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新闻稿DS-3939进入了多种类型的晚期固体癌症东京和basking Ridge的患者的临床发育，新泽西州 - （Septemb
新闻稿DS-3939进入了新泽西州东京和Basking Ridge，新泽西州 - （2023年9月7日） - Daiichi Sankyo（TSE：4568）宣布
基于快速检测纸板
摘要：长期以来，农药残留物一直是食品安全的重要方面，这一直是一个主要的社会问题。这项研究对基于酶抑制方法鉴定农药残留物快速检测卡的研究和分析进行了研究和分析。在这项研究中，图像识别技术用于从快速检测卡的检测结果中提取颜色信息RGB特征值，并建立了四个回归模型，以定量预测使用RGB特征值快速检测卡指示的农药残留浓度。四个回归模型是线性回归模型，二次多项式回归模型，指数回归模型和RBF神经网络模型。通过研究和比较，已经表明，指数回归模型在预测快速检测卡指示的农药残留浓度方面表现出色。相关值为0.900，均方根误差为0.106。当预期浓度接近0时，不会有负预测值。这为基于酶抑制方法的农药残留物快速检测卡开发图像识别设备的开发提供了一种新颖的概念和数据支持。
GAO-22-105995，F-35 保障：国防部面临若干不确定性，未达到关键目标
感谢您今天有机会在这里讨论国防部 (DOD) 对 F-35 飞机的维护。如您所知，F-35 Lightning II 飞机及其先进能力代表了国防部战术航空机队中日益增长的一部分。F-35 也是国防部历史上最雄心勃勃、最昂贵的武器系统，国防部估计该项目在其 66 年的生命周期内的总成本超过 1.7 万亿美元。目前国防部计划采购 2,470 架 F-35，估计总采购成本略低于 4000 亿美元，而估计项目成本的大部分（约 1.3 万亿美元）与飞机的维护有关。在过去十年中，国防部一直致力于制定一项既经济实惠又能满足空军、海军和海军陆战队（以下简称各军种）需求的维护战略。 1 这仍然是一个持续的挑战，因为国防部继续评估未来的维持概念，同时继续支持快速扩张的 F-35 舰队。
海军舰艇成本为何上升？宏观审视过去几十年美国海军舰艇成本趋势
前海军作战部长弗农·克拉克上将最近的证词表明，舰船成本的增长速度远远超过通货膨胀率。因此，海军越来越难以负担其舰队所需的舰船。为了更好地了解这些成本增加的来源，兰德公司被要求量化成本增长的原因并提出降低成本的方案。本报告记录了这一努力。本报告应引起海军和国防部长办公室以及参与舰船采购的国会规划人员的兴趣。这项研究由海军作战部长办公室评估部 (OPNAV N81) 赞助，在兰德公司国防研究所的采购与技术政策中心进行，该中心是一个由联邦政府资助的研究和开发中心，由国防部长办公室、联合参谋部、联合作战司令部、海军部、海军陆战队、国防机构和国防情报界赞助。有关兰德公司采购与技术政策中心的更多信息，请联系主任 Philip Antón。可以通过电子邮件 atpc-director@rand.org 联系他；电话 310.393.0411，分机 7798；或邮寄至 RAND Corporation，1776 Main Street，P.O.Box 2138, Santa Monica, CA 90407-2138。有关 RAND 的更多信息，请访问 www.rand.org。
海军舰艇成本为何上升？宏观审视过去几十年美国海军舰艇成本趋势
前海军作战部长弗农·克拉克上将最近的证词表明，舰船成本的增长速度远远超过通货膨胀率。因此，海军越来越难以负担其舰队所需的舰船。为了更好地了解这些成本增加的来源，兰德公司被要求量化成本增长的原因并提出降低成本的方案。本报告记录了这一努力。本报告应引起海军和国防部长办公室以及参与舰船采购的国会规划人员的兴趣。这项研究由海军作战部长办公室评估部 (OPNAV N81) 赞助，在兰德公司国防研究所的采购与技术政策中心进行，该中心是一个由联邦政府资助的研究和开发中心，由国防部长办公室、联合参谋部、联合作战司令部、海军部、海军陆战队、国防机构和国防情报界赞助。有关兰德公司采购与技术政策中心的更多信息，请联系主任 Philip Antón。可以通过电子邮件 atpc-director@rand.org 联系他；电话 310.393.0411，分机 7798；或邮寄至 RAND Corporation，1776 Main Street，P.O.Box 2138, Santa Monica, CA 90407-2138。有关 RAND 的更多信息，请访问 www.rand.org。
用于多个医学领域的细菌纤维素
细菌纤维素 (BC)-Nanoskin® 已成为一种新型生物材料，可用于多个医学领域，尤其是主要用于牙科和骨科应用的医疗器械。此外，由于人们对组织工程和用于伤口护理和皮肤癌治疗的再生医学材料的兴趣日益浓厚，生物材料也随之兴起。不同的发酵过程可以改变 BC 工艺的生产。它具有特殊的性能，使其成为理想的医用材料：高机械性能、与宿主组织的生物相容性以及各种形状和尺寸的生产。本综述描述了这种生物材料在人体医学中的行为研究，包括细菌纤维素、皮肤癌、covid-19 和用于医疗领域的 3-D 打印。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
针对多种恶性肿瘤信号通路网络的研究进展与挑战
恶性肿瘤因其高死亡率和高复发率一直是全球人类最关注的健康问题，肺癌、胃癌、肝癌、结肠癌和乳腺癌是发病率和死亡率排名前五的恶性肿瘤。在肿瘤生物学中，异常信号通路调控是驱动所有恶性肿瘤发生、转移、侵袭等过程的普遍主题。Wnt/β-catenin、PI3K/AKT/mTOR、Notch和NF-kB通路受到广泛关注，且在五大实体肿瘤中存在信号串扰。本文创新性地总结了这些信号通路的研究进展、参与这些通路的分子的潜在机制以及一些miRNA在肿瘤相关信号通路中的重要作用，并简要综述了针对这些信号通路的抗肿瘤分子药物。本综述可为恶性肿瘤的分子生物学机制研究提供理论基础，并为制定注重疗效和减少副作用的新型治疗策略提供重要信息。
最新的NDE建模和仿真工具。使用此类工具可以实现几个好处。第一个
最新的NDE建模和仿真工具。使用此类工具可以实现几个好处。首先，制定物理参考标准以证明NDE功能所需的时间缩短，相关成本降低。这是通过使用工具在承诺昂贵制造之前优化物理参考标准的设计来实现的。第二，使用昂贵的NDE设备优化NDE数据采集参数的潜在漫长的步道和错误方法将被完全缩短或完全消除。最后，所使用的工具可以克服遇到新的材料和组件所遇到的新检查挑战，例如加上制造的零件（例如，由激光粉末床融合制造的裂缝关键金属太空飞行硬件）和先进的复合组件（例如，辐射剂，辐射剂，复合压力结构，复合材料覆盖压力容器）。