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2024年6月20日批准信-Everidys
2024年6月20日Sarepta Therapeutics，Inc。Attention: Patrick O'Malley 215 First Street Cambridge, MA 02142 Dear Patrick O'Malley: We have approved your request received December 21, 2023, to supplement your Biologics License Application (BLA) submitted under section 351(a) of the Public Health Service Act (PHS Act) for delandistrogene moxeparvovec-rokl to expand the approved indication to individuals at least 4 years of age for the treatment of卧床患者的Duchenne肌肉营养不良（DMD），并在DMD基因中确认突变。We have also approved your request to supplement your BLA submitted under section 351(a) of the PHS Act for delandistrogene moxeparvovec-rokl to expand the approved indication to individuals at least 4 years of age for the treatment of DMD in patients who are non-ambulatory and have a confirmed mutation in the DMD gene, according to the regulations for accelerated approval, 21 CFR 601.41.基于Elevidys Micro-Dystrophin的表达，非门诊患者的DMD指示得到了加速批准。对该补充的审查与以下国家临床试验（NCT）数字有关：NCT05096221和NCT04626674。此批准要求您进一步研究生物产品，以验证和描述其临床益处，而在替代终点与临床益处的关系或观察到的临床益处与最终结果的临床益处存在不确定性。ACCELERATED APPROVAL REQUIREMENTS Under accelerated approval regulations statutory provisions and we may grant marketing approval for a biological product on the basis of adequate and well-controlled clinical trials establishing that the biological product has an effect on a surrogate endpoint that is reasonably likely, based on epidemiologic, therapeutic, pathophysiologic, or other evidence, to predict clinical benefit or on the basis of an effect on a clinical终点除了生存或不可逆转的发病率。
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密码学是数学的应用，它通过代码开发消息保密。它有助于保持通信中的机密性和完整性，从而确保篡改数据保存。数字理论和加密对于现代数据安全至关重要，为屏蔽敏感信息和保证秘密通信提供了强有力的策略[1]。作者[2]列出了采用加密原语的标准应用程序和协议。伯顿在[3]中解释了这个数字理论传统上对著名的数学家和业余爱好者都吸引人。在[4]中，作者强调了数字理论和加密在数字时代对数据安全的重要性，从而促进了通信安全和信任。在[5]中，PrasadB。解释了广泛使用的算法，用于检测和纠正LUCAS编码方法中的大信息单元中的错误，尤其是矩阵元素。有关更多框架，可以指[6-11]。在[12]中，作者发明了线性双方方程在平衡化学方程中的应用。
利用机器学习来增强信息探索
软件架构师，劳动力身份云，okta.inc。通过合并监督学习，无监督学习，强化学习和深度学习等技术，系统可以自动从大量的数据存储库中提取见解和模式。自然语言处理可以更深入地理解文本，而图像识别则可以从视觉数据中解锁知识。机器学习能力个性化的推荐引擎和准确的情感分析。整合知识图将机器学习模型与背景知识丰富，以增强准确性和解释性。应用程序涵盖语音搜索，异常检测，预测分析，文本挖掘和数据聚类。但是，可解释的AI模型对于实现透明度和可信度至关重要。关键挑战包括有限的培训数据，复杂的领域知识要求以及围绕偏见和隐私的道德考虑。正在进行的研究结合了机器学习，知识表示和以人为本的设计将推动智能搜索和发现。人工与人类智能之间的合作具有彻底改变信息访问和知识获取的潜力。k eywords机器学习，人工智能，搜索引擎，数据检索，自然语言处理，数据挖掘1。介绍各个领域的信息的大量增长已经更需要更好地搜索和分析数据的方法。1.1。传统的搜索引擎和数据库正在努力处理日益增长的复杂性和信息量。机器学习（ML）具有自动学习和从经验中进行改进的能力，为这一挑战提供了有希望的解决方案。通过使用机器学习算法，可以通过个性化建议，预测分析和智能数据分类来增强信息检索。本研究旨在探索机器学习的潜力，以改变信息的发现，组织和利用。通过利用机器学习技术的功能，研究人员和专业人员可以更有效地浏览大量信息，从而提供更好的决策过程和见解[1]。信息探索的背景在信息探索方面，了解该领域的历史背景和演变对于掌握机器学习技术的能力至关重要。信息探索的起源可以追溯到数据挖掘和信息检索系统的早期发展。这些系统旨在从大型数据集中提取有价值的见解，以帮助决策过程。随着时间的流逝，机器学习算法的进步改变了信息的访问，处理和分析的方式。
关键生物多样性领域网络的相关性对于昆明 - 蒙特利尔全球生物多样性框架的实现
确保并启用，到2030年至少30％的陆地和内陆水域，以及海洋和沿海地区，尤其是对生物多样性和生态系统功能和服务特别重要的领域，通过生态代表性，良好的，良好的领域和其他有效的定义衡量标准，有效地保守和管理，并通过生态代表性地进行了良好的代表性，并具有良好的领域，并具有有效的定义性，并构成了有效的衡量标准。更广阔的景观，海景和海洋，同时确保在此类地区适当的任何可持续用途都与保护结果完全一致，认可和尊重土著人民和当地社区的权利，包括传统领土。
CD37是AML和MDS治疗的相关靶标1562M抗体药物共轭（ADC）
CD37作为免疫疗法的有吸引力的治疗靶标的相关性1。在急性髓样白血病（AML）和骨髓增生综合征（MDS）中，CD37表达谱的研究较少，并且更具争议性2。 在这里，我们证明CD37在包括患者样本在内的不同AML和MDS模型中广泛表达。 Debio 1562M是一种新的CD37靶向ADC，在这些模型中有效地内化了与健康或恶性B细胞相似的程度。 只有一个给药，DeBio 1562M成功地触发了几种细胞衍生的异种移植模型的肿瘤回归，并且与Venetoclax和Azacitidine Care标准（SOC）相比，它强烈改善了动物存活率。 在患者衍生的异种移植（PDX）模型中，Debio 1562M显着减轻了肿瘤负担，类似于Venetoclax和AzaciTidine SOC治疗，或者在SOC耐药模型中更好。 在没有交叉反应性临床前物种的情况下，在小鼠中进行了GLP毒理学研究，并证明了与已知有效载荷的毒性有关的安全特征。在急性髓样白血病（AML）和骨髓增生综合征（MDS）中，CD37表达谱的研究较少，并且更具争议性2。在这里，我们证明CD37在包括患者样本在内的不同AML和MDS模型中广泛表达。Debio 1562M是一种新的CD37靶向ADC，在这些模型中有效地内化了与健康或恶性B细胞相似的程度。只有一个给药，DeBio 1562M成功地触发了几种细胞衍生的异种移植模型的肿瘤回归，并且与Venetoclax和Azacitidine Care标准（SOC）相比，它强烈改善了动物存活率。在患者衍生的异种移植（PDX）模型中，Debio 1562M显着减轻了肿瘤负担，类似于Venetoclax和AzaciTidine SOC治疗，或者在SOC耐药模型中更好。在没有交叉反应性临床前物种的情况下，在小鼠中进行了GLP毒理学研究，并证明了与已知有效载荷的毒性有关的安全特征。
使用...
抽象隐志是一种数据隐藏技术，它使用图像，音频或视频作为封面介质。密码学已成为安全的重要组成部分。图像隐志是一种在图像中隐藏秘密消息以减少隐性分析的脆弱性的一种方式。我们克服了仅使用文本隐身志的缺点，因为它更容易拦截和破译。我们使用XOR和一个时间板（OTP）算法随机生成的键加密纯文，然后将其嵌入封面图像的最低显着位（LSB）中。我们将密码文本嵌入了封面图像的像素的LSB中，以形成Stego图像。为了增强和确保安全性，我们使用Visual密码以及图像争夺。图像加扰是一项技术，像素的位置被扰乱以提供额外的保护图像。Visual密码学是一种通过将视觉信息分解为共享来加密视觉信息的方法。使用图像加扰和视觉密码学都使系统不仅更安全，而且很难解密。在该项目中还构建了同一算法的解密算法。关键字：隐肌，视觉密码学，多级技术，一个时间垫（OTP），最小显着的位（LSB），Stego Image，Image Grambling。
利用llm进行零日的利用检测
云网络安全性面临挑战，因为网络威胁的复杂性和不断发展的性质，使传统的基于规则的监视系统不足。本文通过解决基于规则的方法的局限性，探讨了大语言模型（LLM）对革命云安全性的潜力。我们调查了LLM如何增强异常检测，产生可行的威胁智能并自动化事件响应过程。通过现实世界中的示例和案例研究，我们证明了LLMS在强化云网络安全方面的实际应用。但是，我们也承认与LLM部署相关的挑战和道德考虑，例如幻觉，偏见和隐私问题。我们提出策略来减轻这些风险，并强调人类监督在LLM驱动的安全系统中的重要性。这项全面的审查强调了LLM在塑造云网络安全的未来方面的重要性，并为这个迅速发展的领域中的研究人员，从业人员和决策者提供了宝贵的见解。
使用机器的功能级评级系统...
摘要：为了帮助消费者和制造商做出更好的决策，本研究通过审核投票和客户评论来收集对移动商品的特征评估。功能级别的评分提供了有关产品的哪些部分效果良好或比通用产品级别的评论更详细的信息。我们对亚马逊上的4,000多个移动产品评论进行了情感分析，专注于功能并产生功能评分。客户可以在这项彻底研究的支持下进行更受过教育的自定义购买，这也有助于制造商改善其产品。我们发现的应用包括针对性的营销活动，消费者研究和推荐系统。关键字：索引术语建议系统，自然语言处理，情感分析，蜂窝电话，评论，决策，文本挖掘，网络挖掘。
ONLS：扩散中的最佳噪声水平搜索...
理想的反事实估计应达到精确的干预和身份保存的平衡。最近，分类器引导的扩散模型被证明可有效产生现实和最小的反事实。但是，完美的相互作用通常具有挑战性，需要乏味的微调。在这项工作中，我们提出了最佳的噪声水平搜索（ONLS），该搜索利用指导从指导中自动捕获余额，而无需任何微调程序或额外的网络设计。我们证明我们的ONL可以准确地识别反事实估计的最佳噪声水平。最佳样本结果进一步有助于整个数据集的整体性能提高。预处理，策划数据集和代码已在我们的项目页面上发布：https：//github.com/imnotprepared/onls。