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2024年3月22日提交药物。
1。公平转移螺旋体的原因一直在开发SP-101，这是一种使用腺体相关病毒（AAV）载体（AAV）载体的基因治疗，在考虑了Sumitomo Pharma Group的有效管理，模式的特征和其他因素以及Sumitomo Pharma的特征，Sumitomo Pharma已决定了Super Allequent siper and super and ofer cuh，在美国有效地管理了Sumitomo Pharma Resources的有效管理。2。Spirovant的概述
Sumitomo Pharma Oncology，Inc。介绍了1/2阶段临床研究的初步数据，以评估M
Sumitomo Pharma肿瘤学，Inc。提供了1/2阶段临床研究的最新初步数据。临床阶段的公司专注于新型的癌症治疗，今天介绍了正在进行的1/2阶段研究的初步数据evaluaɵngtp-3654，这是一种先前用骨髓毛发症（MF）处理的Origifitor的pa tentents inInvestegaɵgaɵgaɵgaɵgaɵgaɵgaɵgaɵvetp-3654。在美国血液学学会（ASH）年度Meeɵng＆Exposiɵ2022中介绍了初步数据。更新结果在欧洲血液学协会（EHA）2023年混合大会的海报中提出，于2023年6月8日至11日在德国法兰克福举行，实际上是在国会pla itm of the Congressplaƞorm上。TP-3654复发/难治性骨髓纤维化（MF）pa的初步数据显示脾脏体积减少（SVR）和总症状评分（TSS）改善。1此外，TP-3654可能会提示可能与症状反应相关的早期细胞因子变化。“我们受到这些初步临床数据的鼓舞，很高兴在迄今为止评估的剂量范围内，TP-3654耐受耐受性，没有骨髓性治疗相关的不良事件（TRAES）。结果表明，在10个可评估的pa nents中有7种观察到≥12周的SVR。TSS的改进。观察到细胞因子中的广泛还原aōerTP-3654治疗。观察到细胞因子中的广泛还原aōerTP-3654治疗。我们的承诺仍然是为了通过附加的临床站点推进该计划，并促进了PotenɵAl治疗的进步，这可能会改善与骨髓纤维化的疾病的结果，” Patricia S.从480毫克QD到720 mg的5个剂量水平在第12周分析中，较高细胞因子还原的pa与更高的TSS改进相关。bmfibosis从3级降低到2级，在一个pa thent中也达到了脾脏和症状反应，并在MF相关的细胞因子中表现出减少：IL6（68％），IL12P40（83％）（83％），MMP9（56％）（56％）（56％），以及（68％），以及（68％），以及AC-RAGE（68％），以比其他ACR AC。1总体而言，TP-3654的耐受性良好，迄今为止未观察到的剂量limiɵng毒性（DLT）。最常见的不良事件是1级和2级腹泻，恶心和Vomiɵng。1“这些更新的口服TP-3654作为在EHA 2023上呈现的MF的单一疗法的初步数据令人鼓舞，因为我们评估了用TP-3654治疗的MF PA的变化。肿瘤学）。“我们期待提出这项研究，以评估TP-3654作为单一疗法的强大作用，以探索与jak抑制剂的探索相结合的机会，以使骨髓纤维状发作。”以下是SMP肿瘤学的细节：
全体会议发言人 1：Kaoru Sumi 教授（日本函馆未来大学） 题目：利用虚拟代理进行人与人之间的互动
摘要：近年来，在线远程教育的机会不断扩大，虚拟空间中基于代理的交互在此背景下引起了人们的关注。在本次演讲中，我将讨论使用虚拟空间和代理的各种教育可能性，并介绍多项研究的示例。我还将介绍我们自己开发的使用基于游戏的学习的系统 [1] 和基于游戏的故事生成系统，该系统可以根据玩家的情绪和行为自动实时生成脚本 [2]。我将讨论系统可以用来影响人类行为的说服技术，以及面部表情和手势的印象和应用，这些是代理的表达 [3]，以及虚拟代理在虚拟空间中与其他用户交互时会发生什么。
住友化学可持续发展数据手册 2022
可持续发展数据手册是对住友化学年报的补充，提供住友化学集团及其利益相关者认为重要的信息。数据手册主要从环境、社会和治理 (ESG) 角度提供有关集团公司的可持续发展信息。关于定量信息，KPMG AZSA Sustainability Co., Ltd. 对标有星号的指标提供了保证。（关于其他披露信息，请参阅第 249-251 页“环境和社会数据指标的计算标准”，其中介绍了数据收集和计算方法。）住友化学希望其报告可以成为与所有利益相关者沟通的工具，丰富他们对公司及其集团公司的了解。
ACM 参考格式：Shravya Channamadhavuni、Sven Thijssen、Sumit Kumar Jha 和 Rickard Ewetz。2021 年。使用模拟内存计算加速 AI 应用：挑战和机遇。在 2021 年大湖区 VLSI 研讨会 (GLSVLSI '21) 论文集上，2021 年 6 月 22 日至 25 日，虚拟活动，美国。ACM，美国纽约州纽约，6 页。 https://doi.org/10.1145/3453688.3461746
通过重新思考计算堆栈的所有层，包括硬件、软件和软硬件基本方法和方案 [1, 2, 4]。由于有望同时实现密集存储和节能模拟处理，基于非易失性电阻技术的内存计算已成为克服上述挑战的一种有吸引力的解决方案。非易失性电阻器件是一种具有可编程电阻的双端器件，可以使用忆阻器 [11, 35]、电阻随机存取存储器 (ReRAM) [23, 38]、相变存储器 (PCM) [20, 39] 或自旋转移力矩磁性随机存取存储器 (STT-RAM) [18, 31] 来实现。通过将新兴设备集成到电阻交叉阵列 (RCA) 中，可以在模拟域中执行近似矩阵向量乘法 (MVM)。这是很有希望的，因为计算比数字域中的能源效率高得多（数量级）[17]。通过将矩阵存储在内存中并现场执行计算，数据移动也大大减少[9, 32]。此外，MVM 是许多 AI 应用中的主要计算，例如深度学习 [22]、图像处理 [24] 和图形分析 [34]。利用模拟内存计算的主要挑战是，各种错误和变化源可能会降低计算精度。这包括设备写入错误、非零阵列寄生效应、有限的设备产量、电阻漂移、温度变化、随机电报噪声和有限的设备耐久性。此外，在模拟域中引入的任何错误都可能损害加速应用程序的功能正确性。例如，神经网络的硬件分类准确性可能明显低于软件级别。相反，数字计算系统中的稳健性问题只会引入时序违规，可以使用动态电压频率缩放 (DVFS) 来缓解。为了在系统级性能上提供保证，需要在设备级、算法级和软件应用程序级进行协同创新。虽然设备级研究人员不断尝试改进制造设备的特性，但开发所需的算法和软件级支持变得迫在眉睫。在本文中，我们回顾了使用模拟内存计算加速 AI 应用所面临的挑战、解决方案和未来研究方向。第 4 节概述了未来研究的机会。第 2 节讨论了模拟矩阵向量乘法的基本概念、目标 AI 应用以及不同误差的建模。第 3 节回顾了在算法和软件层面上提高对误差的鲁棒性的最新解决方案。第 5 节总结了本文。
教授博士。 Suminar Pratapa，硕士学位，博士 博士Sri Yani Purwaningsih，S.Sc.，M.Sc。
研究经验：聚合物，固体陶瓷和粉状陶瓷复合材料的合成和表征；使用XRD，TEM和XAS进行高级表征。与国家研究机构（Lipi，Batan，Universities）合作。国际组织成员：美国ICDD，澳大利亚Axaa和国家：IPS（物理），纳米社会夫人。监督10多名博士学位学生（大多数已经毕业，目前为3名学生，担任首席主管），超过20名硕士学生（现在有5名学生正在监督下），还有30多名学士学位学生（3名学生正在监督中）。
