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一例晚期非小细胞肺癌，具有肝细胞癌的特征，响应于杜瓦卢马布，tremelimumab，car
一名55岁的男性患有2型糖尿病的男性，在胸部X射线上呈左肺肿块。血清血液测试显示，癌细胞胚抗原升高为27.5 ng/ml，其正常α-抗蛋白质和由维生素K缺失或拮抗剂II（PIVKA-II）诱导的蛋白质升高。计算机断层扫描（CT）显示肺的左下叶S6段中有73毫米的椭圆形质量，左肺肺淋巴结淋巴结病，肝片段S4/5中的多个结节和多个肋骨病变。支气管镜检查显示左B6支气管中有息肉病变，活检显示出类似于肝细胞癌的肿瘤细胞。免疫组织化学染色的肝细胞石蜡1（HEP PAR 1）和CD10呈呈弥漫性，甲状腺转录因子1（TTF-1），P40，突触蛋白蛋白和细胞角蛋白5/6（CK5/6）对甲状腺转录因子1（TTF-1），P40，Synaptophysin和细胞角蛋白呈阴性。此外，肿瘤细胞的22C3免疫组织化学的编程死亡 - 凸得到1（PD-L1）表达为40％，基因突变分析显示Kirsten大鼠肉瘤病毒性癌基因同源物（KRAS）非G12C突变阳性。乙氧基苯甲酰二乙基三亚苯甲酸五乙酸（GD- EOB-DTPA）肝脏增强的磁共振成像（MRI）表现出肿瘤内部增强，环内增强，增强环的增强，并减少GD-EOB-EOB-EOB-EOB-EOB-EOB-DTPA UPTAKE uptake uptake necrototic necrototic necrasis necrasis necrasiss。患者被诊断为患有临床T4N1M1C期的未知组织学亚型的晚期非小细胞肺癌。用胰岛素优化了血糖控制后，启动了用杜瓦卢马布，tremelimumab，carboplatin和Nab--甲氟甲酰胺治疗的治疗。原发性肺和转移性肝病变均显示出收缩的趋势。毒性包括需要输血的贫血，但没有观察到其他严重的不良事件，包括免疫相关的不良事件。 该方案可能被认为是类似于肝癌癌的非小细胞肺癌的有前途的治疗方法，因为它的生存率超出了先前报道的中位数。毒性包括需要输血的贫血，但没有观察到其他严重的不良事件，包括免疫相关的不良事件。该方案可能被认为是类似于肝癌癌的非小细胞肺癌的有前途的治疗方法，因为它的生存率超出了先前报道的中位数。
将计划和强化学习结合起来解决关系多重域
统计关系学习和AI（starai）[11，32]，另一方面，在存在不同的对象和关系的数量（即在关系领域）的存在。但是，关系RL [8]相对尚未探索，尽管存在某些方法[42]，但它们并不能按照大型任务进行扩展，并且对于多基因设置而言肯定不容易扩展。一个有希望的方向正在利用层次（和关系）计划的组合，以探索多个级别的抽象和RL来学习低级政策[16，20]。受到AI的这些不同子区域的成功的启发，我们采用了一种方法，该方法利用了关系层次规划师的力量作为噪音，关系领域中多种学习的集中式控制器。我们所提出的方法称为多基金关系计划和强化学习（MarePrel），将计划分解，集中控制和代理位置，用于构建特定任务表示的Starai，以及通过这些专业表示的有效和有效学习的深度RL。我们做出以下关键贡献：（1）据我们所知，我们提出了可以跨越多个对象和关系概括的关系构造域的第一个多基因系统。正如我们在相关工作中所显示的那样，多种文献中存在着重要的文献，关系学习以及计划和学习的整合。我们的工作是在多构想系统中将所有这些方向相结合的第一项工作。（2）为了实现这一目标，我们开发了MarePrel，这是一种综合计划和学习体系结构，能够在关系领域的不确定性下进行多种学习。具体而言，玛丽·玛丽（Mareprel）的有效学习和推理能力源于其关系形式的代表，高级计划的分解以及最低级别的深度RL的使用。（3）最后，我们在一些关系多基因领域中证明了我们的AP级的有效性和概括能力。我们将基于不同基于RL的多构基线（包括明确使用子任务信息）进行比较，并说明了我们方法的优越性。本文的其余部分如下：在审查了相关工作并介绍了必要的背景之后，我们概述了我们的多基因框架，并更详细地讨论算法。然后，我们通过讨论未来研究的领域在结束论文之前对一些关系的多种关系领域进行了实验评估。
结合温度和降水，以限制气溶胶对观察到的气候变化的贡献
摘要：利用过去来改善未来的预测，需要对气候和温室气体（GHG）（GHGS）对观察到的气候变化的个人气候贡献进行理解和定量，这受到气候溶液强迫和反应的大量不确定性的阻碍。为了估算历史气溶胶响应，我们通过结合观察到的热带潮湿和干燥区域观察到的变化的信号，半明确温度不对称的温度不对称，全球平均温度（GMT）以及全球平均降水（GMLP）（GMLP）的信号来归因于温度和降水的关节变化。指纹代表气候反应对气溶胶（AERS）和其余的外部强迫（NOAER；主要是GHG）源自来自历史单和所有模型的大型组合，该模型来自耦合模型对间隔项目的第6阶段的三个模型，并使用完美的模型研究选择。是由不完善的模型研究和水文灵敏度分析支持的，该分析支持了我们选择温度和降水细纹的选择。我们发现，包括温度和降水在内的诊断效果稍微更好地限制了纯粹基于温度或仅基于GMT的诊断，并允许AER冷却的归因（即使在纤维上不包含GMT时）。这些结果在来自不同气候模型的纤维上具有鲁棒性。AER和NOAER的估计贡献与其他已发表的估计值一致，包括最新IPCC报告的估计。最后，我们将气溶胶诱导的冷却的0.46 K（[2 0.86，2 0.05] k）的最佳估计归因于2010年Noaer升温的1.63 K（[1.26，2.00] k），相对于1850年至1900年，使用GMT和GMLP的综合信号。
Rhynchophorus ferrugineus enerocytobiont的完整基因组序列``candidatus nardonella dyophthoridicola''
世界农业需要找到适当的平衡，以应对养活人口增长，减少其对生物多样性的影响和最小化温室气体（GHG）排放之间的三元素。在本文中，我们评估了各种场景，这些方案在农业，林业和其他土地使用（AFOLU）行业中实现了4.3 GTCO 2，EQ /年温室气体缓解。< /div>。场景包括三种温室气体缓解政策的各种混合：第二代生物燃料生产，饮食变化和牧场造林。我们发现，将缓解措施集中在单个政策上可以为粮食安全或生物多样性保护的单一指标带来积极的结果，但对他人产生了重大的负面影响。所有三种缓解政策的平衡投资组合虽然对任何单一标准都不是最佳的，但通过避免对粮食安全和生物多样性保护的严重负面影响来最大程度地减少权衡。在区域规模上，不同区域环境中的生物多样性和粮食安全之间在全球范围内看到的权衡是细微的。
CD34+细胞剂量对T细胞的单倍性同种异体造血细胞移植后对临床结果的影响急性髓样
基于数据同化和机器学习的组合是一种新颖的方法。新的混合方法是为两个范围设计的：（i）模拟隐藏的，可能是混乱的，动态的，并且（ii）预测其未来状态。该方法在于应用数据同化步骤，在这里进行集合Kalman滤波器和神经网络。数据同化用于最佳地将替代模型与稀疏嘈杂数据相结合。输出分析在空间上完成，并用作神经网络设置的训练来更新替代模型。然后迭代重复两个步骤。数值实验是使用混乱的40变量Lorenz 96模型进行的，证明了所提出的杂种方法的收敛和实用技能。替代模型显示出短期的预测技能，最多两次Lyapunov时，检索正lyapunov指数以及功率密度频谱的更伟大的频率。该方法对关键设置参数的敏感性也会显示：预测技能会随着观察噪声的增加而平稳降低，但如果观察到少于模型域的一半，则突然下降。数据同化与机器学习之间的成功协同作用在这里通过低维系统证明，鼓励对具有更复杂动力的此类混合体进行进一步研究。
运动和免疫化学治疗对MC38结直肠癌小鼠肿瘤生长的综合作用
急性运动在肿瘤微环境中诱导瞬时修饰，并与肿瘤生长减少以及小鼠模型中肿瘤中免疫细胞的施用增加有关。在这项研究中，我们旨在评估治疗给药前急性运动对肿瘤生长的影响。六周大的小鼠注射了结直肠癌细胞（MC38）4组：对照（CTRL），免疫化学疗法（TRT），运动（EXE）和合并干预（TRT/ EXE）。TRT和TRT-EXE都接受了ICI：抗PD1-1（1个注射/周）和Capecitabine + Oxaliptin（每周5次）为期1周（实验1），第3周（实验2）。TRT-EXE和EXE组提交了50分钟的跑步机运动。在协议持续时间内，每天都监测肿瘤大小。在第7天（D7）和第16天（D16）的干预后测量肿瘤生长和微环境参数。 从第4天到第7天，EXE/ TRT组的肿瘤体积减少，而在TRT组中保持稳定（P = 0.0213）。 从第7天到第16天的肿瘤体积减少，而TRT和TRT/EXE之间没有显着差异。 在D7时，TRT/EXE组表现出较高的总纤维T细胞（P = 0.0118）和CD8+细胞毒性T细胞（P = 0.0031）。 在D16时，TRT和TRT/EXE之间的凋亡，血管完整性和炎症的肿瘤标记并没有明显差异。 我们的主要结果是急性运动肿瘤生长和微环境参数。从第4天到第7天，EXE/ TRT组的肿瘤体积减少，而在TRT组中保持稳定（P = 0.0213）。从第7天到第16天的肿瘤体积减少，而TRT和TRT/EXE之间没有显着差异。在D7时，TRT/EXE组表现出较高的总纤维T细胞（P = 0.0118）和CD8+细胞毒性T细胞（P = 0.0031）。在D16时，TRT和TRT/EXE之间的凋亡，血管完整性和炎症的肿瘤标记并没有明显差异。我们的主要结果是急性运动
推进的小绿色蔬菜结合收割机
为了提高小型绿色蔬菜的智能机械化收获能力，根据其种植模式和农艺要求设计了一种自我推广的绿色蔬菜智能联合收割机。它可以同时满足用于切割，夹紧和输送以及收集小绿色蔬菜的机械化收获操作的要求。此外，该模型还采用了基于BMS技术的纯电动驱动器智能电池管理系统的电动驱动机箱，该系统实现了智能平衡功率。收割机采用了由PLC控制的智能控制系统，以自动检测机器的步行速度，切割机的高度和传输速度等，以实现每个工作零件的快速匹配。发现收割机在两个小时内的电力消耗比例为23％，平均收获效率为0.16Hm²/h。此外，收割机正常运行期间的平均损失率为4.22％。这项研究为智能机械化的小绿色蔬菜提供了参考。
基于项目的学习与查询 - ...
摘要 - 这项研究的目的是1）研究本科生的线性编程学习单元的管理，2）开发和验证学习模型的质量； 3）检查该模型对拉贾曼加拉技术大学Suvarnabhumi的24年本科生的影响。这项研究是一项研究与发展研究。研究工具包括学习管理模型，课程计划，课堂观察表和计算思维评估工具。使用百分比，平均值，标准偏差和t检验分析数据。研究结果如下：1）学习管理的特征是协作学习，研究，计划，实践，扩展学生的概念以总结数学概念并评估结果。指导，刺激学习，支持，促进和加强学习的学习。
单独使用溶瘤性毛道病毒SVV-001靶向GBM，并在新型原位PDX模型中与分级辐射结合使用。
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
比较每天三次Novomix胰岛素与胰岛素谷氨酸一次，每天一次，每天三次胰岛素阿斯帕特在2型糖尿病患者的血糖控制上的三次胰岛素蛋白：一项横断面研究
摘要目的：本分析的目的是比较这两种治疗方案（每天两次或三次胰岛素胰岛素或每天一次胰岛素甘蓝蛋白加两次或每日胰岛素ASPART两次）对伊朗患者T2DM患者的血糖控制的影响。材料和方法：这项横断面研究进行了一年，对YAZD医学研究中心的2型糖尿病患者进行了一年。从基线（第0周）到24 -48周的血糖控制（HBA1C，FBG和2HPP）在接受Novomix胰岛素两次或每天三次接受Novomix胰岛素的患者的电子文件中记录。将这些特征与每天接受一次胰岛素谷氨酸加一次的患者进行了比较，或者每天三次胰岛素阿斯帕特（根据每餐）。p <0.05被认为是显着的水平。结果：根据发现，两个治疗组均显示FBG，2HPP和HBA1C从基线到研究终点的显着降低（第24和48周）（所有比较p <0.05）。但是，在研究期间，与基线水平相比，HbA1c，FBG和2HPP水平的变化在两组之间并不显着。结论：与Aspart和NovoMix相比，胰岛素甘醇制度可有效地减少HBA1C-FBS-2HPP，但在这两个方面之间没有看到显着差异。建议观察更多的有效性并获得更有效和可靠的研究结果。关键字：胰岛素阿斯帕特，胰岛素甘细胞，血糖控制，糖尿病，类型2。