肿瘤学是该集团创新发展的关键治疗领域之一。经过多年的深度开发,已批准了多个大片产品进行营销,并且在临床开发阶段进行了多个创新的药品项目。lanova Medicines是一家专注于肿瘤学领域的创新药物研究与开发(R&D)的公司,具有单克隆抗体筛选平台,双特异性抗体技术平台和ADC药物开发技术平台。它还在研发下建立了许多不同的创新药品管道。该小组在生物制药行业的临床发展和商业化方面积累了丰富的优势和资源。通过股票投资和战略合作,该集团在肿瘤学领域的管道布局将得到进一步丰富和优化。该小组还将为Lanova药物提供全面的支持,以开发和商业化其创新的药品管道,从而加快其产品的营销过程,从而使更多的癌症患者受益。
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5.1工作中的尊严 - 这是关于大学社区的所有成员都受到尊严和尊重的对待,并防止他们受到不良或不公平的对待。平等 - 平等是机会平等,并建立一个包容性的社会,每个人都可以参与并有机会发挥自己的潜力。多样性 - 多样性一词的意思是“多样化和不同”,因此“多样性”不仅仅是平等。这是关于重视多样性和个体差异,创造一种文化,环境和实践,这些文化,环境和实践尊重和价值差异,以使社会,组织和个人的利益受益。5.2歧视类型:直接歧视 - 直接歧视发生时,当某人的对待比另一个人受到保护的特征不那么受保护时,就会发生直接歧视。直接通过关联歧视 - 这是对某人的直接歧视,因为他们与拥有受保护特征的另一个人相关联。直接通过感知歧视 - 这是对个人的直接歧视,因为其他人认为自己具有特定的特征,即使该人实际上没有该特征,也适用。间接歧视 - 当有条件,规则,政策或实践适用于所有人(尤其是具有共享受保护特征的人)时,这可能会发生。间接歧视是合理的。骚扰 - 这是与相关的受保护特征有关的不必要的行为,其目的或效果是违反个人的尊严或为该人创造一个令人生畏,敌对,贬低,羞辱,羞辱或冒犯的环境。
1 Associate Professor, Department of General Medicine, Akash Institute of Medical Sciences and Research Centre, Devanahalli, Bengaluru, India 2 Assistant Professor, Department of Pathology, Sri Devaraj Urs Medical College, Kolar, Karnataka, India Abstract Dapagliflozin, a sodium-glucose co-transporter 2 (SGLT2) inhibitor, is becoming more popular for treating type 2糖尿病和心力衰竭。但是,人们对引起尿路感染(UTI)的潜力引起了人们的关注,尤其是在诸如印度农村地区的弱势群体中。这项系统评价研究了印度农村地区与达帕格氟嗪相关的尿路感染的发生,并强调了贡献因素,包括卫生不足,卫生性差,脱水和营养不良。评论纳入了最新的研究,以阐明这些联系。
抑郁症是最常见的神经精神疾病,估计影响全球超过 3 亿人。据估计,全球有 3.8% 的人口患有抑郁症,其中包括 5% 的成年人(男性为 4%,女性为 6%)和 60 岁以上的成年人为 5.7% (1)。女性患抑郁症的几率比男性高出约 50%。在世界范围内,超过 10% 的孕妇和刚分娩的妇女患有抑郁症(2)。它是社会、心理和生物因素之间复杂相互作用的结果。尽管促成因素和症状表现因患者而异,但重度抑郁症 (MDD) 可以理解为处理认知和情感信息以及调节动机和唤醒的回路的缺乏灵活性(见图 1)(3)。抑郁症会增加物质使用障碍以及心血管、内分泌或自身免疫疾病的风险;反之亦然,这意味着患有这些疾病以及许多其他疾病的人患抑郁症的风险更大。它是导致自杀的主要原因,目前已知全世界每年有近100万人自杀。
经济学家长期以来一直强调了控制污染的基于市场的政策的信息优势。基于市场的政策仅要求监管机构来衡量污染的社会成本(即外部性)和总体减排成本,而指挥和控制策略还要求监管机构衡量各个公司减少污染的成本。由于实际的公司和代理商对减少污染的选择更多,因此基于市场的政策通过授权他们采用最具成本效益的选择来提高效率。但是,即使是基于市场的政策也可能需要监管机构的大量信息:衡量污染的社会成本通常是非常具有挑战性的,正如Baumol(1972)在开幕报价中所承认的那样。特别是,经济学家一直在努力衡量推动全球气候变化的碳排放的社会成本。1即使经过数十年的工作,经济学家仍未融合
使用AI的面部识别是一种快速发展的技术,它使用机器学习算法和神经网络来根据其面部特征来识别和身份验证和身份验证。该技术具有三个主要组成部分:图片采集,特征提取和分类。从本质上讲,高分辨率的图片或视频框架的脸部录制在摄像头或传感器上。然后使用高级预处理技术来提高图像质量并标准化照明和角度的差异。接下来,特征提取算法检查面部标志和特征,例如眼睛距离,鼻子形和面部曲线。深度学习方法,尤其是卷积神经网络,通常用于以高精度提取这些特性。一旦提取,将特征与使用多种分类方法的已知面部数据库进行比较。每个人的独特面部签名是由AI系统生成的,并保存在数据库中。在识别阶段,系统将新的面部照片与数据库进行比较,以识别或验证有关人员。面部识别技术有许多应用程序,包括安全性,监视,个性化的客户体验,甚至医疗诊断。尽管有优势,但仍在进行有关隐私,数据安全和道德问题的讨论。但是,必须仔细计划其实施,以在技术创新与道德和隐私问题之间取得平衡。要解决这些问题,同时利用其改善众多领域的潜力,适当使用面部识别技术需要全面的保障措施和开放性。利用AI的种族识别是生物识别识别方面迈出的很大一步,为检测和认证人员提供了准确有效的技术。
负责机构:美国能源部(DOE)行动:发现没有重大影响(FONSI)摘要:DOE完成了Sila Nanotechnologies,Inc。(Sila)的最终环境评估(EA) - 商业规模的硅阳极植物(DOE/EA/EA - 2214)。基于此EA的分析,DOE确定拟议的诉讼 - 授予Sila的赠款,部分资助其商业规模的硅阳极制造工厂的设计,建设和运营 - 将不会产生重大的不利影响。doe进一步确定,通过实施Sila提议的项目会对社会经济,环境正义和温室气体排放产生有益的影响。BACKGROUND: As part of the Infrastructure Investment and Jobs Act (Bipartisan Infrastructure Law; Public Law 111-58), DOE's National Energy Technology Laboratory (NETL), on behalf of the Office of Manufacturing and Energy Supply Chains and the Office of Energy Efficiency and Renewable Energy, jointly issued the Funding Opportunity Announcement (FOA) DE-FOA-0002678 Bipartisan Infrastructure Law (BIL)电池材料处理和电池制造。BIL拨款超过620亿美元,向美国能源部拨款,以在美国人民的清洁能源未来前进,并通过在五年内投资超过70亿美元的电池供应链来促进全球温室气体和碳减少,涵盖了2026年至2026年的第2026至2026年。4321 et seq。),总统环境质量委员会(CEQ)实施NEPA的法规(40 CFR第1500至1508部分),以及DOE遵守NEPA的实施程序(10 CFR第1021部分)。Sila的新制造设施将能够从美国境内提供关键电池材料,并减少对外国材料供应的依赖,并改善美国的锂离子电池行业,并预计EV和Hybrid-Electric Industries的增长。如果获得批准,DOE将与项目支持者Sila的成本分配安排提供10万美元的财政援助,后者将提供约517,000,000美元的项目总成本约为617,000,000美元。基于拟议项目的范围,DOE准备了EA,以评估根据《国家环境政策法》(NEPA)的要求,为拟议项目提供财政援助的潜在环境和社会经济后果(42 U.S.C.