财产犯罪等事件，而是让个人通过电话或在线报告这些事件。他们改变了工作时间表，以减少警察之间的日常接触次数。他们关闭了警局，争先恐后地采购个人防护设备，并通过其他几十种方式努力减少冠状病毒的传播。
学习机器人示威轨迹的低维潜图
2曲率调查的变分自动编码器17 2.1学习小型演示数据集的潜在表示17 2.2有关小型轨迹数据集的学习表示的相关工作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.1轨迹表示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.2曲率正则化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.3曲率调查的VAE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.3.1曲率调查的VAE公式。。。。。。。。。。20 2.3.2 fork姿势示例。。。。。。。。。。。。。。22 2.4曲线机器学习方法。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4.1人示出的轨迹和数据处理。24 2.4.2轨迹的神经网络体系结构。。。。。。。。26 26 2.4.3训练超标剂。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 27 2.4.4模型可解释性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 28 2.5曲线物理机器人实验。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。26 26 2.4.3训练超标剂。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.4.4模型可解释性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.5曲线物理机器人实验。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.1机器人臂。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.2轨迹跟踪实现。。。。。。。。。。。。30 2.5.3曲线潜在值选择。。。。。。。。。。。。。。。30 2.5.4基线轨迹。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.5.5数据收集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.6关于小型传统数据集的学习表示形式的结果和讨论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
以代理人为中心的人类示威训练世界模型
以前的互动加强学习中的工作在代理政策学习中认为人类行为是直接的，但这需要估计在许多样本上估算Human行为的分布，以防止偏见。我们的工作表明，基于模型的系统可以使用少量的人类数据来指导世界模型学习而不是代理 - 政策学习来避免此问题。我们表明，这种方法比以前的状态更可靠地学习并产生有用的政策。我们通过在两个环境中的专家人类演示来评估我们的方法：PINPAD5，这是一个完全可观察到的环境，优先考虑任务comscom和MemoryMaze，这是一种优先级的可观察到的环境，将其优先列出了外观和记忆。我们只使用9分钟的人类演示数据显示了学习和可靠性的速度速度。