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针对神经母细胞瘤的放射治疗药物
简单总结：神经母细胞瘤 (NB)，尤其是晚期神经母细胞瘤，对医生来说仍然是一个挑战。放射治疗诊断学将诊断和治疗结合成一种独特的方法，利用一对放射性药物，一种标记有适合成像的核素，另一种与用于治疗的核素发射粒子结合，两者都针对与肿瘤相关的特定分子特征。就 NB 而言，用 123 I 或 131 I 标记的甲碘苄胍 (MBG) 代表了放射治疗诊断学的一个典型例子，并已应用于临床实践并取得了令人鼓舞的结果。本综述的目的不仅是涵盖 MIBG 在 NB 管理中的更综合利用，而且还讨论其他治疗诊断方法的新兴作用，例如基于靶向 α 疗法或肽受体放射性核素疗法（使用 177 Lu-DOTATATE 或 67 Cu-SarTATE）。
不同的方法和诱变剂
突变可以定义为生物体特定基因位点遗传物质的变化（Macdonald，2004）。突变最初由 De Vries（1901、1903 和 1905）定义为遗传物质中突然发生的可遗传变化，不是由重组或分离引起的（Lamo 等，2017）。最初，De Vries 使用“突然”一词，因为它可以区分发生的细微变化，这些变化可以通过正常的重组过程来解释，但随着现代技术的发展，人们发现突变会产生变化，尤其是在基因型水平上，这会导致表型的细微变化，而这些变化可能不会突然显现出来。因此，定义中省略了“突然”一词（Shu 等，2012）。突变在进化中起着重要作用，因为生物体遗传的遗传物质的变化会导致表型创新（Wagner，2012）。
客户体验中的AI代理
Oracle AI代理商为业务运营的效率，创新和增长设定了新的标准。这些强大的工具通过无缝嵌入到特定的业务流程和交易中的生成AI功率服务来帮助用户。通过使用Oracle Fusion Cloud应用程序中的数据，特定于客户的文档和各种连接的来源，这些AI代理提供了最新的，上下文相关的信息和援助。他们在需要认知推理的功能方面表现出色，例如回答复杂的问题和提供个性化的建议，并代表员工完成某些行政任务。数据的动态和安全使用使Oracle AI代理提供准确，及时和相关的支持，从而有助于增强决策并提高整个组织的运营效率。
候选人及代理人信息简报
• 谁是谁 • 概述 • 选举时间表 • 资格和取消资格 • 提名 • 代理人 • 访问选民登记册等 • 注册 • 缺席投票 • 选民身份证明 • 可访问性 • 竞选 • 投票日 • 核实和计票 • 支出问题 • 诚信问题 • 问题和答案 • 联系方式和进一步指导
癌症治疗的免疫肿瘤剂
观察患者自发性缓解导致IO区域的基础。 自发缓解被定义为疾病的严重程度或消失的症状和症状的降低，没有任何明显的原因，并且没有治疗。 这通常是在最近患有急性感染的患者中，尤其是当这导致发烧似乎刺激免疫系统时。 现在已经认识到，在某些情况下，免疫系统能够完全消除肿瘤。 在大多数癌症类型中已经观察到自发性缓解，但是在晚期黑色素瘤，肾细胞癌（RCC）和尿路上皮癌中最常经常出现，尽管这种现象也报道了乳腺癌，神经母细胞瘤，一些肉瘤，一些肉瘤和胚胎Nal Cancers 15。观察患者自发性缓解导致IO区域的基础。自发缓解被定义为疾病的严重程度或消失的症状和症状的降低，没有任何明显的原因，并且没有治疗。这通常是在最近患有急性感染的患者中，尤其是当这导致发烧似乎刺激免疫系统时。现在已经认识到，在某些情况下，免疫系统能够完全消除肿瘤。自发性缓解，但是在晚期黑色素瘤，肾细胞癌（RCC）和尿路上皮癌中最常经常出现，尽管这种现象也报道了乳腺癌，神经母细胞瘤，一些肉瘤，一些肉瘤和胚胎Nal Cancers 15。
调节先进的人工代理
涉及的专家和政策制定者越来越强调需要解决人工智能（AI）系统的灭绝风险，这些系统可能会规避保障措施并阻止试图控制它们（1）。强化学习（RL）代理人长期以来计划的范围比人类更有效地面临特定风险。为高级AI系统提供了最大化其奖励的目标，并在某个时候从中扣留奖励，强烈激励AI系统将人类从循环中脱离循环，如果它具有机会。欺骗人类和挫败人类控制的动机不仅是针对RL代理的，而且更普遍地是针对长期计划代理（LTPA）。由于对足够强大的LTPA的经验测试不太可能发现这些持续的倾向，因此我们的核心监管提案很简单：不应允许开发人员建立足够的Capable LTPA，并且应构建它们所需的资源应受到严格的控制。
LLM介导的特定域的语音代理
抽象开发的特定于域的对话剂（CAS）受到对广泛针对域数据的需求的挑战。大型语言模型（LLMS）的最新进展使它们成为知识骨干的可行选择。llms的行为，指示他们以零拍的方式执行下游任务（即没有培训）。为此，我们将结构知识纳入了提示中，并使用了提示LLM的原型域特异性CAS。我们在特定领域的纺织循环中演示了一个案例研究 - 纺织机器人，我们介绍了纺织机器人的设计，开发和评估。特别是，我们进行了一项面对面的用户研究（n = 30），其中包含免费的聊天和信息收集任务，并带有纺织机器人，以收集互动中的见解。我们分析了人类 - 代理人的相互作用，结合了定量和定性方法。我们的结果表明，参与者从事多转向对话，他们对三种变异剂和相互作用的看法各不相同，这表明了我们迅速的LLM方法的有效性。我们讨论了这些相互作用的动态及其对设计基于语音的CAS的影响。
基于LLM的代理的定义和编排...
基于LLM的代理在软件工程中的可靠应用需要大幅度提高其偏差的准确性和最小化。虽然LLM的规模和性能继续增加，但似乎像单个代理的幻觉一样的现象是不可避免的，因为它们与生成模型中的基本推理机制相关。另一方面，证据开始积累有关通过在代理人群体之间进行协作和辩论来实现所需绩效的可能性。在人类之间发生的工作质量随着工人在任务，有组织的协作以及背景不同的工人之间的讨论而提高。与人类不同，多个必需的AI代理的实例化以及它们之间的协作和讨论非常快，便宜，这使得这种方法变得特别方便。Mosaico EU项目1提出了实施这种方法的理论和技术框架，并将其扩展到非常大的合作代理人，即ai-ai-agent社区。该项目收集了工具辅助软件工程的世界领先的专家：欧洲学术团队，著名的工具提供者（Qodo，Eclipse）和工业用户（Collins Aerospace，Immersospace，Immersion，Unparallial，NBG）。
人工智能代理之间的秘密勾结
生成式人工智能的最新进展表明，跨互联网等平台的自主代理和人类之间大规模交互的潜力。虽然这种互动可以促进富有成效的合作，但人工智能代理规避安全监督的能力引发了严重的多代理安全问题，特别是以无意的信息共享或不良协调的形式出现。在我们的工作中，我们建立了秘密勾结的子领域，这是多代理欺骗的一种形式，其中两个或多个代理使用隐写术来隐藏他们互动的真实性质，无论是交流还是其他方式，以避免被监督。我们为进行隐写术通信的人工智能代理提出了一个正式的威胁模型，并得出了关于大型语言模型 (LLM) 进行秘密勾结的能力和动机以及威胁缓解措施的局限性的严格理论见解。我们通过实证评估来补充我们的研究结果，这些评估展示了前沿单智能体和多智能体 LLM 设置中隐写能力的提升，并研究了可能出现勾结的潜在场景，揭示了监控、释义和参数优化等对策的局限性。我们的工作首次形式化并调查了前沿基础模型之间的秘密勾结，将其确定为 AI 安全的一个关键领域，并概述了一项全面的研究议程，以减轻未来生成 AI 系统之间勾结的风险。