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Woogeun Rhee收到了B
限公司 ) 21.Dang Liu ( 刘铛 , now with Tsinghua University for Ph.D. program) 22.Yanfeng Li ( 李延峰 , Shanghai Shibang Machinery Co., Ltd./ 上海世邦机器有限公司 ) 23.Yiyu Shen ( 沉羿禹 , now with Delft University of Technology, The Netherlands) 24.Yu Li ( 李宇 , now with Beijing East IP Ltd./ 北京东方亿思知识产权代理有限责任公司 ) 25.Yutao Liu ( 刘宇韬 , M.S.'2013, now with University of California, Irvine, USA) 26.Deyuan Lin ( 林德元 , M.S.'2013, now with Marvell Technology, Beijing) 27.Shuli Geng ( 耿树理 , M.S.'2013, now with 农业银行 , Beijing) 28.Wei Zhang ( 张炜 , M.S.'2012, now with Beijing Branch of Bank of Communication/ 交通
Woogeun Rhee收到了B
（850/900/1800/1900MHz）直接转换GSM/GPRS RF收发器，带有积分VCO和分数-N合成器”，载于IEEE固态电路杂志，第1卷。37，pp。1710-1720，2002年12月。<由266 – Scholar.google.com> 67。W. Rhee，B。Bisanti和A. Ali，“ 18毫米2.5-GHz/900-mHz BICMOS双重频率
Martin Rhee MD，吉利德（Gilead
Martin Rhee MD，Gilead“ Gilead La/Er Pipeline的当前地位” Len（小分子Capsid抑制剂）的执行主任是Gilead以人为本的La Portfolio的基础。有利的特征。•高效力（EC50 = 100pm）;低剂量需求，并具有延长的给药间隔。•多模式机制；现有化合物没有重叠电阻的第一类代理。•特征良好的临床PK，包括长半衰期。•柔性给药pro（口服或注射剂量）。len作为HIV治疗的组合疗法 - 跨药物和给药途径的各种选择。管道。•注射式（预先为p3）：Q3M给药是直接的重点； Q6M剂量是长期目标。o Q6M化合物（Pre-Ind）：GS-1219（Insti）和GS-3242（Insti）。o Q3M化合物（P1）：GS-6212（Insti）和GS-1614（NRTTI; Merck-Gilead Collaboration）。o Q6M完整方案（P2）：Len + 2bnabs（Terapavimab [Tab]和Zinlirvimab [Zab]）。•口服（P1至P2）：QW剂量是直接的重点。o QW化合物（P1）：GS-1720（Insti）和GS-4182（Len Prodrug）。o QW完整方案（P2）：LEN + ISL（NRTTI; Merck-Gilead Collaboration）。o QD完整方案（P2）：LEN + BIC（Insti）。完整方案的临床发展。•Q6M注射Len SC + 2 BNABS IV（TAB + ZAB）。o P1B研究（LEN + 2bnabs [10mg/kg和30mg/kg]）在VS PWH中具有病毒易感性对Tab和Zab的敏感性（n = 21）。*两个剂量组在第26周保持病毒学抑制（Eron J等人HIV 2024）。o小型P1B Pilot队列研究与PWH相对于PWH，病毒易感性仅对一个BNAB（n = 10）。*结果将在CROI 2024（口头＃2258; Eron J等）上呈现。o正在进行的P2随机（2：1）研究（LEN + 2bnabs vs基线ART）与PWH中具有病毒易感性对TAB和ZAB的敏感性（n = 75）；在第26和52周的安全性和效率终点。*完全注册。•QW口服ISL + Len（Merck-Gilead Collaboration）。o P2随机（1：1）研究（ISL + LEN与QD B/F/TAF）在B/F/TAF上的PWH中（n = 100）。*由于ISL淋巴细胞影响，2021年FDA临床保留；研究在2023年恢复使用下ISL剂量（2mg）。*第24周的安全性和效率将在CROI 2024（Late-Breaker＃208; Colson A等人）。•QD口服BIC + LEN（不是LA；旨在满足复杂方案上的VS PWH的需求）。o正在进行的P2随机（2：2：1）开关研究（QD口服BIC + LEN [25mg或50 mg] vs基线多平板电脑方案）。*结果将在CROI 2024（海报＃1289; Mounzer K等人）中呈现。o刚开始P3随机（2：1）研究（BIC [75mg] + LEN [50 mg] vs基线多磁盘方案）。len作为预防艾滋病毒的Q6M单一治疗 - 潜力解决日常药丸的负担/污名并增加了全球PREP的吸收。目的程序。•五项研究故意旨在招募临床和预防研究的人口：妇女，尤其是青少年女孩和年轻妇女（AGYW）；变性人（TG）;和性别非二进制（GNB）。•概念证明：衣壳抑制剂可防止NHP中的猿猴艾滋病毒；有和没有艾滋病毒的人的强大安全性和PK数据库。•杠杆：伙伴关系；可能受益于准备和社区的人的意见；以人为本的设计；以及多样性公平与包容（DEI）。
李昌镛：非常规货币政策对小型开放经济体和新兴市场的启示
* 我们感谢韩国银行的 Ahrang Lee 博士和 Bada Han 博士为编写本文做出的实质性贡献和帮助，并感谢日本财务省的 Takuma Hisanaga 先生慷慨提供分解日本公共债务积累主要驱动因素的数据。本文中的观点不一定代表韩国银行或其货币政策委员会的官方观点。
引用：Forst DA、Rhee JY、Mesa MM 等。NeuroCARE 研究方案：针对护理人员的心理干预随机对照试验
摘要 简介 原发性恶性脑肿瘤患者的看护者在照顾患有进行性、限制生命的神经系统疾病的患者时，会经历巨大的心理困扰。然而，很少有干预措施旨在解决这一人群的社会心理需求。我们开发并正在测试一种针对特定人群的、基于证据的远程医疗干预措施 (NeuroCARE)，以减少焦虑症状并改善这一看护者群体的社会心理功能。 方法与分析 本研究是一项非盲法、随机对照试验，针对在麻省总医院癌症中心或丹娜—法伯癌症研究所接受治疗的原发性恶性脑肿瘤患者的看护者进行心理干预。我们将招募 120 名焦虑筛查呈阳性的看护者。参与者将按 1:1 的比例随机分配到 NeuroCARE 干预组或常规护理对照组。分配到 NeuroCARE 的看护者将在 12 周内与经过培训的行为健康专家完成六次个人远程医疗课程。随机分配到对照组的护理人员将接受常规护理，包括可能转介到社会工作或其他适当资源。参与者将在基线、随机分组后 11 周和 16 周完成自我报告问卷。主要结果是 NeuroCARE 参与者在 11 周时的焦虑症状，与常规护理相比。次要结果包括护理人员报告的抑郁症状、生活质量、护理人员负担、护理自我效能、感知的应对技能和创伤后应激障碍症状。我们还将探索 NeuroCARE 对护理人员焦虑症状影响的潜在介质。伦理与传播 该研究由美国临床肿瘤学会基金会 Conquer Cancer 的职业发展奖资助（奖项编号 2019CDA-7743456038），并由 Dana-Farber/哈佛癌症中心机构审查委员会批准（协议编号 19-250 V.10.1）。该研究将
烟酰胺腺嘌呤二核苷酸（NAD）浓度
败血症被识别为一种临界疾病，其特征是威胁生命的急性器官功能障碍，这是由宿主对感染的失调反应引起的（Singer等人。，2016年）。认识到败血症的重力，2017年，包括世界卫生大会和世界医疗保健组织在内的全球卫生组织将其检测，预防和治疗优先考虑全球（Reinhart等人（Reinhart等），2017年； Paoli等。，2018年）。估计败血症会影响4-6％的成人住院入院（Rhee等人 ，2017年； Giamarellos-Bourboulis等。 ，2023; Mellhammar等。 ，2023年），在重症监护病房中约有三分之一的患者（ICU）中发现（Sakr等人 ，2018年）。 仅在2017年，全球近4900万人就受到了败血症的影响，有1100万人屈服于这种情况，表明死亡率约为20％（Rudd等人。 ，2020）。 尤其是在美国，每年大约有170万例败血症病例，这种趋势每年都在增加。 这种情况仅在美国每年造成近25万人死亡，这使败血症成为非心脏ICU死亡的主要原因（Vincent等人。 ，2009年； Rhee等。 ，2017年）。 尽管从2002年到2012年，败血症患者对欧洲医院的ICU持续稳定，但该疾病的严重程度显着增加（Vincent等人。 ，2018年）。 死亡率差异很大，但据报道至少为10％，在涉及败血性休克的情况下跃升至40％（Vincent等人。 ，2014年； Rhee等。 ，2017年）。估计败血症会影响4-6％的成人住院入院（Rhee等人，2017年； Giamarellos-Bourboulis等。，2023; Mellhammar等。，2023年），在重症监护病房中约有三分之一的患者（ICU）中发现（Sakr等人，2018年）。仅在2017年，全球近4900万人就受到了败血症的影响，有1100万人屈服于这种情况，表明死亡率约为20％（Rudd等人。，2020）。尤其是在美国，每年大约有170万例败血症病例，这种趋势每年都在增加。这种情况仅在美国每年造成近25万人死亡，这使败血症成为非心脏ICU死亡的主要原因（Vincent等人。，2009年； Rhee等。，2017年）。尽管从2002年到2012年，败血症患者对欧洲医院的ICU持续稳定，但该疾病的严重程度显着增加（Vincent等人。，2018年）。死亡率差异很大，但据报道至少为10％，在涉及败血性休克的情况下跃升至40％（Vincent等人。，2014年； Rhee等。，2017年）。，2018年），当未经处理的败血症时，超过30％（Liu等人此外，败血症治疗的财务负担很大。在美国，败血症管理的医院费用在所有疾病中最高，2011年超过200亿美元，2013年超过230亿美元，持续的成本超过240亿美元，占美国医疗保健总支出的13％（Arefian等人。，2017年； Reinhart等。，2017年； Paoli等。，2018年； Buchman等。，2020）。
项目管理人员2CPMS
部门职位键键联系DMPS RENMET GREWAL风湿病学和移植医学CPMS Christine Ford肺部，过敏和重症监护CPMS LADAN JAFARI胃肠病学CPM
引用：Bates DW、Syrowatka A、Rhee K 等人。呼吁更好的系统和数据来支持人工智能应对疫情。BMJ Health Care Inform 2022；29：e100506。doi:10.1136/bmjhci-2021-100506
COVID-19 疫情给世界带来了重大影响，各国都在努力控制病毒的传播及其造成的诸多后果，但成效参差不齐。为了控制一种行为和影响未知的新型传染源，必须能够近乎实时地访问和分析大量数据。一些国家做得比其他国家好，一个国家或地区的应对方式会显著影响疫情对人类的影响（请参阅在线补充附录，了解疫情的五条曲线）。例如，疫情早期的中心中国和意大利部署了基于人工智能 (AI) 的软件，利用肺部图像快速识别 COVID-19 患者，1 2 冰岛很早就对病例进行了测序，以了解传播情况。3
chungkim@utdallas.edu德克萨斯大学达拉斯URL
a.2会议会议记录[C1] Zelun Kong，Minkyung Park，Le Guan，Ning Zhang和Chung Hwan Kim，Tz- DataShield：通过基于Data-flow的嵌入式系统的自动数据保护，基于数据流界面，在32nd网络和分布式系统secu-rity semposium（nds sans sans sanss sansssemposium of 32nnd网络和分布式sans sans sans 2025）中。[C2] Ali Ahad，Gang Wang，Chung Hwan Kim，Suman Jana，Zhiqiang Lin和Yonghwi Kwon，Freepart：通过基于框架的分区和ISO的硬化数据处理软件，在第29届ACM国际ACM国际港口端口的ACP-SAN GRANAGE和SAN GONGRAMES MANERASS（SAN GONGIASS ACMAGES和SANG）会议上（作为SANGOMESS和SAN GRANEMASE CALGAIGS ACM ACM INGRAMES）（以及202） 2024）。[C3]小吴，戴夫（jing）tian和Chung Hwan Kim，在第14届ACM云composium cloud composium的会议记录中，使用CPU安全的飞地建造GPU TEES（SOCC 2023）（SOCC 2023）（SOCC 2023）（SACH CRUBE）（CA，CA，20233）。[C4] MD Shihabul Islam，Mahmoud Zamani，Chung Hwan Kim，Latifur Khan和Kevin Hamlen，在第13届ACM ACM ACM会议会议上，与ARM Trustzone的无信任边缘进行深入学习的机密执行有关数据，应用程序安全和隐私（Copaspy 20223），NC，NC，NC，NC，NC，NC，NC，nc，nc，nc，nc，nc，nc，nc ort trustzone（nc）。[c5] Seulbae Kim, Major Liu, Junghwan “John” Rhee, Yuseok Jeon, Yonghwi Kwon, and Chung Hwan Kim, DriveFuzz: Discovering Autonomous Driving Bugs through Driving Quality-Guided Fuzzing, in Proceedings of the 29th ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS 2022) (Los Angeles, CA, 2022).[C11] Taegyu Kim，Chung Hwan Kim，Altay Ozen，Fan Fei，Zhan Tu，Xiangyu Zhang，Xinyan Deng，Dave（Jing）Tian和Dongyan Xu，从控制模型到程序：[C6] Kyeongseok Yang ∗，Sudharssan Mohan ∗，Yonghwi Kwon，Heejo Lee和Chung Hwan Kim，海报：在第29届ACM Commutity and Communications Secutlies Capecation和Communications Secutlies CACS 2022222222222222222222222222222222年，（ccc cc cc cc cc cc cc cc cc cc cc cc cc cc ccs 2022222222222222222222222222222222222222） 贡献。[c7] Taegyu Kim, Vireshwar Kumar, Junghwan “John” Rhee, Jizhou Chen, Kyungtae Kim, Chung Hwan Kim, Dongyan Xu, and Dave (Jing) Tian, PASAN: Detecting Peripheral Ac- cess Concurrency Bugs within Bare-metal Embedded Applications, in Proceedings of the 30th USENIX Security研讨会（USENIX Security 2021）（虚拟事件，2021）。[C8] Omid Setayeshfar，Junghwan“ John” Rhee，Chung Hwan Kim和Kyu Hyung Lee找到了我的懒惰：在第18届会议会议上，在第18届会议会议上，关于对侵犯和漏洞和恶意和恶意评估的第18届会议会议上，对真实企业计算机如何跟上软件更新比赛的自动比较分析（dirnerability cestions 2021）（dimva 2021）（dirneva）（dimva 202）。[c9] Kyungtae Kim, Chung Hwan Kim, Junghwan “John” Rhee, Xiao Yu, Haifeng Chen, Dave (Jing) Tian, and Byoungyoung Lee, Vessels: Efficient and Scalable Deep Learning Prediction on Trusted Processors, in Proceedings of the 11th ACM Symposium on Cloud Computing (SOCC 2020) (Virtual Event, 2020).[c10] Yixin Sun, Kangkook Jee, Suphannee Sivakorn, Zhichun Li, Cristian Lumezanu, Lauri Korts-Pärn, Zhenyu Wu, Junghwan Rhee, Chung Hwan Kim, Mung Chiang, and Prateek Mittal, Detecting Malware Injection with Program-DNS Behavior, in Proceedings of the 5th IEEE European安全与隐私研讨会（Euros＆P 2020）（虚拟事件，2020年）。