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癌症中的FGFR-TKI抗性
抽象成纤维细胞生长因子受体（FGFR）在促进癌细胞的增殖，分化和迁移方面起着关键作用。通过酪氨酸激酶抑制剂（TKI）灭活FGFR，在靶向肿瘤靶向疗法方面取得了巨大成功。 但是，对FGFR-TKI的抵抗已成为一个问题。 在这里，我们回顾了癌症中FGFR-TKI抗性的机制，包括守门人突变，替代信号通路激活，溶酶体介导的TKI隔离和基因融合。 此外，我们总结了克服抗药性的策略，包括开发共价抑制剂，开发双靶抑制剂，采用组合疗法并靶向溶酶体，这将促进过渡到精确医学和个性化治疗。 关键字：FGFR，酪氨酸激酶抑制剂，耐药性，守门人突变，溶酶体固换通过酪氨酸激酶抑制剂（TKI）灭活FGFR，在靶向肿瘤靶向疗法方面取得了巨大成功。但是，对FGFR-TKI的抵抗已成为一个问题。在这里，我们回顾了癌症中FGFR-TKI抗性的机制，包括守门人突变，替代信号通路激活，溶酶体介导的TKI隔离和基因融合。此外，我们总结了克服抗药性的策略，包括开发共价抑制剂，开发双靶抑制剂，采用组合疗法并靶向溶酶体，这将促进过渡到精确医学和个性化治疗。关键字：FGFR，酪氨酸激酶抑制剂，耐药性，守门人突变，溶酶体固换
范德华异质结构中的温度相关粘附性
人们已经使用各种方法在微米和纳米尺度上研究了二维材料的黏附性能，研究了材料与金属和氧化物基底的黏附性能，以及二维材料之间的黏附性能。[5–7] 特别是，纳米机械原子力显微镜 (AFM) 技术已被用于直接测量石墨烯和针尖材料之间的相互作用。[8,9] 在用石墨材料涂覆 AFM 针尖方面取得的进展不仅提高了耐磨性和电性能，[10–14] 而且还为探测二维材料之间的层间相互作用提供了可能性。 Li 等人对约 10 纳米石墨包裹的 AFM 针尖与 MoS 2 和 h-BN 薄片之间的黏附性能进行了定性比较。[15] 使用针尖附着的二维晶体，Rokni 和 Lu 最近
智能能源系统是前进的方向
风能，太阳能，生物量和其他新型能源已经与化石能源相关或接近化石的能源具有竞争力。这些技术将形成未来能源系统的骨干。，但风能和太阳能产生的生产随天气的变化而变化。因此，在未来几年中，能源系统将面临重大双重挑战。随着能源系统越来越依赖太阳能和风能，我们将有更多的平衡需求。过去，我们能够通过在热量和发电厂的联合储备下筹集和降低生产来处理这种平衡。然而，随着这些储量变得更加无化石，国外将越来越多地利用其储备来平衡自己的能源系统，因为这些储备将变得更加无化石。
2022 年陆军战备和现代化 - AUSA
简介 自 20 世纪 80 年代上一次全面现代化以来的 40 年里，美国陆军已经展示了其快速应对全球和美国本土危机的能力。展望未来 40 年，陆军必须保持今晚作战的准备状态，同时为未来战场的必需品做准备。为了在这些相互竞争的需求之间取得平衡，陆军确定了三个首要任务，以确保其仍然是全球卓越的陆军：人员、战备和现代化。在以人为本的理念指导下，陆军确保其拥有一支健康、有凝聚力的部队，随时准备部署，同时具备士兵在未来战场上取胜所需的能力。
一场竞赛：拉丁美洲2023
该地区的大多数国家都有很高的太阳辐照度，并且具有强大的海上风能开发潜力。然而，这三个区域领导人欠公用事业规模的太阳能和风能增长，归功于公认的能源拍卖，对私人投资的开放性，绿色水电出口的经济潜力，太阳能和风能装置的降低以及对气候变化的政策响应。相反，尽管墨西哥是2013年至2021年之间公用事业规模太阳能和风能开发的杰出领导者，但2021年5月通过的国家能源政策修正案却削弱了公用事业规模的太阳能和风预报。虽然该地区继续朝着可再生能源的未来发展，但这些不同的轨迹突出了国家政策格局的关键影响。
公法 96-597 第 96 届国会法案
第 601 节 一般技术援助 — (a) 内政部长有权向美属萨摩亚、关岛、北马里亚纳群岛、维尔京群岛和太平洋岛屿托管地政府及其机构和部门提供有偿或无偿的技术援助，援助内容涉及各该领土政府职责范围内的事项。内政部长可以通过其工作人员提供此类援助，也可以通过《经济法》（31 USC 686）向联邦政府其他部门或机构提供补偿，也可以通过向这些政府提供赠款或与这些政府签订合作协议，也可以通过与联邦机构或州或地方政府机构签订协议，还可以通过雇用私人、合伙企业或公司提供此类援助。技术援助可以包括研究、规划援助、调查研究和示范项目。
通过整合深度强化学习和模型预测控制
摘要 - 在本文中，我们提出了一种有效的方法，用于用于移动机器人实时无碰撞导航。通过将深度强化学习与模型预测控制整合在一起，我们的目的是实现避免碰撞和计算效率。该方法首先使用深度Q学习训练初步代理，从而使其能够为下一步步骤生成动作。不是执行这些动作，而是基于它们生成的参考轨迹，从而避免了原始参考路径上存在的障碍。随后，该局部轨迹被使用在MPC轨迹跟踪框架内，以为移动机器人提供无冲突的指南。实验结果表明，所提出的DQN-MPC混合方法在时间效率和解决方案质量方面优于纯MPC。
解锁微生物生态毒理学的秘密 - HAL
1 BRGM，F-45071Orléans，法国2 Perpignan University via domitia，生物应用程序，生物应用程序 - 环境分析，法国Perpignan，3劳动生物多样性和微生物生物技术学的工资Emmah Inrae/au -Swift Team，228，路线Del'Aérodrome，84914 Avignon Cedex 9，法国5，54000 NANCH，France 6 Marbec，Marbec 6 Marbec，Univ Montpellier，cnrs，cnrs，ifremer，ifrem，ird，ippa uppa uppa uppa uppa u de de timition，u fpre，us efpa use，us e2 Pau, France 8 Agricultur Eislife, Gembloux Agr O-Bio Tec H (Liege Univ Ersity), p Assa Ge des Deportées 2, 5030 Gembloux, Belgium 9 Hydr Osciences Montpellier, Univ ersité de Montpellier, CNRS, IRD, Montpellier, France 10 Institute Agro Dijon, Inrae, University of Burgundy Bourgogne Franche-Comté, Agroecologie, 21065 Dijon, France 11 IGE, UMR 5001, Univ ersité Gr Enoble Alpes, CNRS, G-INP, INRAE, IRD Grenoble, France 12 Inrae, Ur EABX, F33612 CESTAS CEDEX, France 13 University of Perpignan via Domitia, CEFREM, F-66860 Perpignan 14 CNRS, CEFREM, UMR5110, F-66860 Perpignan, France 15 Inrae, Ur Riverly, Villeurbanne, France 16 University of Lyon, University Claude Bernard Lyon 1, CNRS, UMR 5557, Microbial Ecology, Villeurbanne, France 17 GMGM, UMR 7156 University of Strasbourg-CNRS，作者。BRGM，3 AV Claude Guillemin，45060，OrléansCedex02，法国。电子邮件：j.hellal@brgm.fr†微生物生态毒理学生态毒素 - 内部网络； https：//ecotoxicomic.org，fr ance。编辑器：[Marcus Horn]
面向行动的 AI 政策工具包，供社区倡导者和活动家进行技术审计
受大量有据可查的人工智能 (AI) 的不同危害的推动，许多面向从业者的最新反思工具已被创建，以促进负责任的 AI 开发。然而，技术开发公司内部使用此类工具将负责任的 AI 视为闭门合规问题，而不是公众关注的问题。最近的倡导者和活动家努力将 AI 作为公共政策问题进行干预，促使越来越多的城市通过禁令或其他有关 AI 和监视技术的法令。为了支持这种更广泛的政治参与者生态，我们提出了一套反思工具，旨在增加公众参与 AI 政策行动的技术倡导。为此，算法公平工具包 (AEKit) 提供了一个面向政策的 AI 实用定义，一个流程图