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Enhertu（曲妥珠单抗）的欧盟风险管理计划...
目前：Enhertu 作为单一疗法用于治疗既往接受过一种或多种抗 HER2 方案的不可切除或转移性 HER2 阳性乳腺癌 (BC) 成年患者。Enhertu 作为单一疗法用于治疗既往接受过转移性化疗或在完成辅助化疗期间或后 6 个月内出现疾病复发的不可切除或转移性 HER2-low BC 成年患者。Enhertu 作为单一疗法用于治疗既往接受过曲妥珠单抗方案的晚期 HER2 阳性胃腺癌或胃食管连接处 (GEJ) 腺癌成年患者。Enhertu 作为单一疗法适用于治疗肿瘤具有激活 HER2 (ERBB2) 突变且需要在铂类化疗后联合或不联合免疫疗法进行全身治疗的晚期非小细胞肺癌 (NSCLC) 成年患者。
基于直流微电网的混合储能系统能量管理与控制策略
本文介绍了一种独立直流微电网中与存储设备共享的能源管理方法。管理的目的是满足能源需求，同时保证生产/消耗平衡，并具有良好的直流母线电压调节和稳定性。该能源管理方法的另一个优点在于通过计算公共直流母线上的有效功率来考虑静态转换器中的损耗。所提出的控制策略利用非线性控制，结合模糊逻辑控制来从光伏和风能源中提取最大功率，同时使用滑模控制来控制存储功率转换器。公共直流母线功率流的控制使母线电压具有良好的稳定性，在期望值附近的偏差很小，从而限制了电池应力，因为低频电流分量被发送到电池，而高频功率分量被导向超级电容器。仿真结果证明了所提出的能源管理和控制策略的有效性。
指南澳大利亚和新西兰中风管理临床指南 - 第 5 章（共 8 章）：康复
这些临床指南是适当实践的一般指南，应根据临床医生的判断和患者在每种情况下的偏好来遵循。临床指南旨在提供信息以协助决策，并基于制定时可获得的最佳证据。临床指南可在 www.informme.org.au 上查看 - 引用：中风基金会。中风管理临床指南。澳大利亚墨尔本。© 未经中风基金会许可，不得以任何方式复制本出版物的任何部分。2022 年 6 月。
税收管理 ETF 温和策略 - 客户文件
iShares 全国免 AMT 市政债券 寻求跟踪标准普尔全国免 AMT 美国市政债券指数的表现 iShares 短期全国免 AMT 市政债券 寻求跟踪标准普尔短期全国免 AMT 市政债券指数的表现 iShares MSCI 美国最小波动率因子 ETF 寻求跟踪 MSCI 美国最小波动率指数的表现 iShares MSCI EAFE 最小波动率因子 ETF 寻求跟踪 MSCI EAFE 最小波动率指数的表现 VanEck Vectors 高收益市政债券 ETF 寻求跟踪彭博市政定制高收益综合指数的表现 Vanguard Growth 寻求跟踪 CRSP 美国大盘成长指数的表现 Vanguard Value 寻求跟踪 CRSP 美国大盘价值指数的表现 iShares Core MSCI 国际发达市场 ETF 配置到发达市场股票，不包括美国
带有光伏和电池的能源管理系统以最小化...
图21流程图 - 案例1 ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 35
宏观经济政策管理和日本经济达到转折点
在公司领域，计划大幅度增加资本投资，尤其是在半导体和其他制造业中。自1980年代以来，销售价格首次上涨。预计将来对日本的利息将急剧恢复，包括内在直接投资和入站旅行的增加。人们，从海外到日本的人，商品和金钱的流动将进一步扩大。
推进精度流风湿病：机器学习在类风湿关节炎管理
类风湿关节炎（RA）是一种自身免疫性疾病，导致进行性关节损害。早期诊断和治疗至关重要，但由于RA的复杂性和异质性，仍然具有挑战性。机器学习（ML）技术可以通过识别多维生物医学数据中的模式来增强RA管理，以改善分类，诊断和治疗预测。在这篇评论中，我们总结了ML在RA管理中的应用。新兴研究或应用为RA开发了诊断和预测模型，这些模型利用了各种数据模式，包括电子健康记录，成像和多摩学数据。高性能监督的学习模型已证明曲线下的一个面积超过0.85，用于识别RA患者并预测治疗反应。无监督的学习揭示了潜在的RA亚型。正在进行的研究是将多模式数据与深度学习相结合，以进一步提高性能。然而，关于模型过度拟合，可推广性，临床环境中的验证和可解释性的关键挑战。少量样本量和缺乏多样化的人口测试风险高估了模型性能。缺乏评估现实世界临床实用程序的前瞻性研究。增强模型可解释性对于临床医生接受至关重要。总而言之，尽管ML表现出通过早期诊断和优化治疗，更大规模的多站点数据，可解释模型的前瞻性临床验证以及对不同人群进行测试的前瞻性临床验证的有望。由于解决了这些差距，ML可能会为RA中的精密医学铺平道路。
