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使用生成 AI 和元宇宙增强计算机视觉
凯捷是一家全球业务和技术转型合作伙伴，帮助组织加速向数字化和可持续世界的双重转型，同时为企业和社会创造切实影响。它是一个负责任且多元化的集团，在 50 多个国家/地区拥有 340,000 名团队成员。凭借超过 55 年的悠久历史，凯捷深受客户信赖，能够释放技术的价值，满足其全方位的业务需求。它利用从战略和设计到工程的优势提供端到端服务和解决方案，所有这些都得益于其在 AI、云和数据方面的市场领先能力，以及其深厚的行业专业知识和合作伙伴生态系统。该集团报告称，2023 年全球收入为 225 亿欧元。
开发 RIPK1 降解剂以增强抗肿瘤免疫力
受体相互作用蛋白激酶 1 (RIPK1) 的支架功能赋予对免疫检查点阻断 (ICB) 的内在和外在抵抗力，并成为改善癌症免疫疗法的有希望的靶点。为了解决 RIPK1 中间域内定义不明确的结合口袋所带来的挑战，我们利用蛋白水解靶向嵌合体 (PROTAC) 技术开发了 RIPK1 降解剂 LD4172。LD4172 在体外和体内均表现出强效和选择性的 RIPK1 降解。LD4172 降解 RIPK1 会引发免疫原性细胞死亡，增强肿瘤滤过淋巴细胞反应，并使雌性 C57BL/6J 小鼠中的肿瘤对抗 PD1 疗法敏感。这项研究报告了一种 RIPK1 降解剂，它可作为化学探针用于研究 RIPK1 的支架功能，也可作为潜在的治疗剂用于增强肿瘤对 ICB 治疗的反应。
丰富目标以增强您的NGS数据
安捷伦还提供由我们的客户在安捷伦社区设计计划下设计的 NGS 面板，这些面板由具有应用专业知识的客户设计。安捷伦针对下一代测序 (NGS) 的社区设计是与不同研究领域的主题专家合作建立的靶向测序面板。这些 NGS 设计可作为定制面板提供，可为您提供可靠且经济高效的测序结果，这些结果仅针对您感兴趣的基因。我们的社区设计计划不仅可以节省设计目标富集探针库和阵列的时间，还可以让我们获得我们现有客户群的经验和专业知识。这些经过专家验证的设计已在他们的实验室中针对独特应用进行了测试，现在将提供给所有安捷伦客户。
表观遗传靶向增强急性髓系白血病
AML 是一种恶性造血祖细胞疾病，治疗效果不理想，尤其是对于不适合进行强化化疗的患者。免疫疗法包括检查点抑制、T 细胞结合抗体构建体和细胞疗法，已显著改善实体瘤和淋巴肿瘤患者的治疗效果。在 AML 中，这些方法的成功率要低得多。讨论的原因是 AML 母细胞的突变负担相对较低，并且难以确定造血祖细胞上未表达的 AML 特异性抗原。另一方面，表观遗传失调是白血病形成的重要驱动因素，非选择性低甲基化剂 (HMA) 是目前非强化治疗的支柱。首次临床试验评估了 HMA 是否可以改善免疫检查点抑制剂的疗效，结果显示，除了抗 CD47 抗体与阿扎胞苷联合使用时对 AML 的疗效显著更高之外，其他抗体的疗效均不理想。将双特异性抗体或细胞治疗与 HMA 联合使用仍在进行临床研究中，疗效数据即将公布。针对特定染色质调节剂的更具选择性的第二代抑制剂已显示出对抗 AML 的良好临床前活性，目前正在临床试验中进行评估。这些通常会导致白血病细胞分化的药物通过共同调节免疫检查点、提供促炎环境和诱导（新）抗原表达，可能使 AML 对免疫治疗敏感。因此，将选择性靶向表观遗传药物与（细胞）免疫疗法相结合是一种避免意外影响和增强疗效的有前途的方法。未来的研究将提供有关这些化合物如何影响特定免疫功能的详细信息，以便转化为临床评估。
体能训练可增强机组人员的抗 G 能力
避免因 G 导致失去意识 (GOC) 的方法是使用弹射座椅，让机组人员在高 G 暴露期间保持直立姿势。在新一代飞机（例如 F-15/18/16）问世之前，以前的飞机 G 能力不允许使用倾斜座椅。由于工程限制以及飞行员在倾斜位置的活动性和视野受限，座椅靠背角度与垂直方向的夹角被限制在大约 30 度。然而，它已经
利用机器学习来增强信息探索
软件架构师，劳动力身份云，okta.inc。通过合并监督学习，无监督学习，强化学习和深度学习等技术，系统可以自动从大量的数据存储库中提取见解和模式。自然语言处理可以更深入地理解文本，而图像识别则可以从视觉数据中解锁知识。机器学习能力个性化的推荐引擎和准确的情感分析。整合知识图将机器学习模型与背景知识丰富，以增强准确性和解释性。应用程序涵盖语音搜索，异常检测，预测分析，文本挖掘和数据聚类。但是，可解释的AI模型对于实现透明度和可信度至关重要。关键挑战包括有限的培训数据，复杂的领域知识要求以及围绕偏见和隐私的道德考虑。正在进行的研究结合了机器学习，知识表示和以人为本的设计将推动智能搜索和发现。人工与人类智能之间的合作具有彻底改变信息访问和知识获取的潜力。k eywords机器学习，人工智能，搜索引擎，数据检索，自然语言处理，数据挖掘1。介绍各个领域的信息的大量增长已经更需要更好地搜索和分析数据的方法。1.1。传统的搜索引擎和数据库正在努力处理日益增长的复杂性和信息量。机器学习（ML）具有自动学习和从经验中进行改进的能力，为这一挑战提供了有希望的解决方案。通过使用机器学习算法，可以通过个性化建议，预测分析和智能数据分类来增强信息检索。本研究旨在探索机器学习的潜力，以改变信息的发现，组织和利用。通过利用机器学习技术的功能，研究人员和专业人员可以更有效地浏览大量信息，从而提供更好的决策过程和见解[1]。信息探索的背景在信息探索方面，了解该领域的历史背景和演变对于掌握机器学习技术的能力至关重要。信息探索的起源可以追溯到数据挖掘和信息检索系统的早期发展。这些系统旨在从大型数据集中提取有价值的见解，以帮助决策过程。随着时间的流逝，机器学习算法的进步改变了信息的访问，处理和分析的方式。
生成的AI提示协议，以增强人类...
摘要包括CHATGPT在内的强大人工智能（AI）工具的民主化，鉴于他们有能力从根本上改变我们的工作方式，因此激发了商业从业人员的兴趣。虽然AI工具可以增强人类能力，但它们的有效实施需要技巧来了解何时，何时以及如何最好地利用它们。此外，有意义地参与了生成AI（genai）的内容所产生的内容，即适当及时工程以优化学习过程的复杂性。随着Genai的领域继续前进，发展有影响力的提示的艺术已成为利用其全部潜力的必要技能。这项研究通过建构主义理论镜头开发了AI提示协议。基于建构主义的原则，个人通过与现有的理解桥接新知识来吸收新知识，这项研究表明，通过Genai对知识共同建设了积极的参与过程。目标是授权业务经理及其团队构建有效的AI提示并验证响应，从而增强用户互动，优化工作流以及最大化AI Chatbots的潜在结果。ª2024印第安纳大学凯利商学院。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/by by/4.0/）。
细菌衍生的纳米磁体增强肿瘤靶向性......
微生物拥有高度进化的生存策略，这些策略已被用于解决药物输送问题。在肿瘤学中，“细菌作为药物”的概念可以利用化学疗法的直接细胞毒活性，同时还可以发展强大的治疗性抗癌免疫力。例如，溶瘤病毒 (OV) 可以选择性地感染和复制癌细胞，导致直接肿瘤细胞溶解以及诱导免疫原性细胞死亡 (ICD) 和抗肿瘤免疫。因此，OV 是一种新兴的癌症治疗方式，定位于生物疗法和免疫疗法的交界处。使用病毒的 OV 的应用，例如单纯疱疹病毒 (HSV)、水泡性口炎病毒 (VSV)、腺病毒 (Ad) 和安进的 T-VEC [1]，这是 FDA 批准的第一个用于临床治疗黑色素瘤的 OV，
加强和加速新药研究的方法...
研讨会揭示了目前针对孕妇和哺乳期妇女研究新疗法的障碍，并在所有相关利益攸关方的参与下探讨了可能的解决方案。社区成员强调，应支持妇女选择是否参加试验。伦理学家强调，伦理考量应被视为负责任地开展妊娠研究的推动因素，而不是阻碍因素，应告知如何安全、负责任地开展此类研究。监管机构表示希望推进针对孕妇和哺乳期妇女的研究，并提供加速方案，包括：留住研究期间怀孕的妇女，包括在上市前研究中提供可靠的药代动力学数据，并在第 3 阶段试验开始前完成完整的非临床毒理学研究。对于资助者来说，这是一个关键的关注主题，它以更广泛的工作为基础，例如提交给美国卫生和公众服务部部长的孕妇和哺乳期妇女研究工作组 (PRGLAC 15) 报告，报告了新类别（孕妇、母乳喂养、孕产妇健康和孕产妇发病率和死亡率）的数据并改进了妊娠登记。研究人员正在努力生成妊娠药代动力学和安全性数据，并在一种可能被年轻女性使用的新药获得批准之前（或之后不久）提供这些数据。行业观察员表示，他们的多家公司正在发生重要转变，并强调强烈希望与其他利益相关者一起推进这项工作。