允许参与食品药品管理局咨询委员会的豁免 日期:2022 年 8 月 2 日 收件人:Russell Fortney 咨询委员会监督和管理人员主任 首席科学家办公室 发件人:Byron Marshall 咨询委员会和顾问管理部主任 高级项目办公室 药物评估和研究中心 咨询委员会会议名称 临时投票成员:Balazs Halmos,医学博士 委员会:肿瘤药物咨询委员会 会议日期:2022 年 9 月 22 日 适用豁免的具体事项描述:Balazs Halmos 医学博士是肿瘤药物咨询委员会 (ODAC) 的临时投票成员。该委员会的职能是审查和评估有关用于治疗癌症的上市和研究性人用药物产品的安全性和有效性的现有数据,并向食品药品监督管理局局长提出适当的建议。 2022 年 9 月 22 日,委员会将讨论 Spectrum Pharmaceuticals, Inc. 提交的波齐替尼片新药申请 (NDA) 215643。该产品的拟定适应症 (用途) 是治疗携带 HER2 外显子 20 插入突变的、之前接受过治疗的局部晚期或转移性非小细胞肺癌 (NSCLC) 患者。使用 FDA 批准的检测方法,根据 HER2 外显子 20 插入突变的存在情况,选择使用波齐替尼治疗的 NSCLC 患者。本次会议的主题是涉及特定方的特定事项。财务利益的类型、性质和大小:Halmos 博士是阿尔伯特爱因斯坦医学院的临床医学教授。他还是爱因斯坦/蒙蒂菲奥里癌症中心胸部/头颈部肿瘤内科科长和临床研究副主任。 Halmos 博士曾担任爱因斯坦/蒙蒂菲奥里癌症中心临床癌症基因组学主任。
允许参与食品药品管理局咨询委员会的豁免 日期:2022 年 7 月 29 日 致:Russell Fortney 咨询委员会监督和管理人员主任 首席科学家办公室 发件人:Byron Marshall 咨询委员会和顾问管理部主任 高级项目办公室 药物评估和研究中心 咨询委员会会议名称 临时投票成员:Andy I. Chen 医学博士、哲学博士。 委员会:肿瘤药物咨询委员会 会议日期:2022 年 9 月 23 日 适用豁免的具体事项描述:Andy Chen 医学博士、哲学博士是肿瘤药物咨询委员会 (ODAC) 的临时投票成员。该委员会的职能是审查和评估有关用于治疗癌症的上市和研究性人用药物产品的安全性和有效性的现有数据,并向食品药品监督管理局局长提出适当的建议。 2022 年 9 月 23 日,委员会将听取 Secura Bio, Inc. 提交的 Copiktra (duvelisib) 胶囊新药申请 (NDA) 211155 的最新消息。该产品根据《联邦食品、药品和化妆品法案》(FD&C Act) 第 505(b) 节获得批准,用于治疗至少接受过两种先前治疗的复发或难治性慢性淋巴细胞白血病 (CLL) 或小淋巴细胞淋巴瘤 (SLL) 成年患者。更新包括根据 2018 年 9 月 24 日批准函中详述的上市后要求 3494-3 提交的 DUO 试验 (IPI-145-07) 的最终总体生存率数据。根据更新后的总体生存率以及 duvelisib 的安全性数据,委员会将讨论当前的效益风险评估。这次会议的主题是涉及特定当事方的特定事项。经济利益的类型、性质和规模:陈博士的受聘机构俄勒冈健康与科学大学 (OHSU) 正在参与
备注:1.本报告中的空缺、需求和成功/不成功分配数据显示的是当前轮次中主列表下选定的课程类别,除非另有说明。2.同一门课程可能在不同的“选择课程”轮次中提供给不同的学生。检查课程是否在特定轮次中可用的一般指南如下: • “选择课程”第 1 轮是针对课程要求、限制/直接辅修要求和 CELC 英语要求的受保护轮次。• “选择课程”第 2 轮及以后包括针对大学水平要求和不受限制的选修课要求的课程选择。3.“空缺”栏显示当前轮次选择课程分配时的配额(按学生职业)。可能会发生变化,例如管理员在为符合条件的学生运行分配流程之前分配了课程。在处理选择课程(第 3 轮)和提交课程请求的课程分配时,课程班级的所有可用空缺将被合并。当课程班级达到其最大容量时,它将更新为“-”。在这种情况下,学生不允许选择课程或提交上诉。4.“其他”列包括课程已经提前分配、课程被取消或学生的课程状态不再有效等原因。5.请注意,大多数法律选修课程(涵盖所有学术职业)的总配额为 50。截至 2025 年 1 月 8 日,第 1 页,共 51 页
1)A。Yoshino,K。Sanechika:日本专利,2128922(1984)。2)A。Yoshino,M。Shikata;日本专利,2668678(1986)3)H.4)UACJ Foil Corporation网站。com/en/products/foil.html> 5)X. Zhanga,T。M. devine。 :电化学学会杂志,153(2006)375-383。 6)M。M. M. Morita,T。Shibata,N。Yoshimoto,M。Ishikawa:Electrochimica Acta,47(2002)2787-2793。com/en/products/foil.html> 5)X. Zhanga,T。M.devine。:电化学学会杂志,153(2006)375-383。6)M。M. M. Morita,T。Shibata,N。Yoshimoto,M。Ishikawa:Electrochimica Acta,47(2002)2787-2793。
备注:1. 除非另有说明,本报告中的空缺、需求和成功/不成功分配数据显示的是当前轮次中在主列表下选定的课程类别。2. 同一门课程可能在不同的“选择课程”轮次中提供给不同的学生。检查课程是否在特定轮次中可用的一般指南如下:•“选择课程”第 1 轮是针对课程要求、限制/直接辅修要求和 CELC 英语要求的受保护轮次。•“选择课程”第 2 轮及以后包括大学水平要求和无限制选修要求的课程选择。3.“空缺”栏显示当前轮次选择课程分配时的配额(按学生职业)。可能会发生变化,例如管理员在为符合条件的学生运行分配过程之前分配的课程。在处理选择课程(第 3 轮)的课程分配和提交课程请求时,课程类别的所有可用空缺将合并。当课程班级已达到最大容量时,它将更新为“-”。在这种情况下,学生不得选择课程或提出申诉。4.“其他”栏包括课程已提前分配、课程被取消或学生课程状态不再有效等原因。5.请注意,大多数法律选修课程(涵盖所有学术职业)的总配额为 50。第 1 页,共 45 页截至 2025 年 1 月 11 日
○ 担任每个服务和员工办公室的主要客户和租户代表。 ○ 管理和监督 GSA 的投资组合。 ○ 审查和批准所有入住协议。 ○ 制定空间分配、设计和管理的政策、指导和措施。 ○ 获得建议并选择参与项目启动会议、市场调查、需求评估访谈、设计研讨会和空间验收演练。 ○ 审查和批准空间获取、重新定位或重新配置的所有要求包。 ○ 审查和批准本政策设计策略和指南部分的所有豁免请求。 ○ 审查和批准所有概念和设计意图图。 ○ 采购变更管理服务。 ○ 按照现有的 GSA 政策和/或指南实施智能入住和/或酒店式策略和协议。 ○ 确保在预算过程中提供资金请求和支持估算。 ○ 为所有超过 25,000 美元的项目制定、实施和管理治理流程。
备注:1。空缺,需求和成功/不成功的分配数据显示该课程类别,除非另有说明,否则本回合中的主列表中选择的课程类别。2。在不同的“选择课程”回合的不同学生可以使用同一门课程。一般指南检查该课程是否在特定的一轮中可用如下:•“选择课程”第1轮是针对计划要求,受限/直接次要要求和CELC英语要求的受保护回合。•“选择课程”第2轮开始包括针对大学级别要求和不受限制的选修要求选择课程。3。“空缺”列显示了当前一轮的选择课程分配时的配额(按学生的职业生涯)。它会受到变化的约束,例如在为应得的学生运行分配过程之前由管理员分配的课程。在处理选定课程(第3轮)并提交课程请求时,将合并课程课程的所有可用空缺。当课程课程达到其最大容量时,它将使用“ - ”更新。在这种情况下,不允许学生选择课程或提交上诉。4。“其他”列包括诸如课程已经分配的原因,正在取消课程或学生的计划状态不再活跃。5。请注意,大多数法律选修课程的总配额(在所有学术职业中)为50。第1页,共110页,AS 8-JAN-25
幻觉是对多模态大语言模型(MLLM)的普遍挑战的幻觉,极大地阻碍了他们需要精确判断的真实用法。现有方法可以通过特定设计的数据进行培训,或通过其他来源的特定知识来缓解此问题,从而产生了不可避免的额外费用。在本文中,我们提出了一种新型的MLLM解码方法,该方法基于o-vertust pe nalty和r eTroptoction-llocation策略,它是一种几乎免费的午餐,可以减轻幻觉问题,并没有其他数据,知识,知识或培训。我们的方法始于一个有趣的观察结果,即,大多数幻觉与自我注意力矩阵所表现出的知识聚集作用紧密相关,即MLLM倾向于通过关注一些摘要的代价来产生新的代币,但并非所有以前的代币。这种部分过度信任的倾向会导致忽略图像令牌,并用幻觉描述图像内容。基于观察结果,Opera在梁搜索解码过程中引入了对模型逻辑的惩罚术语,以使Miti-Gate the Trust问题以及回滚策略回顾了在预先生成的令牌中存在摘要令牌的存在,并在必要必要时重新分配给标记。通过广泛的实验,Opera在不同的MLLM和指标上表现出明显的幻觉降低性能,证明其有效性和性质。我们的代码为:https://github.com/shikiw/opera。
摘要 本文介绍了业力机制,这是一种在无限时间内在竞争代理之间重复分配稀缺资源的新方法。示例包括决定在高峰需求期间为哪些叫车行程请求提供服务、在交叉路口或车道合并时授予通行权或将互联网内容纳入受监管的快速通道。我们研究了这些问题的简化但富有洞察力的表述,其中在每个时刻,从大量人群中随机匹配两个代理来竞争资源。业力机制的直观解释是“如果我现在屈服,我将在未来得到回报。”代理在类似拍卖的环境中竞争,他们竞标业力单位,业力直接在他们之间流通并在系统中自成一体。我们证明,这使得一个自利的代理社会能够实现高水平的效率,而无需诉诸(可能有问题的)资源货币定价。我们将业力机制建模为动态人口博弈,并保证存在一个平稳纳什均衡。然后,我们用数字方式分析了稳定纳什均衡下的表现。对于同质代理的情况,我们比较了不同的机制设计选择,表明当代理具有未来意识时,可以实现高效且事后公平的分配。最后,我们测试了针对代理异质性的稳健性,并通过业力重新分配提出了一些观察到的现象的补救措施。
- 避免浪费资源(分配但未使用) - 增加资源可用性 - 允许其他用户的工作运行 - 提高Slurm Scheduler的效率 - 减少工作等待时间 - 更好的FairShare优先级,以便将来提交工作。
