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Maungaraki学校战略计划2024和2025
●在学校每个级别开发的学生领导力计划。●术语事件显示与社区直接互动，这在团队计划中很明显。●连接计划全年运行。员工交付 /运行为期8周的计划 - 合唱团，陷阱，体育，文化，walla purakau，与我们的社区有直接的联系。●制定和运行倡议，以促进员工和学生的福祉。●在我们学校的每个层面上做出的决定的核心都具有可持续的实践。
战略招聘计划
2020 - 2025年入学率管理的战略招聘计划年度入学和招聘计划是组织概念，是一套系统的活动，使学院和大学能够对他们的入学人数产生更大的影响。由战略规划研究组织，并在机构研究，入学管理活动的支持下，涉及学生学院的选择，向大学，学生保留和学生成果的过渡。对这些过程的研究指导了校园实践，招募，父母关系，外部奖学金，保留率，经济援助以及与入学率相关的其他领域。西弗吉尼亚大学帕克斯堡的愿景将成为该地区的主要学院，以高质量的教育，授权学生权能，劳动力合作和社区参与而受到认可。制定招生和招聘管理计划已被确定为帕克斯堡西弗吉尼亚大学（WVU-P）的战略计划目标。该战略招聘计划（SRP）的基础是该学院对其愿景的奉献精神和建立强大的入学基金会的奉献精神，并支持对新大学范围的新战略计划的支持，以作为此过程的下一步制定，并在最终确定后从本文档中流动。目的该SRP的目的是创建一种系统的方法来稳定过去十年中长期下降的入学率下降，这一下降将在长期以来对机构造成毁灭性的损害，并开始在入学人数中建立可持续的增长。2019年秋季和2020年春季的入学数据表明，稳定入学的强烈趋势是根据早期大学的成功而发生的，因此该SRP将基于短期成功，同时意识到该机构必须专注于招募和招募更多全职（FTE）。该SRP将概述要采取的具体步骤，以建立校园范围内的招聘和保留心态的基础，以改善入学率和社区关系，并进入2020 - 2025年战略计划的实施。* *这是一份活生生的文件，可以根据与大学需求保持一致的修正和更新。指导原则以下原则是该战略招聘计划的根源，并与当前的WVU-P的使命，愿景和哲学保持一致。这些指导原则将在实施SRP的实施中很明显，因为它代表了对WVU Parkersburg的学生和学生成功的承诺。
213312Orig1s000 综合审查 - accessdata.fda.gov
表格表 表 1：提交前和提交时监管活动摘要 ...................................................................................................................... 28 表 2：西罗莫司、依维莫司和 ABI-009 对肿瘤生长和存活率的影响（FDA 表） ................................................................................................................ 36 表 3：第 1、4 和 7 天肿瘤和血液中的药物浓度（FDA 表） ............................................................................................. 37 表 4：使用 ABI-009、西罗莫司或依维莫司治疗后磷酸化 S6 阳性百分比面积（FDA 表） ............................................................................................................. 37 表 5：西罗莫司和 Secorapamycin 在大鼠中的药代动力学参数（FDA 表） ............................................................................................. 40 表 6：ABI-009 临床药理学重点 ............................................................................................................................. 48 表 7：申请人对内在因素协变量亚组的分析（报告为平均值和 95% 可信区间） ........................................................................................................................................... 66 表 8：NDA 中包括的已完成和正在进行的临床研究 .......................................................................... 72 表 9：研究管理结构 ...................................................................................................................... 78 表 10：PEC-001 研究研究者现场审计 ............................................................................................. 85 表 11：PEC-001 研究服务提供商审计 ............................................................................................. 85 表 12：患者处置 ...................................................................................................................... 87 表 13：患者处置（FDA 分析） ............................................................................................. 88 表 14：方案偏差（入组分析集） ............................................................................................. 89 表 15：主要终点敏感性分析 ............................................................................................................. 90 表 16：患者人口统计学和基线特征（安全性分析集） ................................................................. 91 表 17：患者人口统计学和基线特征（疗效分析集） ................................................................. 93 表18：癌症病史（安全性分析集） .............................................................................. 94 表 19：PEComa 既往癌症治疗史（安全性分析集） .............................................. 96 表 20：PEComa 既往癌症全身治疗（安全性分析集 - 转移性组） …………………………………………………………………………………………………………………………………97 表 21：PEComa 既往癌症放射治疗（安全性分析集） ........................................ 98 表 22：PEComa 既往癌症相关手术（安全性分析集） ........................................ 100 表 23：超过 1 名患者按身体系统和医疗状况划分的既往和当前病史（安全性分析集） ............................................................................................................................. 103 表 24：超过 1 名患者按身体系统和手术程序划分的总体手术史（安全性分析集） ............................................................................................................. 105 表 25：给药周期数、治疗持续时间和输注次数（安全性分析集） ............................................................................................................................. 107 表 26：至少中断一次、剂量减少或剂量减少速率的患者数量以及中断输注的次数（安全性分析集） ............................................................................. 108 表 27：每位患者的实际剂量、每位患者的累积剂量、平均剂量强度和方案剂量百分比（安全性分析集） ............................................................................................. 110 表 28：超过 1 名患者总体的伴随用药发生率按 WHO 治疗主组划分（安全性分析集）..................................................................................................... 112 表 29：伴随手术发生率（安全性分析集）...................................................................................... 114
egfr- ...
在过去的15年中，随着突变的发现以及新的靶向疗法和免疫检查点抑制剂的发展，非小细胞肺癌（NSCLC）治疗发生了变化。表皮生长因子受体（EGFR）是NSCLC中的第一个突变，该突变在2013年获得了FDA批准的药物。osimertinib是第三代酪氨酸激酶抑制剂，被批准为晚期NSCLC的第一线治疗，并在切除的IB-IIIA阶段的辅助设置中被批准。However, resistance to osimertinib is inevitably an issue, and thus patterns of resistance to EGFR -mutated NSCLC have been studied, including MET ampli fi cation, EGFR C797X-acquired mutation, human epidermal growth factor 2 (HER2) ampli fi cation, and transformation to small cell and squamous cell lung cancer.EGFR TKI进展后，EGFR渗透的NSCLC的当前管理目前受到化学疗法和放射疗法的限制，有时与Osimertinib的持续结合在一起。抗体 - 药物缀合物（ADC）由与细胞毒性药物相关的单克隆抗体组成，并且是NSCLC中越来越流行的药物类别。Trastuzumab Deruxtecan在HER2-Mutated NSCLC中获得了加速FDA的批准。ADC提供了一种可能的解决方案，以找到可以绕过细胞内电阻机制的新处理。在这篇评论文章中，我们总结了ADC和ADC的机制和EGFR被渗透的NSCLC的机制，其中包括满足放大的目标，HER3，Trop2和EGFR，以及其他ADC目标，以及其他在NSCLC中进行调查的ADC目标，并讨论了未来与ADC的方向。
解码脑电图活动以实现多模态自然语言处理
直到最近，研究人员主要对阅读中的人类行为数据感兴趣，以了解人类认知。然而，这些人类语言处理信号也可以用于基于机器学习的自然语言处理任务。目前，将脑电图大脑活动用于此目的的研究还很大程度上尚未得到探索。在本文中，我们首次进行了大规模研究，系统地分析了脑电图大脑活动数据在改进自然语言处理任务方面的潜力，特别关注了信号的哪些特征最有益。我们提出了一种多模态机器学习架构，它可以从文本输入和脑电图特征中联合学习。我们发现将脑电图信号过滤到频带中比使用宽带信号更有益。此外，对于一系列词嵌入类型，脑电图数据可以改进二元和三元情绪分类，并且优于多个基线。对于关系检测等更复杂的任务，在我们的实验中，只有情境化的 BERT 嵌入优于基线，这提出了进一步研究的需要。最后，当训练数据有限时，EEG 数据显示出特别有前景。
第九章 环境变量监测计划
该计划必须根据监管部门发布的一般指示来制定，并且必须在适当情况下包含项目或活动每个阶段需要测量和控制的环境组成部分；环境影响及相关措施；检查站的位置；用于表征所述组件的状态和演变的参数；允许或承诺的限制；每个参数的监测计划的持续时间和频率；测量每个参数的方法或程序；提交报告的截止日期和频率，以及对结果的评估和其他相关方面。根据环境影响预测和评估结果（在环境影响评估第 4 章“影响预测和评估”中制定，并在第 7 章“缓解、修复和补偿措施计划”中描述），确定了必须进行环境监测的影响和措施。根据上述内容，将对那些受环境评估影响且相关影响呈现显著负面评价的相关环境变量进行监测，就本项目而言，这些变量对应于“植物区系和植被”部分。 9.2.目标正如 RSEIA 中指出的，环境变量监测计划的目标是确保接受环境评估的相关环境变量按照预测发展。
扩展自我调节策略发展叙述
参考文献................................................................................................................................ 34