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margetuximab-cmkb（Margenza）国家药物专着2023年12月
• The safety of margetuximab-cmkb was evaluated in the SOPHIA trial, a phase III trial of patients with ERBB2- positive advanced breast cancer in combination with chemotherapy when compared to trastuzumab and chemotherapy • Common adverse events (≥20% of patients; margetuximab vs. trastuzumab) included fatigue (42% vs 35.3%), nausea (32.6% vs. 32.3％），腹泻（25％vs 25.2％）和中性粒细胞减少症（28.4％vs 20.7％）和呕吐（20.5％vs 14.3％）•最常见的3级或更高的事件或更高的事件（≥1％; margetuximab vs trastuzumab）（包括trastuzumab）包括中性含量为19.7％vs 12.7％vs n.4％vs vs n.4％vs vs vs vs n.4％vs vs vs vs vs n.4％vs vs vs vs vs n.4％vs vs vs n.4％vs vs vis vis vs n vers courtiane countialia 10.5％），贫血（4.9％vs 6.4％），疲劳（4.9％vs 3.0％），AST增加（2.7％vs 1.1％），ALT增加（1.9％vs 1.5％），WBC降低（1.9％vs 3.0％），Leukopenia（5.3％）（5.3％），NAUSEA（1.4％）（0.4％vs vs vs vs vs vs vs vs vs.4％vs vs vs vs vs nausea vs vs vs.4％vs vs vs。 2.3%), asthenia (2.3% vs 1.9%), infusion-related reaction (1.5% vs 0), dyspnea (1.1% vs 2.3%), abdominal pain (1.5% vs 1.1%), hypokalemia (1.5% vs 0.8%), hypertension (1.9% vs 0.8%), pneumonia (1.9% vs 2.6%), and syncope （1.5％vs 0）
最终报告 - 国家飞行安全局
(A)：飞机。AAIB（英国）：航空事故调查处（英国）。AD：适航指令。AMM：飞机维护手册。ANSV：国家飞行安全局。AOC：航空运营人许可证。AOM：飞机操作手册。APP：进近管制办公室o进近管制或进近管制服务。ATL：飞机技术日志。ATPL：航线运输飞行员执照。ATS：空中交通服务。CAA：民航局。CAME：持续适航管理博览会。CAMO：持续适航管理组织。CMM：部件维护手册。CRS：投入使用证书。CS：认证人员。CVR：驾驶舱语音记录器。DSB：荷兰安全委员会。EASA：欧洲航空安全局。ENAC：国家民航组织。 FDR：飞行数据记录器。FMS：飞行管理系统。FT：英尺（英尺），（1 英尺 = 0.3048 米）ICAO/OACI：国际民用航空组织，国际民用航空组织。IFR：仪表飞行规则。ILS：仪表着陆系统。IR：仪表等级。JC：工作卡。KT：节。ME：多引擎。METAR：航空例行天气报告。MP：多飞行员。MTOM：最大起飞质量。NLG：前起落架。NM：海里。PF：飞行飞行员。PIC：机长飞行员。P/N：零件编号。PNF：未飞行飞行员。RWY：跑道。SB：服务通告。SFE：合成飞行考官。SHK：国家航空管理局。SL：服务指南
检验医学大数据与人工智能简介
实验室医学中的大数据和人工智能简介 目前，由于计算能力的不断增长和数字数据的日益普及，数据科学在实验室医学的未来发展中发挥着重要作用。然而，大数据 (BD) 和人工智能 (AI) 的概念仍然可以以各种方式进行解释。临床实验室无疑是产生大量可视为 BD 数据的医疗保健组织之一，而且它们是首批在其工作流程中实施计算机系统的卫生组织之一，这绝非巧合。通过称为数据挖掘的过程，可以使用自动或半自动方法从 BD 中提取有用的信息，但必须先进行数据清理，以确保数据本身的清洁度和正确性。关于数据分析，可以使用多种基于不同算法或神经网络功能原理的机器学习或深度学习技术；对于这些技术的开发，R 和 Python 编程语言非常有用。尽管许多应用程序在实验室医学中很有用，但仍有一些障碍需要克服，包括数据协调性差或来源分散；此外，必须将患者的隐私作为优先事项来管理数据可访问性问题。最后，由于这些新方法的存在，人们对实验室医学领域在不久的将来必然会出现的创新的认识越来越担心。为了应对这些挑战，实验室医学的专业人员必须熟悉这些主题。本文件的目的是分享有关 BD 和 AI 的信息，以促进实验室医学领域这些方法的引入和发展。
我们正在停止使用人工智能
不认识“狗”这个词。基于这一发现，学生们正在考虑如何修改和扩展网络，以便将来能够识别狗或其他物体。首先，必须引入一个新的支出类别。但与此同时，网络识别的特征数量已不再足够，因此必须找到能够区分类别的额外特征，或者必须组合多个特征来形成复杂的模式。这种总结最终相当于在神经网络中添加更多层。图 6 可以辅助学生如何组合简单特征来创建更复杂的图案。