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BEHAVIOR-1K：具有 1,000 个日常活动和现实模拟的具身 AI 基准
摘要：我们提出了 BEHAVIOR-1K，一个以人为本的机器人综合模拟基准。BEHAVIOR-1K 包括两个部分，分别由“您希望机器人为您做什么？”这一广泛调查的结果指导和推动。第一个部分是定义 1,000 种日常活动，基于 50 个场景（房屋、花园、餐厅、办公室等），其中有 5,000 多个对象，并标注了丰富的物理和语义属性。第二个部分是 O MNI G IBSON，这是一个新颖的模拟环境，它通过逼真的物理模拟和刚体、可变形体和液体的渲染来支持这些活动。我们的实验表明，BEHAVIOR-1K 中的活动是长期的并且依赖于复杂的操作技能，这两者对于最先进的机器人学习解决方案来说仍然是一个挑战。为了校准 BEHAVIOR-1K 的模拟与现实之间的差距，我们提供了一项初步研究，研究如何在模拟公寓中使用移动机械手学到的解决方案转移到现实世界中。我们希望 BEHAVIOR-1K 的人性化本质、多样性和现实性能够使其对具身化 AI 和机器人学习研究有价值。项目网站：https://behavior.stanford.edu。
STARLUX 订购 A350F 和更多 A330neo 宽体飞机
“我们很高兴与星宇航空合作建设和加强其机队，”空客商用飞机销售执行副总裁 Benoît de Saint-Exupéry 表示。“同时运营最新一代空客单通道和宽体飞机为该航空公司带来了巨大的好处。它显著降低了燃料消耗和碳排放，并提供了无与伦比的技术通用性、维护和培训优势。A350F 是唯一一款新一代大型货机，将无缝融入这个全空客机队，使星宇航空能够与主要货运市场的领先企业有效竞争。”
抗体药物缀合物
根据Globocan 2018数据，在印度被诊断出约110万例新癌症病例。[1]印度死亡率前五名的癌症数字，是西方第二常见的死亡原因。[2]已有几十年了，癌症治疗主要由手术，放射线和化学疗法组成。随着科学技术进步的可用性，新的药物（例如抗体药物共轭物（ADC），单克隆抗体，小分子激酶抑制剂和免疫检查点抑制剂都出现了。常规的细胞毒性疗法通过正常的增殖细胞（例如骨髓，粘膜衬里和毛囊）作用，从而带有某些不需要的毒性。为了避免这些非目标效应，开发了一种新的称为ADC的药物。ADC确保通过单克隆抗体（MAB）和细胞毒性化学疗法部分（有效载荷）的组合确保有针对性的药物递送，这是化学连接器连接的。
早发2型糖尿病的临床特征及其与甘油三酸酯葡萄糖体质量指数的关联：横断面研究
Results: Patients with early-onset T2D were more likely to have a higher body mass index (BMI), hemoglobin A1C (HbA 1c ), fasting plasma glucose (FPG), total cholesterol (TC), triglycerides (TG), low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), serum uric acid (SUA), triglyceride glucose指数（TYG）和TYG-BMI（p <0.05）。较高的TYG-BMI与早发T2D的风险增加有关（P <0.001）。RCSS显示出TYG-BMI和早期发作T2D之间的非线性关系，并且曲线的斜率随TYG-BMI的增加而增加（非线性<0.001）。在亚组分析中，观察到Tyg-BMI与早发性T2D之间的添加剂相互作用，性别，糖尿病，BMI，脂肪肝和高血压的家族史（p <0.001）。ROC曲线表明，TYG-BMI曲线下的面积为0.6781，大于其主要成分（TYG，BMI，FPG，TG）。最佳的截止值为254.865，灵敏度为74.6％，特殊的街区为53.6％。
抗体偶联药物治疗宫颈癌的研究进展
宫颈癌是全球第二大危害妇女健康的恶性肿瘤，全球宫颈癌的发病率和死亡率持续上升。复发或转移性宫颈癌患者的5年生存率显著降低，现有治疗方法有效率低下、不良反应大，迫切需要新的、有效、耐受性良好的治疗方法。抗体药物偶联物（ADC）是一种新的靶向治疗方式，可以有效杀伤肿瘤细胞。本文旨在概括ADC的组成、研发历史和作用机制，综述ADC在宫颈癌治疗中的研究进展，并对ADC的应用进行总结和展望。
柬埔寨的科学，技术与创新路线图...
柬埔寨的生态系统）以及与不同部委，学术界和私营部门的利益相关者（访谈和讲习班）进行的磋商。附录中包括利益相关者列表。根据该路线图中提出的准则，政策工具的实施还将受益于与国家和国际资助机构和发展合作伙伴的进一步咨询，包括联合国教育，科学和文化组织（UNESCO），联合国技术银行，联合国技术银行，联合国工业发展机构，日本国际发展机构，国际国际开发机构，韩国国际合作社和其他。
您应该了解的抗体新闻
2024 年 1 月 3 日，曼哈顿生物解决方案公司 (MABS) 宣布已与百奥赛图基因制药（北京）有限公司达成评估和潜在许可协议。曼哈顿生物获得了针对一种有前途的新肿瘤抗原的抗体，该抗原在多种实体肿瘤类型中异常过度表达。该协议使 MABS 能够获得通过百奥赛图基因的 RenMabTM 和 RenLite® 转基因小鼠平台产生的多种先导全人源单克隆抗体资产。曼哈顿生物将在细胞和生化测定研究中评估这些抗体，以评估结合亲和力、内化、物种交叉反应性和其他可开发性参数，以确定是否适合纳入携带 MABS 专有 RNA 靶向有效载荷的抗体治疗模式。
内皮细胞标志物对 BNT162b2 mRNA COVID-19 加强疫苗的不同反应模式与刺突特异性 IgG 抗体 p 相关
1 Research Unit, General University Hospital of Albacete, Health Service of Castilla-La Mancha (SESCAM), Albacete, Spain, 2 Molecular Oncology Laboratory, Molecular Medicine Unit, Associated Unit of Biomedicine, University of Castilla-La Mancha-Spanish National Research Council (UCLM- CSIC), Faculty of Medicine, Albacete, 39 cine, University of Castilla-La Mancha, Albacete, Spain, 4 Immunology Unit, Clinical Analysis Department, General University Hospital of Albacete, Albacete, Spain, 5 Microbiology Department, General University Hospital of Albacete, Albacete, Spain, 6 Research Unit, General University Hospital of Albacete, Albacete, National Parastatics of Toledo, Albacete, Spain, 7 Internal Medicine Department, General University Hospital of Albacete, Albacete, Spain, 8 Biomedicine Institute of UCLM (IB-UCLM), Faculty of Medicine, University of Castilla-La Mancha, Albacete, Spain, 9 Faculty of Pharmacy, Associated University of Castile-La Mancha, 10 of Biomedicine UCLM- CSIC, University of Castilla-La Mancha, Ciudad Real, Spain, 11 Neurology Department, General University Hospital of Albacete, SESCAM, Albacete, Spain, 12 Faculty of Medicine, University of Castilla- La Mancha, Albacete, Spain
尿液肿瘤中的抗体 - 药物缀合物
尿肿瘤主要由肾脏，尿路上皮和前列腺恶性肿瘤组成，这些恶性肿瘤构成了显着的治疗挑战，尤其是在晚期阶段。抗体 - 药物结合物（ADC）已成为一种有前途的治疗方法，将单克隆抗体的特殊性与细胞毒性化学治疗有效载荷相结合。本评论重点介绍了ADC应用尿肿瘤应用中的最新进展，机会和挑战。我们讨论了FDA批准的ADC和其他正在研究的新型ADC，强调了它们改善患者预后的潜力。此外，我们探讨了应对挑战的策略，例如毒性管理，预测性生物标志物识别和抵抗机制。此外，我们研究了ADC与其他治疗方式的整合，包括免疫检查点抑制剂，靶向疗法和放射治疗。通过应对这些挑战并探索创新方法，ADC的发展可能显着增强晚期尿肿瘤患者的治疗选择和结果。
简单但有效：具身人工智能的 CLIP 嵌入
对比语言图像预训练 (CLIP) 编码器已被证明对从分类和检测到字幕和图像处理等一系列视觉任务有益。我们研究了 CLIP 视觉主干对 Embodied AI 任务的有效性。我们构建了非常简单的基线，称为 EmbCLIP，没有任务特定的架构、归纳偏差（例如使用语义图）、训练期间的辅助任务或深度图——但我们发现我们改进的基线在一系列任务和模拟器中表现非常出色。EmbCLIP 在 RoboTHOR ObjectNav 排行榜上以 20 分（成功率）的巨大优势名列前茅。它在 iTHOR 1-Phase Rearrangement 排行榜上名列前茅，击败了采用主动神经映射的第二佳提交作品，并且 % Fixed Strict 指标增加了一倍多（0.08 到 0.17）。它还击败了 2021 年 Habitat ObjectNav 挑战赛的获胜者，该挑战赛采用了辅助任务、深度图和人工演示，以及 2019 年 Habitat PointNav 挑战赛的获胜者。我们评估了 CLIP 的视觉表示在捕获输入观察的语义信息方面的能力——这些原语对于导航繁重的具身任务很有用——并发现 CLIP 的表示比 ImageNet 预训练的主干更有效地编码了这些原语。最后，我们扩展了我们的一个基线，生成了一个能够进行零样本物体导航的代理，它可以导航到训练期间未用作目标的物体。我们的代码和模型可以在 https://github.com/allenai/embodied-clip 获得。