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最近的微层形成和ITS- IT-ITS-IN- ...
抽象的新型药物输送系统是一种新型药物输送的方法，可解决传统药物输送系统的局限性。我国拥有阿育吠陀的庞大知识基础，其潜力仅在近年来才实现。然而，用于对患者进行草药的药物输送系统是传统且过时的，导致药物疗效降低。如果新型药物输送技术是在草药中应用的，则可能有助于提高功效并降低各种草药化合物和草药的副作用。这是将新型药物输送方法纳入草药中的基本思想。因此，重要的是将新颖的药物输送系统和印度阿育吠陀药物整合起来以对抗更严重的疾病。关键字：微球，受控释放，新型药物输送，草药药物。简介草药配方是具有各种优势的新型药物输送系统之一，包括增加药物溶解度，提高溶解速率，生物利用度等。本文的目的是检查微球对草药治疗某些疾病的影响。草药制剂是一种剂型，其中各种草药的掺入用于诊断，治疗和减轻各种生活方式疾病的指定数量中。自然健康的秘密是基于阿育吠陀定律和植物医学的标准化，这些植物医学在大论文中得到了很好的证明。谁也指出，不适当使用草药制剂是通过对草药进行治疗（例如提取，蒸馏，表达，分馏，纯化，浓度或发酵）进行处理来制备的。这些植物医学是在最卫生的条件下处理的，并以各种形式使用，例如片剂，胶囊和口服液体，这些液体被分配为以真空密封包装的不同数量。在传统知识系统中，在现代医学时代之前的各个社会中多代的草药。现在，开发生物医学系统的一天会鼓励使用与各种副作用相关的现代药物，并且各种合成药物的升级成本也是对传统医学系统的重新兴趣的原因。
为贯彻落实党中央、国务院关于人工智能发展的决策部署，推动人工智能技术在开源开放的产业生态中不断自我优化，充分发挥基础通用标准、伦理标准、安全标准、隐私标准的引领作用，指导人工智能国家标准、行业标准、团体标准的制定、修订和协调，形成标准引领人工智能产业全面规范发展的新格局，制定《国家新一代人工智能标准体系建设指南》。
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署，坚持市场驱动与政府引导相结合，按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则，立足国内需求，放眼国际，建立新一代人工智能国家标准体系，加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准，加强标准实施和监督，推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作，注重国际国内标准协同，充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用，保障高质量发展。
不均匀LRS-II SpaceTimes
我将使用协变量1+1+2分解方法引入一个动力学制度，以实现不均匀的LRS-II空位，这是我们最近在2404.01161中提出的。我们的方法从共同观察者的角度描述了LRS-II动力学。促进协方差动力学数量的协变量径向衍生物对新的动力学变量，并利用共价时间和径向衍生物之间的换向关系，我们已经能够证明可以证明，可以构建一个构建一阶普通微分方程的自主系统以及某些纯粹的Algebraic构造。我将在LRS-II相位空间中谈论一些有趣的功能，其中一个是均匀的解决方案构成了不变的子手机。对于LTB的特定情况，我表明可以恢复一些先前已知的结果。演讲将基于我们最近的工作2404.01161
针对...
环磷酰胺是一种细胞毒性氮芥末衍生物，广泛用于癌症化学疗法中，通过在癌细胞中交联遗传物质来起作用，可防止DNA解开和复制，从而防止细胞分裂（1，2）。在某些剂量下，环磷酰胺还可以通过T细胞介导的机制增强抗肿瘤免疫反应。环磷酰胺被确定为优先癌症医学，因为它具有广泛的儿童癌症适应症，并且有机会开发出降低毒性的配方，在较低强度下，在非液体口服剂量配方中更容易滴定较低的毒性，这也有可能在采购方面具有更大的动力（4）。值得注意的是，患者的护理人员的胶囊胶囊和片剂处理和操纵可能会引起危险风险。一种儿童友好的配方在低收入国家（LMIC）中很有用，在姑息磷酰胺中，在姑息治疗计划中有明显的用法。
fem-circuit共同模拟超导同步风发电机，使用麦克斯韦方程的同质j-a配方连接到直流网络
摘要。高温超导体（HTS）非常有吸引力的高效和高能量密度功率设备。它们与需要轻型和紧凑型机器（例如风力发电）的应用特别相关。在这种情况下，为了确保超导器机器的正确设计及其在电力系统中的可靠操作，那么开发可以准确包含其物理功能但也可以正确描述其与系统的相互作用的模型很重要。为了实现这样一个目标，一种方法是共同模拟。这种数值技术可以通过有限元模型（FEM）带来机器的细几何和物理细节，同时处理整个系统的操作，该系统包含了机器，以及由外部电路代表的电网的子集。当前工作的目的是在涉及超导组件时使用这种数值技术。在这里，提出了一个案例研究，该案例研究涉及通过整流器及其相关滤波器与直流电流（DC）网络耦合到直流电流（DC）网络的15 MW杂交超导同步发电机（HTS转子和常规定子）。与风能应用有关的案例研究允许在使用与HTS机器的共同模拟时抓住技术问题。发电机的FEM是在商用软件COMSOL多物理学中完成的，该商品通过内置功能模拟单元（FMU）与电路模拟器Simulink进行交互。因此，它是在本研究中，引入了最新版本的最新版本J-与均化技术结合使用的配方，与T -A公式相比，计算时间更快。分布式变量和全局变量，例如前者和电压，电流，电磁扭矩以及后者的功率质量的电流密度，磁通量密度和局部损失，并进行了比较。这个想法是在计算速度，准确性和数值稳定性的标准下找到最适合的组合FEM电路。
针对...
procarbazine是WHO儿童基本药物清单中霍奇金淋巴瘤列出的治疗方案的一部分（EMLC）（3）。它也用于治疗中枢神经系统（CNS）肿瘤。它可以根据当地护理标准来用于一线治疗，也可以用于复发/难治设置。靶标产品（TPP）开发小组指出，procarbazine在胶质瘤和髓母细胞瘤实践中更常用于hodgkin淋巴瘤列出的指示多年来，由于毒性和访问问题，霍奇金淋巴瘤列出的指示下降了，并被达卡巴嗪替换。在霍奇金淋巴瘤的情况下，它的使用现在已经变得非常有限，因为它已被替换为具有相似效应和毒性较小的方案（OEPA-COPDAC）。BEACOPP仍包括用于治疗霍奇金斯疾病的procarbazine的治疗方案，其不育的相对风险显着，超过50％的男孩比女孩多。用于治疗髓鞘瘤，可以与Lomustine和Vincristine结合使用。评估现有制剂的配方可在口服50 mg胶囊中使用，可满足成人剂量（典型的小儿剂量50-100 mg/m2身体表面积）。注意到，由于吞咽性而导致儿童的剂量灵活性和可接受性有限，有时不得不将剂量分为两分。
基于路径的汽车行业入站物流优化公式
在汽车行业中，装配厂由多个接收码头 (D) 组成，每个码头专门接收一个或多个供应商 (S) 的特定类型的零件。在混合入站物流网络中，零件通过直接装运（直接在供应商和工厂之间）、循环装运（多个供应商之间的巡回装运）或间接装运（通过交叉对接平台）运送到工厂，通过无限数量的同质车辆（装载米和公斤两种装载能力）运送到工厂。多个利益相关者，每个利益相关者都有不同的运营要求，参与设计运输计划。因此，实际计划应遵守他们的要求和约束。例如，为了减少运输计划的变化，并提高驾驶员对路线的熟悉度，对供应商的最大数量 (MaxS)、接收码头 (MaxD) 和车辆在两个连续供应商之间行驶的最大距离 (MaxL) 施加了限制。此外，必须将供应商划分为已知最大规模 k 的集群。图 1 说明了包含聚类约束的混合入站物流网络的示例。我们的目标是设计一个满足约束条件的运输计划，同时最小化为运输策略分配供应商的总成本。我们问题的可行解决方案决定了运输策略，以及直接供应商和循环供应商的最佳提货行程访问顺序、收集量和频率。
使用赋形剂预测软件（Expreso）
由于新的方式和更高的预期药物浓度，蛋白质生物药物的制定发展变得越来越具有挑战性。药物供应的约束以及对整体分析方法的需求意味着，只能在湿实验室中彻底测试少量的赋形剂。到目前为止，几乎没有开发出用于完善用于湿实验室测试的候选赋形剂的工具。为了填补这一空白，我们开发了赋形剂预测软件（Expreso），这是一种机器学习算法，该算法建议基于蛋白质药物和靶产品概况的特性，建议不活跃成分。创建了超过350种肽/蛋白质药物制剂的数据集，具有可靠的长期稳定性。该数据集具有预测特征，包括蛋白质结构特性，蛋白质语言模型嵌入和药物产品特征。进行了监督的机器学习，以创建一个模型，该模型为数据集中的每种药物提供了赋形剂。expreso可以成功预测九种最普遍的赋形剂的存在，验证得分远高于随机预测，并且过度拟合最少。仅使用基于序列的输入特征的快速变体显示出与依赖分子建模的模型较慢的模型相似的预测功率。有趣的是，仅具有基于蛋白质的输入功能的Expreso变体也显示出良好的性能，证明该算法对数据集中平台配方的影响有弹性。据我们所知，这是机器学习首次被用来建议生物制药赋形剂。总体而言，Expreso在制定过程中与赋形剂筛查相关的时间，成本和风险显示出巨大的潜力。关键字：配方开发，机器学习，赋形剂，不活跃成分，CMC，生物制药，单克隆抗体，可发展性，蛋白质疗法缩写：Expreso，excipient预测软件； ROC，接收器操作特征； AUC，
使用赋形剂预测软件（Expreso）
由于新的方式和更高的预期药物浓度，蛋白质生物药物的制定发展变得越来越具有挑战性。药物供应的约束以及对整体分析方法的需求意味着，只能在湿实验室中彻底测试少量的赋形剂。到目前为止，几乎没有开发出用于完善用于湿实验室测试的候选赋形剂的工具。为了填补这一空白，我们开发了赋形剂预测软件（Expreso），这是一种机器学习算法，该算法建议基于蛋白质药物和靶产品概况的特性，建议不活跃成分。创建了超过350种肽/蛋白质药物制剂的数据集，具有可靠的长期稳定性。该数据集具有预测特征，包括蛋白质结构特性，蛋白质语言模型嵌入和药物产品特征。进行了监督的机器学习，以创建一个模型，该模型为数据集中的每种药物提供了赋形剂。expreso可以成功预测九种最普遍的赋形剂的存在，验证得分远高于随机预测，并且过度拟合最少。仅使用基于序列的输入特征的快速变体显示出与依赖分子建模的模型较慢的模型相似的预测功率。有趣的是，仅具有基于蛋白质的输入功能的Expreso变体也显示出良好的性能，证明该算法对数据集中平台配方的影响有弹性。据我们所知，这是机器学习首次被用来建议生物制药赋形剂。总体而言，Expreso在制定过程中与赋形剂筛查相关的时间，成本和风险显示出巨大的潜力。关键字：配方开发，机器学习，赋形剂，不活跃成分，CMC，生物制药，单克隆抗体，可发展性，蛋白质疗法缩写：Expreso，excipient预测软件； ROC，接收器操作特征； AUC，