辅助治疗后的辅助疗法已被证明对癌症复发和整体死亡的风险产生重大影响。但是,辅助化疗后的AES可能导致过早的治疗中断甚至死亡。在肺佐剂顺铂评估(LACE)合并分析中,有34%的患者无法完成由于有毒毒性而导致的化学疗法周期数量,而0.9%的患者在前6个月内经历了化学疗法相关的死亡[11]。为了优化化学药品给药并制定个性化的护理计划,对化学疗法毒性和医疗保健利用的性别分析至关重要,尤其是在辅助环境中,维持剂量强度对于治疗非常重要。
Voestalpine组正在逐渐实施绿色钢铁,这是一个雄心勃勃的逐步计划。Greentec Steel包括沿钢生产的途径和零排放的钢铁生产的所有活动和创新。,作为基于科学目标的倡议(SBTI)的一部分,Voestalpine组将使范围1和范围2排放量的总和减少30%,而范围3的排放量则与2019年回复年相比,将范围3的排放量减少25%。2029年的目标成就受原材料供应,能源供应和经济等实质变量的约束。Greentec Steel计划设想了各种技术选择,具有较高的重复碳排放量。分步计划为Voestalpine提供了一定程度的灵活性,以便能够对不断变化的条件做出反应,同时在可管理的程度上限制业务风险。
2022 年,Grenergy 在实现其 2020-23 年 ESG 路线图中的重要里程碑方面取得了进展。如果说 2021 年可持续发展成为这家上市公司整个业务的跨领域优先事项,那么在 2022 年,它在整个组织中进一步渗透,通过整合流程、开发新工具和方法,并在所有领域达到更高的高度,以设计将可持续发展融入业务决策的战略。Grenergy 首席执行官兼董事长 David Ruiz de Andrés 将指导我们完成这份可持续发展报告。与他一起,我们走上了一条非常紧张的道路,这条道路证明了一家年轻、充满活力的公司能够通过负责任的行动、拥抱当今社会所要求的环境和社会价值观来发展和创造利润。
摘要 — 深度神经网络 (DNN) 已被证明在图像识别、物体检测、机器人技术和自然语言处理等广泛应用中均优于传统机器学习算法。然而,DNN 的高计算复杂度通常需要极其快速和高效的硬件。随着神经网络规模呈指数级增长,问题变得更加严重。因此,已经开发了定制的硬件加速器来加速 DNN 处理而不牺牲模型准确性。然而,以前的加速器设计研究没有充分考虑目标应用程序的特点,这可能导致架构设计次优。另一方面,已经开发了新的 DNN 模型以提高准确性,但它们与底层硬件加速器的兼容性往往被忽视。在本文中,我们提出了一个应用驱动的框架,用于探索 DNN 加速器的架构设计空间。该框架基于单个 DNN 操作的硬件分析模型。它将加速器设计任务建模为一个多维优化问题。我们证明它可以有效地用于应用驱动的加速器架构设计:我们使用该框架优化八个代表性 DNN 的加速器配置,并选择具有最高几何平均性能的配置。相对于仅针对每个 DNN 优化的架构配置,所选 DNN 配置的几何平均性能改进范围为 12.0% 至 117.9%。给定一个目标 DNN,该框架可以生成具有优化性能和面积的高效加速器设计解决方案。此外,我们探索了在同时使用多种 DNN 应用的情况下使用该框架进行加速器配置优化的机会。该框架还能够改进神经网络模型,以最适合底层硬件资源。我们证明它可用于分析目标 DNN 的操作与相应加速器配置之间的关系,在此基础上可以调整 DNN 以在给定加速器上获得更好的处理效率,而不会牺牲准确性。
摘要:移动用户身份验证是第一线防御线,在声称的移动用户身份中确立信心,通常是允许在移动设备中访问资源的先决条件。nist指出,密码方案和/或生物识别技术包括移动设备的最传统的用户身份验证机制。尽管如此,最近的研究指出,如今基于密码的用户身份验证在安全性和可用性方面施加了一些限制。因此,对于移动用户而言,它不再被认为是安全和方便的。这些限制强调了开发和实施更安全和可用的用户身份验证方法的需求。另外,基于生物识别的用户身份验证已成为提高移动安全性而无需牺牲可用性的有希望的解决方案。此类别涵盖了利用人类身体特征(生理生物识别技术)或无意识行为(行为生物识别)的方法。尤其是基于风险的连续用户身份验证,依靠行为生物识别技术,似乎有可能在不牺牲可用性的情况下提高身份验证的可靠性。在这种情况下,我们首先介绍基于风险的连续用户身份验证,依赖于移动设备上的行为生物识别技术。此外,我们介绍了文献中现有的定量风险估计方法(QREA)的广泛概述。我们的主要发现在手稿末尾的表中总结了。我们不仅是针对移动设备上的基于风险的用户身份验证,还针对其他安全应用程序,例如Web/Cloud Services中的用户身份验证,入侵检测系统等,这些应用程序可能在基于风险的智能手机的连续用户身份验证解决方案中被采用。这项研究的目标是为研究和开发适当的定量风险估计方法组织研究工作的基础,以开发基于风险的智能手机连续用户身份验证解决方案。审查的定量风险估计方法已分为以下五个主要类别:(i)概率方法,(ii)基于机器学习的方法,(iii)模糊逻辑模型,(iv)基于非图形的模型,以及(v)Monte Carlo Simulation模型。
肿瘤学的目标是在不牺牲患者生活质量的情况下,利用现有的治疗方法提供尽可能长的生存期。在肺癌中,患者诊断和治疗过程中的多个数据点与精准医疗的结果优化相关,而人工智能 (AI) 则提供了利用从分子信息到放射组学的可用数据,结合患者和肿瘤特征,帮助临床医生提供个性化治疗的机会。通过这种方式,人工智能可以帮助创建模型,在诊断早期识别癌症,并根据可用信息提供个性化治疗,无论是在诊断时还是在患者接受治疗时。本综述旨在总结当前针对肺癌的人工智能文献,以及它如何应用于照顾这些复杂患者的多学科团队。
本周,澳门的赌场股表现疲软。对于六家博彩运营商的赌场股,两位专家均表示:“我们继续相信——并希望——随着华尔街数据的上升,好于预期的基本面最终将推动市场情绪或股价走高,这反过来又应该进一步将估值降至‘便宜到无法忽视’的水平。”就连巴克莱的分析师也预计这种乐观情绪将持续下去。巴克莱美国博彩休闲和住宿分析师 Brandt Montour 在上周的一份报告中写道:“这不是澳门辉煌时刻的结束。”巴克莱认为,澳门可能比疫情前“更具韧性”,而永利在战略上比该地区的其他参与者受益更多。根据其研究,永利在房价、赌桌消费和老虎机游戏方面都超过了其他拉斯维加斯运营商。LV
“多年来,生物标志物一直是肿瘤学研究的一部分,”个性化肿瘤治疗教授、UME 肉瘤中心高级医师 Sebastian Bauer 教授解释道。生物标志物既可以从肿瘤本身确定,也可以通过血液样本间接确定。在许多患者中,肿瘤的 DNA 片段可以在血液循环中确定并用于测序等。“理想情况下,这些标记有助于精确选择正确的治疗方法,并为个体患者定制治疗方案,例如当肿瘤随时间发生突变时,”Bauer 说。“然而,可用的低阈值测序存在风险——尤其是当它们识别出我们不完全了解其与治疗相关性的标记时。因此,我们必须告知患者,既定的治疗方法,包括传统化疗,往往比基因测试更重要。除了分析工作之外,
作为 SIM 的学生,您是一群积极进取、雄心勃勃的多元化群体中的一员。您凭借出色的成绩、学习和发展关键能力的热情以及成为负责任的全球领导者的愿望脱颖而出。由于我们的班级规模较小,您可以与经验丰富的教师互动,他们将学术严谨性与管理相关性相结合,同时体验高度的文化多样性。圣加仑大学以其综合管理框架而闻名,这是 SIM 硕士学位课程教学的核心。通过国际项目、致力于寻找满足社会需求的创造性解决方案的具有挑战性的计划以及全球范围内的多种交流和双学位机会,您将面临挑战,走出舒适区,实现高绩效并发展个人专长。