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ZW251 是一种新型靶向磷脂酰肌醇蛋白聚糖-3 的抗体-药物偶联物，携带拓扑异构酶 I 抑制剂有效载荷，表现出引人注目的临床前活性
图 4. (A) ZW251 在植入 Hep3B CDX 或 LI1037 PDX 肿瘤的小鼠中的剂量反应活性，每组 8 只小鼠。 (B) ZW251 在植入 HCC PDX 模型的小鼠中以 8 和 16 mg/kg 剂量的活性，每组 3 只小鼠。 (C) 代表性研究显示 ZW251 在植入一系列 HCC PDX 模型的小鼠中以 8 mg/kg 剂量的活性，每组 3 只小鼠。 (D) ZW251 在所有测试的 HCC CDX/PDX 模型中的抗肿瘤活性广度。 8 mg/kg 剂量的抗肿瘤活性通过第 21 天或最接近的可评估时间点的肿瘤生长抑制百分比确定，计算为 [(1-TV 治疗 /TV 载体 ) x 100]。 GPC3 表达通过 codrituzumab 进行 IHC 确定，然后由病理学家评分。
注：拉威重建局将只考虑那些已经证明有能力和意愿的公司或组织提交的申请
第 1 部分 简介和一般信息 1.1. 简介和目的。本机构正在征求有意提供 2025 年咨询环境工程服务的个人和/或公司的资格，具体内容见本文件。通过本文件所述的资格申请流程，有意协助本机构提供此类服务的个人和/或公司必须按照本 RFQ 中的程序和时间表准备并提交资格声明。本机构将仅审查提交 SOQ 的公司提交的 SOQ，SOQ 包含本文件所述要求包含的所有信息（本机构全权判断）。本机构打算对符合以下条件的个人和/或公司进行资格审查：(a) 具备提供拟议服务的专业、财务和管理能力，(b) 同意按照本机构确定的薪酬条款和条件工作，为拉威的纳税人提供最大利益。1.2.采购流程和时间表。
HNSA-5487 在第 1 阶段 FIH 试验中表现出非常快速且高度强大的 IgG 减少作用和明显的重复给药潜力
“自身免疫性疾病列表”。Autoimmune Registry Inc. https://www.autoimmuneregistry.org/autoimmune-diseases。2024 年 6 月 4 日访问 Pisetsky, DS 自身免疫性疾病的发病机制。Nat Rev Nephrol 19, 509–524 (2023)。https://doi.org/10.1038/s41581-023-00720-1 Theofilopoulos AN、Dixon F J. Adv Immunol。1985；37:269–390。Feldmann M、Brennan FM、Maini R N. Cell。1996；85:307–310。Kotzin B L. Cell。1996；85:303–306。Hellmich B、Sanchez-Alamo B、Schirmer JH 等人 EULAR 建议ANCA 相关性血管炎的治疗：2022 年更新风湿病年鉴 2024；83：30-47。Cherin P、Marie I、Michallet M 等人。免疫球蛋白治疗患者不良事件的治疗：证据回顾。Autoimmun Rev。2016 年 1 月；15(1)：71-81。doi：10.1016/j.autrev.2015.09.002。2015 年电子版。
飞行员和演示流（2024）指南
该计划的目的是为农业技术（产品或实践）的功能原型或运营模型的开发，测试，验证和演示提供新的试点项目。在技术准备水平（TRL）量表上，这些项目通常围绕TRL-6，这意味着技术原型或完成模型的实验概念概念的应用和开发。在此阶段，通过在受控环境或实验室量表中对预期结果的试验尺度展示，对技术原型进行了开发，测试和验证。该计划旨在为位于安大略省的农业食品试验和示范项目提供资金，这些项目由研究机构，行业组织，土著人，市政府，市政府，处理器，主要生产商，服务提供商，服务提供商，零售商，零售商/批发商/物理能力和结构能力和网络和网络与植物和企业相关的植物和研究与企业和研究相关的智力和网络和发展的研究和发展企业和研究的工作和研究与企业和研究相关的研究机构和发展。
人工智能 (AI) 在行动：对人工智能用于民主支持的初步审查
为了配合其在 AI 应用方面的更广泛努力，WFD 应使用 OECD 对人工智能的定义，特别强调生成性和判别性前沿模型的新用途。为清楚起见，前沿模型可归类为“功能强大的通用 AI。..[能够] 执行各种各样的任务 - 以及可能表现出造成伤害能力的相关特定狭义 AI - 达到或超过当今最先进模型的能力。” 11 此外，生成性 AI 具体指能够识别数据中的模式，然后生成理论上可以适合数据的输出的系统。相比之下，判别性 AI 主要分析给定的数据以得出预测或决策。12 值得注意的是，该定义大量借鉴了多维分类工作，这些工作在分析人工智能系统时考虑了技术、社会和道德因素。有关多模态、基于矩阵的框架的更多信息，请参阅附件 A，该附件提供了对这些方法及其对上述定义的贡献的重要见解。建议完整阅读本简介和附件 A。
示范学习调查-DI.UBI.PT
随着机器学习的快速改进，增强学习（RL）已被用来自动化不同领域的人类任务。但是，培训此类代理商很困难，并且仅限于专家用户。此外，由于现实世界中相互作用的高成本和安全问题，它大多限于模拟环境。演示学习是一个范式，在该范式中，代理商通过模仿演示中显示的专家的行为来学习执行任务。从演示中学习通过提高样本效率来加速学习过程，同时还可以降低程序员的努力。由于在不与环境互动的情况下学习任务，因此演示学习可以自动化广泛的现实应用程序，例如机器人技术和医疗保健。本文提供了示范学习的调查，在其中我们正式介绍了演示问题及其主要挑战，并全面概述了从演示数据集创建的演示过程中学习的过程，从演示中到学习方法，以及通过将演示示范学习与不同的机器学习方法结合起来的优化。我们还审查了现有的基准并确定其优势和局限性。此外，我们讨论了范式及其主要应用的优点和缺点。最后，我们讨论了该领域的开放问题和未来的研究方向。
社会人口统计学因素和...
结果：其中有67.2％的人使用胰岛素笔作为胰岛素方案，而37.8％的人使用胰岛素泵。连续葡萄糖监测（CGM）使用率为29.9％。低收入水平的家庭的CGM使用率为5％。糖基化血红蛋白A1 C（HBA1 C）与非工作母亲的儿童相比，有工作母亲的儿童水平更高（中位数为9.2％，而8％; P = .009）。与兄弟姐妹2个或更少的兄弟姐妹相比，具有3个或更多兄弟姐妹的病例的HBA1 C水平更高（中值8.7％vs. 8.1％； P = .044）。使用胰岛素笔和检查Fingererstick Blood Glucose（SMBG）的情况下，HBA1 C的中位数为8.7％。在使用胰岛素泵和SMBG的情况下，8.3％；在使用带有CGM的胰岛素笔的情况下，在7.6％的情况下，使用具有CGM的胰岛素泵（P = .003），为7.5％。
Novartis每年两次*Leqvio®在临床上演示...
巴塞尔，2024年8月28日 - 诺华宣布今天在III阶段V-MONO研究中，来自每年两次的年度*Leqvio®（Inclisiran）的积极顶级结果，该研究达到了其主要端点。LEQVIO单一疗法在临床上有意义且具有统计学意义的低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）降低与安慰剂和依泽替型的降低相比，患有低度或中度患动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）的患者和中等风险的患者，并且未接受较低的脂肪降低脂肪较低的治疗。v-mono是评估小型干扰RNA（siRNA）疗法作为单一疗法对降低LDL-C的单一疗法的第一次试验，患有较低或中度患ASCVD风险的患者。诺华计划在即将举行的医疗会议上提出该试验的结果，并与包括美国食品药品监督管理局（FDA）在内的监管机构分享。
农作物生物多样性地理空间应用及田间示范区域能力建设研讨会
背景 全球粮食系统面临着气候变化、极端天气事件、土地和水资源限制、生物多样性丧失、土壤退化以及其他环境和社会经济危机带来的前所未有的挑战。作物多样性是可持续农业的一项原则，它可以通过降低对压力的脆弱性、增强健康、减轻气候变化的影响以及支持恢复和适应来提高农业粮食系统的可持续性和恢复力。地球观测 (EO) 数据可用于识别和监测从本地到全球各种规模的作物多样性状况。了解作物多样性对当地社区、生计和粮食安全的影响对于制定可持续的农业政策和实践至关重要。通过整合卫星和实地数据，可以通过优化农业投入（土地、水和肥料）的使用并将发展政策导向可持续的农业实践来改善作物多样性、健康和产量，从而促进粮食安全。有效监测作物多样性是必要的，因为信息准确、可靠且及时可用，以便做出明智的决策。 《亚太地区空间应用促进可持续发展行动计划（2018-2030 年）》（以下简称《行动计划》）认识到地球观测应用有助于减少农业对气候、生物多样性和整个环境的负面影响，同时改善当地社区的生计并确保粮食安全。该计划的一项重要举措是与联合国粮农组织合作实施的“通过创新空间应用促进作物生物多样性”项目（CropBio）。
摘要。通过使用人工智能（AI）技术提高音乐教育质量是激发学生学习音乐兴趣的一个有希望的机会。本文探讨了基于AI的应用程序的集成，以增强实用、个性化和交互式的音乐学习体验。本研究采用的研究方法是对相关来源的文献综述。结果表明，通过检查学生的表现数据，AI能够帮助教师改进音乐教学。对于学生来说，他们可以使用针对个人需求量身定制的策略开始自学，旨在加深他们对音乐知识和音高、速度、节奏和和声等概念的理解。
得益于人工智能技术，音乐艺术的个性化学习成为可能。该技术能够分析歌曲中的音高、节奏、韵律和和声，从而根据每个学生的独特特点量身定制学习体验。Shazam、Adobe Podcast、Am-phed Studio、Mix Check Studio 和 Yousician 等各种基于人工智能的在线应用程序为更广泛地学习音乐艺术打开了大门。学生现在可以通过基于互联网的移动或平板设备灵活地学习和练习音乐，而不受空间或时间的限制。使用人工智能技术的学生还可以调整速度、难度级别和学生偏好，使学习体验更具适应性和有效性。