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GNC-038，一种四特异性抗体
双特异性T细胞参与者可以介导单个抗原特异性细胞胞溶液，但不能避开克隆复发，也不能改变免疫抑制性的癌细胞表面体。通过介导直接抗肿瘤活性的八度，四特异性抗体GNC-038，作为CD19特异性T细胞转化器起作用，但进一步，基于其4个结合位点，GNC-038克服了PD-L1对T细胞抑制T细胞的抑制作用（αCD19，αCD33，αCD3，ac），αCD3，ac）。 GNC-038的抗肿瘤活性是通过在T细胞上激活CD3和4-1BB信号的介导的，并靶向在恶性细胞上表达的CD19和PD-L1。 临床前研究表明，GNC-038具有强大的抗恶性细胞活性。 考虑到其在cynomolgus猴子中的有利耐受性和药代动力学，我们开发了一项I期研究，以研究用于治疗复发/难治性非Hodgkin淋巴瘤（NHL）的GNC-038，并复发/重生/耐药性急性急性淋巴细胞淋巴细胞细胞细胞细胞细胞（All）。通过介导直接抗肿瘤活性的八度，四特异性抗体GNC-038，作为CD19特异性T细胞转化器起作用，但进一步，基于其4个结合位点，GNC-038克服了PD-L1对T细胞抑制T细胞的抑制作用（αCD19，αCD33，αCD3，ac），αCD3，ac）。GNC-038的抗肿瘤活性是通过在T细胞上激活CD3和4-1BB信号的介导的，并靶向在恶性细胞上表达的CD19和PD-L1。临床前研究表明，GNC-038具有强大的抗恶性细胞活性。考虑到其在cynomolgus猴子中的有利耐受性和药代动力学，我们开发了一项I期研究，以研究用于治疗复发/难治性非Hodgkin淋巴瘤（NHL）的GNC-038，并复发/重生/耐药性急性急性淋巴细胞淋巴细胞细胞细胞细胞细胞（All）。
C-R-C 铸造厂 (R) 演进中心。 - EBNER
» 使用 ATMOSPHERE perfect 可节省高达 20 % 的氢气和电力。这个新开发的软件模块可根据电机电流调节热处理过程中的工艺气氛吹扫流量。这种优化可降低气氛（氢气）和电力消耗。» 通过燃烧空气预热，CO 2 排放量最多可减少 10 %。燃烧空气由换热器预热，最高可达到 430 °C。燃烧空气温度升高可提高燃烧效率，从而减少 CO 2 排放量。» 通过热能回收可节省高达 50 % 的能源。废气的热能用于加热循环水，而循环水又可用于加热车间、设施组件或供水。» 通过工艺气氛回收，可节省高达 70% 的氢气。受污染的氢气从设施中抽出并送入氢气再生系统，该系统包含过滤装置、吸附器、催化转化器和分析仪。氢气被净化后再返回加工中重新使用。
液相 - 葡萄酒上醇的液相催化氧化
第二个目标包括对不同钙化温度，异丙醇到氧气的效果的比较分析以及MCO 2 O 4催化剂的不同组成。这些测试是在相同的反应条件下进行的，以便能够在催化剂之间进行最可靠的比较。钙化温度的变化和反应物比的变化对反应结果没有显着影响。另一方面，不同MCO 2 O 4-催化剂的比较显示出与反应的产率和选择性的显着差异。铜催化转化器特别具有有希望的丙酮选择性。虽然NICO 2 O 4仅具有平庸的催化技能，但反应曲线显示出低于400°C的活性在低温下的峰值，与CO 3 O 4相似，表明具有反应性的表面中心或物种的特征性。这项研究提供了对CO 3 O 4催化剂催化行为的有价值的见解，但它也表明需要对经过测试的其他催化剂进行进一步检查，尤其是Cuco 2 O 4 -4 -NICO 2 O 4催化剂，这些催化剂在特定反应条件下显示出独特的机械特征。
lidpose：稀疏激光点云中实时3D人姿势估计，具有非重复循环扫描模式
摘要：在本文中，我们提出了一种基于新型的，视觉转化器的端到端姿势估计方法，Lidpose，用于实时人类骨架估计，在非重复循环扫描（NRCS）LIDAR点云中。在vitpose架构上建造，我们介绍了新颖的改编，以解决NRCS激光雷达的独特特性，即稀疏性和异常的类似Rosetta的扫描模式。所提出的方法解决了基于NRCS激光雷达的感知的常见问题，即测量的稀疏性，它需要在记录数据的空间和时间分辨率之间保持平衡，以有效地分析各种现象。lidpose利用NRCS激光雷达传感器的前景和背景细分技术来选择感兴趣的区域（ROI），使下痛成为移动行人检测和从RAW NRCS LIDAR LIDAR LIDAR测量序列中移动的端到端方法，该方法由静态传感器捕获的静态传感器供Sureveellance Seasarions捕获。为了评估该方法，我们创建了一个新颖的，真实的，多模式的数据集，其中包含来自Livox Avia传感器的相机图像和LIDAR点云，并带有注释的2D和3D人体骨架地面真相。
激光元素纳米颗粒作为近红外光声成像和癌症光疗的可生物降解材料
可生物降解的纳米材料可以显着改善纳米医学的安全性。锗纳米颗粒（GE NP）是作为生物医学应用的有效光热转化器而开发的。ge NP由飞秒激光在液体中合成的液体通过氧化机制迅速溶解在生理样环境中。GE纳米颗粒的生物降解在体外和正常组织中保存在半衰期短达3.5天的小鼠中。GE NP的生物相容性通过血液学，生化和组织学分析在体内确定。在近红外光谱范围内GE的强烈光吸收可在静脉注射GE NP后对体内植入的肿瘤进行光热治疗。光热疗法导致EMT6/P腺癌肿瘤生长的3.9倍降低，而小鼠的存活显着延长。在纳米材料的静脉内和肿瘤内施用后，GE NP（808 nm处的7.9 L G - 1 cm-1）的出色质量渗透使骨骼和肿瘤具有光声成像。因此，强烈吸收近红外的生物降解纳米材料对晚期治疗学有希望。
测量和观察海洋可再生能源资源
在整个可再生能源项目中，开发人员必须对他们对可用资源的理解充满信心。他们将需要有关功率收益率，方向性，空间和时间变异性以及极端价值的信息，以达到开发过程的每个阶段的适当水平。对衰老量表具有量化不确定性的稳健预测对于技术和财务决策至关重要。必须正确捕获空间可变性，以使设备的最佳位置从初始站点选择到数组中各个设备的详细“微介场”，并确定环境影响。波频谱信息 - 通过参数（例如能量周期和明显的波海），或更详细的方向光谱 - 调谐和优化波能转化器所必需的，而seastate统计量与设备功率矩阵一起使用以预测原位性能。潮汐流设备需要对当前流速，方向和垂直轮廓进行准确的统计表征。知情的部署决策要求传感器部署以精细的时间尺度对资源进行详细的特征，以及数值建模，以扩展时间和时间。但是，原位测量活动的昂贵，尤其是在其本质上的环境中，其特征是适合
朝着自主驾驶的鸟眼观察空间中有效的3D对象检测：仅卷积的方法
摘要 - 鸟眼视图中的3D对象检测（BEV）空间最近已成为自主驾驶领域的一种普遍方法。与透视图方法相比，尽管准确性和速度估计的改善有所提高，但现实世界自动驾驶汽车中基于BEV的技术的部署仍然具有挑战性。这主要是由于它们依赖基于视觉转化器（VIT）的架构，该体系结构引入了相对于输入分辨率的二次复杂性。为了解决这个问题，我们提出了一个有效的基于BEV的3D检测框架，称为Bevenet，该框架利用了仅卷积的架构建筑设计来规避VIT模型的局限性，同时保持基于BEV的方法的有效性。我们的例子表明，在Nuscenes挑战中，Bevenet比现代的最新方法（SOTA）快速（SOTA）方法，达到0.456的平均平均精度（MAP）为0.456，NUSCENES检测分数（NDS）的平均精度（MAP）为0.555在Nuscenes验证验证数据上，均为0.555，并使用persenter firames perference Speets perspersy Specters perspersy perspersy perspersy prement perspersy prement per per per 47。据我们所知，这项研究是第一个实现基于BEV的方法的重大效率提高的研究，强调了它们对现实世界自动驾驶应用程序的可行性的增强。
新泽西州环境保护部
ACO行政同意命令ACT ACT替代控制技术AEL替代排放限制AERR空气排放报告要求AMCC售后催化转化器作为Arsenic BACT最佳可用控制技术BART最佳改造技术BEIS BEIS生物发射库存库存系统CAA censara Central国家空气资源机构CFR联邦法规CMAQ社区多尺度空气质量模型CO碳一氧化碳螺旋螺旋圆锥大陆/连续美国CR CROMIUM CSAPR CSAPR CSAPR CORMIUM CHOMIUM CHOMIUM CHOMIUM CHOMIUM CHOMIUM CHOMIUM CORMIUM CORMIUM CORMIUM CROMIUM CORMIUM CORMIUM CROMIUM CORMIUM CORTICE CTG控制技术指南DG/DG/DG/DR液体催化开裂单元FCU流体烹饪单元喂养。reg。Federal Register FIP Federal Implementation Plan FMVCP Federal Motor Vehicle Control Program FRM Federal Reference Method FSEL Facility-Specific Emission Limit GEOS Goddard Earth Observing System HC Hydrocarbon HCl Hydrogen Chloride HEDD High Electric Demand Day HF Hydrogen Fluoride Hg Mercury hp horsepower ICI Industrial, Commercial and Institutional IM Inspection and Maintenance IMO International Maritime Organization kW Kilowatt
桥接2D和3D视觉问题之间的差距回答：3D VQA
在3D视觉问题回答（3D VQA）中，完全注释的数据的稀缺性和有限的视觉内容多样性阻碍了对新型场景和3D概念的概括（例如，在Scanqa和SQA数据集中仅利用了大约800个场景）。当前的方法通过2D信息来制作Resort补充3D。但是，这些方法面临挑战：他们要么使用自上而下的2D视图，这些视图引发了过于复杂的，有时甚至是问题，要么依赖于2D VLMS的全球汇总场景/图像级表示，从而失去了良好的视觉效果 - 语言相关性。为了克服这些局限性，我们的方法采用了问题条件2D查看选择程序，从而指出了至关重要的视觉线索的语义相关的2D输入。然后，我们通过两支分支变压器结构将此2D知识集成到3D-VQA系统中。这种结构具有双转化器的特征，将2D和3D模态和结合方式结合在一起，并结合了模态之间的细粒度相关性，从而使它们互相增强。整合了上面提出的机制，我们提出了BridgeQa，该机制为3D-VQA的多模式变压器架构提供了新的视角。实验验证了BridgeQA可以在3D-VQA数据集上实现最新技术，并显着超过现有的解决方案。代码可在https：// github上找到。com/matthewdm0816/bridgeqa。
生物形态 - 虹膜 -
摘要 - 人类机器的相互作用正在在康复任务中获得关注，例如控制假肢或机器人手臂。手势识别表面肌电图（SEMG）信号是最有前途的方法之一，因为SEMG信号采集是无创的，并且与肌肉收缩直接相关。但是，对这些信号的分析仍然提出许多挑战，因为类似的手势会导致相似的肌肉收缩。因此，所得信号形状几乎相同，导致分类精度低。为了应对这一挑战，采用复杂的神经网络，需要大量的记忆足迹，消耗相对较高的能量并限制用于分类的设备的最大电池寿命。这项工作通过引入生物形态来解决此问题。这个新的基于注意力集中的档案的新家族可以采取最先进的性能，同时减少4.9倍的参数和操作的数量。此外，通过引入新的主体间预训练，我们将最佳生物样品的准确性提高了3.39％，可以匹配最先进的准确性，而无需任何额外的推理成本。在平行，超低功率（PULP）微控制器单元（MCU），Greenwaves GAP8上部署我们最佳性能的生物形态，我们的推断潜伏期和能量分别为2.72 ms和0.14 MJ，比以前是先前的现有的神经网络低8.0倍，同时只有94.2 kbs y 4.2 kb，而不是先前的现有的神经网络。索引术语 - 转化器，SEMG，手势识别，深度学习，嵌入式系统