。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的,他已授予Medrxiv的许可证,以永久显示预印本。(未通过同行评审认证)
Microsoft认识到与全球环境可持续性框架(包括中国)有关的监测政策和监管更新的重要性。对于微软来说,了解适用于其运营的规则,其价值链中的供应商和客户是实现自己的承诺并帮助客户实现其ESG目标的关键。欧盟在制定具有广泛可持续性披露要求的监管方面特别积极,并要求公司考虑和报告传统界限以外的环境和社会风险。尤其是,欧盟的公司可持续性报告指令(或CSRD)将要求某些公司在其中运营或以其他方式产生某些水平的收入,欧盟在其价值链中及其传统边界以外的范围内报告了广泛的ESG因素。要在此基础上报告,将需要更改Microsoft及其客户当前运营和交易的方式以及我们与业务合作伙伴的互动方式。
摘要抗体 - 药物缀合物曲妥珠单抗Emtansine(T-DM1)被批准用于人表皮生长因子受体2(HER2/ ERBB2) - 阳性乳腺癌。我们旨在研究HER2阳性尿路上皮膀胱癌(UBC)或胰腺癌(PC)/胆管癌(CC)患者中肿瘤HER2表达及其对T-DM1反应的影响。在II期Kameleon研究(NCT02999672)中,HER2状态通过免疫组织化学进行了中心评估,其阳性为非核心均质或异构过表达HER2在≥30%的细胞中对HER2的非均质过表达。我们还对从研究参与者收集的组织样本和接触筛查失败的患者收集的组织样本进行了探索性生物标志物分析(例如,基因 - 蛋白质分析)。成功筛查了HER2状态(UBC,n = 69; PC/cc,n = 215),13个带有UBC的患者,四名带有PC和3名具有CC满足资格标准。由于招募困难,船长过早终止了卡梅莱隆。在UBC共同体中的五个响应者(总体响应率为38.5%)中,HER2表达在两个中是异质的,三个是均质的。PC/CC队列中的一个响应者具有PC,肿瘤显示均匀表达。在生物标志物评估的人群中,由筛查和招募的患者组成,分别为24.3%(9/37),1.5%(1/66)和8.2%(4/49),分别患有UBC,PC,PC或CC的患者患有HER2阳性肿瘤。在结合原位杂交与免疫组织化学的基因蛋白测定中,更大的HER2同质性与ERBB2扩增比的增加有关。总而言之,Kameleon表明,一些具有HER2阳性UBC或PC的患者可以对T-DM1做出反应,并对三种非乳腺肿瘤类型中HER2阳性和表达模式的普遍性提供了见解。
在收集了下一个规模植物的必要技术经济数据之后,可以将演示厂和第一个商业商业转换为商业规模的AVAP副产品工厂,从而延长每个资产的使用寿命并降低规模融资挑战
摘要:我们每天行驶的道路都受到多种能源的影响(机械负荷、太阳辐射、热量、空气流动等),这些能源可用于使道路的常见系统和设备(即照明、视频监控和交通监控系统)实现能量自主。几十年来,研究小组已经开发出许多能够从与道路相关的能源中获取能量的技术:用于汽车压力和振动的电磁、压电和摩擦电收集器、用于阳光的光伏模块、用于热量的热电溶液和热电材料以及针对低速风(例如由移动车辆产生的风)优化的风力涡轮机。因此,本文探讨了从道路上可用的能源中获取能量的现有技术,包括自然能源和与车辆运输相关的能源。首先,为了将它们置于应用场景中,我们确定并描述了可用的能源和转换机制,并讨论了开发适用于道路的收集器必须考虑的主要要求。随后,概述了科学文献中提出的从道路回收能量的能量收集解决方案,并根据转换方法(即压电、摩擦电、电磁、光伏等)和拟议的系统架构对其进行分类。随后,介绍了市场上可用于从道路回收能量的商业系统,重点介绍了它们的架构、性能和安装方法。最后,对每个设备类别(即科学作品和商业产品)进行比较分析,提供见解以确定开发未来自给自足的智能道路最有前途的解决方案和技术。
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上尿路上皮癌 (UTUC) 是一种罕见的肾盂或输尿管恶性肿瘤,约占尿路上皮癌 (UC) 的 5-10%,估计每年每 100,000 名居民中就有 1-2 例 (1)。虽然 UTUC 的组织学外观与膀胱癌 (UBC) 相似,但它表现出与 UBC 不同的特征 (2)。例如,UTUC 在中胚层衍生的上皮中发展 (3),并且在手术中比 UBC 更具侵袭性 (1)。此外,UTUC 是一种与林奇综合征相关的恶性肿瘤,可由马兜铃酸 (AA) 诱发,而 UBC 很少与林奇综合征或 AA 暴露有关 (4 - 6)。这些差异表明 UTUC 和 UBC 代表两种不同的疾病实体。因此,治疗 UTUC 需要与 UBC 不同的临床管理策略,但现有的 UTUC 治疗方法实际上是从 UBC 的证据推断出来的;关于 UTUC 的证据不足,这可以归因于与 UBC 相比,其发病率低且临床试验中纳入的病例数较少。
越来越多的问题是由于其对建筑成本和运营安全的影响,在地下隧道开挖期间的关键问题。面临跨越和爆破控制面临的一项关键挑战是在制定各种复杂工程条件方面的指南方面的困难。在这项研究中,使用焦点S 150激光扫描仪进行了一系列的越过和突破的领域测量,在中国的Kaiyang磷酸盐矿山的一条深处进行。根据收集到的点云数据准确分析了道路轮廓周围围绕道路轮廓周围的分布和范围。随后,建立了简化的三维模型,以模拟使用显式动态分析代码LS-DYNA的预压道路的爆炸发掘。的数值和测量结果的比较表明,该模型是模拟爆破发掘引起的过渡和未进行的可靠工具。此后,进一步研究了不可控制的地质因素(例如在原位应力条件下以及可控的爆破因子)的影响,包括轮廓孔间隙(S),电荷浓度(B)和解耦合(F)以及茎的脱钩。模拟结果表明,横向压力系数显着影响了过度和突破的分布模式,而应力幅度则导致了它们的范围。本研究的研究发现对类似的爆炸发掘项目具有重要意义。此外,对模拟发现的比较和场测量数据表明,分别在S = 0.70 m,b = 0.9 kg/m和f = 2.5的情况下获得了超爆破和未突破的最小范围。此外,轮廓蓝螺物被沙子造成的石头造成了较小的道路外围岩石质量的损坏,并增强了爆炸能量的利用率。
摘要:由于现代人工智能 (AI) 技术(尤其是深度神经学习)的大量工作,智能交通系统(尤其是自动驾驶汽车)引起了研究人员的极大兴趣。由于过去几十年来道路交通事故的增加,重要行业正在转向设计和开发自动驾驶汽车。了解周围环境对于了解附近车辆的行为至关重要,以确保自动驾驶汽车在拥挤的交通环境中安全行驶。目前有多个数据集可用于仅关注结构化驾驶环境的自动驾驶汽车。为了开发一种在本质上非结构化的真实交通环境中行驶的智能汽车,应该有一个专注于非结构化交通环境的自动驾驶汽车数据集。印度驾驶精简版数据集 (IDD-Lite) 专注于非结构化驾驶环境,于 2019 年 NCPPRIPG 作为一项线上竞赛发布。本研究提出了一种可解释的基于初始的 U-Net 模型,并结合 Grad-CAM 可视化进行语义分割,该模型结合基于初始的模块作为编码器以自动提取特征,并传递给解码器以重建分割特征图。深度神经网络的黑箱性质无法在消费者中建立信任。Grad-CAM 用于解释基于深度学习的初始 U-Net 模型,以增加消费者信任。提出的带有 Grad-CAM 模型的初始 U-Net 在印度驾驶数据集 (IDD-Lite) 上实现了 0.622 的交并比 (IoU),优于最先进的 (SOTA) 基于深度神经网络的分割模型。
如果我们能够部署这样的系统,它们就有可能为城市居民和整个经济带来巨大的经济和社会效益:为每位公民提供低成本的通用需求响应式出行方式,释放非生产性通勤时间并使每个人都参与经济活动的工具,提高所有道路使用者的道路安全性,并大幅降低污染、拥堵和目前在制造、组装、停放和处置私人车辆方面浪费的资源。在提供安全、按需、共享的城市端到端旅程(包括零占用调度)方面,HAV 的出现将预示着一个不可避免的重大转变,即从盛行了 100 多年的汽车所有权模式转向低成本、共享的出行即服务世界,这种世界可以更成功地与共享公共交通服务相结合。
