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Tevimbra® (tislelizumab-jsgr) 预授权表
A. 诊断是否为不可切除或转移性食管鳞状细胞癌 (ESCC)？是_ 否_ B. 先前全身化疗后病情进展，是否会使用 Tevimbra ®？是_ 否_ C. 会员先前是否使用过其他 PD-1 或 PD-L1 抑制剂但治疗失败？是_ 否 D. 是否会将 Tevimbra ® 作为单一药物使用？是___ 否 ❑ 胃腺癌或胃食管连接处 (GEJ) 腺癌
平行单词读数与固定相关的大脑电位揭示
外星人不知道的是人类读书。外星人现在观察到整齐的网格形扫描路径，并具有许多相当始终如一的定时固定，并由萨卡德斯（Sac-Cades）插入，其短幅度相当一致。外星人在逻辑上会感到困惑：与以前的数据相比，似乎反映了天然的眼动行为，新数据似乎非常人工，也许必须完全源于其他物种。但是，现代人类如此依赖的正是这种人工行为。有关阅读过程的知识不仅重要，而且从根本上很有趣：由于系统性，对各种认知成分的负担（视觉感知，注意力选择，成员，眼球运动计划）的负担可能比任何这些成分都更重。在视觉和注意力方面，我们可能会注意到，与自然场景相比，文本提供的视觉效果要多得多。在亮度，颜色或对比度方面，没有比周围环境更重要的位置。此外，信息在整个视觉范围内非常密集且均匀分布，这意味着视觉范围的每一点都必须进行主动处理，并且必须以特定的，常规的方式进行（例如，左右 - 右 - 右上和自上而下）。最后，所有这些位d，所有单词d都必须作为单独解释的单元接近。自然的场景观看类似于阅读，然后认识到一棵树将涉及计算其树枝和树叶。大脑每天如何应对这些极端条件？没有视觉任务需要像阅读行为这样的系统性；并且没有任何认知成分对于将系统性作为注意选择而重要。在本文中，我们继续进行了关于阅读潜在关注的潜在限制的突出且尚未解决的辩论。显然存在注意力选择；但是，这种情况是如此细化，以至于系统可以离散地插入单词时，而我们的眼睛在尖顶线的海洋上飞来飞去？，如果注意力选择不是那么刻薄，并且大脑确实不断地忙于一个以上的词，那么它如何成功？阅读过程的这一特定方面是在理论之间的裁决中发挥关键作用，在这里我们旨在为其理解做出贡献。We do so by focusing on syntactic pro- cessing, which is assumed, in recent and ongoing modeling work ( Meeter, Marzouki, Avramiea, Snell, & Grainger, 2020 ; Snell & Grainger, 2019a , 2019b ; Snell, van Leipsig, Grainger, & Meeter, 2018a ), to play a key role in the brain ' s ability to deal with multiple words simultaneously.在适当的时候将看到，我们将在句子阅读过程中探测平行的句法处理，并结合眼睛跟踪和电刻画（EEG）。
实时决策的并行计算框架 -
可扩展和自适应深度学习算法已成为处理巨大数据集并克服慢速计算模型的局限性的变革性。的技术，例如分布式梯度下降和模型并行性授权学习系统有效地扩展而不会降低性能。这些方法优化了分布式系统中的资源分布，从而有效地处理了复杂的数据模式。自适应算法根据输入数据动态修改其体系结构，提供稳健性和灵活性 - 在天气预测和财务建模应用程序中实时决策的临界属性。此外，增强学习和联合学习通过减少对集中数据存储和处理的依赖来增强可伸缩性和概括性[1]。
tevimbra™（tislelizumab-jsgr）
覆盖范围确定（LCD）可能存在，并且在适用的情况下需要遵守这些政策。本地覆盖范围文章（LCA）也可能出于索赔付款目的而存在，或阐明B部分根据可能自我管理的药物的福利资格。以下链接可用于搜索NCD，LCD或LCA文档：https：//www.cms.gov/medicare-coverage--database-database/search.aspx。可以根据健康计划的酌情决定其他指示，包括任何前面的信息。
使用长读测序对扩增的亨廷顿基因进行单倍型 SNP 等位基因特异性基因编辑
亨廷顿舞蹈症 (HD) 是一种常染色体显性神经退行性疾病，由亨廷顿蛋白 ( HTT ) 外显子 1 的 CAG 三核苷酸重复扩增引起。目前，HD 尚无治愈方法，HD 患者的临床治疗侧重于症状管理。之前，我们展示了使用 CRISPR-Cas9 通过靶向附近 ( < 10 kb) 的 SNP（在外显子 1 附近产生或消除原间隔区相邻基序 (PAM)）来特异性删除扩增的 HTT 等位基因 ( mHTT )。在这里，我们使用 Oxford Nanopore 平台上的多重靶向长读测序方法，全面分析了 983 名 HD 个体中 HTT 外显子 1 两侧 10.4 kb 基因组区域内的所有潜在 PAM 位点。我们开发了计算工具（NanoBinner 和 NanoRepeat）来对数据进行解复用、检测重复并对扩增或野生型 HTT 等位基因上的读数进行分阶段。通过此分析，我们发现 30% 具有欧洲血统的 HD 患者共有一个 SNP，这被证实是人类 HD 细胞系中 mHTT 等位基因特异性删除的有力候选者。此外，多达 57% 的 HD 患者可能通过组合 SNP 靶向成为等位基因特异性编辑的候选者。总之，我们提供了受 HD 影响的个体中 HTT 外显子 1 周围区域的单倍型图。我们的工作流程可应用于其他重复扩增疾病，以促进用于等位基因特异性基因编辑的指导 RNA 的设计。
编程平行密集的矩阵因子化和新产生numa体系结构的反转
我们提出了一种方法，以解决从新一代共享内存NUMA架构的出现中得出的可编程性问题。为此，我们采用了密集的矩阵因子化和矩阵反转（DMFI）作为用例，并且我们针对两种现代体系结构（AMD Rome和Huawei Kunpeng 920），它们表现出了可配置的Numa拓扑。我们的方法论通过为DMFI提出多域的实现以及混合任务和循环级并行化来追求各个不同的NUMA配置的性能可移植性，以配置多线程执行，以在核心到达核心绑定，从而利用核心固定型绑定，并以较小的代码进行限制。此外，我们还介绍了DMFI多域实现的概括，该实现几乎支持当前和未来体系结构中的任何NUMA拓扑。我们对三个代表性密集的线性代数操作的两个目标架构进行的实验验证了该提案，揭示了有关调整代码及其执行以改善数据访问区域的必要性的见解，并报告跨架构以及与固定的数字竞争的构建和内部互动竞争的群体相关联，以实现的范围，以实现距离，以实现范围，以实现距离，以实施欧元，以实现距离，以实施欧元，以实施欧元，以实现距离，以实施欧元，以实现距离，以实现距离，并将其竞争性地融合到脉络上，并涉及群体的范围，以实现距离，并将其与范围内的脉络相关联。 编程。
首先是由...
在晚期或转移性食管型鳞状细胞癌（ESCC）中，Tislelizumab +化学疗法与安慰剂 +化学疗法对患者报告的症状和总体生存（OS）的影响Pan⁴，Sook RyunPark⁵，LinShen⁶，Eric vanCutsem⁷，Paula Jimenez-Fonseca⁸，BryantBarnes⁹，Tianmo SunIth，Gisoo Barnes面，Timothy Victor面，官员：中国北京的Chinese PLA综合医院； “日本东京国有癌症中心医院；中国Hefei的Anhui省医院；韩国乌尔山医学院，韩国首尔大学医学中心⁵山医学中心； ⁶中国北京贝吉癌医院； lueven，卢文堡的大学医院和比利时鲁南的鲁文； ⁸西班牙奥维耶多的阿斯图里亚斯大学中心医院；美国加利福尼亚州圣马特奥市的Beigene USA，Inc。；中国北京的Beigene（北京）有限公司；美国加利福尼亚州圣马特奥的美国北比恩公司；美国加利福尼亚州圣马特奥的美国北比恩公司；美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学。摘要背景：虽然先前已经证明了生存率的提高，但免疫疗法对ESCC中HRQOL的影响尚未得到很好的检查。基于肿瘤学试验的传统分析，例如劣化时间（TTD）和重复测量的混合模型（MMRMS），受到折现复发事件的限制。来自EORTC QLQ-C30和OES18，建模了7个关键症状结构域（GHS，身体功能，疲劳，吞咽困难，疼痛，痛苦，饮食限制）。Osoba（1998）10点阈值用于定义RDE。Osoba（1998）10点阈值用于定义RDE。因此，我们应用了一个3组分联合模型（JM）框架来定义患者报告的症状，治疗效果和OS之间的临床解释性相关性，而ESCC的亚组中的ESCC的亚组中的临床症状则符合其主要端点，该端点符合其主要端点，其PD-L1表达的PD-L1表达为≥1％，≥5％，≥5％和≥10％。方法：最终分析样本包括Tislelizumab+化学疗法组（T+C）中的226名患者，在安慰剂+化学疗法组中为PD-L1≥1％，在T+C ARM中为PD-L1≥1％，P+C ARM中为PD-L1≥5％的PD+C ARM中的113例为PD-L1≥5％，P+C ARM为PD+C ARM，PD+C ARM中的PD-L1≥10％。Pro数据是在基线和每个处理周期（最多6个周期），然后在每个其他周期以及安全随访时收集的，并分析了基线（CFBL）的变化。联合模型包括三个组成部分：1）预测CFBL症状得分的线性混合模型； 2）COX比例危害模型（CPH）用于OS的时间； 3）脆弱的（复发变质事件的随机效应[RDES]）CPH模型用于基于Pro的RDE的时间。结果：两个武器的ITT人群的调整后率> 90％。在PD-L1≥5％（P = 0.0476）中观察到显着的T+C治疗效果，PD-L1≥1％（P = 0.0028）和PD-L1≥5％（P = 0.0149）亚组，但在PD-L1≥10％中，PD-L1≥1％（P = 0.0028）和PD-L1≥5％（P = 0.0149）。对于其他5个症状（即，GHS，疲劳，浮肿，吞咽困难，饮食限制），治疗组之间没有统计学上的显着差异。但是，T+C与所有7种关键症状和PD-L1亚组的死亡风险显着降低有关。As one example, with respect to interaction between pain and OS, T+C was associated with a 22% (HR, 0.78 [95% CI, 0.652-0.931]), 33% (HR, 0.67 [95% CI, 0.515-0.860]), and 47% (HR, 0.50 [95% CI, 0.344-0.720]) reduction in the risk of death在PD-L1≥1％，≥5％和≥10％中，与P+C相比。
GRASP：加速 GPU 并行架构上基于哈希的 PQC 性能
签名和验证过程。我们为 SPHINCS+ 提出了一种适应性并行化策略，分析其签名和验证过程以确定高效并行执行的关键部分。利用 CUDA，我们执行自下而上的优化，重点关注内存访问模式和超树计算，以提高 GPU 资源利用率。这些努力与内核融合技术相结合，显著提高了吞吐量和整体性能。大量实验表明，我们优化的 SPHINCS+ CUDA 实现具有卓越的性能。具体而言，与最先进的基于 GPU 的解决方案相比，我们的 GRASP 方案可将吞吐量提高 1.37 倍到 3.45 倍，并比 NIST 参考实现高出三个数量级以上，凸显了显著的性能优势。
并行政策？ 52全球新闻中新闻AI政策的比较研究
越来越多的新闻机构已经制定了指南，以管理他们如何使用人工智能（AI）。本文分析了一套52套准则，主要来自西欧和北美，来自比利时，巴西，加拿大，芬兰，德国，印度，荷兰，荷兰，挪威，瑞典，瑞典，瑞士，英国，英国和美国的出版商。研究正式和主题特征，我们提供了有关发布者如何解决新闻中AI的期望和关注点的见解。从新机构理论和制度性同构中得出，我们认为，政策显示出同质性的迹象，这可能是由同构动力学解释的，这是作为对Chatgpt发行后的生成AI兴起而产生的不确定性的一种反应。我们的研究表明，出版商已经开始在处理AI生成的内容时就关键点（例如透明度和人类监督）的指南汇总。但是，我们认为国家和组织特质继续在塑造出版商的实践中重要。我们通过指出围绕AI指南中的技术依赖性，可持续性AI和不平等现象的盲点，并为进一步的研究提供了方向。