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• First Australian Patient Dosed in Phase 1b Azer-cel Clinical Trial, Targeting Relapsed or Refractory Diffuse Large B-Cell Lymphoma (DLBCL): Imugene Limited has announced that the first Australian patient has been dosed in the Phase 1b clinical trial of azer-cel (azercabtagene zapreleucel) at the Royal Prince Alfred Hospital (RPAH) in Sydney. Azer-cel is an allogeneic, off-the-shelf CAR T-cell therapy designed to shorten treatment timelines and expand accessibility for patients who have limited options, particularly those with challenging, aggressive forms of DLBCL. This announcement follows promising data from the Company's U.S. trial sites, where three patients achieved complete responses (CR) despite having failed multiple prior treatments. In Cohort B, which includes lymphodepletion chemotherapy and interleukin-2 (IL-2), responses have extended beyond 90 and 120 days, indicating robust signs of durability. The dosing of the first Australian patient represents an important step in assessing the therapy's broader clinical applicability and potential benefits for patients with advanced lymphoma.
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capif被定义为建立一个单一的和谐的平台，用于暴露所有3GPP功能曝光API（网络北行API和应用程序启用器层API），以及对于任何非3GPP定义的API（即，由其他SDO定义的APIS，例如其他SDO或联合会，例如ETSI ISG MEC，TM，TM，TM Forum，Camara，Camara等）。CAPIF提供了共同功能（例如API出版物，API发现，API曝光功能（例如，NEF）管理，API调用器（例如，应用程序功能）入职管理，安全性（例如，NBI API访问控制），适用于任何网络或服务APIS的网络管理，路由管理，审核管理，审核管理，审核和充电）。在其安全性，身份验证和授权功能中，CAPIF还可以为需要最终用户同意的应用程序收集和管理用户同意。
亮点
准确预测锂离子电池 (LIB) 的剩余使用寿命 (RUL) 对于提高 LIB 供电应用的运行效率和安全性至关重要。它还促进了电池设计流程的改进和快速充电方法的发展，从而最大限度地缩短循环测试时间。虽然人工神经网络 (ANN) 已成为这项任务的有前途的工具，但在不同的数据集和优化策略中确定最佳架构并非易事。为了应对这一挑战，开发了一个机器学习框架来系统地评估不同的 ANN 架构。仅利用在不同充电策略下循环的 124 个锂离子电池的 30% 的训练数据集，在此框架内进行超参数优化。这确保了每个模型在其最佳配置下进行评估，从而有助于对 RUL 预测任务进行平衡比较。此外，该研究还考察了不同循环窗口对模型功效的影响。采用分层分区方法强调了在不同子集之间统一数据集表示的重要性。值得注意的是，表现最佳的模型仅使用 40 个周期的逐周期特征，就实现了 10.7% 的平均绝对百分比误差。
