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卡博替尼治疗先前治疗过的放射性碘难治性分化型甲状腺癌：3 期 COSMIC‐311 试验的最新结果
4. Avilla E、Guarino V、Visciano C 等。甲状腺癌中 TYRO3/AXL 酪氨酸激酶受体的激活。Cancer Res 2011；71(5)：1792-1804。doi:10.1158/0008-5472.can-10-2186 5. Brose MS、Schlumbeger M、Jeffers M、Kappeler C、Meinhardt G、Pena CEA。分化型甲状腺癌患者的生物标志物分析及其与临床结果的关联：索拉非尼 III 期 DECISION 试验的亚组分析。Clin Cancer Res。2019；25(24)：7370-7380。 doi:10.1158/1078‐0432.ccr‐18‐3439 6. Collina F、La Sala L、Liotti F 等人。AXL 是放射性碘难治性甲状腺癌的一种新型预测因素和治疗靶点。癌症（巴塞尔）。2019；11(6):785。doi:10.3390/cancers11060785 7. Salvatore D、Santoro M、Schlumberger M。RET 基因在甲状腺癌中的重要性及其治疗意义。自然内分泌学评论。2021；17(5):296-306。doi:10.1038/s41574-021-00470-9 8. Brose MS、Robinson B、Sherman SI 等人。卡博替尼治疗放射性碘难治性分化型甲状腺癌 (COSMIC‐311)：一项随机、双盲、安慰剂对照的 3 期试验。Lancet Oncol 2021；22(8)：1126‐1138。doi:10.1016/s1470‐2045(21)00332‐6 9. Cabometyx (卡博替尼)。包装说明书。Exelixis, Inc. 访问日期：2022 年 4 月 26 日。https://www.cabometyxhcp.com/sites/default/files/2021‐03/prescribing‐information.pdf 10. Cabometyx：EPAR - 药物概述。欧洲药品管理局。访问日期：2022 年 8 月 23 日。https://www.ema.europa.eu/en/documents/product‐information/cabometyx‐epar‐product‐informati on_en.pdf 11. Brilli L、Dalmiglio C、Pilli T 等人。使用 TKI 作为晚期甲状腺癌挽救疗法改善总体生存率：基于单中心经验的真实数据。J Clin Med。2021；10(3):384。doi:10.3390/jcm10030384 12. Schlumberger M、Leboulleux S。分化型甲状腺癌患者的现行实践。Nat Rev Endocrinol。2021；17(3):176-188。doi:10.1038/s41574-020-00448-z 13. 美国国家综合癌症网络。 NCCN 肿瘤学临床实践指南：甲状腺癌第 2 版；2020 年。访问日期：2021 年 1 月 21 日。https://www.nccn.org/ 14. Dacosta Byfield SA、Adejoro O、Copher R、Chatterjee D、Joshi PR、Worden FP。美国开始接受小分子激酶抑制剂治疗的甲状腺癌患者的真实世界治疗模式。Adv Ther。2019；36(4):896-915。doi:10.1007/s12325-019-0890-6 15. Kish JK、Chatterjee D、Wan Y、Yu HT、Liassou D、Feinberg BA。仑伐替尼和后续治疗治疗放射性碘难治性分化型甲状腺癌：美国临床有效性的真实世界研究。 Adv Ther . 2020;37(6):2841-2852. doi:10.1007/s12325-020-01362-6 16. Cabanillas ME、de Souza JA、Geyer S 等。卡博替尼作为酪氨酸激酶抑制剂难治性分化型甲状腺癌患者的挽救疗法：一项多中心 II 期国际甲状腺肿瘤学组试验的结果。J Clin Oncol . 2017;35(29): 3315-3321. doi:10.1200/jco.2017.73。0226
输电网络损耗最小化利用人工
摘要：由于电压不稳定问题和电力损耗的增加，尼日利亚电网面临着电力供应公司面临的严峻运营挑战。以尼日利亚 330Kv 电网为例，对拟议的电力损耗减少系统进行了评估，在 MATLAB/SIMULINK 编程环境中创建了尼日利亚 330Kv 输电系统的 Simulink 模型，并集成了拟议的神经网络控制 TCSC。在尼日利亚 330Kv 输电系统的 MATLAB/SIMULINK 模型中，使用遗传算法对 FACTS 设备进行最优放置。所提出的方法已在 IEEE 67 总线系统、39 个负载点、111 条输电线路和 14 台发电机上实施。对安装 TCSC 的总线负载的每种变化进行了仿真和评估；运行负载流以确定总系统损耗。结果表明，所提出的神经网络控制 TCSC 实现了平均有功功率损耗减少 13.11378 (pu) 和平均无功功率损耗减少 78.16378 (pu)。这表明 TCSC 降低了系统中的有功和无功功率损耗。
ISMIN 周期课程大纲
生物识别密码学 安全电路上的故障注入攻击 应用于 PK 算法的硬件安全 Web 和网络安全 旁道攻击 RFID 标签 软件安全 网络密码学算法 针对 AES 的硬件攻击 Windows 网络安全 安全法/认证
基于SMILES的分子生成模型在新药设计中的应用
在人类与疾病的长期斗争中，药物发挥着越来越重要的作用。药物发现是识别潜在的新治疗实体的过程，而药物设计是基于对生物靶标的了解寻找新药物的过程，涉及分子的设计（Zhou and Zhong，2017）。药物发现和设计一直面临障碍，因为需要大量的人力、物力和财力。随着人工智能在图像处理、模式识别和自然语言处理等领域的成功（Xie et al.，2022），深度生成模型在药物发现领域引起了广泛关注，同时在分子设计优化领域也展现出良好的应用前景。当使用生成模型生成分子时，其实质是学习训练集中分子的分布，然后生成与训练集中分子相似但不同的分子。结合进化算法或强化学习，可以进一步优化生成分子的性质（Tong et al.，2021；Tan et al.，2022a）。生成模型中的分子表示可以有多种形式，包括简化的分子输入行输入系统（SMILES）、分子图等。生成模型大致可分为五类，包括循环神经网络（RNN）、自编码器（AE）、生成攻击网络（GAN）、Transformer和结合强化学习（RL）的生成模型（Bhisetti and Fang，2022），如图1A所示。其中基于文本序列的分子生成模型（SMILES）应用最为广泛。本文简单介绍基于最新的文本序列分子设计（SMILES）的深度生成模型的基本原理及应用，以便读者了解深度生成模型并将其更好地运用在药物分子设计中。
重建现有 69-kV ST-WW 输电线路...
7 环境分析 ................................................................................................................ 7-1 7.1 环境设置 .............................................................................................................. 7-1 7.2 人类居住环境 .............................................................................................................. 7-2 7.2.1 公共卫生和安全 ...................................................................................................... 7-2 7.2.2 项目与商业和住宅的位移/接近程度 ............................................................. 7-4 7.2.3 噪音 ...................................................................................................................... 7-5 7.2.4 美学 ...................................................................................................................... 7-9 7.2.5 社会经济与环境正义 ............................................................................................. 7-10 7.2.6 文化价值观 ............................................................................................................. 7-11 7.2.7 娱乐 ...................................................................................................................... 7-12 7.2.8 公共服务和交通 ................................................................................................ 7-14 7.3 土地使用/分区 ................................................................................................ 7-15 7.4 土地经济 ...................................................................................................... 7-15 7.4.1 农业 ................................................................................................................ 7-15 7.4.2 林业 ................................................................................................................ 7-20 7.4.3 旅游业 ................................................................................................................ 7-20 7.4.4 采矿业 ............................................................................................................. 7-21 7.5 考古和历史资源 ............................................................................................. 7-21 7.6 自然环境 ............................................................................................................. 7-22 7.6.1 空气质量 ............................................................................................................. 7-22 7.6.2 水资源 ............................................................................................................. 7-23 7.6.3 动植物群 ............................................................................................................. 7-28 7.6.4 入侵物种管理 ............................................................................................................. 7-29 7.6.5 稀有、独特的自然资源 ...................................................................................... 7-30 7.7 地貌特征 ................................................................................................................................ 7-31 7.7.1 地形 ................................................................................................................ 7-31 7.7.2 地质 ................................................................................................................ 7-31 7.7.3 土壤 ................................................................................................................ 7-31 7.8 不可避免的影响 ................................................................................................ 7-34
附加文件2。Cosmin评估-Repisalud
框A。内部一致性是否？1的比例包括效应指标，即是基于反射模型吗？x设计要求是不是吗？2是丢失物品的百分比吗？x 3是否有关于如何处理丢失物品的描述？x 4内部一致性分析中的样本量是否足够？x 5是检查比例的单维性吗？即是因素分析还是应用IRT X模型？6中的样本量是否包含在单维性分析中？x 7是分别计算出每个（一维）（sub）比例x的内部一致性统计量？8研究的设计或方法中是否有重要缺陷？x统计方法是否是经典测试理论（CTT）的NA 9：Cronbach的Alpha是否计算出来？x 10的二分法得分：Cronbach的Alpha还是KR-20计算的？x 11 for irt：在全球级别上是否有拟合统计量的优点？例如χ2，可靠性x估计潜在特征值的系数（（主题或项目）分离索引）
公法116–283 - Jan。 1，2021
美国专利商标局法庭首席法官（以及法庭的前任，专利上诉委员会和干预委员会）负责由办公室决定不授予专利权和专利权和发明优先事项的专利权和审判的上诉；监督涉及230名法官的行动，在5个城市（DC，底特律，丹佛，达拉斯和门洛公园）的六个办公室任职的80名员工，包括实现从95名法官的董事会扩展到230名法官，以及从1个办公室到6个办公室，以及董事会根据2011年的《美国发明人的董事会对董事会的变化》的实施；每年对11,000多件事监督和参加决策工作；监督人员事项，包括选择监督法官和预算；向美国报告 知识产权商务秘书。美国专利商标局法庭首席法官（以及法庭的前任，专利上诉委员会和干预委员会）负责由办公室决定不授予专利权和专利权和发明优先事项的专利权和审判的上诉；监督涉及230名法官的行动，在5个城市（DC，底特律，丹佛，达拉斯和门洛公园）的六个办公室任职的80名员工，包括实现从95名法官的董事会扩展到230名法官，以及从1个办公室到6个办公室，以及董事会根据2011年的《美国发明人的董事会对董事会的变化》的实施；每年对11,000多件事监督和参加决策工作；监督人员事项，包括选择监督法官和预算；向美国报告知识产权商务秘书。
1©兰伯特·史密斯·汉普顿（Lambert Smith Hampton）将购物中心放在再生的核心2022
Stockton-on-te-on-teees可以说是英国最激进的购物中心重新利用计划。Castlegate购物中心正在与一个多层的停车场和燕子酒店一起拆除，以便为新的Stockton Waterfront项目腾出空间。这将创建一个大型的新河滨公园，包括开放，灵活的社区使用空间，市场和大规模活动。计划包括一座将市中心与河T恤连接起来的陆桥，该河将面向海滨的非正式圆形剧场。
用户手动存储系统（ESS）Smile5（AU）
该产品是磷酸锂电池，根据联合国关于危险货物的运输，测试和标准手册的建议，第三部分，第38.3部分。对于电池电池，化学材料存储在密封的金属外壳中，旨在承受正常使用过程中遇到的温度和压力。因此，在正常使用期间，没有发生点火或爆炸的物理危险，也没有危险材料泄漏的化学危险。但是，如果暴露于火灾中，添加的机械冲击，分解，滥用添加的电压力，将运行气体释放通风孔。电池盒将在极端情况下被破坏。危险材料可能会释放。此外，如果通过周围的火力强烈加热，可能会发出刺激性或有害的烟雾。
