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增殖和生存（D012491）
课程增殖和生存是基于在生物医学科学第三阶段的人类发病机理，CEL和组织培养和人类遗传学期间获得的知识。课程本身构成了第二大师中精确医学的基础。本课程的目的是获取知识和洞察力，对导致癌细胞增殖增强的分子过程。此外，讨论了细胞死亡的细胞和分子方面，重点是癌细胞用来逃避程序性细胞死亡的生存机制。此外，还提供了特定技术的概述，这些技术目前用于研究癌细胞的生长和存活以及靶向异常细胞增殖或作为一种新型癌症治疗的概念。
行业趋势2025矢量咨询调查结果
传统上分离的企业IT和产品正在融合[2]。如今，它由AI和可持续性主导。AI越来越多地整合到日常消费产品中。产品范围从AI驱动的设备，从智能住宅到健康监控可穿戴设备，洗衣机和大量家庭娱乐，例如最新的高清电视屏幕。增强现实正在与AI融合。创新，例如能够实时翻译和增强现实叠加的AI增强智能眼镜。消费者体验几乎每天都会变得更加沉浸式和互动。诸如三星和LG等公司目前展示了适应用户习惯，优化能源效率并提高便利性的AI驱动的家用电器。在医疗保健中，启用了IoT的可穿戴设备，可用于日常健康监测，从健身跟踪到实时健康监测和早期疾病检测。医疗设备突出显示，例如智能胰岛素泵和AI辅助诊断工具。AI辅助诊断工具现在分析语音模式，眼睛运动和皮肤状况，以检测帕金森氏病和心血管疾病等疾病的早期迹象。远程患者监测解决方案也正在吸引吸引力，从而减少了频繁就诊的需求。AI驱动的医疗物联网设备使医生可以实时跟踪患者的生命力，从而改善医疗保健的可及性，尤其是在偏远地区。但是，对患者数据安全和监管批准过程的担忧继续塑造了这些技术的采用。
模仿机器人学：调查 - 虹膜
交互式模仿学习（IIL）是模仿学习（IL）的一个分支，在机器人执行过程中，间歇性地提供了人类反馈，从而可以在线改善机器人的行为。近年来，IIL越来越开始开拓自己的空间，作为解决复杂机器人任务的有前途的数据驱动替代方案。IIL的优势是双重的，1）它是有效的，因为人类的反馈将机器人直接引导到了改善行为（与增强学习（RL）相反（RL），必须通过试用和错误发现行为（必须通过试用和错误发现），而2），并且2）是强大的，因为它是强大的，因为分配者和教师的分配量直接在教师身上是匹配的，并且在教师中匹配的范围是在范围内逐渐匹配的，并且在教师中匹配的范围是在范围内的指导，而逐渐匹配的是，教师的自我反射是及格的， o line Ile IL方法，例如行为克隆）。尽管有机会，但文献中的术语，结构和适用性尚不清楚，也尚未确定，从而减慢了其发展，因此，研究了创新的表述和发现。在本文中，我们试图通过对统一和结构的领域进行调查来促进新从业人员的IIL研究和较低的入境障碍。此外，我们旨在提高人们对其潜力，已完成的工作以及仍在开放的研究问题的认识。
全球研究将数百万糖尿病和心脏病病例与含糖饮料联系起来
“在怀孕期间，发生了许多不同的激素转移，可以适应婴儿的成长和妈妈的健康。结果是，妈妈的心率随体内液体的量增加。这可能会给心脏带来压力，劳动和分娩的身体压力也会给心脏带来压力。
PWC英国能源调查2025
这在制造业中很明显，在制造业中，高能源成本被认为是英国2025年的英国制造商的最高风险，即在英国2025年的调查中 - 领先于地缘政治不稳定，供应链破坏和获得技能。今年的能源调查显示，企业还面临着不断上升的能源消耗的并发症。追求生产力和增长以及数字化，自动化和电气的采用将增加能源使用。这已经发生了，其中89％的受访者表示，在过去的12个月中，他们的英国总能源消耗增长 - 五分之一的受访者增长了10％以上，而且几乎许多企业期望它在2025年再次增加。最常见的驱动因素是能源密集型技术和业务增长的采用。
经验游戏理论分析：调查
在游戏理论分析（EGTA）的经验方法中，游戏的模型不是来自声明性的表示，而是通过对游戏环境的程序描述进行审问而得出的。开发这种方法的动机是使游戏理论推理有关战略状况的理论推理太复杂而无法进行分析规范和解决方案。自二十年前引入以来，EGTA已被应用于各种各样的多样性，从拍卖，市场到娱乐性游戏再到网络安全。我们调查了多年来为EGTA开发的广泛方法，该方法由元素子问题组成的EGTA过程组织。我们描述了关键的EGTA概念和技术，以及EGTA研究边界的问题。机器学习的最新进展正在加速EGTA的进步，并有望大大扩大我们的能力，以推理复杂的游戏情况。
欧盟/EEA临时Covid -19疫苗接种覆盖范围的监视报告，2024年8月 - 2024年1月
•本报告在2024年8月1日至2025年1月17日之间介绍了欧盟/欧洲经济区（EU/EEA）疫苗覆盖范围的临时描述。预计在未来几周和几个月内将有更多的合并数据。•在报告期间，20/30 EU/EEA国家报告了至少一个目标群体（60岁及以上的人，80岁及80岁及以上的人，医护人员，患有慢性病的人，孕妇）的疫苗接种覆盖范围（孕妇）至少为至少一个目标群体。•在此期间，大约60岁及以上的1320万人接受了一种COVID-19-19疫苗剂量。，大约有390万人年龄80岁。•60岁及以上人群中的Covid-19-19疫苗接种覆盖率为7.4％（范围：<0.1-52.8％），国家之间的差异很大。对于80岁及以上的人来说，中位覆盖率为10.8％（范围：<0.1–83.5％），国家之间的差异很大。•在20个报告中，一个国家报告了60岁及以上年龄段的疫苗接种范围≥50％，而六个国家报告的疫苗接种覆盖率≥50％的80岁及以上年龄段。•在此期间，在欧盟/EEA中给予的约1500万个Covid-19-19疫苗剂量是辉瑞（Pfizer Biontech） - Comirnaty JN.1疫苗（约1060万剂量；总剂量的70.6％）。
有关信息提取的全面调查
摘要：信息提取（IE）是自然语言处理（NLP）和计算机视觉的基本任务，旨在自动从非结构化数据源（例如文本，图像和视频）中提取结构化信息。本文对各种IE技术进行了全面的调查，重点介绍了指定的实体识别（NER），关系提取（RE）和意见分类。我们讨论了基于规则的，无监督，监督和深度学习方法，以突出其优势和局限性。此外，我们还探讨了IE在不同应用中的作用，包括学术文献数据库，商业智能，医疗保健，专利分析和客户服务。此外，我们研究了应用于图像和视频的IE方法，涵盖了视觉关系检测，光学特征识别（OCR）和自动视频摘要。本文还解决了诸如域适应，模棱两可，数据隐私和计算效率之类的挑战。最后，我们概述了未来的研究方向，强调了多模式IE的整合，深度学习的进步和实时处理。关键字：信息提取（IE），命名实体识别（NER），关系提取（RE），意见分类，基于特征的监督学习，IE深度学习，文本挖掘，光学角色识别（OCR）和自然语言处理（NLP）。I.简介信息提取（IE）是从非结构化或半结构化数据源（例如文本文档，图像和视频）中自动识别，提取和构造相关信息的过程。它涉及将原始数据转换为有意义的结构化表示形式的技术，从而促进了下游任务，例如知识图构造，问题答案和信息检索[1]。IE主要着重于提取特定类型的信息，包括：
泛欧儿童期癌症幸存者心力衰竭的危险因素：pancaresurfup和procardio队列和嵌套病例对照研究
C. of Baat，MD 1;是。信仰，博士1； Raoul C. Reul，博士2； St. Allodji's Rodrigue，博士3：4,5;法国Bagsco，博士6； Bardi，医学博士，博士7.8； Fabial N. Belle博士9.10；朱利安·伯恩（Julianne Byrne），博士11； Elvira C. van Dan，医学博士，博士1； Ghazi Debiche，博士3：4.5；易卜拉欣达·达洛（Ibrahima Dallo），博士学位3：4,5;欲望抢，博士学位12； Lars Hjorth，医学博士，博士13； Momical Jankovic，医学博士，博士14； Claudia E. Kuehni，医学博士，博士9：15;吉尔·莱维特（Gill Levitt），医学博士16； Llanas Damien，MSC 3.4.5； Jacqueline Loon，医学博士，博士17； Lorna Z. Salt，医学博士，博士18； M. Maule，博士学位19；露西亚·米利格（Lucia Milig），博士20； Helena J.H. 去医学博士，博士1；例如M. Ronckers，博士1； Sacerdote，博士学位19；罗德里克·斯金纳（Roderick Skinner），医学博士，博士21.22；雅各布，医学博士，医学博士，博士23;克里斯蒂娜（Cristina）经文，理学硕士3.4.5； Haddy Nadia博士3.4.5； David L. Winter，MSC 2；浴室佛罗伦萨博士，3：4,4;迈克尔·霍金斯（Michael M. Hawkins），博士学位2；和Leontien C.M. 信用，医学博士，博士1.24C. of Baat，MD 1;是。信仰，博士1； Raoul C. Reul，博士2； St. Allodji's Rodrigue，博士3：4,5;法国Bagsco，博士6； Bardi，医学博士，博士7.8； Fabial N. Belle博士9.10；朱利安·伯恩（Julianne Byrne），博士11； Elvira C. van Dan，医学博士，博士1； Ghazi Debiche，博士3：4.5；易卜拉欣达·达洛（Ibrahima Dallo），博士学位3：4,5;欲望抢，博士学位12； Lars Hjorth，医学博士，博士13； Momical Jankovic，医学博士，博士14； Claudia E. Kuehni，医学博士，博士9：15;吉尔·莱维特（Gill Levitt），医学博士16； Llanas Damien，MSC 3.4.5； Jacqueline Loon，医学博士，博士17； Lorna Z. Salt，医学博士，博士18； M. Maule，博士学位19；露西亚·米利格（Lucia Milig），博士20； Helena J.H.去医学博士，博士1；例如M. Ronckers，博士1； Sacerdote，博士学位19；罗德里克·斯金纳（Roderick Skinner），医学博士，博士21.22；雅各布，医学博士，医学博士，博士23;克里斯蒂娜（Cristina）经文，理学硕士3.4.5； Haddy Nadia博士3.4.5； David L. Winter，MSC 2；浴室佛罗伦萨博士，3：4,4;迈克尔·霍金斯（Michael M. Hawkins），博士学位2；和Leontien C.M.信用，医学博士，博士1.24
胶质母细胞瘤干细胞的代谢分析揭示了丙酮酸羧化酶作为关键存活因子和潜在的治疗靶标
©作者2024。由牛津大学出版社代表神经肿瘤学会出版。这是根据Creative Commons Attribution-非商业许可（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）分发的开放访问文章，允许在任何媒介中在任何媒介中进行非商业重复使用，分发和复制，前提是原始工作被正确引用。有关商业重复使用，请联系reprints@oup.com，以获取转载和翻译权以获取转载。所有其他权限都可以通过我们的restrionlink服务通过我们网站上文章页面上的“权限链接”获得，请联系journals.permissions.permissions@oup.com。