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新辅助PD-1抑制剂加上apatinib和...
目的：本研究旨在评估新辅助程序性细胞死亡-1（PD-1）抑制剂以及Apatinib和Apatinib和化学疗法（PAC）（LAGC）患者的功效和安全性。材料和方法：根据他们选择的治疗方法（n = 39）（n = 39）（n = 34），招募了73例可切除LAGC的患者（n = 39）或apatinib加化学疗法（AC）组（n = 34）。新辅助治疗在21天的周期中进行了3个连续的周期，然后进行了手术。结果：PAC组的目标响应率高于AC组（74.4％比58.8％，p = 0.159）。此外，PAC组显示出比AC组更好的响应曲线（p = 0.081）。引人注目的是，无进展的生存率（PFS）（P = 0.019）和总生存率（OS）（OS）（P = 0.049）的延长，而PAC组中无病生存期（DFS）倾向于比AC组更长（P = 0.056）。简而言之，PAC组的3年PFS，DFS和OS率分别为76.1％，76.1％和86.7％，AC组分别为46.9％，49.9％和70.3％。此外，在多元COX回归分析中，PAC（vs.AC）处理（危险比= 0.286，p = 0.034）与延长PFS独立相关。两组之间不良事件的发生率没有差异（所有P> 0.05），在PAC组中通常观察到白细胞减少，贫血，高血压和其他不良事件。结论：与AC治疗相比，Neoadjuvant PAC治疗可能达到可取的病理反应，延迟进展和长期生存率，而LAGC患者的AC治疗具有相似的安全性；但是，有必要进一步验证。
费米实验室物理咨询委员会报告 2024 年 1 月
PAC 以新的成员组成召开会议，13 名成员中，有 5 名来自之前的组成。会议原本打算面对面进行，但最终以混合模式进行。这并没有妨碍会议进程。会议开始时，PAC 听取了实验室主任 Lia Merminga 和 LBNC 主席 Niki Saoulidou 的报告。PAC 很高兴听到实验室在科学计划各方面取得的显著进展，并祝贺理事会取得的成就。PAC 还祝贺实验室向 P5 提交了一份令人信服的国家计划案例；P5 的最终报告与这些陈述非常吻合。PAC 期待在未来的会议上看到费米实验室的实施计划。会议的其余部分专门用于报告加速器 (AD) 和粒子物理 (PPD) 理事会以及下文详述的选定项目和实验的活动状态。
基于专家人工智能的自然语言处理表征儿童哮喘
摘要 简介 缺乏有效、一致、可重复和高效的哮喘确定方法，导致临床试验或其他研究的哮喘队列和研究结果不一致。我们旨在评估将基于专家人工智能 (AI) 的自然语言处理 (NLP) 算法应用于儿科人群的电子健康记录中的两种现有哮喘标准是否能够系统地识别具有独特特征的儿童哮喘及其亚群。方法 使用 1997-2007 年 Olmsted 县出生队列，我们将经过验证的 NLP 算法应用于预定哮喘标准 (NLP-PAC) 以及哮喘预测指数 (NLP-API)。我们将受试者分为四组（两项标准均为阳性 (NLP-PAC + / NLP-API + )；仅 PAC 阳性 (仅 NLP-PAC +)；仅 API 阳性 (仅 NLP-API +)；和两项标准均为阴性 (NLP- PAC − /NLP-API − )）并对其进行了表征。使用实验室和肺功能测试 (PFT) 对哮喘患者和 300 名儿童的随机样本进行无监督聚类分析，结果得到了复制。结果 在 8196 名受试者（51% 为男性，80% 为白人）中，我们确定了 1614 名（20%）为 NLP-PAC + /NLP-API +；954 名（12%）为 NLP-PAC +；105 名（1%）为 NLP-API +；和 5523 名（67%）为 NLP-PAC − /NLP-API −。与其他组相比，被归类为 NLP-PAC + /NLP-API + 的哮喘儿童哮喘发作更早、Th2 特征更明显、肺功能更差、哮喘发作率更高、哮喘相关合并症风险更高。这些结果与基于无监督聚类分析以及随机样本研究对象的实验室和 PFT 数据的结果一致。结论 针对两种哮喘标准的专家 AI NLP 算法系统地识别了具有独特特征的儿童哮喘。这种方法可以提高哮喘大规模临床研究的精确度、可重复性、一致性和效率，并实现人群管理。
![arxiv：2011.06878v1 [eess.sp] 2020年11月13日](/simg/5\585342ee315b57f8f60eceef20306d0e67394a79.webp)
arxiv：2011.06878v1 [eess.sp] 2020年11月13日
最近的证据揭示了跨频耦合，尤其是相位振幅耦合（PAC）是大脑完成各种高级认知和感官功能的重要策略。但是，解码PAC仍然具有挑战性。此贡献提出了REPAC，这是一种可靠且可靠的算法，用于建模和检测EEG信号中的PAC事件。首先，我们解释了类似PAC的脑电图信号的合成，并特别注意了表征PAC的最批评参数，即SNR，调制指数，耦合持续时间。第二，详细介绍了REPAC。我们使用计算机模拟生成一组随机的PAC状EEG信号，并在基线方法方面测试REPAC的性能。depac被证明即使具有snr的现实值，例如-10 dB。它们都达到了99％的精度水平，但是REPAC从20位导致了剂量现场的显着改善。11％至65。21％，具有可比的特定山脉（约99％）。DEPAC也适用于真正的脑电图信号，显示了初步令人鼓舞的结果。索引项 - 相位振幅耦合，脑网作品，depac，调制，脑电图
费米实验室物理咨询委员会报告 2024 年 7 月
至于加速器综合体的现状和计划，PAC 很高兴听到加速器安全文件已更新并获批准，以符合最新 DOE 命令 420.2D“加速器安全”。PAC 赞扬加速器团队升级主喷射器并在 2024 年 6 月达到 1.018 MW 的功率记录。PAC 还对加速器运行可靠性的下降表示担忧，并表示支持升级、现代化和投资加速器综合体备件的活动。PAC 获悉，加速器综合体的长期关闭（需要连接 PIP-II 和 LBNF 光束线的元素）现在计划于 2028 年 1 月开始，而不是 2027 年 1 月。修订后的时间表有效地优化了物理计划，为实验提供了至少与之前计划一样多的光束时间，而不会影响 LBNF/DUNE 的时间表。
本拿比食品系统战略草案建议
• 项目咨询委员会 (PAC)：战略的制定由社区 PAC 指导，其成员包括主要公共合作伙伴、社区成员和来自一系列当地非营利组织的代表。有关 PAC 成员的完整列表，请参阅战略附录 5。 • 关键消息人士访谈：咨询团队联系了众多社区利益相关者（30 多个），以了解他们的观点并获得反馈。这些个人大多包括那些表示他们没有能力加入 PAC 的人，特别是农民和商界人士（例如小型杂货店老板/经营者）。 • 社区参与专家：为了确保在战略制定中纳入不同的观点，聘请了一位当地社区参与专家加入咨询团队。这位社区成员曾是 Burnaby Food First 的成员，在当地人脉广泛且受人尊敬。
量子局部差分隐私与量子统计查询模型
根据经验观察做出预测是许多科学领域的核心任务，也是统计学习理论的核心。分析学习算法的一个基本工具无疑是 [1] 提出的可能近似正确 (PAC) 模型。在经典的 PAC 学习模型中，目标是学习一组布尔函数 C ⊆{ c : { 0 , 1 } d −→{ 0 , 1 }} 。学习者的输入为带标签的样本 { xi , c ( xi ) }，其中 x 取自（可能是任意的）分布 X : { 0 , 1 } d −→ [0 , 1]，c ∈ C 是目标概念。给定两个参数 ε, δ ∈ (0, 1)，学习器的目标是输出一个假设 h，使得对于任意的 c 和 X，Pr x ∼X [ h ( x ) ̸ = c ( x )] ≤ ε，概率至少为 1 − δ。已经提出了几种 PAC 模型的扩展。特别是，[ 2 ] 引入了量子 PAC 模型，其中经典的标记示例被以下量子示例取代
电力系统电工学徒课程大纲 - ERIC
只要行业有活动，董事会就可以成立当地学徒委员会。董事会任命同等数量的雇员和雇主代表，任期最长为三年。委员会任命一名成员为主持人。当地学徒委员会：• 在当地监督学徒计划和行业学徒的进展 • 向其行业的省级学徒委员会 (PAC) 提出有关行业学徒和认证的建议 • 促进学徒计划和培训以及追求行业职业 • 向董事会提出有关任命行业 PAC 成员的建议 • 帮助解决学徒和雇主之间的某些分歧 • 履行行业 PAC 或董事会分配的职能
可以脐带绳质干细胞...
间充质干细胞（MSC）具有较高的外体释放能力，具有用作药物载体系统的潜力。外泌体还有效地证明了它们作为药物输送系统进入细胞的能力。这项研究旨在确定宫颈癌细胞（HELA）药物递送过程中MSCDERIVES外泌体影响的机制。在这项研究中，从出生时脐带（UCMSC）中分离出间充质干细胞。孤立的UCMSC以CD34，CD90，CD105和CD34标记为特征。使用电子显微镜检查外泌体的大小和形态。通过电穿孔将释放的外泌体（Exopac）加载释放的外泌体（Exopac），研究了在HELA癌症治疗中使用紫杉醇（Exopac）的潜力。确定exopac以较低的浓度和较短的时间影响了HeLa细胞。exopac抑制了SMAD3和SLUG蛋白，这些蛋白在细胞转移和血管生成中有效。同时，PAC显示了其对凋亡途径中蛋白质的影响，并诱导了BAX/BCL2比。在这项研究中，表明在上皮层层次过渡机制中有效的SMAD3和SLUG转录因子可以被外泌体药物载体抑制。已经证明，UCMSC可以用作药物输送系统，通过阻止细胞中的SMAD3和SLUG信号通路来抑制细胞侵袭。这项研究得到了Tubitak 1002的支持，项目编号为120S682。