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Anthony Lopez Carl Pope
RHEA JEZER, Ph.D OPENING REMARKS President, Energy21, Symposium Director JOANIE MAHONEY GREETINGS President, SUNY ESF THOMAS DINAPOLI , NYS Comptroller JOHN MANNION , US Congress ED 22 UPDATES FROM D.C. DONOVAN GORDON USING THE HEAT BENEATH OUR FEET Director Community Thermal Networks NYSERDA THERMAL ENERGY LYNDIE HICE-DUNTON, Ph.D BLOWIN' IN THE WIND Executive国家海上风能研究海上风水和开发财团玛格丽特·韦尔斯（Marguerite Wells）主任大规模风力执行董事，艾斯·奈德·爱德华·纳多（Ace ny Edward Nadeau
Carilion Clinic的研究
在医学院研究副主席Lana Wahid，医学博士Lana Wahid的领导下，在Carilion诊所住院临床试验计划将尖端的临床研究集成到住院患者的常规护理中。这项开创性的计划旨在加速和实施高级疗法，同时改善患者结果。通过利用多学科团队并培养跨专业合作，该计划已经在患者招募，保留和研究影响方面取得了重要的里程碑。
CAR T细胞与T细胞白血病作斗争
普通的英语摘要背景和研究目的T细胞白血病是影响白细胞（T细胞）的一种罕见类型的血细胞癌。这一I期临床试验将治疗6个月至16岁的儿童使用T细胞白血病，该白血病在化学疗法后恢复（复发）或对化疗没有反应（难治性）。细胞疗法由从健康供体收集的白细胞（T细胞）制成并改变了，因此可以杀死其他T细胞，包括白血病细胞。这些“现成的”汽车T细胞是使用一种称为CRISPR基础编辑的新技术制成的，以修改其DNA代码，并将其称为CAR-7。这种技术使他们可以在化学疗法后进行工作，并解除武装，以防止对正常细胞的影响。这项研究的主要目的是评估BE-7治疗的安全性，并查看现成的CAR T细胞是否可以在计划的骨髓移植之前根除T细胞白血病。
有效的组合适应器介导的急性髓样白血病的靶向与CAR T细胞
CAR T细胞产品针对谱系特异性细胞 - 原始细胞抗原，从而消除肿瘤和健康对应细胞，目前是B-和血浆细胞恶性肿瘤的临床认可的治疗剂。虽然它们代表了主要的临床改进，但它们在效率方面仍然受到限制。单一的，有时是低表达的抗原靶向，并且就不足的开关活动而言。成功的异素细胞非歧视性靶向异质性造血性茎和祖细胞恶性肿瘤（例如急性髓细胞性白血病（AML））需要抗原靶向和偏置效应物，以便通过静脉造成的抗原型抗击剂量来防止血细胞持久（HS）进行恢复。为了解决这个问题，我们开发了针对含量为氟化aml的AML抗原结合透射透射透适配器的Adaptor-CAR（ADFITC-CAR）T细胞。该平台可以使用适配器匹配AML抗原表达情况和条件活动调制。将适配器在体外显着改善了AML细胞的裂解。在治疗性异构小鼠模型中，与单活体适配器共同管理的ADFITC-CAR T细胞与直接CAR T细胞一样有效，并且辅助仪的组合使用进一步增强了对抗细胞和主要AML的治疗性效应。总体而言，这项研究提供了概念验看，表明ADFITC-CAR T细胞和适配器的组合可以充分增强AML的免疫目标。
CD19 CAR-T细胞在具有复发和难以治疗的B细胞血液癌的成年人中的安全性和可行性
普通的英语摘要背景和研究旨在研究该研究的安全性和可行性，该安全性和可行性是使用患者本身（自体）或已更改以靶向B细胞CD19蛋白的匹配供体（自体）（自体）（同种异体）的安全性和可行性。这种治疗方法将给患有CD19阳性复发性和难治性（难以治疗）B细胞血癌的成年人接受化疗以耗尽其淋巴细胞。主要目标是评估这种治疗的安全性，并记录某些类型癌症的成年人的任何副作用，例如泰国成年人的急性淋巴细胞白血病（ALL）和非霍奇金淋巴瘤（NHL）。此外，研究人员希望证明他们可以在护理点上产生足够的这些修饰的T细胞，以满足所需的治疗标准。
工程的酵母细胞模拟CD19+癌症控制CAR T细胞激活
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
Matteo Cardellini
CS2 A. Formica。 2022年10月。 计算机工程硕士学位。 通过人工智能技术进行隔离的站内火车：优化，重新安排和可视化。 M. Maratea CS1 C. Ansaldo教授的合伙人，N。Chiesa。 2022年7月。 计算机工程学士学位。 人工智能技术，用于解决班次调度问题。 与M. Maratea教授的共同参与者CS2 A. Formica。2022年10月。计算机工程硕士学位。通过人工智能技术进行隔离的站内火车：优化，重新安排和可视化。 M. Maratea CS1 C. Ansaldo教授的合伙人，N。Chiesa。 2022年7月。 计算机工程学士学位。 人工智能技术，用于解决班次调度问题。 与M. Maratea教授的共同参与者通过人工智能技术进行隔离的站内火车：优化，重新安排和可视化。M. Maratea CS1 C. Ansaldo教授的合伙人，N。Chiesa。 2022年7月。 计算机工程学士学位。 人工智能技术，用于解决班次调度问题。 与M. Maratea教授的共同参与者M. Maratea CS1 C. Ansaldo教授的合伙人，N。Chiesa。2022年7月。计算机工程学士学位。人工智能技术，用于解决班次调度问题。与M. Maratea教授的共同参与者
早期检测的智能医疗系统
在这项研究中，我们将Java作为编程语言，以及综合开发环境（IDE）作为文本编辑器，以及我们实施的Deeplearning4J库。这项研究是在具有以下规格的高端PC上进行的：具有双核CPU，16GB RAM和2TB的SSD存储的VP，由带有8个核心和512MB RAM的GPU补充。如表3所示，实验结果表明，健康移动应用中训练的神经网络引擎有效地检测到九种疾病中的六种，尽管它在鉴定心脏病方面的表现是次优的。尽管有这些限制设置，但仍需要进一步的改进来增强应用程序的有效性。我们为每种疾病选择了适当的神经网络模型，并在Android Studio中实施了它们。我们的目标是提供一个解决这些环境中挑战的应用程序，使患者有能力在管理健康方面发挥更为积极的作用。该应用程序可确保个人可以访问有关其健康状况的信息，无论地理障碍如何，并且简化了获得疾病诊断的过程，从而节省了时间和降低成本。这项初步研究强调了早期疾病检测和在资源贫乏的环境中积极健康管理的重要性。对于将来的工作，我们计划探索其他技术，例如支持向量机（SVM）和转移学习，以进一步验证神经网络的性能。在本研究中未进行现场测试时，我们认识到需要评估和验证应用程序对实际临床诊断的准确性，这将是即将进行的研究的重点。
