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头颈部鳞状细胞癌患者接受 nivolumab 治疗后发生迟发性复发性细胞因子释放综合征：病例报告
纳武单抗是一种抗程序性死亡-1 (PD-1) 受体单克隆抗体，已被证明可有效治疗铂类耐药性转移性头颈部鳞状细胞癌。免疫相关不良事件 (irAE) 是 PD-1 抑制剂众所周知的并发症。同时，细胞因子释放综合征 (CRS)，一种危及生命的免疫相关不良事件，很少因纳武单抗单药治疗而发生。在这里，我们报告了一例 65 岁男性的病例，他患有隐匿性原发性头颈部鳞状细胞癌，并出现了纳武单抗相关的晚发型 CRS 复发。患者入院时出现疲劳、发烧、低血压和呼吸窘迫的症状。血清白细胞介素 6 和铁蛋白水平升高支持 CRS 的诊断，患者对大剂量甲基泼尼松龙反应良好。CRS 在类固醇减量期间复发，同时肿瘤负担增加；然而，通过增加类固醇剂量可以成功控制。早期发现和使用类固醇治疗对于 CRS 的管理至关重要。
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
最新的LV重新编译计划 - 第2阶段
帝国县是该国失业率最高的环境正义社区，有可能由锂行业转变。该县是该国少数几个可以提取锂来制造对电动汽车和可再生能源存储系统所必需的高性能电池的地区之一 - 这都是解决气候变化和国家安全所必需的。劳伦斯·伯克利国家实验室（LBNL）估计，可以提取1800万吨锂，产生足够的锂以为超过3.75亿台电动汽车电池供电，这比当今道路上目前的车辆数量还要多。企业，州和联邦政府正在该地区大量投资，以创造数千个新的高薪，高道路的就业机会。然而，帝国县迫切缺乏这种变革性经济转变所需的基础设施和受过训练的劳动力。该重新竞争的提议对于确保这些高额的高速工作向当地工人致敬至关重要，从而确保在没有长期以来已经过去的地区中包容性和公平的经济繁荣。此重新竞争提案是重要的经济和劳动力发展路线图，它将改善帝国谷居民在未来几代人的前景。
报告名称：埃塞俄比亚成为批准商业生产生物技术玉米的最新非洲国家
埃塞俄比亚在2025年2月18日，埃塞俄比亚国家综艺版发行委员会（NVRC）批准了基因工程（GE）玉米（GE）玉米和棉花品种的商业发行。批准包括三个Tela玉米杂种1（MON 810），它们是昆虫保护和耐旱的。，开发了两个Tela 2玉米杂种品种，用于在埃塞俄比亚的低地地区种植，其水分可利用较低，而其余品种则专门针对中高海拔地区开发。根据埃塞俄比亚农业研究所（EIAR）的Tela玉米项目国家协调员的说法，这些GE玉米品种提供了极大的保护，以防止STEMBORER和针对秋季军虫（FAW）的部分保护。预计将于2025年4月第二周推出新的GE农作物品种。采用Tela玉米标志着埃塞俄比亚的首个商业上可用的基因工程作物。这一发展对埃塞俄比亚的农业具有重要意义，因为玉米是该国最广泛的谷物，在粮食安全和农村生计中发挥了至关重要的作用。小农户在玉米生产中占主导地位，并在各种农业生态区域中种植它。根据美国农业部估计，埃塞俄比亚是撒哈拉以南非洲领先的玉米生产商之一，预计在2024/25季节，本地生产预计将达到约10020万吨。该项目协调员还证实，Tela玉米种子将通过当地种子公司提供给埃塞俄比亚农民免版税。据当地媒体报道，埃塞俄比亚的Tela玉米项目国家协调员表示，新推出的GE玉米品种比常规玉米品种可提供高达60％的收益率优势。此外，预计Tela玉米杂种将改善谷物质量，显着降低对化学农药的依赖，降低生产成本并减轻环境和健康风险。这意味着农民将以常规玉米种子的标准价格进入Tela玉米，而无需任何额外的特许权使用费。Tela玉米限制了埃塞俄比亚的野外试验，始于2018年，并通过了广泛的环境，健康和安全评估，以确保其适用于埃塞俄比亚农业。据报道，这些评估证实了Tela玉米对人类和动物的消费是安全的，并且对环境没有不利影响。从2018年到2025年，Tela玉米的生物安全和品种发布批准过程跨越了七年。与Tela玉米一起，NVRC还批准了新的GE棉花混合动力车（BT-GT）的商业释放，该版本对草甘膦除草剂除草剂和Bollworm具有抵抗力，这是一种影响棉花生产的主要害虫。这标志着埃塞俄比亚第二次批准GE棉花用于商业发行。值得注意的是，埃塞俄比亚在2018年5月批准了两种BT棉花混合动力车 - 该国首款用于商业生产的生物技术作物。同样，新型的BT-GT棉花混合动力进行了严格的评估，以评估其对草甘膦除草剂和毛虫的抗药性，以及全面的
额颞痴呆和肌萎缩性侧性硬化
初级保健提供者通常是神经退行性疾病患者的首次接触，但是，他们可能不知道某些可能会影响患者寿命的疾病的关系。本病例报告使临床医生想起额颞痴呆（FTD）和肌萎缩性侧面硬化症（ALS）之间的关联。医师应该意识到这种关联，因为FTD通常首先发生，并可能使临床医生对这些患者的ALS迹象保持警惕，从而导致ALS的早期发现和处方疾病改良药物的处方，这些药物可能会延长这些疾病患者的寿命。我们描述了一名61岁的女性患者最初出现认知能力下降的情况，这很可能是由于FTD随后出现了ALS而引起的。
与潜在的动力学残差适应世界模型
模拟对真实性增强学习（RL）面临着核对模拟和现实世界中的差异的关键挑战，这可能会严重降级剂。一种有希望的方法涉及学习校正以代表残留误差函数的模拟器正向动力学，但是对于高维状态（例如图像），此操作是不切实际的。为了克服这一点，我们提出了Redraw，这是一种潜在的自回归世界模型，在模拟中鉴定在模拟中，并通过剩余的潜在动力学而不是明确观察到的状态对目标环境进行了验证。使用此改编的世界模型，Redraw使RL代理可以通过校正动力学下的想象的推出来优化RL代理，然后在现实世界中部署。在多个基于视觉的Mujoco域和一个物理机器人视线跟踪任务中，重新绘制有效地对动态变化，并避免在传统转移方法失败的低数据方案中过度拟合。
诊断为分子氢的FDA孤儿药物指定用于治疗肌萎缩性侧索硬化
本新闻稿中的某些陈述是前瞻性陈述，包括关于未来计划和其他事项。前瞻性陈述包括不纯粹历史的陈述，包括有关信念，计划，期望或意图的任何陈述。通常可以通过使用诸如“愿意”，“可能”，“期望”，“ can”，“ can”，“估算”，“预期”，“预期”，“预期”，“相信”，“预测”，“目标”，“ arims”，“继续”或“继续”或“继续”或负面的变化或类似变异或类似的变化或类似变异的情况下，通常可以通过使用转发措辞来识别。警告读者，在准备任何前瞻性信息中使用的假设可能是不正确的。由于许多已知和未知的风险，不确定性和其他因素，事件或环境可能会导致实际结果与预测的结果有重大差异，其中许多因素超出了公司的控制，包括但不限于业务，经济和资本市场状况，管理运营费用的能力，管理运营费用以及对关键人员的依赖。此类陈述和信息基于有关当前和未来业务策略以及公司将来运作的环境的许多假设，预期的成本以及实现目标的能力。可能导致实际结果与前瞻性陈述的因素包括资本和融资的持续可用性，诉讼，交易对手未能履行其合同义务，关键雇员和顾问的损失以及一般经济，市场或商业状况。可能导致实际结果与这些前瞻性陈述的预期的因素在截至2024年12月31日（“ MD＆A”）的三个月中的“风险因素”中描述了“风险因素”，日期为2025年2月24日（“ MD＆A”），该公司在公司的个人资料上可在www.sedarplus.ca www.sedarplus.ca上提供。本新闻稿中包含的前瞻性语句由本警告声明明确符合。警告读者不要不依赖任何前瞻性信息。本新闻稿中包含的前瞻性陈述是本新闻稿之日起的。除法律要求外，公司违反了任何意图，并且没有义务更新或修改任何前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。
带有生成潜在重录的剪辑
随着变压器和视觉模型（VLM）的出现，例如剪辑，微调大型预培训模型最近已成为持续学习的普遍策略。这导致发展了许多促使策略以适应基于变形金刚的模型而不会引起灾难性遗忘。但是，这些策略通常会损害预先训练的剪辑模型的原始零射击功能，并难以适应明显偏离预训练数据的域。在这项工作中，我们提出了持续的生成培训，以进行增量及时学习，这是一种简单而新颖的方法，可以减轻遗忘，同时调整剪辑。简而言之，我们采用各种自动编码器（VAE）来学习视觉编码器嵌入空间内的类调节分布。然后，我们利用这些分布来采样新的合成视觉嵌入式，并在随后的任务中训练相应的特定类文本提示。通过对不同领域的广泛实验，我们表明，这种生成的重播方法可以适应新任务，同时改善了零发功能，并使用针对CL方案量身定制的新型度量标准进行了评估。值得注意的是，进一步的分析表明，我们的方法可以通过关节及时调整弥合差距。该代码库可从https://github.com/ aimagelab/mammoth获得。
使用潜在的Dirichlet分配评估CMIP6模型的大气循环
气候模型旨在尽可能紧密地表示气候组件的统计特性，包括极端的事件，这些事件可能较少可用。这是由于人为强迫而导致的动态变化的基本要求。为了评估模型如何匹配观测值，我们需要能够选择，处理和评估气候组件的相关动力学特征的算法。必须对大型数据集有效地重申这一点，例如耦合模型对比项目6（CMIP6）发行的数据集。在这项工作中，我们使用潜在的Dirichlet分配（LDA），这是一种最初设计用于自然语言处理的统计软聚类方法，从海平面压力数据中提取天气模式，并评估CMIP6气候模型的动力学与ERA的动力学的近距离，无论是在总体情况下以及在极端温度事件的情况下，均与ERA 5 rean分析。