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在转移性结直肠癌患者 (pts) 中首次对 M9140 进行人体试验，M9140 是一种抗 CEACAM5 抗体药物偶联物 (ADC)，含有依沙替康有效载荷
背景：CEACAM5 是一种细胞表面蛋白，在成人健康组织中表达有限，但在各种腺癌中表达较高，尤其是在 CRC 中（。90% 的患者）。M9140 是第一个具有拓扑异构酶 1 抑制剂 (Top1i) 有效载荷 (exatecan) 的抗 CEACAM5 ADC。将 M9140 抗体骨架连接到有效载荷的 ß-葡萄糖醛酸连接子在循环中高度稳定（药物与抗体的比率 = 8）。在临床前模型中，M9140 已表现出强大的效力、抗肿瘤活性和旁观者效应。方法：本 1 期试验 (NCT05464030) 研究了 M9140 作为单一疗法 (Q3W [21 天周期的第 1 天]；IV) 对接受过 $2 线治疗的 CRC 成人 (ECOG PS # 1) 的安全性、耐受性、药代动力学 (PK) 和初步临床活性。第 1A 部分的主要目标是确定最大耐受剂量 (MTD) 和/或推荐扩展剂量 (RDE)。结果：在数据截止时（2024 年 1 月 19 日），来自美国、欧盟和日本的 40 名患者接受了 7 个剂量水平 (DL) 的治疗：0.6 mg/kg、1.2 mg/kg（各 n=3）、2.4 mg/kg（n=7）、2.6 mg/kg（n=4）、2.8 mg/kg（n=12）、3.0 mg/kg（n=4）和 3.2 mg/kg（n=7，包括 3 名接受主要 G-CSF 预防治疗的患者）。大多数患者接受过大量预先治疗（80% 接受过 3 线治疗；100% 接受过伊立替康治疗）。总体而言，6 名患者出现剂量限制性毒性 (DLT)；大多数是 DL 3.0 和 3.2 mg/kg 的血液学不良事件； 1 名患者（剂量为 2.8 mg/kg）出现 5 级脓毒症。报告最多的 3 级治疗 - 紧急不良事件 (TEAE) 为 16 名 (40.0%) 患者出现中性粒细胞减少症，11 名 (27.5%) 患者出现血小板减少症和贫血，10 名 (25.0%) 患者出现白细胞减少。未报告眼部毒性/间质性肺病 (ILD) 事件。根据 RECIST v1.1，最佳客观反应为 4 名 (10.0%) 患者（3 名已确认）出现部分反应 (PR)（所有剂量为 DLs 2.4 mg/kg）； 17 名 (42.5%) 患者病情稳定 (SD)，其中 6 名 (15.0%) 患者病情持续约 100 天，6 名 (15.0%) 患者病情进展 (PD)。总共 13 名 (32.5%) 患者的最佳总体反应无法评估，其中 6 名 (15.0%) 患者尚未接受治疗期间的肿瘤评估。初步中位无进展生存期 (PFS) 为 6.7 个月 (95% CI: 4.6, 8.4)。截至数据截止，15 名 (37.5%) 患者正在继续治疗。结论：M9140 在接受过大量治疗的晚期 CRC 患者中表现出令人鼓舞的活性，具有可控和可预测的安全性。与已获批准的含有 Top1i 有效载荷的 ADC 相反，未观察到 ILD 或眼部毒性。根据安全性、耐受性、初步临床活性、PK 和 PK/药效学建模数据，2.8 mg/kg 被宣布为 MTD，2.4 mg/kg 和 2.8 mg/kg 被选为 RDE，并已进入随机扩展研究。本研究的剂量扩展部分继续对 mCRC 中的 M9140 进行评估。临床试验信息：NCT05464030。研究赞助商：EMD Serono（CrossRef 资助者 ID：10.13039/100004755）。
在虚拟十字路口遇到自动车辆时，解释行人的头部运动
将来，自动车辆（AV）可能能够使用行人的头部运动模式来了解他们的交叉意图。AV预测行人交叉意图的这种能力将改善混合交通情况下的道路安全性，并可能增强交通流量，从而使车辆能够在产量之前逐渐降低速度，从而消除了完全且不稳定的停止。迄今为止，研究行人头部运动进行的大多数工作都是基于观察研究。为了进一步了解这一领域的理解，这项研究检查了在VR环境中开发的各种道路越过场景中与AVS互动时的行人头部运动。38名参与者参加了这项基于洞穴的行人模拟器研究。使用立体运动跟踪眼镜记录了头部运动，因为行人越过道路，以响应从右侧（英国道路）接近的AV。在一半的试验中包括了斑马穿越，以了解其如何影响交叉行为。还研究了AV的不同接近速度的影响，以及外部人机界面（EHMI）的存在对头部运动和交叉行为的影响。结果表明，在交叉开始前1 s左右，绝对的头转弯率（PE Destrians的头部转弯角变化）显着增加，在交叉开始时达到了峰值，在交叉决定之前，行人在交叉决定之前进行了“最后一秒钟的检查”。对于不可用的场景，还可以看到更高的转向率。在穿越末端（越过启动后约1.5 s）可以看到右侧的绝对转向率的另一种增加，以检查接近车辆的接近度。最后，在斑马横交的存在下，在包括EHMI的屈服条件下看到了最少的头转弯。这些结果表明，基于基础设施和车辆的线索在协助行人交叉决策方面的价值，并提供了有关AVS如何使用转弯行为来更好地预测行人在城市环境中的交叉意图的见解。
巡航行人的教训拖动不幸
摘要。2023年10月的GM Cruise Robotaxi与旧金山的一名行人之间的撞车事故不仅造成了严重伤害，而且在该公司的剧变中也引起了戏剧性的动荡，这可能会在整个行业中产生持久的影响。不仅源于损失事件本身，而且还源于克鲁斯（Cruise）如何处理他们的机器人在最初的碎片后停止后将行人拖到车下的情况。外部调查报告提供了原始的材料，描述了事件并从监管的角度批评公司的回应，但将安全工程建议排除在Scope中。我们通过将不同的外部报告材料的不同部分绑在一起来强调事件之间的特定事实和关系。然后，我们探索可能与之相关的安全课程：识别和响应附近的不幸，建立了一个准确的世界模型，对碰撞后场景的准确模型，在复杂情况下，所谓的“最小风险状况”策略的不足，在贫困的组织中，较差的组织疾病在响应较差的组织中，使较差的侵略性的损害差异和一定差异化的损害差异，并使其成为侵略性的自动化损失，并使其成为一定的损失，并逐渐成为一种越来越严重的损失，并且是一定差异的损失，并且是一定差异的损害。事故导致下游的组织危害更加严重。
BGP异常检测的中值绝对偏差 生物元素开发的最新进展 排球运动员的休息状态fMRI研究 NOG-EXL小鼠中用CD34阳性造血干细胞进行人性化的人性化可改善长期生存和不太严重的髓样细胞超乳3 在应用磺化聚（醚酮）（Speek）及其用于质子交换膜燃料电池（PEMFC）的有机复合膜的进步方面的进步 中风患者心脏康复的机制和益处：其对改善心血管和神经血管健康的影响的新兴作用 使用相干的多脉冲X射线散射 胰腺癌免疫疗法的前沿和未来 三聚体BET v 1特异性纳米化引起对IgE结合的强抑制 SOX2，OCT4和NANOG：口服致癌作用中的核心胚胎干细胞多能调节剂 使用UIO-66-NH2/GO纳米复合材料改性电极同时测定抗癌药物表皮纳米传感器 使用碳基电极对锂硫电池（LISB）的性能优化的审查
摘要：全球互联网基础架构的稳定性和可靠性在很大程度上依赖边界网关协议（BGP），这是一种重要的协议，可促进各种自主系统之间的路由信息交换，从而确保全球无缝连接。但是，BGP固有地具有对异常路由行为的敏感性，可能导致严重的连通性破坏。尽管做出了广泛的努力，但准确地检测并有效缓解了这种异常，这仍然是艰难的挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种新型的统计方法，该方法采用了某些约束的中值绝对偏差，以主动检测BGP中的异常情况。通过应用高级分析技术，该研究为早期检测异常（例如Internet蠕虫，配置错误和链接故障）提供了强大的方法。这种创新方法已在经验上得到了验证，在识别这些破坏时，准确率为90％，精度为95％。这种高度的精度和准确性不仅确认了采用的统计方法的有效性，而且还标志着增强全球互联网基础架构的稳定性和可靠性的重要一步。
ICRA 将 Sirwar Renewable Energy Private Limited 的长期评级保留在“发行人不合作”类别中。评级标记为 [ICRA
ICRA 将 Sirwar Renewable Energy Private Limited 的长期评级保留在“发行人不合作”类别。该评级表示为[ICRA]B+（稳定）；发行人不合作。作为其流程的一部分，并根据其与 Sirwar Renewable Energy Private Limited 的评级协议，ICRA 一直在尝试从该实体获取信息以监控其表现。此外，ICRA 一直反复提醒该实体支付到期的监控费。尽管 ICRA 多次要求，但该实体的管理层仍然不合作。在缺乏必要信息的情况下，根据 ICRA 上述政策，评级继续保留在“发行人不合作”类别。该评级基于可用的最佳信息。请参阅以下链接，了解先前详细的理由，其中包括关键评级驱动因素及其描述、流动性状况、评级敏感性、关键财务指标：单击此处由于实体不合作，ICRA 无法提供最新信息。
使用深度学习的车辆和行人的实时检测和分析
摘要 - 计算机视觉，尤其是车辆和脚步 - 识别对于自主驾驶，人工智能和视频监视的演变至关重要。当前的交通监控系统在实时识别小物体和行人方面面临重大困难，对公共安全构成了严重的风险，并有助于交通效率。认识到这些困难，我们的项目着重于创建和验证高级深度学习框架，能够处理复杂的视觉输入，以确切，实时识别汽车和在各种环境情况下的人。在代表复杂城市环境的数据集上，我们培训和评估了Yolov8和RT-DETR模型的不同版本。Yolov8大版本被证明是最有效的，尤其是在行人识别方面，具有很高的精确性和健壮性。结果包括平均平均精度和召回率，证明了该模型可以显着改善交通监控和安全性的能力。本研究为计算机视觉中的实时可靠检测提供了重要的补充，为交通管理系统建立了新的基准。索引术语 - 车辆流量分析，对象检测，对象分类，深度学习，计算机视觉
![使用 [ 68 Ga]Ga-ABY-025 对 HER2 低乳腺癌进行人表皮生长因子受体 2 (HER2) PET 成像：一项试点研究的结果](/simg/0/0cc056940a2434fb6580b7582802a00024255977.png)
使用 [ 68 Ga]Ga-ABY-025 对 HER2 低乳腺癌进行人表皮生长因子受体 2 (HER2) PET 成像：一项试点研究的结果
1 瑞典索尔纳卡罗琳斯卡大学医院卡罗琳斯卡综合癌症中心； 2 瑞典斯德哥尔摩卡罗琳斯卡医学院肿瘤病理学系； 3 瑞典斯德哥尔摩卡罗琳斯卡医学院临床科学、干预和技术系 (CLINTEC) 放射科； 4 瑞典胡丁厄卡罗琳斯卡大学医院核医学功能科医学放射物理和核医学； 5 Affibody AB，瑞典索尔纳； 6 瑞典索尔纳卡罗琳斯卡大学医院放射药物学系； 7 瑞典乌普萨拉大学免疫学、遗传学和病理学系； 8 瑞典索尔纳卡罗琳斯卡大学医院病理学和癌症诊断系； 9 瑞典斯德哥尔摩卡罗琳斯卡医学院分子医学与外科系
自动驾驶汽车如何向行人传达情绪？情感表达性非人类机器人的评论
摘要：近年来，研究人员和制造商已开始研究使自动驾驶汽车（AV）与附近的行人互动的方法，以补偿缺乏人类驾驶员的情况。这些努力中的大多数侧重于外部人机界面（EHMI），使用不同的模式，例如光模式或公路预测，以传达AV的意图和意识。在本文中，我们研究了通过EHMIS传达情绪的情感界面的潜在作用。迄今为止，关于情感界面可以在支持AV-Pedestrian相互作用中扮演的角色知之甚少。但是，从家庭同伴到户外空中机器人的许多较小的社会机器人都采用了情绪，以无人机的形式使用。为了为情感AV-Pedestrian界面建立基础，我们回顾了2011年至2021年发表的25篇文章中非人类机器人的情感表达。根据审查的发现，我们提出了一系列设计情感AV-Pedestrian界面的考虑因素，并突出了在未来的研究中调查这些机会的途径。
使用增强的Yolo进行实时行人和物体检测
许多技术和系统，包括自动驾驶汽车，监视系统和机器人应用，都依赖能力来准确检测行人以确保其安全性。随着对实时对象检测的需求不断上升，许多研究人员致力于开发有效且值得信赖的算法以供行人识别。通过将学习复杂性意识到的级联反应与增强的级联集成，您只看一次（YOLO）算法，该论文提供了一个实时系统，用于识别项目和行人。使用Karlsruhe技术研究所和丰田技术学院（KITTI）行人数据集评估了所提出的方法的性能。优先考虑速度和准确性，增强的Yolo算法的表现优于其基线。在Kitti行人数据集上，建议的技术在现实世界中的有效性强调了其有效性。此外，复杂性感知的学习级联反应为简化的检测模型做出了贡献，而不会损害性能。当应用于需要对象和个人实时识别的方案时，提出的方法会始终提供有希望的结果。