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AI可以提前确定有乳腺癌风险的女性：研究
来自FHI，加利福尼亚大学和华盛顿大学的五名研究人员获得了商业上可用的AI计划，以追溯分析2004年至2018年间参加挪威探测计划的116,495名妇女的乳房X线照片。。来自FHI，加利福尼亚大学和华盛顿大学的五名研究人员获得了商业上可用的AI计划，以追溯分析2004年至2018年间参加挪威探测计划的116,495名妇女的乳房X线照片。
阿里巴巴启动了高级AI模型，以竞争GPT-4
QWEN2.5-MAX现在可以通过阿里巴巴云服务向开发人员使用，并且可以通过公司的对话AI平台Qwen Chat访问。该系统提供了与OpenAI的API格式的兼容性，有可能简化已经使用类似AI服务的组织的采用。
行政命令阻止需要共同疫苗的学校的联邦资金
寻找皮下脂肪和内脏脂肪之间差异的来源，研究人员发现，皮下和腹内脂肪的大多数脂肪细胞亚群相似。尽管如此，显着，尽管更微妙，但在两个组织中脂肪细胞之间发现了差异。例如，两种组织中的细胞间通信有所不同：腹腔内组织中的脂肪细胞表达基因，表明组织中与免疫系统细胞更为活跃，并参与促炎性过程。
化学免疫疗法方法显示出晚期HPV阴头和颈癌患者的潜在益处
HPV阴性HNSCC经常在有大量吸烟和饮酒史的老年患者中被诊断出来。这些患者通常经历较差的生活质量，并且在头颈癌患者中的治疗结果最差。当肿瘤在早期（第1阶段或第2阶段）中很小时，可以用手术或辐射治愈。但是，由于缺乏明显的症状，许多病例在高级阶段（第3或4阶段）被诊断出来，这又使治疗更具挑战性并有助于高死亡率。
印度3,414例晚期肺癌患者的临床特征和一线姑息治疗模式
肺癌，尤其是非小细胞肺癌（NSCLC），是一个主要的全球健康问题。在印度，管理这种疾病的复杂性通过各种各样的表现，改变医疗保健的访问以及不断发展的流行病学趋势受到吸烟和诊断疗法进步等因素的影响。这项研究探讨了癌症人口统计学和一线姑息治疗方案。我们对计划在2000年3月至2017年6月之间计划在我们的中心进行姑息性全身疗法的3,414例晚期肺癌患者进行了回顾性分析。同类的平均年龄为56.7个四分位数（IQR：21-88）年，男性占主导地位（71.9％）。历史亚型包括腺癌（82.9％），鳞状细胞癌（13.6％）等（3.5％）。在37.7％的患者中，胸腔内转移酶有40.7％的40.7％，胸膜外和牙周室外。外部外部位点为骨骼（32.5％），肝脏（14.4％），大脑（13.7％）和肾上腺（9.0％）。基线东部合作组织的绩效状态为0（8.3％），1（58.7％），2（20.7％），3（11.7％）和4.6％的患者中的4个。表皮生长因子受体（EGFR）和变性淋巴瘤激酶（ALK）阳性率较低。大多数患者（92.4％）接受了一线全身疗法，主要是基于铂金的双重疗法（67.1％）。酪氨酸激酶抑制剂为EGFR+的51.8％，ALK+的48％和突变阴性病例的54.1％。酪氨酸激酶抑制剂为EGFR+的51.8％，ALK+的48％和突变阴性病例的54.1％。这项研究提供了印度单个三级护理中心的肺癌人口统计学和治疗模式的关键见解，强调了女性肺癌病例的增加，稳定的吸烟率以及改善获得基因检测和靶向疗法的机会。
社论：药理学的机器学习进步
Kim等。 提出了一种基于结构的新推理方法，该方法通过利用每个复合物的多个分子对接姿势来预测蛋白质结合属性。 他们的方法与注意力网络集成了多个实体学习（MIL），从而可以进行准确的预测，而无需依赖于复杂的晶体结构，而这些晶体结构通常是不可用的。 mil是一个弱监督的学习范式，在只有汇总标签而不是用于单个数据点的标签时，特别有效。 作者利用了MIL处理多个对接姿势的能力，即使在没有实验性结构数据的情况下，也可以改善具有结合的依从性预测。 通过考虑结构的灵活性和不确定性，这种显着增强的虚拟筛选过程。 使用PDBBIND和包含针对SARS-COV-2主要蛋白酶的化合物的PDBBIND和数据集验证该模型，与需要晶体结构的模型相比，证明了竞争性能。 通过利用对接摆姿势，该方法扩大了与以前无法接近蛋白质靶标的结合依据预测的适用性，这标志着AI-wir.驱动的药物发现和虚拟高通量筛查的主要进步。Kim等。提出了一种基于结构的新推理方法，该方法通过利用每个复合物的多个分子对接姿势来预测蛋白质结合属性。他们的方法与注意力网络集成了多个实体学习（MIL），从而可以进行准确的预测，而无需依赖于复杂的晶体结构，而这些晶体结构通常是不可用的。mil是一个弱监督的学习范式，在只有汇总标签而不是用于单个数据点的标签时，特别有效。作者利用了MIL处理多个对接姿势的能力，即使在没有实验性结构数据的情况下，也可以改善具有结合的依从性预测。通过考虑结构的灵活性和不确定性，这种显着增强的虚拟筛选过程。使用PDBBIND和包含针对SARS-COV-2主要蛋白酶的化合物的PDBBIND和数据集验证该模型，与需要晶体结构的模型相比，证明了竞争性能。通过利用对接摆姿势，该方法扩大了与以前无法接近蛋白质靶标的结合依据预测的适用性，这标志着AI-wir.驱动的药物发现和虚拟高通量筛查的主要进步。
5E高级材料报告积极进度，揭幕...
5e Advanced Materials，Inc。首席执行官Paul Weibel评论说：“我们的分析和结果强调了我们认为是美国最引人注目的国内关键材料项目之一，这是一个具有稳定的长期需求的战略性运营，具有稳定的长期需求，具有定义的生产途径和低成本，高级利润和可赚钱的财务状况。我们正在建立一项经营，即通过适当的资金，我们认为不仅会提供出色的股东价值，而且还可以满足至关重要的国内需求，因为它将进一步加强美国为重要高级材料的供应链。”
Framatome促进核燃料创新
关于FRAMATOME FRAMATOME是核能的国际领导者，以其针对全球核车队的创新，数字和增值解决方案而闻名。拥有全球专业知识，并具有可靠性和性能的可靠记录，公司设计，服务和安装核电站的组件，燃料以及仪器和控制系统。每天有20,000多名员工工作，以帮助Framatome的客户提供更清洁，更安全，更经济的低碳能源。访问我们的网址：www.framatome.com，然后在X和LinkedIn上关注我们。Framatome归EDF集团（80.5％）和三菱重工（MHI - 19.5％）所有。
通过运动学分析
对避免进近倾向的调查传统上依赖于基于计算机的技术，这些技术主要是通过改编时间来表征人类行为的。但是，这些技术无法准确量化其他动力变量，例如手动速度和运动方向。为了解决这些限制，已经开发了新的机器人设备，从而为人类行为提供了更多样化和准确的定量评估。本技术报告介绍了Kinarm上的避免接近任务的适应性，这是一个机器人平台，旨在跟踪参与者与虚拟环境互动的上肢运动。这种避免进近任务的这种变体评估了两个臂在十二个方向上的运动。此外，可以应用电阻载荷来研究物理效果在避免进近倾向或支持康复方案中的作用。数据和来自试验样本（n = 5）的数据突出了Kinarm进近避免接近任务的功能（KAAT）。