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黑色素瘤中的前哨节点活检仍然是宝贵的临床工具。对Dixon等人的评论。原发性皮肤甲状腺瘤 - 2024年的管理。J。Clin。医学2024，13，1607
在本期刊的最近一篇文章中概述了2024年原发性皮肤黑色素瘤的建议[1]。但是，读者应意识到，其中一些建议与全球当前的实践不符，该建议基于在仔细考虑所有可用证据后制定的国家和国际准则。特别关注的是，使用前哨节点活检（SNB）进行分期没有任何价值。相反，Dixon等人。主张独家使用原发性黑色素瘤和患者的六种特征来估计预后和指导管理：布雷斯洛的厚度，年龄，溃疡状态，亚型，性别和现场。他们将这六个功能称为“ Bausss BioMarker”。我们完全同意Dixon等人的观点。这些都是重要的临床病理学特征，每个临床病理特征具有预后意义。但是，Dixon等。将Bausss的信息与SNB相提并论，尽管从未提出SNB应该取代主要黑色素瘤作为单一预后因素的特征。SNB被广泛接受为管理较高风险原发性皮肤黑色素瘤的患者的安全，有效和有价值的工具，这是由几项大型的前瞻性临床试验确定的[2-4]。SNB在最早可能的时间中检测到新诊断的原发性黑色素瘤的患者的淋巴结转移，确定了SN中患有微转移性疾病的患者，这些患者可能会从辅助治疗中受益最大的现代全身疗法，这些辅助治疗具有有效的现代全身疗法，这些疗法已被证明可以降低进展到IV期疾病的风险[5]。它也具有治疗价值，大大降低了节点场复发的风险。作者讨论了Bausss和SNB的预后特征的相对C统计数据。C统计是一种数学计算，用于指示特定模型或测试的准确性。它的得分在1.0到0.0之间，C统计量为1.0，表明完美的测试始终可以预测一定的结果，值为
使用节点 MCU 和 IoT 为家庭构建智能 LPG 监控和警报系统 Shweta Suryavanshi 1,*、Vaishnavi Tarade 2、Prajwal Dawbhat
摘要 “带气体泄漏检测的智能 LPG 和 MNGL 气体监控系统”项目旨在提高液化石油气 (LPG) 和马哈拉施特拉邦天然气有限公司 (MNGL) 配送系统的安全性和效率。LPG 和 MNGL 广泛用于烹饪和取暖，因此确保其安全处理和配送至关重要。气体泄漏可能导致危及生命的情况和环境危害。该项目提出了一种全面的解决方案，用于监控天然气供应、检测泄漏并提供实时警报以防止事故发生。该系统还集成了安装在 MNGL 仪表上的摄像头模块，以特定间隔捕捉图像以进行准确计费，并通过专用移动应用程序实现自动预订。结合气体泄漏检测功能和实时警报以及主电源和调节器的自动关闭，为拟议系统增加了安全性。这有助于防止潜在危险并确保用户安全。这项安全措施旨在防止潜在危险并保护用户和财产。该移动应用程序为用户提供有关天然气消耗、仪表读数和账单详细信息的实时信息，并通过集成网关提供无缝账单支付平台。关键词：节点 MCU、物联网 (IoT)、LPG、MQ3 传感器、人工智能简介
曲妥珠单抗 Deruxtecan (T-Dxd) 联合局部疗法治疗 HR+/HER2+ 转移性乳腺癌伴有肝脏和远处淋巴结转移：病例报告
与 HER2 过表达或 HR+HER2- 乳腺癌相比，内分泌治疗反应更好。由于 HER2 与雌激素受体 (ER) 通路之间的相互作用，HR+/HER2+ 乳腺癌患者在抗 HER2 治疗后面临越来越大的复发风险，这可能导致对抗 HER2 药物或内分泌疗法的耐药性。尽管过去二十年的研究强调了最大限度地阻断 HER2 以提高生存率的重要性，但治疗 HR+/HER2+ 转移性乳腺癌 (MBC) 的有效临床策略仍然具有挑战性。抗体-药物偶联物 (ADC) 的出现引发了关于 HR+/HER2+ MBC 患者内分泌治疗必要性的争论，因此优化针对这种特定亚型的治疗至关重要 [5]。关于乳腺癌的局部转移，一些研究表明，将化疗与局部治疗相结合可以改善 MBC 的局部控制 (LC) [6]。然而，NRG-BR002 临床试验的结果表明局部治疗可能不会显著影响 MBC 治疗 [7]，这引发了关于其在治疗中的作用的持续讨论。本文，我们介绍了一例 HR+/HER+ 多发性局部转移性乳腺癌患者，该患者通过 T-Dxd 和局部治疗（未进行内分泌治疗）实现了长期稳定生存。该病例凸显了延长转移性 HR+/HER2+ 乳腺癌患者生存期的潜力。
WRSN 中使用多辆无线充电车的按需多节点部分充电方案
在传感器的使用寿命截止之前对其进行能量补充是无线可充电传感器网络 (WRSN) 延长其使用寿命的重要组成部分。在小规模 WRSN 中，已证明由单个无线充电车辆 (WCV) 进行的多节点充电是有效的。在大规模 WRSN 中，大多数现有方案都会部署多个 WCV，以使用多节点充电同时对传感器充满电。传感器完全充电可以最大限度地减少 WCV 行驶所需的能量。然而，它可能无法在截止日期之前为许多传感器充满电。在本文中，我们的目标是最大限度地减少死机传感器的数量，同时最大限度地缩短传感器的平均死机时间。为了实现该目标，首先考虑传感器的能量需求和 WCV 的运动，将待充电的传感器分配到 WCV 之间。其次，提出了一种多节点部分充电方案，其中 WCV 充电范围内的传感器可以多次部分充电，直到传感器充满电。仿真结果表明，所提方案在最小化死传感器数量方面优于现有方案，并且产生更短的传感器平均死传感器持续时间，证明了我们方案的有效性。
fg-smote：用图神经网络迈向公平的节点分类
图形生成模型由于其在各种应用中的出色表现而越来越多。但是，随着它们的应用的上升，尤其是在高风险的决策情况下 - iOS，对他们的公平性的担忧正在加剧社区内。现有的基于图的生成模型主要集中于合成少数族裔节点，以增强节点分类性能。但是，通过忽略节点生成过程，该策略可能会加剧不同亚组之间的反映差异，从而进一步损害了模型的公平性。此外，现有的过采样方法通过从相应的子组中选择实例来生成样本，从而有可能由于其代表性不足而在这些亚组中过度贴合。此外，它们无法解释亚组之间边缘分布中固有的不平衡，因此在生成图形结构时引入结构偏见。为了应对这些挑战，本文阐明了现有的基于图的采样技术可以扩大现实世界中的偏见，并提出了一种新颖的框架，公平的图形合成少数族裔过度采样技术（FG-Smote），旨在在代表不同的子组方面取得公平的平衡。具体来说，FG-Smote首先从节点repentations中删除子组信息的可识别性。随后，通过从这些亚组中的脱敏节点表示中采样来生成模拟节点的嵌入。最后，采用公平链接预测器来生成图形结构信息。在三个真实图数据集上进行的广泛实验评估表明，FG-Sote在公平性上优于最先进的基线，同时还保持了竞争性的预测性能。
成熟节点半导体使用公开报告
这些芯片的使用虽然普遍，但也很肤浅。按数量计算，中国芯片仅占所有芯片的 2.8%，按价值计算，仅占芯片总数的 1.3%。换句话说，尽管中国芯片出现在绝大多数受访公司的产品中，但目前它们在大多数单个产品中仅占总芯片数量的一小部分。除了最终用户，BIS 还调查了半导体供应商。BIS 从 22 家组织收集了他们使用中国代工厂进行外包生产的数据。接受调查的美国芯片供应商对中国代工厂的使用很少：这些工厂生产的芯片占受访公司芯片总销售额的不到 2%。尽管如此，几家芯片供应商表示，中国的产能扩张开始带来价格压力，中国对代工厂和下游行业的补贴，以及在中国使用中国原产内容的压力，可能会影响他们的竞争地位。
澳大利亚植物科学家学会（ASP）昆士兰州节点会议2024
• NZSPB Roger Slack Award - David Chagné • ASPB Goldacre Award – Peter Crisp • ASPB Education Award - Ashley Jones & Benjamin Schwessinger • Break • NZSPB elected fellow to the NZ Royal Society - Andy Allan and Kevin Davies • ASPB Jan Anderson – Jenny Mortimer • ASPB JG Wood – Sergey Shabala
贝叶斯优化函数在图中的节点子集
我们解决了图表中节点子集上定义的功能优化的问题。鉴于其组合，黑盒和昂贵的评估性质，这种功能的优化通常是一项非平凡的任务。尽管文献中已经引入了各种算法，但大多数是特定于任务或计算效率低下的算法，并且仅利用图形结构的信息而不考虑函数的特征。为了解决这些限制，我们利用贝叶斯优化（BO），一种样品有效的黑盒求解器，并提出了一个新颖的框架，以在图形上进行组合优化。更具体地说，我们将原始图中的每个k节点子集映射到新组合图中的节点，并采用局部建模方法，通过使用递归算法逐步采样其子图，以有效地穿越后者。合成和现实世界中的广泛实验证明了拟议的BO框架在各种类型的图形和优化任务上的有效性，其中通过消融研究详细分析了其行为。可以在github.com/leonresearch/graphcombo上找到实验代码。
利用 LSTM 和强化学习实现 CIoT 节点中的自适应感知
摘要 — 无线传感器网络 (WSN) 在消费者物联网 (CIoT) 中提供了广泛的应用。WSN 中的传感器节点配备了一系列传感器，这些传感器通常会遇到能源供应有限的问题。因此，本文针对多传感节点提出了一种联合长短期记忆 (LSTM) 和强化学习的边缘智能框架。这种新颖的策略旨在通过在边缘节点使用基于 Q 学习的优化函数解决传感信号之间的互相关与传感器能耗之间的权衡，在测量周期内估计一组最佳的活动传感器。采用基于 LSTM 的预测模型从活动传感器监测的互相关传感信号中预测非活动传感器监测的传感信号。为了评估所提出的框架在 CIoT 节点中的性能，在空气污染监测数据集上模拟了该算法。模拟结果证实了所提出的框架的有效性和效率。与目前最先进的方法相比，所提出的算法在错误性能方面提高了 13%，在感知能耗方面提高了 27%，同时保持了非活动和活动传感器集之间互相关系数的下限。