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水面战争：竞争优势 2.0
2022 年 1 月，海军水面部队司令发布了《竞争优势》，以推动我们的利益相关者、水面部队、水面作战企业 (SWE) 以及最重要的作战水兵之间的改进和协调。这一战略提高了部队的战备能力，同时也揭示了需要克服的新挑战。正如海军作战部长 (CNO) 在 2024 年导航计划中强调的那样，在我们解决问题并评估进展后，我们必须准备好调整航向和速度。同样，在最初的竞争优势和我们的 75 艘任务能力舰艇的北极星目标中，我们学习并取得了进步，我们还学会了如何保持适应的准备。自《竞争优势》发布以来，欧洲和中东爆发了冲突，中华人民共和国 (PRC) 继续积极地在西太平洋制造不稳定并增强作战能力，我们的对手也加强了合作。这
基于能力的问题第八类科目
他学校墙上的绿色斑块。他向老师询问了绿色斑块的情况。老师澄清了那个学生的疑问。现在他能够识别出属于绿色斑块的生物群。在你看来，绿色斑块最有可能是-（用铅笔涂上正确的颜色）-
用于肿瘤成像的叶酸受体靶向 PET 放射性药物的开发——从实验室到临床的历程
摘要：叶酸受体-α（FR-α）在许多上皮癌中过度表达，包括卵巢癌、子宫癌、肾癌、乳腺癌、肺癌、结肠癌和前列腺癌，但在肾脏、唾液腺、脉络丛和胎盘等正常组织中表达有限。因此，FR-α已成为向FR阳性肿瘤输送治疗剂和成像剂的有希望的靶点。已经开发了一系列基于叶酸的PET（正电子发射断层扫描）放射性药物，用于选择性靶向FR阳性恶性肿瘤。本综述概述了迄今为止关于叶酸衍生的PET放射性结合物的设计、放射合成和用于靶向FR阳性肿瘤的效用的研究进展。本文主要介绍了用氟-18（t 1 / 2 = 109.8 分钟）和镓-68（t 1 / 2 = 67.7 分钟）标记的叶酸放射性结合物的结果，但也讨论了用“外来”和新 PET 放射性核素标记的叶酸，例如铜-64（t 1 / 2 = 12.7 小时）、铽-152（t 1 / 2 = 17.5 小时）、钪-44（t 1 / 2 = 3.97 小时）、钴-55（t 1 / 2 = 17.5 小时）和锆-89（t 1 / 2 = 78.4 小时）。对于肿瘤成像，迄今为止报道的 PET 放射性标记叶酸中，除了 [ 18 F]AzaFol 之外，没有一种完成了从实验室到临床的旅程，该药物在一项多中心首次人体试验中成功用于转移性卵巢癌和肺癌患者。然而，在不久的将来，我们预计会有更多基于叶酸的 PET 放射性药物的临床试验，因为临床对成像和 FR 相关恶性肿瘤的治疗越来越感兴趣。
标题：PET 中的人工智能：行业视角
1.Arkadiusz Sitek，博士，Sano 计算医学中心，波兰克拉科夫，Nawojki 11 街，30-072 克拉科夫，波兰，a.sitek@sanoscience.org 2.Sangtae Ahn，博士，GE 研究 3.Evren Asma，博士，佳能医学研究 4.Adam Chandler，博士美国联合影像医疗全球科学合作组 5。Alvin Ihsani，博士，NVIDIA 6。Sven Prevrhal，博士，飞利浦欧洲研究中心，7。Arman Rahmim，博士，不列颠哥伦比亚大学放射学和物理学系，加拿大不列颠哥伦比亚癌症中心省级医学成像物理学家 8。Babak Saboury，医学博士，公共卫生硕士，DABR，DABNM，美国国立卫生研究院临床中心放射学和成像科学系，马里兰大学巴尔的摩分校计算机科学与电气工程系，美国马里兰州巴尔的摩，宾夕法尼亚大学医院放射学系，9。Kris Thielemans，博士，伦敦大学学院核医学研究所，英国，算法与软件咨询有限公司，英国伦敦
奇怪的竞争
战略环境生物学允许几乎无限的可能性。软件提供的数字世界的组成和控制是由物理世界中的生物学实现的。自然生活系统以行星量表以原子精度运行和制造材料，由通过光合作用的〜130吨能量自我捕获。3生物技术使人们能够改变生物学。植物和动物的食物，服务和陪伴的繁殖和繁殖始于数千年前。基因编辑，从重组DNA到CRISPR，用于制造药物和食物，本身就是半个世纪的大龄。合成生物学正在努力使越来越复杂的生物工程系统的组成常规化。4,5生物技术商品和服务已经占美国经济的约5％；食品，燃料，材料和药品是主要产品类别。6，最多可以通过生物技术在本世纪中叶进行生物技术来制作“全球经济的60％”，每年在大多数新的经济活动中产生约30万亿美元。8新兴产品类别包括消费者生物制剂（例如，生物发光的矮菜，9紫色西红柿，10和宿醉益生菌11），军事硬力量（例如，酿造能量学12），真菌学制造（例如，蘑菇'皮革'13），以及用于技术的生物技术（例如，库存的生物技术）（例如，存储数据）。访问未来的产品类别将取决于将生物学作为通用技术解锁15（例如，增长的计算机16），在我们周围，ON和周围部署普遍性和嵌入式生物技术（例如智能血液，17种皮肤疫苗，18和监测粘液19）和生命谱系（例如，出生时的生物安全性，20个物种去灭绝21）。
隐私增强技术 (PET)
关于本指南 PET 如何帮助实现数据保护合规？有哪些 PET？简介 差分隐私 合成数据 同态加密 (HE) 零知识证明 可信执行环境 安全多方计算 (SMPC) 私有集合交集 (PSI) 联邦学习 参考表 案例研究
引用Qiao T，Cheng Z和Duan Y（2025）在评估免疫疗法effiffiffiffiffiffiffiffifca
引入免疫检查点抑制剂（ICI）已彻底改变了癌症治疗，通过增强免疫监测以对抗肿瘤生长，从而显着改善了晚期癌症患者的预后。这些疗法已被证明有效地有效地延长了无进展的生存（PFS）和整体生存（OS），但是评估其效率带来了独特的挑战。传统的成像技术，例如计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）通常测量肿瘤大小的变化，在免疫疗法的背景下可能无法准确反映治疗反应。对于免疫相关现象（例如伪雌性和过度突出）尤其如此，在后期肿瘤的体积可能不会立即变化或可能在随后的减少之前增加或可能增加，从而使响应评估变得复杂。多参数PET/CT已通过提供对肿瘤微环境（TME）内肿瘤代谢和免疫反应的功能见解来评估治疗效率的强大工具。与常规成像不同，PET/CT可以捕获早期的代谢改变和免疫细胞的效果，从而在形态学变化之前提供了更全面的治疗效果图片（1，2）。关键的半定量参数，例如suvmax，MTV和TLG进行代谢活性的转变，并可以鉴定出治疗反应的早期迹象，而宠物衍生的标记物（例如PD-L1表达和CD8阳性T细胞）诸如TME（3-5）的免疫学动力学（3-5）。本综述研究了多参数PET/CT在评估免疫疗法结果中的作用，重点是宠物衍生的代谢参数，并免疫反应为临床决策提供了信息（表1）。它还讨论了传统成像在检测免疫相关变化时的局限性，并回顾了评估免疫疗法反应的恢复和虹彩标准。将在这种情况下讨论诸如假养育和过度突出之类的概念，从而强调了PET/CT检测这些非典型肿瘤反应模式的潜力，从而提供了对免疫疗法效力的更准确的早期评估。
使用机器学习和多参数 MR/PET 区分人类胶质瘤中的 IDH 状态
方法：回顾性纳入了 62 名接受 FDOPA PET 和 MRI 检查的未接受治疗的胶质瘤患者。对比增强 T1 加权图像、T2 加权图像、液体衰减反转恢复图像、表观扩散系数图和相对脑血容量图以及 FDOPA PET 图像用于体素特征提取。使用无监督两级聚类方法，包括自组织映射和 K 均值算法，并将每个类标签应用于原始图像。将肿瘤区域内每个类的标签对数比应用于支持向量机以区分 IDH 突变状态。计算受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC)、准确度和 F1-socore，并将其用作性能指标。