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Elisabeth Koletas，原告，诉案号
1以及故意侵权例外明确涵盖的故意侵权行为，原告提出了疏忽和故意造成情绪困扰的主张。（doc。1¶¶60-70）。正如被告正确地争论的那样，这些主张受到故意侵权的例外的禁止，因为它们是源自原告的基本行为的衍生主张。
关于转移性黑色素瘤的研究
系统文献综述摘要转移性黑色素瘤是皮肤癌最具侵略性的类型之一，其特征是死亡率高和治疗性抗性。近年来，目标疗法和免疫疗法的重大进展彻底改变了疾病管理，提供了更好的反应率和全球生存。这项系统的综述旨在分析用于治疗转移性黑色素瘤的治疗进展和未来前景，重点介绍了诸如免疫检查点抑制剂，联合疗法和预测生物标志物等创新策略。采用的方法涉及在科学数据库中进行仔细搜索，从总共180个最初确定的研究中选择了6篇文章。结果表明，在BRAF V600突变患者中，PD-1和LAG-3抑制剂的组合以及BRAF和MEK抑制剂的使用等疗法对自由进展生存和疾病的控制产生了积极影响。然而，挑战持续存在，因为从治疗方法中获得的抗药性和不良反应免疫，强调了基于肿瘤分子特征和患者的个体特征的治疗个性化的重要性。可以得出结论，尽管取得了进步，但转移性黑色素瘤仍然是临床挑战，需要越来越精致的治疗方法。新的临床试验的发展和预测生物标志物的研究对于优化治疗的有效性和降低毒性的影响至关重要。因此，创新疗法和个性化策略的整合可以代表改善转移性黑色素瘤患者的临床结果和存活方面的重大进步。关键字：转移性黑色素瘤；免疫疗法；靶疗法；生物标志物；肿瘤学。
2025 年 ROSETAS 项目清单
项目 C4：小分子催化转化为增值产品 PI：Sara Thoi 教授，化学 项目描述：该项目专注于合成和表征新型金属催化剂，用于激活和转化小分子，如二氧化碳（CO 2 ）、氮（N 2 ）、硝酸盐（NO 3 - ）和其他丰富化合物。其中一个例子是开发金属有机骨架 (MOF) 将 N 2 转化为氨（NH 3 ），氨是一种重要的肥料，也是工业和制药化学品的氮前体。 REU 学生的角色： REU 学生将合成和表征各种含有地球丰富金属位点的催化剂，以激活小分子。他们将学习如何进行电化学实验，包括循环伏安法、计时电流法和原位振动光谱。 REU 学生将把催化剂的各种特性（结构、孔隙率、功能组、金属特性）与其催化性能（选择性和活性）关联起来。这些结构-功能关系将阐明机械原理，并为进一步的催化剂设计提供路线图。首选背景和技能：• 普通化学 • 电化学 • 合成
psilocybin导致性别，时间和剂量依赖性变化
通过TP53和RB1中的CMYC蛋白过量生产而形成恶性，转移性小细胞肺癌，RB1耗尽了源自人类胚胎干细胞的肺神经内分泌细胞Huanhuan Joyce Chen Chen 1,2,3，1,2,3， * 2,3 , Chen Zhang 5 , Olivier Elemento 4 and Harold Varmus 1,# 1 Meyer Cancer Center, Weill Cornell Medicine, New York, NY 2 The Pritzker School of Molecular Engineering, The University of Chicago, Chicago, IL 3 The Ben May Department for Cancer Research, The University of Chicago, Chicago, IL 4 Caryl and Israel Englander Institute for Precision Medicine, Weill Cornell Medicine, New York, NY 5纽约州威尔·康奈尔医学系病理学和实验室医学系6纽约州威尔·康奈尔医学研究所，纽约，纽约，威尔·康奈尔医学研究所 *同等贡献＃贡献＃相应的作者：Harold Varmus，Md Huanhuan Joyce Chen，Md Huanhuan Joyce Chen，Pritzker Cornerell Cornell Cornell Medicine Pritzker Cornelling We Chickago Medicine th Chickago Seltering We Chickgo BRB-1322卡明斯生活科学中心，920 E 58th St. New York，NY 10021，芝加哥，伊利诺伊州60637电子邮件：varmus@med.cornell.edu电子邮件：joycechen@uchicago.edu摘要：我们最近描述了我们最初的努力，我们描述了我们开发的小细胞肺癌（SCLC）的模型（SCLC），该模型与人类胚胎的模型（SEFMORIAIDS）是与释放的，该模型与释放的脉络膜相同的速度（Hescorres ne hears seartiand），该模型是脉动脉动的速度，该模型是在（PNECS），一种神经内分泌阳性SCLC的原始细胞。尽管肿瘤抑制基因TP53和RB1的表达降低允许诱导的PNEC在免疫缺陷型小鼠中形成皮下生长，但肿瘤没有显示出在人类患者中看到的SCLC的积极特征。在这里我们报告说，编码野生型或突变型CMYC蛋白的转基因的其他强力霉素调节表达可促进这些hESC衍生细胞注射到肾囊后的快速生长，侵袭和转移。与其他人类似，我们发现CMYC的添加鼓励了SCLC-N亚型的形成，并以高水平的NeuroD1 RNA为特征。使用成对的原代和转移样品进行RNA测序，我们观察到SCLC的亚型在转移扩散后不会变化，并且保持神经1的产生。我们还描述了这些恶性，SCLC样肿瘤的组织学特征，这些肿瘤源自hESC，并讨论了该模型在控制和更好地理解这种顽固性肿瘤方面的潜在用途。
专家见解：临床试验中的脑转移，由神经肿瘤学专家 MARIKO DEWIRE-SCHOTTMILLER 博士主讲
其中一个障碍是获得疗效终点。例如，常用的疾病评估是 RANO-BM（脑转移）和 RECISIT 1.1。这些反应方法包括根据 RANO-BM 定义反应，同时还使用 RECIST 1.1 解决全身性疾病。转移性癌症（包括脑转移）是一种全身性疾病；因此，疗效在所有疾病部位均有体现，而不仅限于脑转移。使用 RECIST 和 RANO-BM 作为终点可能会导致机构间差异，因为可能有一个审阅者专注于 RECIST，另一个审阅者专注于 RANO，这需要在站点层面进行额外的后勤工作。此外，个别放射科医生在 RECIST 和 RANO 中对 CNS 病变的选择可能不同，这可能会导致不同的反应。此外，一些机构可能有内部指导，不将脑病变作为 RECIST 1.1 反应审查的目标病变。应对这些挑战包括在可行性评估期间询问场地的流程。经验丰富的 CRO 可以发挥巨大作用，并确定每个场地如何确定响应。
千万亿次规模推动 - A*STAR 研究
1976 年，当时世界上速度最快的超级计算机 Cray-1 上线，每秒可进行 1.6 亿次计算。通过 Cray-1，研究人员获得了新的能力来模拟天气模式、飞行空气动力学以及我们自然界的其他复杂系统。近 40 年后，在新加坡，一群计算机科学研究所和国家机构联合起来，推出了该国第一台千万亿次级超级计算机 ASPIRE 1。它提供一万亿台 Cray-1 机器的计算能力，将帮助 A*STAR 及其他机构的研究人员应对新世纪的科学挑战，从气候变化到全球流行病。在我们的封面故事《千万亿次级推动（第 08 页）》中，A*STAR 研究回顾了新加坡国家超级计算中心在国家研发界普及超级计算能力的使命，以及其七年历史上的关键研究合作，
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如果使用BetaPrime™5504G SA棒，则在管子上幻灯片杆置于约会代码，而插脚朝向泡沫。将涂药朝上握住涂抹器时，将拇指向下压在断路器栏上，直到内部容器断裂释放内容。将泡沫头向下朝向表面进行启动。允许底漆饱和泡沫头。轻轻挤压管子将使泡沫头更快地饱和。将光压力施加到泡沫头（在施用过程中会损坏泡沫）。慢慢将涂抹器绘制在表面上以进行底漆，以获得均匀的底漆膜。在一件甚至湿的外套中涂抹在同一方向上移动棍子。在粗糙的封装或模制旁边或旁边的某些应用可能会损坏泡沫头。为避免这种情况，请谨慎行事并限制与这些区域的接触。另外，建议使用Dauber从瓶中涂抹底漆。
具有外来内容和外来元语义的人工智能
结论 1。人工智能可能具有外来内容和外来元语义。结论 2。即使他们确实如此，我们也可以找到与他们交流的方法。结论 3。认真考虑这些选择对于清晰思考生存风险、价值取向问题和可解释的人工智能等问题至关重要。本文（以及 Cappelen 和 Dever 2021）的一个更大目标是说明语言哲学中熟悉的工作如何与理解围绕人工智能、我们与人工智能的互动、可解释的人工智能和可解释的人工智能的核心问题直接相关。对人工智能及其表征能力的思考或多或少完全脱离了过去 30 年语言哲学和元语义学的发展。一个默认的假设是，我们对人工智能的表征和交流能力的理解最好留给计算机科学家和那些受过相关软件开发培训的人。1 本文提出的问题表明，哲学参与具有巨大的潜力。我们将在最后一节中简要说明潜在的回报，并讨论生存风险、价值一致性问题和可解释的人工智能。
具有外来内容和外来元语义的人工智能
结论 1 。人工智能可能具有外来内容和外来元语义。结论 2 。即使他们确实如此，我们也可以找到与它们交流的方法。结论 3 。认真考虑这些选择对于清晰思考生存风险、价值观一致问题和可解释的人工智能等问题至关重要。本文（以及 Cappelen 和 Dever 2021）的一个更大目标是说明语言哲学中熟悉的工作如何与理解人工智能、我们与人工智能的互动、可解释的人工智能和可解释的人工智能的核心问题直接相关。对人工智能及其表征能力的思考几乎完全脱离了过去 30 年语言哲学和元语义学的发展。一个默认的假设是，我们对人工智能表征和交流能力的理解最好留给计算机科学家和那些受过相关软件构建培训的人。1 本文提出的问题表明，哲学参与具有巨大的潜力。我们在最后一部分简要说明了潜在的回报，并讨论了生存风险、价值一致性问题和可解释的人工智能。