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ESO-ESMO 晚期乳腺癌国际共识指南 ABC 2020 年 9 月 5 日
ABC 绝经前患者可通过双侧卵巢切除术、持续使用 LHRH 激动剂或通过盆腔放疗进行卵巢功能消融来获得足够的 OFS（后者并非总是有效，因此是最不优选的选择）。（LoE/GoR：I/A）（85%）如果在这个年龄组中使用 LHRH 激动剂，通常应每 4 周给药一次以优化 OFS。（LoE/GoR：II/B）（85%）
ESMO Pre 的报告
1 法国维尔瑞夫 Gustave Roussy 肿瘤内科系；2 巴塞罗那 HM Hospitales Delfos 医院 Clara Campal 综合肿瘤中心 (HM-CIOCC) 肿瘤内科系；3 西班牙巴塞罗那 Vall Hebron 肿瘤研究所 (VHIO) 和 Vall d' Hebron 大学医院临床研究项目；4 德国慕尼黑综合癌症中心和慕尼黑大学医院 III 医学系；5 荷兰鹿特丹 Erasmus MC 癌症中心肿瘤内科系；6 那不勒斯国家肿瘤研究所、G. Pascale 基金会和 IRCCS 细胞生物学和生物治疗部；7 意大利维罗纳大学 ARC-Net 研究中心和诊断与公共卫生系及病理学系； 8 纽约纪念斯隆凯特琳癌症中心医学系乳腺医学和临床遗传学服务部；9 休斯顿德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心研究癌症治疗学系；10 美国波士顿丹娜法伯癌症研究所和哈佛医学院肿瘤内科系；11 德国海德堡海德堡大学医院病理学研究所；12 巴黎萨克雷大学古斯塔夫鲁西生物统计学和流行病学系，维尔瑞夫；13 巴黎萨克雷大学 Inserm Oncostat U1018，标记为 Ligue Contre le Cancer，维尔瑞夫；14 巴黎笛卡尔大学居里研究所遗传学系，巴黎；15 法国维尔瑞夫古斯塔夫鲁西癌症园区医学生物学和病理学系癌症遗传实验室； 16 瑞士卢加诺欧洲肿瘤医学会科学与医学分会；17 美国纽约纪念斯隆凯特琳癌症中心病理学系；18 西班牙巴塞罗那 Vall dHebron 肿瘤研究所分子预筛选项目肿瘤数据科学组；19 法国国家卫生与医学研究院，古斯塔夫鲁西癌症园区，UMR981，维尔瑞夫；20 法国奥赛巴黎萨克雷大学
SMOG-P：一个成功的太空项目
与卫星保持联系。由于卫星完全是在家中远程操作的，因此疫情没有造成任何干扰。数据未加密，可以在业余无线电频段接收。数据解码软件可从 SMOG-1 网站下载：http://gnd.bme.hu/smog。该软件可用于在任何私人计算机上显示接收到的数据，并将接收位置与电磁烟雾一起可视化。许多对卫星技术感兴趣的热心和乐于助人的人帮助改进了软件。数据通过互联网从十个国家/地区到达我们的中央服务器 https://gnd.bme.hu/gndupload/stationsdata.php。迄今为止，匈牙利的 HEGEDÜS Tamás (HA6NAB) 和斯洛伐克的 ILLÉS József (OM3BC) 收到的数据包最多。该卫星持续自动更新的关键运行参数可以在 HERMAN Tibor 监督的仪表板上查看：http://gnd.bme.hu/grafana/d/jyKiTk_Wz/smog-p-status?orgId=1&kiosk 。
宇宙 - 标准化妆品有机和天然标准
解决当前发展的过度和失败是我们社会的关键挑战。建立一个“可持续发展”，将调和经济进步，社会责任并维持地球的自然平衡，这是化妆品部门愿意充分参与的项目。可持续发展原则在经济活动中的应用意味着，生产和不断变化的消费实践的模式改变了。认识到这些挑战，其参与者的责任，有机和自然化妆品行业清楚地表明了其在这种有机和天然化妆品标准的欧洲和国际水平的环境中进一步发展的雄心。
:QMETROLOGY来自 QCOSMOLOGY：
在本文中，我们的主要目标是应用参数估计理论技术和 Fisher 信息形式的量子计量概念来研究马尔可夫近似下某些物理量在两纠缠量子比特系统的开放量子动力学中的作用。存在各种表征此类系统的物理参数，但不能将其视为任何量子力学可观测量。必须进行详细的参数估计分析以确定此类量的物理一致参数空间。我们应用经典 Fisher 信息 (CFI) 和量子 Fisher 信息 (QFI) 来正确估计这些参数，这些参数在描述开放量子系统的非平衡和长距离量子纠缠现象中发挥着重要作用。与经典参数估计理论相比，量子计量发挥着双重优势，提高了参数估计的精度和准确度。此外，本文提出了一种量子计量方面的新途径，它超越了经典参数估计。我们还提出了一个有趣的结果，即由于早期时间尺度上的长程量子纠缠而导致的后期时间尺度上非平衡特征的复活，并根据早期时间尺度上贝尔不等式违反导致的非局域性提供了物理解释。
nysdot-tsmo-strategic-plangic-final.pdf
Acronym Description ASCT Adaptive Signal Control Technologies ATDM Active Transportation Demand Management CAV Connected and Automated Vehicles CCTV Closed Circuit Television CMM Capability Maturity Model ConOps Concept of Operations DMS Dynamic Message Signs EISO Enterprise Information Security Office EOP Emergency Operations Plan ERS Emergency Response System FHWA Federal Highway Administration HELP Highway Emergency Local Patrol HOOCS Highway Oversize/Overweight Credentialing System ICM Integrated Corridor Management IMO Integrated Mobile Observations IT Information Technology ITS Intelligent Transportation System MAP Map Data (geometry) MO Main Office NYSDOT New York State Department of Transportation O&M Operations and Maintenance PIO Public Information Officer PMP Project Management Plan PS&E Plan, Specification, and Estimate RSDA Road Status/Damage Assessment RWIS Road Weather Information System SEMP System Engineering Management Plan SHSP Strategic Highway Safety Plan SPaT Signal Phase and Timing STICC Statewide运输信息协调中心纽约州立大学TAMS交通资产管理系统Tany卡车运输协会纽约TDM交通需求需求管理TMC交通事故TMC运输管理中心TSMO运输系统管理和操作VM
SMOOT 文库和噬菌体诱导的 Cas9 定向进化可减少脱靶活性
RNA 引导的核酸内切酶（如 Cas9）可在细胞中提供有效的靶向基因组编辑，但也可能切割整个基因组中的脱靶位点。化脓性链球菌 Cas9 (SpCas9) 的工程变体已被开发出来以全面降低脱靶活性，但个别脱靶可能仍然存在，或者靶向活性可能受到损害。为了在保持强大的靶向编辑的同时对抗特定脱靶的活性，我们开发了一种新颖的 M13 噬菌体介导选择方法。使用这种方法，连续几轮正向和负向选择用于识别增强或减弱特定基因组序列编辑活性的 Cas9 突变。我们还引入了寡核苷酸定向靶标扫描诱变 (SMOOT)，这是一种全面的诱变方法，用于创建高度多样化的 Cas9 变体库，这些库可以通过基于噬菌体的选择进行挑战。我们的平台识别出新的 SpCas9 突变体，这些突变体在生化测定和 T 细胞中减轻了对脱靶的切割，同时保持了比以前描述的变体更高的靶向活性。我们描述了一种进化的变体，S . pyogenes Adapted to Reduce Target Ambiguity Cas9 (SpartaCas)，它由最丰富的突变组成，每个突变的功能未知。这种进化的 Cas9 突变体减少了脱靶切割，同时保留了对多个治疗相关靶标的有效编辑。使用我们的系统对 Cas9 进行定向进化展示了一种改进的结构独立方法，可以有效地设计核酸酶活性。
胃肠胰神经内分泌肿瘤：ESMO 诊断、治疗和随访临床实践指南†
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基于CART决策树和SMO算法概括规则的桥梁管理实时决策支持系统
摘要：在桥梁的动态条件下，我们需要实时管理。为此，本文提出了一种基于规则的决策支持系统，该系统从 Aimsun 交通微观模拟软件的模拟结果中提取必要的规则。然后，借助模糊规则生成算法对这些规则进行泛化。然后，通过一组监督和非监督学习算法对它们进行训练，以获得在实际情况下做出决策的能力。作为一项试点案例研究，在 Aimsun 中模拟了德黑兰的 Nasr 桥，并使用 WEKA 数据挖掘软件执行学习算法。根据这项实验，监督算法泛化规则的准确率大于 80%。此外，CART 决策树和顺序最小优化 (SMO) 为正常数据提供了 100% 的准确率，这些算法对于桥梁危机管理非常可靠。这意味着，可以使用此类机器学习方法在实时条件下管理桥梁。