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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：
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。
住友电工荣获氧化还原液流电池系统合同
在通过由经济产业省 (METI) 支持的 3 年示范项目确认稳定运行后，北海道电力株式会社自 2019 年开始商业运营由住友电工建造的氧化还原液流电池系统 (额定功率：15,000 kW；容量：60,000 kWh)。住友电工高级董事总经理 Hideo Hato 表示：“我很高兴能获得这个激动人心的项目，也很高兴能够为 HEPN 的业务做出贡献。住友氧化还原液流电池系统一直稳定安全地运行，旨在确保电网稳定。这些系统寿命长、安全性高，将有助于促进清洁可再生能源的使用。作为氧化还原液流电池系统开发的先驱，我将继续致力于提高性能和降低成本，以便在日本和海外更广泛地使用氧化还原液流电池系统。”
请引用论文：Agarwal、Sumit、Ricardo Correa、Bernardo Morais、Jessica Roldán 和 Claudia Ruiz-Ortega (2020)。欠银行数百万美元，银行
当银行的大量借款人遭受巨大负面冲击时，银行会如何反应？为了回答这个问题，我们利用 2014 年能源价格暴跌，以墨西哥商业银行贷款为例。我们表明，在能源价格下跌后，对能源行业有敞口的银行进一步增加了对这些借款人的敞口，放松了对该行业较大债务人的信贷保证金。银行对能源行业的事前敞口增加一个标准差，对该行业借款人的贷款量增加 18%，利率降低 6%，尽管借款人的信用违约掉期利差正在扩大。高敞口银行通过收缩对其他行业的贷款，将这一行业特定冲击放大到经济的其他部分，产生了重要的实际影响，因为借款人无法更换信贷供应商。最后，能源价格冲击对宏观结果产生了巨大的负面影响，尤其是在资本密集型的二级行业。从数量上看，一个州的银行对能源行业的敞口增加一个标准差，其 GDP 就会下降 1.8%。