对于晚期转移性CRC而言,严峻(2)。微卫星不稳定性(MSI)是由于不匹配修复缺陷(DMMR)导致的微卫星序列(主要是1-6个核苷酸的串联重复DNA序列)内的复制误差,导致误差积累和微卫星不稳定性高(MSI-H),这是MetAstic Crc(3%)(3%)(3%)(MSI)(MSI-H)。微卫星不稳定性高(MSI-H)患者在肿瘤细胞中的DNA突变积累导致肿瘤新抗原的产生,从而增强肿瘤免疫原性,促进免疫细胞浸润并刺激抗肿瘤的免疫反应(5)。对于晚期CRC的管理,依赖于系统治疗,包括化学疗法,靶向治疗和免疫疗法(6)。对于患有MSI-H/DMMR的晚期CRC患者,主题演讲177研究发现,pembrolizumab单药治疗在客观反应率(43.8%vs. 33.1%)和无进展生存期(16.5 vs. 8.2个月)中明显好于全身化疗。这些结果表明,Pembrolizumab可以被视为MSI-H/DMMR晚期CRC患者的初始治疗选择(7,8)。在此,我们提出了双主要CRC的案例。通过下一代测序(NGS)确定两个病变为MSI-H。不同的免疫治疗结局,如在直肠病变中达到的完全临床反应(CCR),而在结肠病变中考虑了对免疫疗法的主要耐药性。此案例研究对主要免疫疗法抗性问题提供了更深入的分析
CMSI 540软件体系结构(3个学期)在软件密集型系统中使用的常见体系结构模式。从不同观点对建筑的检查,以发展对实践中重要因素的理解,而不仅仅是理论上。用于不断发展软件密集生态系统的策略,包括域名适当的体系结构以及成为可发展的架构的含义,建筑如何融入软件密集型系统的规范,可视化软件密集型体系结构的技术,以及它们为解决的问题而设计的问题。服务,对象和面向数据的设计原理,嵌入式和企业架构解决方案,集中和分布式体系结构以及云计算体系结构。
边境保护对前线的人固有危险。为了帮助确保被控保护美国边界的人的安全,得克萨斯大学里奥格兰德山谷大学的科学领导奖(SLA)研究团队开发了一个轮式地面机器人和飞行无人机系统,能够共同搜索,巡逻和发现威胁。这些尖端的车辆是自主的,并结合了机器学习和计算机视觉的最新进展,以最大程度地提高其适应性,从而使他们能够智能地面临挑战,而无需人类操作员不得不不断监督和干预。除了成为前线比赛的改变游戏规则外,该项目还进行了高级研究,从而导致了五个出版物和会议演讲,四次学生毕业,并帮助里奥格兰德山谷(Rio Grande Valley)的学生在安全和国防领域获得了工作。
▶每个用户生成一对开关,用于消息传递和解密消息。▶每个用户将两个键之一放在松树注册或其他可访问的文件中。这是松钥匙。保存的保存是私人的。用户可能具有其他用途的Pi -pi-掺杂剂的钥匙。▶如果鲍勃想向爱丽丝发送私人消息,他会使用爱丽丝的欺骗钥匙来理解该消息。▶当爱丽丝收到信息时,她使用私钥破译了她。
计算机视觉中心(CVC)的多光谱图像分析和理解(MSIAU)有两个开放位置,适用于启动计算机视觉掌握硕士(MCV)的学生。学生将加入MSIAU集团,从事与多光谱图像处理和融合有关的项目,在以下情况下:卫星成像,农业群落行业,土地覆盖分析等。由于要应用的方法与MCV中研究的方法相关,因此有可能将本工作合同期间完成的部分工作用于主论文。
本科学者选择了由NOAA科学家,自然资源经理,教育工作者和政策分析师设计的科学项目,并在过去的9周中进行了研究以支持这些项目。在实习的第10周内,学者将与NOAA社区(包括教育办公室计划人员,导师,家人和朋友)分享其研究结果的摘要。NOAA主题专家将评估每个口头和海报演示文稿,计划人员将为学者提供评估者的评论和反馈。学者演讲将在并发会议中进行分组。该信息在标题为“学生演示议程”的部分中总结了。
t-of-of-n threshold签名最近已经看到了新的兴趣,现在可以使用各种类型,每种都提供不同的权衡。但是,一个仍然难以捉摸的财产是自适应安全性。我们将基于诸如schnorr之类的菲亚特 - 沙米尔范式的现有有效签名方案定为阈值时,难以捉摸的性质就会变得清晰。这类签名方案通常依赖于叉式引理来证明不强迫性。也就是说,对手在安全游戏中陷入困境并运行两次。这样的证据与自适应安全性不一致,因为减少必须准备回答2 p p t´1 Q秘密密钥份额,这意味着它可以重建完整的秘密密钥。的确,先前的工作要么假定了强大的理想化模型,例如代数组模型(AGM),要么修改了基本签名方案,以免依赖基于基于基于的证明。在这项工作中,我们提出了一种新的证明技术,以构建现有基于倒带的菲亚特 - 沙米尔签名的适应性安全阈值签名。结果,我们获得以下内容:
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3天前 — 将为领导导师提供指导,以履行其作为小队领导 (SL) 和/或排长 (PL) 的职责。a. MSIII 领导导师职责。
注意:如果课程与其他部门交叉上市,则学生应始终在INI课程编号(14-XXX)下注册。在下面的课程标题的右侧提供了交叉上市课程的数字。这些课程是12个单元,除非另有说明。请注意:课程编号和标题可能会改变。如果您注意到了这样的更改,请发送电子邮件至ini-academic@andrew.cmu.edu。在参加课程之前。10-601 Introduction to Machine Learning 10-605 Machine Learning with Large Datasets 10-701 Introduction to Machine Learning (PhD) 11-642 Search Engines 11-663 Applied Machine Learning (cross-listed 05-834) 11-685 Introduction to Deep Learning 14-735 Secure Coding 14-741 Introduction to Information Security 14-742 Security in Networked Systems 14-744 Mobile and Embedded Software Design 14-757 Introduction to Adversarial Machine Learning 14-760 Advanced Real-World Data Networks 14-795 AI Application in Information Security 14-819 Introduction to Software Reverse-Engineering 14-829 Mobile & IoT Security 14-848 Cloud Infrastructure and Services 15-605 Operating System Design and Implementation 15-611 Compiler Design 15-618 Parallel Computer Architecture and Programming 15-619 Cloud Computing 15-641 Networking and the Internet 15-645 Database Systems 15-712 Advanced Operating Systems and Distributed Systems 15-719 Advanced Cloud Computing (cross-listed 18-709) 15-740 Computer Architecture 15-744 Computer Networks 15-745 Optimizing Compilers for Modern Architectures 15-793 Secure Computer Systems 18-645 How to Write Fast Code 18-648 Real-Time Embedded Systems 18-649分布式嵌入式系统18-730计算机安全简介