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Lu-PSMA 作为门诊用药的可行性...
戈德史密斯借用埃尔利希的话来说，靶向放射性核素治疗是一颗魔弹，能够将能量传送到特定目标并摧毁它 ( 1 )。许多新型放射性示踪剂不断涌现，可用于诊断和治疗。接受放射性药物治疗 (RPT) 的患者会成为放射源，需要为护理人员和公众制定安全协议。在意大利，患者可能会住院，直到放射性剂量衰减到安全水平，例如长期实施的 131 I 治疗 ( 2 )。人们通常对新兴放射性核素采取类似的预防措施，从而应用与 131 I 相同的习惯。相反，应根据每个案例进行个体评估，以将辐射暴露保持在尽可能低的合理水平，平衡成本效益。这对于 [ 177 Lu]Lu-PSMA-RPT 来说是必不可少的，因为出院规定有所不同：一些国家允许门诊给药，而其他国家则要求住院 ( 3 )。这种异质性影响了这种有前途的癌症治疗方法在世界范围内的传播。本社论评估了 [ 177 Lu]Lu-PSMA 给药作为前列腺癌门诊程序的可行性，分析了安全性、优点和缺点。
小型6周的可行性研究
背景：迄今为止，大多数基于小组的糖尿病自我管理教育（DSME）计划已经亲自提供了针对2型糖尿病（T2D）的计划。在COVID-19的大流行开始时，快速过渡到远程护理提供了测试，评估和迭代新的远程DSME计划的机会。目标：我们旨在通过检查几个可行性结果来完善针对患有T2D的成年人的多组分远程DSME计划的交付和评估。方法：我们招募了来自伦敦的加拿大伦敦，门诊糖尿病诊所（服务高风险，低收入成年人）的便利样本，参加了一项为期6周的，从2020年11月至2021年3月的为期6周的单一队列可行性研究。这个小轨道1B期的可行性研究代表了计划的系列中的第一个，该序列是由轨道模型引导的，用于开发慢性疾病行为干预措施（阶段1：设计；第2阶段：第2阶段：初步测试；第3阶段：功效：功效；和第4阶段：阶段4：有效性）。评估提供和评估远程DSME计划的可行性，包括（1）实时视频教育课程，（2）个性化的体育活动（PA）处方和咨询，以及（3）间歇性地扫描了连续的葡萄糖和可穿戴PA监控。可行性结果包括招聘和保留率，计划依从性和可接受性（即技术问题和退出调查反馈）。PA，并使用Freestyle Libre（Abbot）估计糖化血红蛋白（HBA 1C）。鉴于小型研究样本，组和个体级别的数据被描述地报告。结果：总共招募了10名T2D的成年人（女性60％； 49.9岁，SD 14。3年；估计HBA 1C 6.2％，SD 0.5％）。招聘和保留率分别为29％和80％。参与者分别参加了83％（25/30）和93％（37/40）的教育课和PA咨询电话。每人报告了3.2（SD 2.6）技术问题，其中大多数与研究数据传输有关。退出调查回答表明，大多数参与者（8/9，89％）对该计划“满意”。认识到未进行较小的样本量和未进行推论统计的事实，用于说明目的的每周每日步数和估计的HBA 1C的平均值（SD）。参与者分别在基线和第6周分别累积了7103（SD 2900）和7515（SD 3169）步骤。估计的HBA 1C分别为基线和第6周分别为6.2％（SD 0.5％）和6.2％（SD 0.6％）。
弓箭手改善生物芯片的可行性
在设计生物芯片时，弓箭手需要确保在同一芯片上的石墨烯场效应晶体管（GFET）之间的钾测试结果不会显着变化。在过去的几个月中，弓箭手团队一直在努力减少同一芯片GFET之间的测试结果的变化。这是通过在功能化过程中执行的弓箭手内部过程的开发来实现的，以使GFETS成钾传感器。这项工作已导致片上设备可变性的显着降低到1.5％。通过将变异性降低到1.5％的弓箭手现在能够在生物芯片发育中移动下一个阶段并开始对人类血液的测试。
地下传输基础设施的可行性...
我们还从多个利益相关者那里听到了他们对传输线引起丛林大火的潜力的担忧。但是，我们还听说550kV的高架传输线并不是丛林大火的原因。，尽管许多土地所有者对高架运输线可能对消防努力对其财产和周围的影响产生的影响感到严重关注，但它无法质疑。对极端天气事件（例如丛林大火和强风）的潜力也引起了人们的关注，以损害高架传输线。我很高兴委员会建议新南威尔士州政府与英联邦政府合作，以确保电力传输提供商制定气候适应计划，以便其基础设施和更广泛的网络建立，以抵御更频繁和极端天气事件的弹性。
网络风险管理可行性研究
作者：MJ Culler · 2022 — 4.10 即将出现的网络安全防御……由 Security Matters 和……提供防御。Suricata IDS。提供的一些最常见的安全平台……
电动自行车的可行性研究
效率服务有限公司 (EESL) 是一家超级能源服务公司 (ESCO)，通过节能技术帮助消费者、行业和政府有效管理其能源需求。EESL 正在大规模实施全球最大的能源效率组合，涉及照明、建筑、工业电动汽车、智能计量、农业等领域。EESL 的能源效率解决方案每年为印度节省超过 470 亿千瓦时的能源，同时减少 3650 万吨碳排放。EESL 成立于 2009 年，由印度政府电力部发起，是四家知名公共部门企业 NTPC Limited、Power Finance Corporation Limited、REC Limited 和 POWERGRID Corporation of India Limited 的合资企业。EESL 专注于解决方案驱动的创新，不接受政府的任何补贴支持
蒙坦加项目可行性研究
本演示文稿为 GoviEx Uranium Inc.（以下简称“公司”或“GoviEx”）专有，未经公司事先同意，不得全部或部分复制、传播或引用。公司不承担核实这些材料中信息的责任，也不对此类信息的准确性或完整性作出任何陈述或保证。公司不承担更正或更新这些材料的义务。这些材料不包含评估任何交易或事项所需的所有信息，也不构成对任何交易或事项的建议。任何接收这些材料的人士均应对本文提及的事项进行独立分析。本演示文稿可能包含适用证券法所定义的前瞻性信息。本演示文稿中包含的除当前或历史事实陈述以外的所有信息和陈述均为前瞻性信息。此类声明和信息可能使用诸如“关于”、“大约”、“可能”、“相信”、“预期”、“将”、“打算”、“应该”、“计划”、“预测”、“潜在”、“项目”、“预期”、“估计”、“持续”或类似词语或其否定词或其他类似术语来识别。前瞻性陈述受此处以及公司向加拿大证券监管机构定期提交的其他文件中披露的具体因素的各种风险和不确定性的影响。本演示文稿中提供的信息必然是总结性的，可能不包含所有可用的重要信息。前瞻性陈述包括但不限于关于公司在赞比亚的矿山许可项目的预期开发时间和方法以及潜在生产进展以及在赞比亚进一步勘探进展的陈述；开始采矿后 4 个月内生产铀矿的潜力；预计的采矿方法、加工率、开采的总矿石量、开采的总吨数、剥离率、采矿顺序和矿产储量；可行性研究中未包括的 Muntanga 项目的未来潜力；Muntanga 项目将创造的预期就业岗位数量；Muntanga 项目预计的低运营支出；公司对 ESG 的持续承诺；未来任命债务顾问；继续与承购商合作；更新 ESIA 以完全符合 IFC 绩效标准，以及完成 RAP。前瞻性陈述基于一系列假设和估计，尽管管理层根据公司经营的业务和市场认为这些假设和估计是合理的，但本质上受重大运营、经济和竞争的不确定性和偶然性。前瞻性陈述基于以下假设：铀库存持续消耗，导致需求增加和铀价上涨，铀市场长期基本面保持强劲；公司对 ESG 的承诺，与公司项目所在司法管辖区的当地人接触的做法，从而降低相关项目的风险；公司项目所在司法管辖区的地方政府继续支持采矿业，特别是公司项目；公司优化项目以吸引新投资者的能力；公司获得必要融资的能力；以及一般而言，铀价格将保持足够高，推进公司项目的成本足够低，以使其能够以有利可图的方式实施其业务计划。可能导致实际事件和结果与公司预期存在重大差异的重要因素包括与铀价格市场波动相关的因素；公司无法获得额外融资、开发其矿产项目或获得其在公司经营所在司法管辖区开展活动所需的任何必要许可、同意或授权；公司合作伙伴拒绝支持其持续运营；以及公司无法成功或盈利地从其项目中生产矿产。此外，应结合本演示文稿中的信息，查看截至 2023 年 12 月 31 日的年度管理层讨论与分析报告以及截至 2023 年 12 月 31 日的年度信息表中“风险因素”部分中描述或提及的因素，这些内容可在 SEDAR+ 网站 www.sedarplus.ca 上查阅。尽管公司已尝试找出可能导致实际结果、业绩或成就与前瞻性陈述中所述内容存在重大差异的重要因素，但可能还有其他因素导致结果、业绩或成就不如预期、估计或预期。无法保证此类信息将被证明是准确的，也无法保证管理层对未来发展、情况或结果的期望或估计将会实现。由于这些风险和不确定性，这些前瞻性陈述中预测的结果或事件可能与实际结果或事件存在重大差异。因此，读者不应过分依赖前瞻性陈述。本演示文稿中的前瞻性陈述截至本演示文稿发布之日，并且公司否认有任何更新或修改此类信息的意图或义务，除非适用法律要求。本演示文稿中包含的与 Muntanga 项目有关的某些科学和技术信息来源于或摘录自公司 2025 年 1 月 23 日的新闻稿，该新闻稿披露了根据国家文书 43-101 - 矿产项目披露标准（“NI 43-101”）编制的可行性研究结果。可行性研究的技术报告由 Ukwazi Transaction Advisory (Pty) Ltd、SRK Consulting (UK) Limited 和 SGS Bateman (Pty) Ltd. 编制，以符合 NI 43-101，并将由 GoviEx 在 2025 年 1 月 XX 日新闻稿发布之日起 45 天内根据 SEDAR+（www.sedarplus.ca）上的个人资料提交。新闻稿中提及的所有科学和技术信息均已由 Jacobus Johannes Lotheringen 审查和批准。Lotheringen 先生拥有工学学士（采矿工程学位），是南非矿业冶金学会（SAIMM）会员（注册号 701237），是南非工程理事会（ECSA）注册的专业工程师（注册号 20030022），受雇于 Ukwazi Transaction Advisory (Pty) Ltd，担任首席采矿工程师，并且是根据 NI 43-101 铀矿床条款确定的独立合格人员。Lotheringen 先生已核实新闻稿中披露的数据。美国投资者注意：本演示文稿中的披露内容使用符合加拿大报告标准的矿产资源和矿产储量分类术语，除非另有说明，本演示文稿中包含的所有矿产资源和矿产储量估算均根据 NI 43-101 和其中引用的 CIM 标准编制。 NI 43-101 是由加拿大证券管理局制定的一项规则，旨在为发行人就矿产项目进行的所有科学和技术信息公开披露制定标准。SEC 现代化规则于 2019 年 2 月 25 日生效，取代了美国 1933 年证券法（经修订）行业指南 7 中包含的矿业注册人的历史披露要求。由于采用了 SEC 现代化规则，SEC 现在承认“已测量矿产资源”、“指示矿产资源”和“推断矿产资源”的估计值。此外，根据 NI 43-101 的要求，SEC 已修改其对“已探明矿产储量”和“可能矿产储量”的定义，使其与 CIM 标准下的相应定义“基本相似”。美国投资者请注意，虽然上述术语与相应的 CIM 标准“基本相似”，但 SEC 现代化规则和 CIM 标准下的定义存在差异。 因此，不能保证公司根据 NI 43-101 报告的“已证实矿产储量”、“可能矿产储量”、“已测量矿产资源”、“指示矿产资源”和“推断矿产资源”的任何矿产储量或矿产资源与公司根据证券交易委员会现代化规则所采用的标准编制的储量或资源估算相同。美国投资者还应注意，虽然证券交易委员会现在承认“指示矿产资源”和“推断矿产资源”，但投资者不应假设这些类别中的任何部分或全部矿化将转化为更高类别的矿产资源或矿产储量。使用这些术语描述的矿化在其存在性和可行性方面比已被定性为储量的矿化具有更大的不确定性。因此，投资者应注意不要假设公司报告的任何“指示矿产资源”或“推断矿产资源”在经济上或法律上是可开采的或将是可开采的。此外，“推断矿产资源”的存在以及是否可以合法或经济地开采存在更大的不确定性。因此，美国投资者也应注意不要假设“推断矿产资源”的全部或部分都存在。根据加拿大证券法，“推断矿产资源”的估计数不能构成可行性或其他经济研究的基础，除非在 NI 43-101 允许的有限情况下。因此，本演示文稿和本文引用的包含公司矿床描述的文件中包含的信息可能无法与美国公司根据美国联邦证券法及其规则和条例的报告和披露要求公开的类似信息进行比较。投资者应注意不要假设公司报告的任何“指示矿产资源”或“推断矿产资源”在经济上或法律上是可开采的或将可开采的。此外，“推断矿产资源”的存在以及是否可以合法或经济地开采存在更大的不确定性。因此，美国投资者也应注意不要假设“推断矿产资源”的全部或部分都存在。根据加拿大证券法，“推断矿产资源”的估计不能构成可行性或其他经济研究的基础，除非在 NI 43-101 允许的有限情况下。因此，本演示文稿和本文引用的包含公司矿床描述的文件中包含的信息可能无法与美国公司根据美国联邦证券法及其规则和法规的报告和披露要求公开的类似信息进行比较。投资者应注意不要假设公司报告的任何“指示矿产资源”或“推断矿产资源”在经济上或法律上是可开采的或将可开采的。此外，“推断矿产资源”的存在以及是否可以合法或经济地开采存在更大的不确定性。因此，美国投资者也应注意不要假设“推断矿产资源”的全部或部分都存在。根据加拿大证券法，“推断矿产资源”的估计不能构成可行性或其他经济研究的基础，除非在 NI 43-101 允许的有限情况下。因此，本演示文稿和本文引用的包含公司矿床描述的文件中包含的信息可能无法与美国公司根据美国联邦证券法及其规则和法规的报告和披露要求公开的类似信息进行比较。
模拟环境中的可行性研究
深度强化学习（RL）被用作一种教授机器人代理如何自主学习复杂任务的策略。虽然稀疏性是在现实的机器人场景中定义奖励的自然方式，但它为代理提供了差的学习信号，从而使良好的奖励功能的设计具有挑战性。使用隐式脑部计算机界面（BCI）克服从人类反馈中学习的挑战。我们将BCI与深度RL相结合，用于在3-D物理逼真的模拟环境中进行机器人训练。在第一项研究中，我们比较了不同的脑电图（EEG）系统（湿度与基于干燥的电极）的可行性，并比较了在机器人任务中使用不同机器学习模型的机器人任务中自动分类的感知错误。在第二项研究中，我们将基于BCI的深度RL培训的表现与参与者明确给出的反馈进行了比较。我们从第一项研究中发现的发现表明，使用高质量的基于干燥的脑电图系统可以提供强大而快速的方法，用于使用复杂的卷积神经网络机器学习模型自动评估机器人行为。我们的第二项研究的结果证明，基于隐式BCI的深度RL版本与干燥的EEG系统结合使用，可以在现实的3-D机器人模拟环境中显着加速学习过程。基于BCI的训练的深RL模型的性能甚至与通过明确的人类反馈所实现的方法相当。我们的发现强调了基于BCI的深度RL方法的用法是在那些无法获得认知要求的明确人类反馈的人类机器人应用中的有效替代方案。
