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经验教训和未来方向
设计一种能够到达特定器官、组织或细胞类型的治疗方式对于治疗效率和限制脱靶不良反应都至关重要。携带各种药物（如核酸、小分子和蛋白质）的纳米粒子正在推动实现这一目的的治疗方式。除了需要确定特定适应症的靶标之外，适当的设计还必须解决多种生物屏障，例如系统性屏障、稀释和非特异性分布、组织渗透和细胞内运输。近年来，靶向递送领域发展迅速，在理解生物屏障方面取得了巨大进展，并且出现了新技术，可以将纳米粒子与靶向部分功能化，以实现准确、特定和高度选择性的递送。实施多功能纳米载体和机器学习模型等新方法将推动设计安全、细胞特异性纳米粒子递送系统领域的发展。在这里，我们将严格回顾该领域的当前进展，并提出新策略来改善治疗有效载荷的细胞特异性递送。
刑事执业指示2023-1
2.6.20对成绩单的请求可能被拒绝或受到适当的修订，例如，情况有合理地使员工怀疑申请人的意图或可能会忽略适用的报告限制，尽管对成绩单认可的警告通知，或者合理地怀疑申请人对另一个人有恶意意图。鉴于诉讼将在公开场合举行，尽管有任何怀疑，但仍将需要拒绝此类诉讼的成绩单。责任始终休息，以证明这种否认是合理的，而不是申请人以证明请求是合理的。即使有理由怀疑犯罪意图的原因，适当的课程可能是指示警察被告知这些原因，而不是指示扣留笔录。尽管如此，在这种情况下，根据Crimpr 5.5的请求将其视为Crimpr 5.8的请求；然后让法院根据Crimpr 5.10审查该请求。
当代国家和未来的方向
摘要：背景：多形胶质母细胞瘤是一种恶性颅内肿瘤，由于缺乏有效的批准药物和肿瘤的侵略性，因此构成了治疗性挑战。然而，最近进行了广泛的研究，以解决与药物化合物的耐药性质有关的原因，这些原因导致了几项临床试验研究了有希望的治疗方法。方法：我们回顾了自2010年以来从PubMed发表的文献和2020年9月15日的几个年度会议摘要。选定的文章包括与胶质母细胞瘤肿瘤生物学，原始基础研究，临床试验，开创性评论和荟萃分析有关的文章。我们根据有关治疗过程中遇到的挑战性因素的收集证据进行了讨论，我们强调了包括免疫疗法和靶向药物在内的新型疗法的相关试验。结果：选定的文献揭示了与研究治疗遇到的低功效有关的四个主要因素，其中包括：（1）血脑屏障； （2）免疫抑制微环境； （3）遗传异质性； （4）与先前可以调节肿瘤微环境的系统治疗有关的外部因素。本综述中讨论的研究疗法被归类为免疫疗法和靶向治疗。免疫疗法包括：（1）免疫检查点抑制剂； （2）养细胞转移疗法； （3）治疗疫苗； （4）溶瘤病毒疗法。靶向疗法包括酪氨酸激酶抑制剂和其他受体抑制剂。最后，我们提供了对胶质母细胞瘤治疗的未来方向的看法。结论：尽管在胶质母细胞瘤的有效疗法发展方面取得了有限的成功，但许多治疗方法仍具有潜在的希望，包括免疫疗法和新型组合药物。解决胶质母细胞瘤的分子景观和抗性免疫抑制性质，对于进一步发展有效治疗至关重要。
数字化方向，绿色连接：
北美和欧洲公司曾是电子制造业的绝对市场领导者，但如今来自亚洲和其他地区的激烈竞争迫使它们越来越专注于高价值、低产量的产品，以保持在全球市场上的竞争力。这种转变使欧洲专注于“嵌入式和专业系统”（报告中以下称为“嵌入式系统”），即嵌入汽车、各种工业设备、航空航天/国防/安全设备、电信基础设施以及医疗保健设备的电子系统。这些终端用户群体绝大多数是专业人士，因此专业电脑（服务器）也属于这一类别。嵌入式系统与“独立系统”相对，后者传统上对应于消费电子产品（手机、消费电脑、消费音频和视频系统以及家用电器）。
以患者为中心的观点和未来的指示...
在AI驱动的TeleDentistry中Richa Kaushik 1，＃， *，Ravindra Rapaka 2，＃1 Wayne State University，Michigan，密歇根州底特律2号，康涅狄格州2号，康涅狄格州斯托尔斯大学，康涅狄格州康涅狄格州＃这些作者对这项工作 *相互贡献 *相应的作者 *电子邮件：Richakaushik@wayne.edu提交：2024年11月27日；修订：2024年12月29日；接受：2024年12月29日；出版：2024年12月31日。引用：Kaushik R，RapakaR。发现2024; 12（4）：E199。doi：10.15190/d.2024.18摘要此范围审查调查了AI将AI的整合到远程机构中，重点是以患者为中心的观点和未来的方向。远程医疗性在199年的大流行时期迅速发展，通过数字通信技术提供了远程牙科护理。AI的引入使诊断更加精确，治疗计划更加个性化，并且过程更有效，并且还使牙科服务更加有效地供应贫困。AI算法有助于早期诊断牙科问题，提供定制的治疗计划并改善患者的预后。 尽管有优势，但仍然存在许多挑战。 这些是道德问题，数据隐私问题和监管障碍，可以阻止广泛采用。 在牙科环境中使用AI会导致患者围绕信任和数据安全性的情绪混合，因为担心会减少与提供者的个人互动。 未来AI算法有助于早期诊断牙科问题，提供定制的治疗计划并改善患者的预后。尽管有优势，但仍然存在许多挑战。这些是道德问题，数据隐私问题和监管障碍，可以阻止广泛采用。在牙科环境中使用AI会导致患者围绕信任和数据安全性的情绪混合，因为担心会减少与提供者的个人互动。未来此外，在大规模的临床环境和成本效益评估中未验证AI驱动的远程遗传学，从而破坏了可扩展性。本评论确定了现有研究的差距，并为以患者为中心的应用程序提供指导，以进一步促进牙医，计算机科学家，伦理学家和决策者之间提高透明度，AI教育和跨学科合作。
可解释知识支持系统的方向
摘要。几十年来，人们对可解释人工智能领域的兴趣一直在增长，最近更是加速增长。随着人工智能模型变得越来越复杂，而且往往越来越不透明，并结合了复杂的机器学习技术，可解释性变得更加重要。最近，研究人员一直在以用户为中心研究和解决可解释性问题，寻找考虑可信度、可理解性、明确出处和情境感知的解释。在本章中，我们利用对人工智能和密切相关领域的解释文献的调查，并利用过去的努力来生成一组解释类型，我们认为这些解释类型反映了当今人工智能应用对解释的扩展需求。我们定义了每种类型，并提供了一个示例问题来激发对这种解释风格的需求。我们相信这组解释类型将有助于未来的系统设计师生成和确定需求的优先级，并进一步帮助生成更符合用户和情境需求的解释。
刑事实践指导 2023
2.6.20 记录请求可能会被拒绝或进行适当的删节，例如，当工作人员合理怀疑申请人有意或可能无视适用的报告限制（尽管记录上签有警告通知）或合理怀疑申请人对他人有恶意时。鉴于诉讼程序将在公开场合进行，尽管存在任何此类怀疑，仍需要有令人信服和令人信服的理由来拒绝记录请求。法院始终有责任为这种拒绝提供正当理由，而不是申请人为该请求提供正当理由。即使有理由怀疑有犯罪意图，适当的做法可能是指示警方告知这些理由，而不是指示扣留记录。尽管如此，在这种情况下，将 CrimPR 5.5 下的请求视为 CrimPR 5.8 下的请求可能是适当的；然后由法院根据 CrimPR 5.10 审查该请求。