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癌症的同种异体汽车T细胞疗法
由患者自己的T细胞产生的自体嵌合抗原受体（CAR）T细胞疗法改变了血液逻辑恶性肿瘤的治疗景观，但具有一些缺点，可以防止大规模临床应用，包括供应，患者T细胞健康，治疗差异和制造量有限。同种异体或货架上的CAR T细胞疗法有可能克服自动疗法的许多局限性，目的是为所有有资格获得治疗的患者带来好处。这篇评论强调了癌症的同种异细胞疗法的进展和挑战，以及在临床上和临床试验中评估的各种方法，以增强同种异体CAR T细胞的效果和抗肿瘤功效，包括新策略，以避免免疫反应。
![arxiv：2311.01223v4 [cs.lg] 2024年2月23日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\43c28fea9ff05de55c15ddd7d0588dd7ecbb3560.webp)
arxiv：2311.01223v4 [cs.lg] 2024年2月23日
扩散模型在样本质量和训练稳定性方面超过了先前的生成模型。最近的作品表明，扩散模式在改善增强学习（RL）的影响方面具有优势。这项调查旨在概述这个新兴领域，并希望激发新的研究。首先，我们检查了RL算法遇到的几种挑战。然后，我们根据扩散模型在RL中的作用，介绍现有方法的分类法，并探讨如何解决前面的挑战。我们进一步概述了在各种与RL相关任务中扩散模型的成功应用。最后，我们总结了调查，并提供了对未来研究方向的见解。我们正在积极维护论文和其他相关资源的GitHub存储库，以利用RL 1中的扩散模型。
物联网中移动边缘计算的空地一体化方法
移动边缘计算 (MEC) 使得延迟敏感的计算任务能够在网络边缘执行，旨在适应物联网的爆炸式增长。然而，各种新兴的资源密集型应用对大规模连接、超低延迟和高可靠性的需求日益增长，对网络接入容量提出了新的挑战。这促使我们从空地一体化的角度构思一个新的 MEC 框架。首先，我们回顾一下最新的文献。然后详细阐述所提框架的架构和技术优势。接下来，介绍四个典型用例，并进行案例研究，以展示基于真实道路拓扑的计算能力和通信连接性能的显著提升。最后，我们提出挑战和研究方向，并结束本文。
北欧绿色能源系统解决方案
能源是“净零社会”的核心，北欧输电系统运营商 (TSO) 完全致力于为实现未来愿景所需的绿色转型做出贡献。2016 年，北欧输电系统运营商发表了一项综合研究，描述了北欧国家在迈向可持续能源系统过程中面临的广泛挑战。该研究之后，2018 年和 2020 年又发表了题为“解决方案”的报告，其中列出了如何实现共同目标的框架。本报告评估了我们目前的状况以及我们的共同努力将带我们走向何方。然而，该报告还重申并强调了我们必须在 2030 年前采取的共同战略，以便在 2050 年前实现零排放，并强调了两个主要关注领域：
适合您业务的正确数字策略
摘要数字化的重要性不断增长，来自各个部门和各种规模的公司都受到这种影响。将来保持竞争力，公司必须长期认识并克服数字化的机会和挑战。为此，公司可以制定整个数字化策略，以影响业务的所有领域，从而使他们能够实现整体数字化转型并确保其在数字时代的生存。基于定性 - 经验研究设计，本研究研究了中小型企业（中小型企业）和大型企业（LSE）是否具有这样的策略，以及如何结构。，它解决了新技术的使用，增值的变化，结构变化和数字化的融资。同时，对不同公司规模之间的任何相似性和差异进行了检查。
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在共同致力于克服当今疫苗生产挑战的推动下，行业专家已经找到了疫苗开发和制造的替代方法。一项突破是开发重组亚单位疫苗，用于乙肝和 HPV 等病毒。在这里，研究人员确定了一种抗原，通常是一种蛋白质，它对病原体具有特异性，能够产生强烈的免疫反应。疫苗的抗原以重组方式生产，依赖于大肠杆菌、酵母、CHO 等表达系统，在制造过程中不使用致病微生物或病毒。这消除了病原体生产过程中的安全问题和技术障碍。但是，您需要为您的蛋白质开发正确的表达系统并定制下游开发过程
系统生物学促进可持续生物能源作物发展
两个对国家能源和环境安全至关重要的领域推动了 BER 的研究议程：（1）开发具有成本效益的生物燃料和生物产品；（2）提高理解、预测和减轻气候变化中能源生产影响的能力。为此，BER 投资了植物和植物-微生物相互作用研究，目标是推动利用国内木质纤维素生物质和油籽作物生产生物燃料和生物产品。这些努力增加了对原料生产力背后的生物机制的理解，并促进了采用可大规模复制的新型高效生物能源战略的下一代生物能源作物的开发。然而，在开发在不同环境条件下具有优异生长和产量的旺盛作物方面仍然存在一些知识空白和挑战。BER 寻求
将有监督的学习和强化学习与部分标签结合了多标签分类任务
传统的监督学习在很大程度上依赖于人类通知的数据集，尤其是在渴望数据的神经方法中。然而，由于特定的域知识和大型集合，由于多标签的关系提取，尤其是多标签任务，例如文档级关系提取，在完全手动注释中构成挑战。因此，我们解决了多标签的积极 - 未标记学习（MLPUL）问题，其中只有一部分积极的类别被注释。我们提出了部分符合分类（MLPAC）的混合学习者，这是一个基于RL的框架，结合了增强学习的探索能力和监督学习的剥削能力。跨各种任务的实验性恢复，包括文档级别的关系提取，多标签图像构造和二进制PU学习，证明了我们框架的概括和有效性。
PES纳米复合膜的最佳操作参数用于Mebeverine盐酸盐去除
摘要鉴于对AI生成和合成媒体的兴趣不断上升，其目标是综合有关AI技术和媒体操作如何融合的趋势主题。通过主题模型Ling和数据扫描进行探索性分析，分析了13个国际学术/非学术数据库的2727条记录的评论。对结果的解释允许提出“ AI媒体”概念的提议，构建了社交 - 新的人工服务媒体现象，导致了扩展或AI的介导。本研究确定了基本的挑剔，包括信任和道德，隐私保障以及AI生态系统的持续能力。拟议的概念模型，定义和研究议程有助于对这一新兴领域的全面理解。该研究以精确的术语和前瞻性观点支持学术询问和决策，还考虑了围绕生成性AI的炒作。
医学领域人工智能的社会和法律考量 8
医疗保健和医学诊断领域取得了巨大进步。随着二十一世纪“人与机器相遇”现实的展开，出现了一些社会和法律挑战，而我们对此普遍准备不足。我们在此回顾个人利益与他人利益相冲突的社会困境，以及人工智能可能特别难以做出正确决策的社会困境。其中的例子包括众所周知的自动驾驶汽车和疫苗接种社会困境。我们还回顾了法律挑战，重点关注由于人工智能导致的侵权行为和产品责任，导致原告遭受损失或伤害。这里的挑战是确定谁应承担法律责任，以及承担多大程度的责任。最后，我们提出了展望和一套简短的指导方针，以建设性地缓解所描述的挑战，重点关注医学领域的人工智能。