到2020年底,乳腺癌已成为世界上最常见的癌症,有780万妇女在过去的五年中诊断出来(1)。在全球范围内,乳腺癌需要比其他任何恶性肿瘤的妇女生活中的残疾调整年(达利人)。在2020年,乳腺癌在世界大多数国家的发病率和死亡率上排名第一(2)。在孟加拉国,情况是可比的。根据Globocan(全球癌症天文台)2020年的报告,在美国被诊断出13,028例新的乳腺癌病例(19%),其中6,783例屈服于该疾病,使其成为女性中最常见的癌症(3)。诊断时的临床阶段是乳腺癌中最重要的生存预测因子之一。延迟疾病检测的生存率较低(4)。 因此,如果发现该疾病足够早,我们可以最大程度地减少死亡率,因为早期乳腺癌治疗可能是相当有益的。 因此,筛选分子标记物是一种早期发现乳腺癌并治疗疾病的一种方法(5)。 当前,有几种乳腺癌临床诊断的方法。 有些是侵入性的,而另一些则是无创的。 乳房X线摄影是早期发现乳腺癌的最广泛使用的非侵入性技术之一。 然而,由于无法检测到小肿瘤,尤其是在乳房密集的妇女中,其效率和精度一直存在争议(6)。延迟疾病检测的生存率较低(4)。因此,如果发现该疾病足够早,我们可以最大程度地减少死亡率,因为早期乳腺癌治疗可能是相当有益的。因此,筛选分子标记物是一种早期发现乳腺癌并治疗疾病的一种方法(5)。当前,有几种乳腺癌临床诊断的方法。有些是侵入性的,而另一些则是无创的。乳房X线摄影是早期发现乳腺癌的最广泛使用的非侵入性技术之一。然而,由于无法检测到小肿瘤,尤其是在乳房密集的妇女中,其效率和精度一直存在争议(6)。CA 15-3用于评估对侵入性乳腺癌治疗的反应并鉴定疾病复发。因为CA 15-3不是很具体,因此不能用作女性的标准乳腺癌测试(7)。监测转移性阶段4乳腺癌,在极少数情况下,检测患有早期乳腺癌治疗的患者的复发是CA 27.29测试的两种最普遍用途(8)。转移性乳腺癌可以用高水平的CA125表示。由于CA125水平和癌症之间缺乏清晰度,该测试并不能用作筛查工具(9)。癌胚抗原(CEA)测试不是实用的乳腺癌筛查工具;相反,它用于确定癌症的预后,治疗结果和复发。由于其敏感性低和特异性,美国临床肿瘤学会目前建议不要将CEA用于常规的乳腺癌筛查(10)。这表明这些变量在很大程度上用于评估晚期乳腺癌的治疗成功
摘要 随着人工智能 (AI) 的融入,材料科学领域正在经历范式转变。这项工作探索了人工智能增强材料的激动人心的潜力,人工智能增强材料是新一代材料,具有针对特定应用量身定制的特性。通过利用人工智能分析大量数据集、识别模式和优化流程的能力,研究人员正在创造具有前所未有功能的材料。摘要将深入探讨人工智能正在改变材料的关键领域:材料设计、预测能力和工艺优化。本摘要将重点介绍一些创新的人工智能增强材料的例子,展示它们彻底改变从航空航天到医学等各个行业的潜力。最后,它将讨论这个新兴领域的挑战和未来方向,强调人工智能对材料科学未来的变革性影响。关键词:材料科学、人工智能、机器学习算法。
BEE:能源效率局 CAPEX:资本支出 CERC:中央电力监管委员会 CGPs:自备发电厂 CKT:电路公里 CTU:中央输电设施 CT:电流互感器 DC:指定消费者 DISCOM:配电公司 DT:配电变压器 EA:能源审计师 EHT:超高压 EHV:超高压 EM:能源经理 FY:财政年度 HT:高压 HVDS:高压配电系统 KVA:千伏安 LT:低压 MoP:电力部 MU:百万单位 MW:兆瓦 NO:节点官员 OA:开放存取 OERC:奥里萨邦电力监管委员会 OPTCL:奥里萨邦输电有限公司 POC:连接点 PT:电压互感器 PVC:聚氯乙烯 PX:电力交易所 RE:可再生能源 RLDC:区域负荷调度中心 SDA:国家指定机构 SLD:单线图 SLDC:国家负荷调度中心 T&D:输配电 TPCODL:塔塔电力中央奥里萨邦配电有限公司 TPWODL:塔塔电力北奥里萨邦配电有限公司 TPWODL:塔塔电力南奥里萨邦配电有限公司 TPWODL:塔塔电力西奥里萨邦配电有限公司 XLPE:交联聚乙烯
当分散液储存在罐中时,必须保持适当的储存条件。如果将分散液储存在原装、未开封的容器中,温度在 5 至 30 °C 之间,则从收到之日起,该产品的保质期为 6 个月。如果最长储存期超过每次产品发货时随附的分析证书中所述的最长储存期,则优先于此建议,在这种情况下,分析证书中所述的时间段应具有唯一权威性。不建议使用铁或镀锌铁容器和设备。腐蚀可能会导致分散液或由其制成的混合物在进一步加工过程中变色。因此,我们建议使用由陶瓷、橡胶或搪瓷材料、适当精加工的不锈钢或塑料(硬质 PVC、聚乙烯或聚酯树脂)制成的容器和设备。由于聚合物分散液可能倾向于形成表面膜,因此在储存或运输过程中可能会形成皮或块。因此,建议在使用产品之前进行过滤。
作为物流和供应链(实习生),您将在支持我们供应链运营的项目管理和计划功能方面发挥关键作用。您将与全球跨职能团队和利益相关者紧密合作,以确保平稳的协调和有效的流程。您的任务将包括准备会议,管理文件以及了解供应链规划的复杂性的摘要和演示文稿。在本合同结束时,您将对供应链运营,利益相关者管理和更广泛的FMCG行业有深入的了解。
使用深层神经网络越来越多地研究了大脑连接与非成像表型之间的关系。但是,在卷积网络设计中通常会忽略大脑白奇网络的局部和全球性能。我们介绍了Tractgraphformer,这是一种混合图CNN-Transformer的深度学习框架,该框架是针对扩散MRI拖拉术的。该模型利用白质结构的局部解剖特征和全局特征依赖性。图形CNN模块捕获了白质的几何形状和灰质连接到从解剖上相似的白色物质连接中汇总局部特征,而变压器模块则使用自我注意来增强全球信息学习。此外,TractGraphFormer还包括一个用于解释预测白质连接的注意模块。在性别预测测试中,TractGraphFormer在大的儿童数据集(n = 9345)和年轻人(n = 1065)中表现出强烈的表现。总的来说,我们的方法表明,WM中的广泛连接可以预测一个个体的性别,并且在两个数据集中确定了一致的预测解剖区。提出的方法突出了整合局部解剖信息和全球特征依赖性的潜力,以通过扩散MRI拖拉术在机器学习中提高预测性能。
在2024年1月由意大利政府制定的Mattei非洲计划的框架中,Res4africa领导了一个试点项目,以创建一个泛非卓越中心,以旨在培训针对整个非洲大陆的可再生能源和能源过渡培训,并由整个非洲大陆进行,并以非洲和欧洲机构平等的常任政府结构领导。该中心位于摩洛哥,在第一阶段,位于本·盖里尔(Ben Guerir)的穆罕默德VI理工大学。该中心的活动是在电力部门可持续发展的整个价值链的三个互补和多学科支柱上构造的,其特定关注可再生能源和能源过渡。技术交流训练路径是该计划的关键组成部分。res4africa决定在分散的可再生能源(DRE)解决方案上启动技术和职业学校。这项活动将基于以前的技术和职业学校,又名微网络学院(MGA),这是一项Res4africa能力建设计划,于2018年在内罗毕成立,目的是为了创建能够部署分散的可再生能源解决方案(Micro-Mini-i-Grids)的熟练和意识到的非洲劳动力。该倡议旨在通过加强当地企业的加强来增强城市,城市和农村社区的能源通道,同时促进青年赋权和创造就业机会。