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sacituzumab govitecan-hziy - accessdata.fda.gov
2.4 给药准备 重构 • TRODELVY 是一种细胞毒性药物。 • 遵循适用的特殊处理和处置程序 1。 • 根据每个治疗周期开始时患者的体重计算所需的 TRODELVY 剂量 (mg)（如果患者的体重自上次给药以来变化超过 10%，则计算更频繁的剂量）[见剂量和给药（2.2）]。 • 让所需数量的小瓶升温至室温。 • 使用无菌注射器，将 20 mL 0.9% 氯化钠注射液 (USP) 缓慢注入每个 180 mg TRODELVY 小瓶中。结果浓度为 10 mg/mL。 • 轻轻旋转小瓶，让其溶解长达 15 分钟。不要摇晃。只要溶液和容器允许，在给药前应目视检查肠外药物产品是否有颗粒物和变色。溶液应无可见颗粒，清澈且呈黄色。如果溶液浑浊或变色，请勿使用。• 立即使用以制备稀释的 TRODELVY 输液溶液。
Codewithzichao@DravidianLangTech-EACL2021：探索泰米尔语中模因分类的多模态变换器
近年来，随着社交媒体平台的繁荣，表情包逐渐成为网络交流的一部分。因此，检测表情包是否对个人或组织具有冒犯性对于确保互联网内容的多样性和可持续性至关重要。对表情包进行分类是否为恶意内容是一项具有挑战性的任务。此外，目前已经有很多工作集中在英语上（Truong 和 Lauw，2019 年；Xu 等，2019 年；Cai 等，2019 年），但针对泰米尔语的研究很少。泰米尔语表情包分类共享任务填补了这一空白。此共享任务的目标是检测从社交媒体平台收集的表情包是否为恶意内容。每个表情包都标有恶意或非恶意类别。此外，每张图片都嵌入了泰米尔语和拉丁字母的字幕转录。这是一个多模态分类任务，给定图像和文本对，系统必须将此对分类为 troll 或非 troll 类。在本文中，我们探索了一种用于泰米尔语 meme 分类的多模态转换器。根据图像和文本的特征，
Codewithzichao@DravidianLangTech-EACL2021：探索多语言 Transformers 以对混合代码文本进行攻击性语言识别
攻击性语言识别是近年来受到越来越多关注的研究领域。特别是随着社交媒体平台的兴起，识别混合有代码的社交媒体文本中的攻击性语言至关重要。在社交媒体文本中识别攻击性语言是一项具有挑战性的任务。此外，在英语、希腊语或西班牙语等语言中已经做了大量攻击性语言识别工作（Zampieri 等人，2019 年；Pitenis 等人，2020 年；Ranasinghe 和 Zampieri，2020 年），但对于达罗毗荼语混合代码文本的攻击性语言识别工作却很少。达罗毗荼语（泰米尔语-英语、马拉雅拉姆语-英语和卡纳达语-英语）攻击性语言识别共享任务改变了这一状况。这项共享任务的目标是识别德拉威语混合代码文本中的攻击性语言。混合代码文本是从社交媒体平台收集的。这是一项评论或帖子级别的多语言分类任务，给出混合代码的泰米尔语-英语、马拉雅拉姆语-英语的评论或帖子