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直接金属沉积中基于神经网络的过程模型的迁移学习
增材制造工艺在工业领域越来越重要。特别是直接金属沉积 (DMD) 是一种很有前途的制造技术，因为它可以实现广泛的应用，例如从头开始制造零件、在传统加工的原始零件上添加材料，甚至高效修复高价值零件 [1]。除了许多优点外，该工艺的可控性仍然很困难，导致内部缺陷、几何偏差或微观结构不均匀。相变、粉末-气体动力学和参数不确定性等多种物理现象会影响工艺行为并使工艺处理复杂化。因此，需要进行大量的实验活动来确定具有可接受几何和材料性能的工艺参数
克唑替尼治疗转移性 ALK 突变型非小细胞肺癌患者：单中心经验
本研究旨在评估克唑替尼对 ALK 阳性转移性肺癌患者的疗效。对患者的资料进行回顾性分析。采用 Cox 回归和 Kaplan-Meier 方法进行生存分析。共 25 名患者参与了该研究。13 名（52%）患者为男性，平均年龄为 55 岁（范围：30-80 岁）。23 名（92%）患者为新发转移性患者。32% 的患者出现脑转移，20% 的患者出现肝转移。克唑替尼治疗前，64% 的患者接受过化疗，20% 的患者接受过姑息放疗。无进展生存期为 16.8（CI 95%，5.7-27.9）个月。36% 的患者出现 1-2 级副作用，12% 的患者出现 3-4 级副作用。疾病进展后，13 名 (52%) 患者接受了第二系列 ALK 抑制剂（阿来替尼、色瑞替尼和劳拉替尼）或化疗。中位总生存期 (OS) 为 44.2（95% CI，28.5-59.9）个月。四年 OS 率为 37.4%。在多变量分析中，ALK 阳性率 (p=0.02) 被确定为影响 OS 的统计学显著因素。我们展示了克唑替尼对 ALK 突变转移性非小细胞肺癌患者的疗效数据。克唑替尼是一种有效且安全的治疗方法，适用于 ALK 突变转移性非小细胞肺癌患者。此外，我们发现 ALK 阳性率是 OS 的预后因素。
授权信息系统并促进元数据...
已有20多年了，我有幸与国家统计机构，数据档案，国际组织，研究中心，用户和其他团体合作。我的最初背景和热情是信息技术，但随着时间的流逝，我成为数据管理方面的专家，尤其是数据生产，出版，共享，质量，隐私，更重要的是元数据。最重要的是，我了解了对我们地球，社会和个人更大利益的数据的重要性和需求，作为推动研究和创新的基本工具，支持基于证据的决策，评估对地面上的政策和行动的影响，并衡量我们国家的健康。以下关于我认为的三个相互交织的主题的简短思考和建议，这些主题是数据研究基础架构和实践的现代化和未来的基础。技术在过去30年中发展的快速步伐对数据界产生了巨大影响。许多组织和统计系统都在努力调整和保持步伐，尤其是在公共部门，从本质上讲，该公共部门无法适应变化。在未来十年中，这可能会变得更容易，因为我们将管理指挥棒传递给了下一代数据科学家和信息技术人员，他们天生对我们的新环境具有自然的亲和力，并且受到对未知数的恐惧的限制。我们目前的角色和责任是支持和促进这种过渡。
通过改变癌症微环境
癌症是一种毁灭性的疾病，与正常细胞相比，癌细胞的能量和物质利用能力强大。这部分是由于能够根据环境变化来调整其新陈代谢的能力。在癌细胞的寿命中，在癌变，进度或转移中观察到巨大的能量和物质需求。但是，涉及的机制是有争议的，尚不清楚。了解癌细胞如何比正常细胞捕获更多的能量和物质，对于开发下一代癌症治疗，包括寻找新的药物靶标和设计药物。最近通过与正常细胞和细胞质中分级的使者池相连的自组装蛋白纳米管的癌细胞线粒体劫持的最新报道引起了极大的兴趣。考虑到这种角度考虑了物理和化学区域中广泛讨论的纳米域，因此对生物纳米限制（BNC）进行了合理讨论。We discuss various aspects such as the tendency of solid cancer cells to prioritize and utilize energy and substances at hypoxia while creating a lesser nutrition-supplying environment extra- and intra-cellularly, the paradox that chimeric antigen receptor T (CAR-T) therapies are effective in hematological cancers but less effective in solid tumors, and the fact that CAR-T adjuvant therapy with chemotherapy has synergetic enhancement效果。此外，我们得出的结论是，迫切需要开发新型抑制剂以解散生物纳米浓缩。
人工智能风险存储库：人工智能风险的综合元审查、数据库和分类
人工智能 (AI) 带来的风险引起了学术界、审计师、政策制定者、AI 公司和公众的极大关注。然而，缺乏对 AI 风险的共同理解会阻碍我们全面讨论、研究和应对这些风险的能力。本文通过创建 AI 风险存储库作为共同的参考框架来解决这一差距。这包括一个从 43 个分类法中提取的 777 个风险的动态数据库，可以根据两个总体分类法进行过滤，并通过我们的网站和在线电子表格轻松访问、修改和更新。我们通过系统地审查分类法和其他结构化的 AI 风险分类，然后进行专家咨询，构建了我们的存储库。我们使用最佳拟合框架综合来开发我们的 AI 风险分类法。我们的高级人工智能风险因果分类法根据其因果因素对每种风险进行分类 (1) 实体：人类、人工智能；(2) 意向性：有意、无意；和 (3) 时间：部署前；部署后。我们的中级人工智能风险领域分类法将风险分为七个人工智能风险领域：(1) 歧视和毒性，(2) 隐私和安全，(3) 错误信息，(4) 恶意行为者和滥用，(5) 人机交互，(6) 社会经济和环境，以及 (7) 人工智能系统安全、故障和局限性。这些进一步分为 23 个子域。据我们所知，人工智能风险存储库是首次尝试严格整理、分析和提取人工智能风险框架，将其整合到一个可公开访问、全面、可扩展且分类的风险数据库中。这为以更协调、更一致、更完整的方式定义、审计和管理人工智能系统带来的风险奠定了基础。
转移性三重阴性乳腺癌 - Oncogypro
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关于肝功能的代谢和临床观点
Sugar ..................................................................................... 208 Saturated and unsaturated fat ............................................... 209 Cholesterol ............................................................................ 210 Protein .................................................................................. 211 Choline .....................................................................................................................................
依赖于踝关节肌肉的任务依赖性募集以及机械需求之间的肌肉驱动驱动于肌肉收缩的代谢成本
引用Lai，Adrian K M，Dick，Taylor J M，Biewener，Andrew A和Wakeling，JamesM。皇家学会界面杂志18，第1期。174（2021）：20200765。
研究论文评估多胺代谢产物在血液中的作用以及结核分枝杆菌的DNA甲基化对多药物的患者
背景：结核病（TB）是中国第二大传染病杀手，耐药性结核病患者的患病率不断增加，使治疗工作变得复杂并增加了相关成本。对耐药结核病的机制和特征的研究有助于发现新药物靶标和新的抗结核药物的发展。方法：在这项研究中，使用高性能液相色谱（HPLC）来检测多胺代谢产物的含量，而蛋白质印迹，qPCR和ELISA被用来检测与多胺代谢相关酶的表达。牛津纳米孔技术（ONT）测序被应用于耐多药结核分枝杆菌（MTB）中的剖面DNA甲基化。基因本体论（GO）分析和基因和基因组（KEGG）途径富集分析的京都百科全书在筛选的差异性高甲基化基因上进行。此外，使用字符串和细胞尺度软件用于构建蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络以识别关键基因。结果：结果表明，在结核病患者的外周血中，精子（SPD）和多胺代谢相关酶的升高升高。此外，多胺和代谢相关的酶的产生在多药耐药性结核病（MDR-TB）患者的外周血中增加。GO和KEGG分析表明，差异甲基化基因主要富含精氨酸代谢。PPI网络分析确定了最高程度的前五位关键基因：MoAx，vapc49，vapb49，higha3和nuoc。结论：MDR-TB患者的外周血中多胺代谢产物增加。多种耐药的MTB中差异性高甲基化基因参与精氨酸生物合成过程，差异甲基化基因可能在MTB的多药耐药性中起重要的生物学作用。