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发现TNG908：选择性，大脑渗透物，MTAMTA合件PRMT5抑制剂在MTAP中有效...MTA合件PRMT5抑制剂在MTAP中有效...
目标：恶性外周神经鞘肿瘤（MPNST）是高度侵略性的麦芽瘤，治疗率有限，存活率较差，因此需要发展新的治疗疗法。由于由近端抑制基因CDKN2A损失造成的乘客缺失，大约25-50％的MPNST港口丧失酶甲基腺苷磷酸化酶（MTAP）损失。PRMT5由于底物甲基噻吩并腺苷（MTA）的积累而被鉴定为MTAP被骨化细胞中的选择性依赖性，该细胞本身就是内源性PRMT5抑制剂。TNG908和TNG462是临床阶段MTA合件PRMT5抑制剂，可分别证明对MTAP细胞的选择性分别在15倍和45倍的MTAP -INTACT -INTACT细胞上。先前的报道表明，这两个分子都驱动了各种MTAP癌症组织学的异种移植模型中耐用的肿瘤回归。在这里，我们的目标是检查临床前MPNST模型中TNG908和TNG462的活性。
TNG462 是一种潜在的同类最佳 MTA 协同 PRMT5 抑制剂，可用于治疗 MTAP 缺失的实体瘤
MTAP 缺失发生在 10-15% 的人类癌症中，这提供了最大的精准肿瘤患者群体之一。MTA 合作 PRMT5 抑制剂利用 PRMT5 抑制和 MTAP 缺失之间已充分表征的合成致死关系。TNG908 是一种临床阶段的 MTA 合作 PRMT5 抑制剂，用于治疗 MTAP 缺失的实体瘤。TNG462 是一种研究阶段的 MTA 合作 PRMT5 抑制剂，具有显著增强的效力、选择性和扩大的靶标覆盖范围，旨在成为 MTAP 缺失癌症患者的最佳治疗方案。在体外，TNG462 对 MTAP 缺失癌细胞系的选择性是同源 MTAP WT 细胞系的 45 倍，并且在大型多样化细胞系组中对 MTAP 缺失癌细胞系具有显着的选择性，与谱系无关。口服 TNG462 可产生剂量依赖性抗肿瘤活性，包括持久的肿瘤消退和代表临床相关组织学的细胞系和患者衍生异种移植模型中的完全反应。临床前数据表明药物相互作用风险低，支持临床联合策略。由于对 MTAP 缺失癌细胞的效力和选择性增强，以及药代动力学特性改善以扩大靶标覆盖范围，TNG462 有可能在 MTAP 缺失实体瘤中发挥比目前正在临床试验中评估的其他 MTA 合作 PRMT5 更广泛和更深的临床活性。
罗伯特·科赫（Robert Koch）是德国医师和微生物学家。
原理：复合显微镜具有透镜的组合，可以增强放大力和分辨能力。要检查的样品或物体通常安装在透明的载玻片上，并位于冷凝器镜头和客观镜头之间的试样阶段。从底座上的一束可见光束由冷凝器透镜聚焦到样品上。物镜镜头拾取样品传递的光，并创建了称为主管内主图像的样品的放大图像。此图像再次被眼镜镜头或目镜放大。当需要更高的放大倍率时，低功率聚焦后旋转鼻子，以使较高功率（通常为45倍）的目标与幻灯片的照明部分保持一致。偶尔需要很高的放大倍数（例如观察细菌细胞）。在这种情况下，采用了油浸入物镜（通常为100倍）。公共光显微镜也称为明亮场显微镜，因为在明亮的磁场中产生了图像。图像看起来更暗，因为标本或物体比周围环境更密集并且有些不透明。通过或物体的光的一部分被吸收。应用：复合显微镜在各个领域广泛用于一系列应用，因为它们可以放大小样品以仔细观察。化合物显微镜的一些最常见的应用是：
导向凸轮
Avd Avd CH 43x 47°03'29.1“ N / 002°37'47.5” '50 .6“ °17'04.3“ N / 004°27'07.6” W lorient lann bihoue lor ch 105x 47°452023”W。IlSaint Sauveur LXI CH 19X 47°46'59.46'59.4” Ochey nay Ch 115x 48°35'015“ EDizier。RobinsonSDI CH 87x 48°38'13.2” N / 004°53'21.1” E Solenzara SZA CH 87X CH 87X 41°56'14.9
Qualiti：量子机学习硬件选择用于推理的顶级性能
摘要 - Quantum机器学习（QML）是一个加速研究领域，它利用量子计算的原理来增强和创新机器学习方法论。然而，嘈杂的中间尺度量子（NISQ）计算机遭受噪声损坏量子的量子状态并影响训练和推断准确性。此外，量子计算机具有长期访问队列。单个执行预定量的镜头可能需要花费数小时才能达到等待队列的顶部，这对于迭代本质上是迭代性的量子机器学习（QML）算法尤其不利。许多供应商都提供了具有各种量子技术，量子数，耦合体系结构和噪声特征的量子硬件套件。但是，当前的QML算法不会将其用于培训程序，并且由于成本和培训时机在真实硬件上的开销而经常依靠本地噪音/嘈杂的模拟器。此外，通常在较少数据点的还原数据集上执行推断。考虑到这些约束，我们进行了一项研究，以最大程度地基于硬件选择的选择来最大程度地提高QML工作负载的推论性能。具体来说，我们在虹膜上对量子分类器（通过硬件队列等待时间的训练和推断）进行了详细的分析，并在噪声和不同条件下的数字数据集（例如不同的硬件和耦合图）上进行了减少的数字数据集。我们表明，使用多个随时可用的硬件进行培训，而不是依靠单个硬件，尤其是如果它具有长期排队的工作深度，则可以导致只有3-4％的绩效影响，同时降低了训练等待时间的45倍。
美国可能很快就会发现自己在能源争端中处于不利地位
Law360（2025 年 1 月 16 日，美国东部时间晚上 10:27）——近年来，拜登政府对可再生能源项目的热情支持给美国的能源格局留下了深刻的印象，但国际争端专家预测，即将上任的特朗普政府承诺要阻止此类项目，这可能会让美国陷入法律困境。在拜登政府的监督下，美国通过了《芯片和科学法案》和《通货膨胀削减法案》等立法，导致可再生能源项目数量有所增加。但随着唐纳德·特朗普的新政府（他对可再生能源项目的愤怒是有据可查的）和国会共和党人上台，这种支持可能会在未来四年内枯竭。许多项目都得到了外国投资者的支持，这意味着如果这些投资者认为支持其项目的激励措施被不公平地取消，特朗普政府可能很快就会发现自己处于投资者与国家索赔的不利地位。此外，如果政府对这类项目的资金枯竭，商业纠纷也可能出现。 “我们唯一可以确定的是，变化即将到来，”Benesch Friedlander Coplan & Aronoff LLP 合伙人 Thomas O. Crist 说道，他是该公司全球基础设施团队主席，也是建筑集团的联席主席。“我认为最有可能的结果是，美国的可再生能源项目将与清洁化石燃料项目（如天然气）竞争，这肯定是在未来四年内，而这种情况在过去四年中从未出现过。”“我认为，如果对可再生能源项目的投入开始受到限制，就会出现更多争议，”Crist 补充道。Jenner & Block LLP 合伙人 Kenneth Beale 表示，特朗普政府可以削减可再生能源激励措施的一种方法是试图废除 IRA 中共和党人不受欢迎的部分，例如清洁能源税收抵免。他补充说，当选总统不太可能完全废除该法律，该法律导致激励措施和贷款惠及红州。 Morgan Lewis & Bockius LLP 合伙人 Jim Tynion 和 Ken Nunnenkamp 一致认为，IRA 税收抵免可能会成为特朗普政府的目标。“IRA 还包含其他受欢迎的税收抵免，例如针对先进制造设施的 [Section] 45X，它们可能会受到国会修正案的审查和可能的修订，因为
市场上的市场
•DeepSeek似乎比其他前沿模型更有效地训练了45倍的型号。清楚，DeepSeek的大多数方法已经存在。这是最大的成就：面对筹码禁令，弄清楚如何立即部署它们，并介绍其自身的自我增强学习•专家的混合：GPT-3.5使用其整个模型来解决培训和推理，尽管可能只需要一小部分模型。相比之下，GPT-4和DeepSeek是专家（MOE）模型的混合物，它们仅激活解决每个问题所需的模型的各个部分。DeepSeek V3的参数为6,710亿个，但在任何给定时间中只有370亿个活动•MLA是指“多头潜能”，这是对DeepSeek保持较小的存储器的行话，而在运行的过程中，•其他deepseek效率方法在运行•与BF16或FP3精确的过程中存储的其他deepseek效率方法，这些方法是供应fp3的精确量，它们是精确的。模型还使用多言语预测（MTP），而不仅仅是预测下一代币，这将准确性降低了约10％，但提出速度却增加了一倍，但DeepSeek声称V3非常便宜，需要2.7毫米H800 GPU小时，这是$ 2/GPU时的费用，只需$ 2/GPU时，只有5600万美元2美元。Llama 3.1 405B最终训练运行的GPU小时数量可比数量高约10倍3。需要进行更多的分析来确定这种过度专业化是否是一个更广泛的问题•DeepSeek今天早上刚刚宣布了另一个版本：多模式模型（文本，图像生成和解释）。DeepSeek明确指出，这是最终培训的成本，不包括“与先前的研究和消融实验相关的架构，算法或数据相关的成本”•DeepSeek V3性能与OpenAI的4O和Anthropic的SONNET-3.5竞争，并且似乎比Llama最大的培训成本更好。DeepSeek提供的API访问为每百万个令牌0.14美元，而Openai则收取每百万个令牌4 $ 750;也许某种程度的损失领导者定价•DeepSeek可能“过度指定”其模型：它在MMLU基准测试上做得很好，但是当问题略有变化时，其性能的下降速度比其他型号更快。毫不奇怪，DeepSeek不假装数据隐私并存储所有内容
松下能量和Novonix符号绑定了接收协议
panasonic Energy的北美设施 - 与2025-2028的10,000吨合成石墨的协议 - 澳大利亚布里斯班，2024年2月9日-2024 -Novonix Limited（NASDAQ：NVX：NVX，ASX：ASX：NVX：NVX）（“ Novonix”）（“ Novonix”或“ Novonix”或“ Novonix”或“ Novonix”）北美电动汽车（“ EV”）电池的制造商今天宣布，签署了一项具有约束力的未接收协议，以提供高性能合成石墨阳极材料，该材料将提供给Panasonic Energy的北美运营，从田纳西州查塔努加的Novonix Riverside设施中。根据《未加入协议》，Panasonic Energy已同意在2025 - 2028年期间购买至少10,000吨阳极材料以在其美国工厂使用。在学期中，如果松下能源要求额外的卷，Novonix应尽力提供增加的量。作为领先的电池提供商，Panasonic Energy正在努力扩大其在北美的电动电池的生产，以满足需求的增加，同时还增加了当地采购的材料的百分比。Panasonic Energy正在建立可持续的供应，并努力达到目标，以减少2031年电动汽车的整个锂离子电池供应链的碳足迹，而不是2022年的水平。《降低通货膨胀法》为公司建造电池和电池材料的当地供应链提供了重大潜在的好处。Novonix和Panasonic Energy于2019年与子公司Sanyo Electric Co.，Sanyo Electric Co.有限公司签署了谅解备忘录后，开始共同进行产品采样和测试。根据第45倍的高级制造生产信用，这些好处支持关键关键关键矿物质和电池材料（例如合成石墨）的生产，而Novonix将为其符合条件，以及用于电池电池的本地制造，而Panasonic Energy的北美工厂将符合该电池的资格。随着松下能源在北美扩大其细胞制造的影响力，Novonix的产品开发和采样集中在Panasonic Energy对美国工厂的产品需求上。Novonix的Riverside设施将成为第一个专门用于北美电池行业的高性能合成石墨的大规模生产地点，并计划于2024年末开始生产，计划将产量增至20,000吨每年20,000吨（TPA），以满足预期的客户需求。最近，该公司宣布了美国能源部制造和能源供应链办公室（“ MESC”）通过两党基础设施法向河滨扩张授予了1亿美元的赠款，以加强本地供应链。MESC赠款资金将支持设备的安装和调试，以从Riverside产生目标的20,000 TPA。
教授沃斯
wlvos@utwente.nl 简历 Willem Vos 于 1991 年凭借其论文“高压下简单系统的相行为”以最高荣誉 (cum laude) 获得阿姆斯特丹大学物理学博士学位。他曾获得美国卡内基科学研究所地球物理实验室的著名卡内基奖学金，在那里他发现了一类在极高压下的新型范德华化合物 (1992 年《自然》论文)。随后，他转而研究光子晶体和胶体物理。他的团队首创了非常受欢迎的“反蛋白石”光子晶体 (1998 年《科学》论文 [>2100x 引用])。自 2002 年起，Vos 担任特温特大学 MESA+ 纳米技术研究所复杂光子系统 (COPS) 教授。他的团队首次展示了使用 3D 光子晶体以及随后的 3D 光子带隙控制光的自发发射。 2005 年，他获得了荷兰科学基金会 NWO 的个人 VICI 资助。Vos 是 APS 和 OSA 的研究员，曾获得法国科学院斯内利厄斯奖章和笛卡尔-惠更斯奖。Vos 的论文平均被引用 45 次以上。他的学生已成为领先机构的教职员工，或在主要行业和非营利组织中谋求职业。摘要 - 应用纳米光子学？纳米光子学应用！纳米光子学领域已经产生了各种各样令人震惊的新科学概念和新应用。由于阿贝衍射极限，透镜和显微镜等传统光学元件无法将光聚焦到深亚波长纳米尺度。但是，人们可以通过使用纳米材料（如超材料、等离子体系统和光子晶体等）仔细操纵近场衰减波，将光压缩到纳米尺度。得益于光电子学和微电子学（我们的东京同事在 3D 带隙晶体中实现微型无阈值激光器方面取得了重大进展）、太阳能电池、光谱学和显微镜学，纳米光子学正在从生物化学到电气工程和数据通信等领域得到应用。在特温特大学的应用纳米光子学 (ANP) 集群中，一个由 80 名研究人员组成的团队研究了各种主题，例如用于存储光的光子晶体、量子保护网络安全、用于芯片行业的高级镜子、复杂介质和可编程片上网络中的量子光处理，以及用于集成光子学的极其精确的微型激光器。ANP 集群是荷兰最大的纳米光子学科学家聚集地。ANP 开创了新的研究领域“波前整形”，将光聚焦在不透明介质内部或外部，并设法透过不透明屏幕！ANP 在光传播的基本原理方面提供了新的见解，并探索了新兴应用（“纳米光子学应用！”），本着特温特大学创业精神。与工业界一起，知识的发展尤其体现在自由形式光散射、光伏、用于量子信息的光子集成电路以及用于水质监测等传感方面。在简要介绍 ANP 之后，我将报告一些最近的研究亮点，包括我们与 Iwamoto 教授和 Arakawa 教授团队的持续合作。