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indigovx：人类智能会遇到AI以获得最佳...
本文定义了一种使用AI来增强人类智能的新方法，以解决最佳目标。我们提出的AI Indigo是通过质量优化进行的，是构成态度的缩写。与人类合作者结合使用时，我们将联合系统Indigovx称为虚拟专家。系统在概念上很简单。我们设想将这种方法应用于游戏或业务策略，人类提供战略环境和AI提供最佳，数据驱动的动作。Indigo通过迭代反馈循环运作，利用人类专家的上下文知识以及AI的数据驱动的见解，以制定和完善策略，以实现明确定义的目标。使用量化的三分学模式，这种杂交使联合团队能够评估策略并完善计划，同时适应实时的挑战和变化。
NVX-COV2373诱导的具有多发性硬化症患者的T和B细胞免疫力未能对mRNA和病毒载体SARS做出反应
严重的急性呼吸道综合征冠状病毒2（SARS-COV-2）大流行已经大大加快了病毒感染和疫苗接种研究的进展。直到2021年11月，有四种SARS-COV-2疫苗已在欧盟获得营销授权，其中两种是基于mRNA的，两个基于病毒矢量技术。多项研究表明，关于预防SARS-COV-2有症状感染和严重的冠状病毒病2019（COVID-19）疾病疗法的mRNA和病毒载体疫苗的良好效率（1-7）。免疫分析提供了针对SARS-COV-2的体液和T细胞反应的证据（8-18）。然而，进一步的研究表明，在某些亚群中，尤其是在因自身免疫性疾病或癌症引起的免疫抑制疗法的患者中，对SARS-COV-2疫苗接种的免疫反应减少甚至缺乏免疫学反应。不幸的是，由于免疫疗法，同一患者有严重的Covid-19疾病病程的风险。免疫抑制治疗用于多发性硬化症（PWMS）的人进行疾病改良。已显示两类MS药物会损害对mRNA和病毒载体疫苗接种的免疫反应。首先，已显示出可预防淋巴结淋巴结淋巴细胞的链球菌1-磷酸受体（S1PR）调节剂，已被证明会损害对SARS-COV-2疫苗接种的体液和T细胞反应（19-21）。第二，单克隆抗CD20抗体的治疗有限的患者能够对SARS-COV-2疫苗进行足够的体液反应能力（22-27）。2021年12月，基于蛋白质的SARS-COV-2疫苗NVX-COV2373在欧盟获得了有条件的营销授权。我们旨在澄清NVX-COV2373是否可以诱导SARS-COV-2特定t-和
体内导致兔VX2模型
肝细胞癌（HCC）是最常见的原发性肝癌类型，并且是全球癌症的主要死亡原因，每年有900,000个新诊断，几乎死亡的死亡人数几乎相当多（1,2）。局部消融是对早期至中级患者的一线治疗，小肿瘤直径（<3 cm）不适合手术切除或原位肝移植。高温消融，在较小程度上，化学消融（主要使用乙醇）是2种经常使用的局部治疗方法。无论采用哪种技术方法，当地消融中都有一些挑战。肿瘤描绘和治疗缘的鉴定可能很困难，因为成像可能不足以检测到凝结组织附近的可行肿瘤。将治疗递送到主要血管附近的肿瘤受到散热器效应，这会导致由于灌注介导的组织冷却而导致热量损失。完整消融是这种疗法的重大挑战，多达90％的病例导致治疗失败（3,4）。化学消融是一种历史悠久的技术，用于治疗含直径<2 cm的结节型HCC，但通常会导致较大病变不完全消融（5,6）。化学消融的主要挑战是，注射液的分布难以控制，评估异源性肿瘤内的递送覆盖范围是一项挑战（7,8）。
Lenovo Thinkagile VX650 V3 2U集成系统和VX650 V3 2U认证节点
Lenovo Thinkagile VX650 V3集成系统和经认证的节点是2台2U系统，具有第5代Intel Xeon可伸缩处理器（以前是代号为“ Emerald Rapids）和第四代Intel Xeon可伸缩处理器（以前是“ Sapphire Rapids”）。VX650 V3每5代处理器提供多达64个内核，每第四代处理器最多可提供60个核心，并支持I/O新的PCIE 5.0标准，VX650 V3在2U外形尺寸中提供了两台的终极性能。vmware提供了一种独特的软件定义方法，可用于超级融合，利用管理程序在紧密集成的软件堆栈中提供计算，存储和管理。
OVX033，一种基于核素的疫苗候选疫苗，在仓鼠挑战模型中对SARS-COV-2变体提供广谱保护
SARS-COV-2中和抗体被认为是保护的相关（2）。然而，已知这种保护会随着关注的变体的出现（VOC）的出现而降低（3），并在远离宿主的适应性反应的关键中和表位中有多个突变。随着时间的流逝，体液反应也会显着减弱，尤其是在65岁以上的免疫功能低下的人或个人中。这突出了需要更长持久和更广泛的保护性疫苗的需求。在能够引起交叉反应反应的冠状病毒蛋白中，结构性核素蛋白（N）蛋白具有很大的兴趣，这是病毒复制过程中最丰富的蛋白质之一，并考虑了其在sarbecovires跨肉毒杆菌跨肉毒杆菌的高度同源性（4-6）。N蛋白是COVID-19期间SARS-COV-2特异性T细胞反应的突出靶标，并且T细胞免疫在控制SARS-COV-2感染中的作用现已广泛认识（7）。SARS-COV-1 N-特异性记忆T细胞在2002 - 2003年在2003年SARS爆发期间感染的人与SARS-COV-2（8）的N蛋白进行了反应，因为两个N蛋白具有90％同源性（4）。SARS-COV-2 N特异性CD8 + T细胞已与防御严重疾病，控制病毒复制的控制以及对多种变体（Alpha，beta，Gamma和Delta）保持至少6个月的抗病毒效率（9）。n特异性抗体反应也通过引发NK介导的和抗体依赖性细胞毒性（ADCC）对感染细胞的NK介导的和抗体依赖性细胞毒性（10），也与肺中的病毒清除率相关（10）。因此，针对N的免疫反应对于开发广谱疫苗至关重要。OVX033是一种重组疫苗候选者，包括SARS-COV-2病毒（Wuhan原始菌株）的全长核素抗原。n抗原被遗传融合到OVX313序列（寡素®），Osivax的自组装结构域，可提高抗原免疫原性（11）。与旨在产生抗体反应中和循环SARS-COV-2病毒的抗体反应的疫苗相反，OVX033 N的基于OVX033 N的疫苗旨在杀死受感染的细胞，从而限制感染和疾病症状。作为N在SARBECOVIRES中良好保守，OVX033疫苗被认为可以类似地保护各种SARBECOVIRUS菌株。在本文中，我们介绍了提供的交叉保护的第一个结果
Lenovo Thinkagile VX645 V3 1U集成系统和认证节点（AMD EPYC 9000）
主动平台警报（包括PFA和智能警报）：处理器，电压调节器，内存，内部存储（SAS/SASA HDDS和SSD，NVME SSD，M.2存储，闪存存储适配器），风扇，电源，电源，电源，RAID控制器，服务器控制器，服务器环境和亚部件温度。警报可以通过XClarity控制器浮出水面，例如Lenovo XClarity Administrator和VMware Vcenter等经理。这些主动的警报可让您在可能的故障之前采取适当的操作，从而增加服务器正常运行时间和应用程序可用性。
Lenovo Thinkagile VX850 V3认证节点
具有状态LED的操作面板。可选的外部诊断手机，带有LCD显示。具有16x 2.5英寸前驱动器托架的型号可以选择支持集成的诊断面板。XClarity控制器2（XCC2）基于ASPEED AST2600底板管理控制器（BMC）的嵌入式管理。用于管理XCC2远程访问的专用后太端口。XCLARITY管理员用于集中基础架构管理，XCLARITY INTECTOR插件和XClarity Energy Manager集中式服务器电源管理。XCC白金，启用远程控制功能和其他功能。
JOURNAVX（suzetrigine）片剂，口服
1 适应症和用法 2 剂量和给药 2.1 推荐剂量和给药说明 2.2 肝功能不全患者的推荐剂量 2.3 CYP3A 抑制剂的剂量调整 2.4 关于漏服剂量的建议 3 剂型和强度 4 禁忌症 5 警告和注意事项 5.1 与强效或中效 CYP3A 抑制剂同时使用会增加不良反应的风险 5.2 与某些 CYP3A 底物发生药物相互作用的风险 5.3 与某些激素避孕药发生药物相互作用的风险 5.4 中度和重度肝功能不全患者的不良反应风险 6 不良反应 6.1 临床试验经验 7 药物相互作用 7.1其他药物对 JOURNAVX 的影响 7.2 JOURNAVX 对其他药物的影响 8 特定人群的使用 8.1 怀孕
JOURNAVX（suzetrigine）片剂，口服
完整处方信息 1 适应症和用途 JOURNAVX 适用于治疗成人中度至重度急性疼痛。 2 剂量和给药 2.1 推荐剂量和给药说明 将 JOURNAVX 片剂整个吞下，不要咀嚼或压碎。 JOURNAVX 的推荐起始剂量为口服 100 毫克。空腹服用起始剂量，至少在进食前 1 小时或进食后 2 小时服用，以避免起效延迟[见临床药理学 (12.3)]。在此期间可以饮用清澈的液体（例如水、苹果汁、蔬菜汤、茶、黑咖啡）。从初始剂量后 12 小时开始，每 12 小时口服 50 毫克 JOURNAVX。可与食物同服或单独服用这些剂量[见临床药理学 (12.3)]。在使用 JOURNAVX 治疗期间，避免食用含有葡萄柚的食物或饮料[见剂量和给药使用 JOURNAVX 的时间应尽可能短，以符合个体患者的治疗目标。使用 JOURNAVX 治疗中度至重度急性疼痛超过 14 天的情况尚未得到研究。2.2 肝功能不全患者的推荐剂量 表 1 列出了肝功能不全患者的 JOURNAVX 推荐剂量。
TIOVX应用程序 - 一种使用OpenVX
典型的端到端计算机视觉管道从捕获开始，然后是多个级别的预处理数据，这些数据将输入计算机视觉算法或深度学习网络，最后可视化并显示结果或做出一些决定。在实际用例中，可以在具有异质体系结构的SOC上实现多个管道。例如，常见的现代ADAS系统具有360度环绕视图，驾驶员监视，障碍物检测，摄像头，前置摄像头和其他高级功能。这样的特征是各种捕获和计算块的合并，包括但不限于从具有不同分辨率和帧速率的多个相机，视觉处理和深度学习的捕获。这些应用程序通常具有非常严格的延迟和吞吐量要求，并且需要在功率和资源约束的嵌入式SOC上运行。管道的不同部分需要有效地映射到DSP，硬件加速器和计算内核，以获取所需的吞吐量。在如此多样化的计算景观上的汽车用例可能需要许多人来实现，并且可以证明是用户快速评估和原型的入口障碍。还需要学习中间件的坡道，甚至可以整理一个简单的捕获推动键链。所提出的方法实现了OpenVX [3]顶部的一层，这使得开发更快，受到GSTREAMER启发的简单API [2]，这是一种流行的基于管道的多媒体框架。