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探索Nivolumab和ipilimumab在肾细胞癌中的功效：来自地区医院队列研究的见解
2024年4月1日 - 卫生部 - Gov.pl。的偿还药物，特殊营养目的地的食品和医疗设备的食品https://www.gov.pl/web/zzdrowie/obwieńka-ministra--health-health-health-z-dnia-18-marca-2024-r-w-sprawie-wykazu-wykazu-refundne-lefundne-lekow-lekow-srodkow-srodkow-srodkow-srodkow-srodkow-srodkne-spo@------------------ Edical（19.05.2024）。8。pilimumab-产品特性摘要。https://www.ema.europa.eu/en/documents/product- inofernal/yervoy-epar-productive-information_en.pdf（16.06.2022）。 9。 nivolumab-产品炭分摘要。 https://www.ema.europa.eu/en/documents/product- inofern/opdivo-epar-productive-information_en.pdf（16.06.2022）。 10。 Somarouthu B，Lee SI，Urban T等。 与免疫相关的肿瘤反应评估标准：全面综述。 br j radol。 2018; 91（1084）：20170457，doi：10.1259/bjr.20170457，PubMed索引：29172675。 11。 Seymour L，Bogaerts J，Perrone A等。 恢复工作组。 IRECIST：用于测试免疫治疗药的试验中的响应标准指南。 lancet oncol。 2017; 18（3）：E143-E152，doi：10.1016/s1470-2045（17）30074-8，在PubMed索引：28271869。 12。 Mao，Chen D，Duan S等。 总统淋巴细胞 - 单位细胞比率对高级上皮癌的预后影响：一种荟萃分析。 癌细胞 2018; 18：201，doi：10.1186/s12935-018-0698-5，在PubMed中索引：30534002。 13。 Templeton AJ，Ace O，McNamara MG等。https://www.ema.europa.eu/en/documents/product- inofernal/yervoy-epar-productive-information_en.pdf（16.06.2022）。9。nivolumab-产品炭分摘要。https://www.ema.europa.eu/en/documents/product- inofern/opdivo-epar-productive-information_en.pdf（16.06.2022）。10。Somarouthu B，Lee SI，Urban T等。与免疫相关的肿瘤反应评估标准：全面综述。br j radol。2018; 91（1084）：20170457，doi：10.1259/bjr.20170457，PubMed索引：29172675。11。Seymour L，Bogaerts J，Perrone A等。恢复工作组。IRECIST：用于测试免疫治疗药的试验中的响应标准指南。lancet oncol。2017; 18（3）：E143-E152，doi：10.1016/s1470-2045（17）30074-8，在PubMed索引：28271869。12。Mao，Chen D，Duan S等。 总统淋巴细胞 - 单位细胞比率对高级上皮癌的预后影响：一种荟萃分析。 癌细胞 2018; 18：201，doi：10.1186/s12935-018-0698-5，在PubMed中索引：30534002。 13。 Templeton AJ，Ace O，McNamara MG等。Mao，Chen D，Duan S等。总统淋巴细胞 - 单位细胞比率对高级上皮癌的预后影响：一种荟萃分析。癌细胞2018; 18：201，doi：10.1186/s12935-018-0698-5，在PubMed中索引：30534002。13。Templeton AJ，Ace O，McNamara MG等。血小板与淋巴细胞比率在实体瘤中的预后作用：系统评价和荟萃分析。癌症流行病生物标志物上一篇。2014; 23（7）：1204–1212，doi：10.1158/1055-9965.EPI-14-0146，在PubMed中索引：24793958。
探索基于深度学习的大脑MRI-TO-CT合成中的对比度概括
背景：已提出合成计算机断层扫描（SCT），并越来越多地采用以实现基于磁共振成像（MRI）的放射疗法。深度学习（DL）最近证明了从固定MRI采集中生成准确的SCT的能力。但是，由于模型概括不良，MRI方案可能会随着时间的推移而随着时间的流逝而变化或不同。目的：研究域随机化（DR）以增加脑SCT生成DL模型的概括。方法：收集了95例接受RT患者的CT和相应的T 1加权MRI，带有 /无对比度，T 2加权和FLAIR MRI，考虑到可以研究概括的未见序列的能力。“基线”生成对抗网络进行了 /没有天赋序列的训练，以测试模型在没有DR的情况下的性能。基于SCT的剂量计划的图像相似性和准确性对CT进行了评估，以选择针对基线的表现最佳的DR方法。结果：基线模型在FLAIR上的性能最差，平均绝对误差（MAE）= 106±20.7 HU（平均值±σ）。在MAE = 99.0±14.9 HU的DR模型中，Flair上的性能显着提高，但仍然不如基线 + Flair模型的性能（MAE = 72.6±10.1 HU）。同样，对于DR VS基线，获得了γ速率的提高。结论：DR提高了仅在获得的MRI上训练的未见序列上的图像相似性和剂量准确性。DR使模型更加稳健，从而减少了在未见序列上应用模型时重新训练的需求，并且无法进行重新训练。
探索大语模型中生成精度的神经梯度体系结构
摘要 - 将神经梯度体系结构（NGA）集成到大语言模型（LLMS）中，导致了自然语言处理的明显进步，从而增强了生成文本的精确性和相干性。通过采用梯度驱动的计算，NGA根据上下文提示动态调整内部途径，从而使LLMS能够更有效地适应各种语言任务。这种方法证明了在上下文理解至关重要的情况下，诸如机器翻译，摘要和对话生成等任务的改进。NGA的融合也有助于减少常见问题（例如重复性或无关的产出），从而提高了生成内容的总体质量。此外，NGA的适应性允许在各个领域对LLM进行更有效的微调，从而促进了其在专业领域的应用，而无需大量的重新培训。经验结果表明，NGA在完善LLM的生成过程中的功效，强调了其大大提高自然语言处理系统性能的潜力。因此，NGA的采用代表了LLM体系结构演变中的关键进展，为开发更响应敏感和上下文意识到的语言模型提供了强大的框架。
探索添加剂制造在假体供应链中的作用：定性证据摘要目的 - 本研究旨在评估
探索添加剂制造在假体供应链中的作用：定性证据摘要目的 - 本研究旨在评估由实施增材制造（AM）技术引起的假肢供应链能力的增强。该研究提出了一个新兴模型，概述了将3D打印技术整合到假肢供应链中时发生的关键领域。设计/方法论/方法 - 采用定性方法，通过现场观察和31种与假肢工业和3D打印技术相关的约旦组织进行的深入访谈收集数据。调查结果 - 调查结果表明，采用3D打印技术可以在定制，响应能力，创新，环境可持续性，成本最小化和赋权方面提高假肢供应链的能力。这项研究阐明了采用3D打印技术后假体供应链中影响的特定领域，强调了假体工业内供应链能力的总体改善。实际意义 - 本研究为政府机构和假肢组织提供了建议，以最大程度地利用3D打印技术获得的好处。独创性/价值 - 这项研究在探索3D印刷技术对约旦假体产业的影响方面做出了贡献，阐明了对供应链的影响，并确定了新兴市场环境中决策者的挑战。纸质类型：研究论文。1。关键字：添加剂制造；供应链；假体；假肢供应链； 3D打印；约旦。简介高级技术，例如增材制造（AM），人工智能（AI），物联网（IoT）和供应链中的区块链，可节省成本，优化的物流，提高的准确性以及利益相关者之间的信任，从而提高竞争优势和客户满意度（Younis等，2024）。近年来，与其他先进的制造技术相比，AM已成为一种出色的技术，在定制，材料效率和快速原型制作方面具有独特的优势。am，通常称为3D打印，是一个革命性的过程，它逐层构造对象，从而使设计灵活性和效率在创建复杂的几何形状时（Kunovjanek等，2022）。AM由于其多功能性，成本效益和产生复杂几何形状的能力，因此在各个行业中找到了应用。在航空航天中，AM用于轻质和耐用的飞机组件，降低了燃油消耗和维护成本（Ishfaq等，2022）。在汽车制造中，AM可以快速原型制作，定制和生产材料废物减少的零件（Vasco，2021年）。此外，在消费品行业中，AM促进了从珠宝到时尚配饰的个性化产品的定制和生产（Kunovjanek等，2022）。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Brown，J。，Karlsmo，M.，Johansson，P。等（2024）。探索P
锂离子电池（ALIBS）有望在日益环保的叙述中提供具有成本效益和安全的能源存储。此外，减轻围绕传统液化液中关键原材料的问题加强了与这种理想的一致性。在这里，我们深入研究了佩利烯-3,4,9,10-四羧酸列酰亚胺（PTCDI）的电化学，并评估其作为abibs的有机阳极活性材料的潜力。我们发现，与有机溶剂相比，尽管有略有不同的方式，但与中等浓缩的水性电解质相比，li +可逆地（DE）li +。此外，在容量，能力保留，速率性能，库伯效率和自我释放方面的半细胞电化学性能确实令人满意，其中使用高电压锂氧化物氧化物（LMO）的概念证明是ableib，and> 70 wh kg-1（ptcdi + lmo）和一个平均水平和平均水平。1.5 V.这些发现的目的是用更稀释的水解物进一步鼓励有机氧化还原材料研发，有可能为更绿，更可持续的能源景观铺平道路。
探索提高集群效率的量子算法
摘要 集群计算在数据分析、科学模拟和人工智能等各个领域发挥着关键作用。通过利用多台互连计算机的功能，集群能够高效地处理大规模计算任务。然而，传统的集群计算方法具有固有的局限性，可能会阻碍其性能和可扩展性。近年来，量子计算已成为一种有前途的范式，有可能彻底改变计算能力。量子计算机利用量子力学原理比传统计算机更快地执行复杂计算。专为量子计算机设计的量子算法在解决传统系统计算挑战性问题方面表现出了卓越的能力。本研究重点关注量子算法在提高集群效率方面的应用。通过利用量子计算的独特属性（例如叠加和纠缠），量子算法提供了提高集群计算系统性能和可扩展性的可能性。本研究的目的是深入探讨在集群计算环境中使用量子算法的潜在优势、挑战和未来前景。通过研究现有的为提高集群效率而设计的量子算法并分析现实世界的案例研究，我们旨在深入了解这一新兴领域的实际意义。通过这一探索，我们力求阐明将量子算法集成到集群计算中的机会和局限性，并确定进一步研究和开发的潜在途径。通过利用
引用本文：Owolabi Paul Adelana，Musa Adekunle Ayanwale和Ismaila Temitayo Sanusi（2024）探索服务前生物学老师的意图
摘要本研究应对高中生的有效教学遗传学的挑战，该主题尤其具有挑战性。利用人工智能（AI）在教育中的重要性越来越重要，该研究探讨了服务前教师在高中遗传学教育中基于AI-AI-Specions的整合的观点，指标和行为意图。正如这些职前教师（通常称为数字本地人）被期望将技术无缝地整合到我们技术依赖的社会中的未来教室中，因此了解他们的观点至关重要。这项研究涉及90名教师候选人，专门从事尼日利亚高等教育机构的生物学。采用计划行为理论，使用结构方程建模和独立样本t检验方法分析了调查响应。结果表明，感知到的有用性和构成规范是AI使用的重要预测指标，主观规范严重影响了职前教师的行为意图。值得注意的是，感知到的行为控制并不能显着预测意图，这与观察到的有用性不能保证AI采用。性别会差异地影响主观规范，尤其是在女性职前教师中，而在其他变量中没有观察到显着的性别差异，这表明可比的态度。这项研究强调了态度和社会规范在塑造职前教师对AI技术整合的决定中的关键作用。还讨论了有关含义，局限性和潜在的未来研究方向的详细讨论。
探索蔗糖发酵：微生物，生化途径和应用
蔗糖发酵是一个过程，涉及通过某些类型的微生物（例如酵母菌和细菌）将蔗糖转化为乙醇和二氧化碳的过程。此过程具有多种应用，从酒精饮料的生产到生物燃料和其他化学物质的工业生产。在本文中，我们将探讨蔗糖发酵背后的科学，包括所涉及的微生物，生化途径以及该过程的应用。蔗糖发酵通常由酵母和细菌等微生物进行。在蔗糖发酵中使用的最常见的酵母中是酿酒酵母和Zygosacchachomyces rouxii，而诸如Zymomonas mobilis和actobotobacter xylinum之类的细菌也能够执行此过程。酿酒酵母，也称为酿酒酵母，是一种单细胞的真菌，通常用于啤酒，葡萄酒和面包的生产中。它可以通过将蔗糖分解为葡萄糖和果糖来发酵，然后将其转化为乙醇和二氧化碳。在存在氧气的情况下，酿酒酵母也可以将乙醇转化为乙醛，该醛将进一步氧化为乙酸。Zygosaccharomyces rouxii是能够发酵的酵母。与酿酒酵母不同，它可以直接发酵蔗糖而不先将其分解成葡萄糖和果糖。Z. rouxii通常用于生产甜葡萄酒和强化葡萄酒，以及生产某些发酵食品（例如酱油和味oo）。它能够发酵Zymomonas mobilis是一种细菌，以其以非常高的速度发酵糖的能力而闻名。