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恶性胸膜间皮瘤的免疫检查抑制剂：法国，多中心，回顾性现实世界研究
1 GRC Oncothoparisest，Service de Pneumologie，Center医院Intercommunai，UPEC，94000CréTeil，法国； Valentine.bonnefoy@chicreteil.fr（V.B.）; Christos.chouaid@chicreteil.fr（C.C.）; isabelle.monnet@chicreteil.fr（I.M.）2实验室实验室的功能基因组学，中心De Recherche des Cordeliers-Inserm-Sorbonne Universitiontionterte-UniversitéparisitéparisCité，75006 Paris，Paris，法国3法国3肺和胸部肿瘤学系，Lille，59000 Lille，France，France，France，University Hospital Center，University Hospital Center of Lille florian.crepin@etu.univ-lille2.fr（F.C.）; Alexis.cortot@chru-lille.fr（A.C。）; clement.gauvain@chru-lille.fr（C.G.）; Arnaud.scherpereel@chru-lille.fr (A.S.) 4 Acute pneumology service Spécis é e e e rologie chest, Center hospitalier Lyon-Sud, Hospices Civils de Lyon, 69495 Pierre-B É Nite, France; emmanuel.grolleau@chu-lyon.fr 5 Pneumology and Thoracic肿瘤学系，Tenon医院，APHP，GRC Theranoscan和Curamus Sorbonne University，法国75020巴黎； Anthony.canellas@aphp.fr 6癌症研究所，中心医院R e Gional Universitaire Morvan de Brest，29200年，布雷斯特，法国； margaux.geier@chu-brest.fr 7 Pneumology Service，Center Hosidentier Contentin，50100法国Cherbourg； aude.grebertmanuardi@ch-cotentin.fr 8肺炎服务，AIX医院中心，法国AIX-en-Provence 13100； nakkache@ch-ix.fr 9 Pau医院中心，法国64000 PAU； aldo.renault@ch-pau.fr 10肺炎服务，法国卢维尔76503 Intercommunai医院中心； Pierre-aalexandre.hauss@chi-elbeuf-louviers.fr 11肺活量服务，中心医院，général，c的te-basque，64100，法国巴斯克； msabatini@ch-cotebasque.fr 12团队信息补充与癌症，Cordeliers-insolerm-Sorbonne University france 75006 Paris的Cordeliers-Insolerm-Sorbonne University of Cordeliers-insolerm-Sorbonne University of Cordeliers-insolerm-Sorbonne University; Marie.wislez@aphp.fr 13胸腔肿瘤科，肺科学系，APHP，HTAR，PITAL COCHIN，75014法国巴黎 *通信：jeanbaptiste.assie.assie@aphp.fr
切线空间对齐：脑机接口的迁移学习...
受试者之间和会话之间的脑电图 (EEG) 统计差异是脑机接口 (BCI) 领域面临的一个常见问题。这种差异阻碍了预先训练的机器学习模型的使用，并且需要对每个新会话进行校准。本文介绍了一种处理这种差异性的新迁移学习 (TL) 方法。该方法旨在通过在正定矩阵黎曼流形的切线空间中将一个受试者的 EEG 数据与另一个受试者对齐，来减少校准时间甚至提高 BCI 系统的准确性。我们在 18 个 BCI 数据库上测试了该方法，这些数据库总共包含 349 名受试者，属于三个 BCI 范式，即事件相关电位 (ERP)、运动想象 (MI) 和稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。我们使用支持向量分类器进行特征分类。结果表明，与传统的训练-测试流程相比，在 ERP 范式中，分类准确度显著提高，而对于 MI 和 SSVEP 范式，性能均未下降。与之前发布的黎曼方法黎曼普鲁克勒斯分析 (RPA) 相比，总体准确度提高了 2.7%。有趣的是，切线空间对齐具有处理具有不同通道数的数据集的迁移学习的内在能力，自然适用于数据集间的迁移学习。
尽快：对模拟和现实世界进行一致学习敏捷的人形全身技能
训练补偿动力不匹配的三角洲（残留）动作模型。然后用Delta动作模型集成到模拟器中，以ASAP微调进行预训练的策略，以有效地与现实世界动力学对齐。我们在三种转移方案中尽快评估了ISAACGYM到Isaacsim，Isaacgym到Genesis和Isaacgym，以及真实世界的G1人类人体机器人。我们的方法显着提高了各种动态运动的敏捷性和全身协调，与Sysid，DR和Delta动力学学习基准相比，跟踪误差减少了。尽快实现了以前难以实现的高度敏捷运动，这证明了在桥接模拟和现实世界动力学中的三角洲动作学习的潜力。这些结果表明，可以开发出更具表现力和敏捷的人形生物的有希望的SIM到真实方向。
2025 Premier的编码挑战 - 课程对齐与...
数字技术中的学习重点是进一步发展计算思维中的理解和技能，例如对程序进行分类和概述；并越来越了解如何在家中，在学校和当地社区中使用数字系统并可以使用数字系统。到4年底，学生将有机会创建一系列数字解决方案，例如涉及用户选择的互动冒险，对简化的现实世界系统建模和简单的猜测游戏。在第3年和第4年，学生根据其组件探索数字系统，以及数字显微镜，相机和交互式白板等外围设备。他们收集，操纵和解释数据，发展对数据特征及其表示的理解。使用抽象的概念，学生使用诸如总结事实来推断结论等技术来定义简单的问题。他们通过文本和图表记录了简单的解决方案，并发展其设计技能，从最初遵循准备的算法到描述自己的支持分支（选项选择）和用户输入。他们的解决方案是使用适当的软件（包括使用图形元素而不是文本说明的视觉编程语言）实现的。，他们一般而言解释了他们的解决方案如何满足特定需求，并考虑社会如何使用数字系统以环境可持续的方式满足需求。在教师指导的情况下，学生识别并列出完成任务或项目所需的主要步骤。在在线环境中分享想法并进行交流时，他们对为什么要考虑受众的感受并运用班级同意的安全实践和社会协议的理解，以表现出尊重的行为。
木质纤维素生物量的催化快速热解
ibn Tophail University，bp 133，K´Entans，摩洛哥b ls Prosess，Brandena Uniessite - Cottbus-Senftens，D-03044 Cottbus，D-03044 Cottbus，D-03044 cottbus，Dermuts cottbus，Smemut cottilurg and Smemut the and Smemut the the the the the the the Intractial 。大道，塞汉内斯堡，2000年，南非人U法官研究所和“发动机Solary 16” S.A.R. 穆罕默德·拉巴特（Mohammed Rabate），摩洛哥拉巴托里·皮姆姆（Morocco e labratoire pimmibn Tophail University，bp 133，K´Entans，摩洛哥b ls Prosess，Brandena Uniessite - Cottbus-Senftens，D-03044 Cottbus，D-03044 Cottbus，D-03044 cottbus，Dermuts cottbus，Smemut cottilurg and Smemut the and Smemut the the the the the the the Intractial 。大道，塞汉内斯堡，2000年，南非人U法官研究所和“发动机Solary 16” S.A.R. 穆罕默德·拉巴特（Mohammed Rabate），摩洛哥拉巴托里·皮姆姆（Morocco e labratoire pimm。大道，塞汉内斯堡，2000年，南非人U法官研究所和“发动机Solary 16” S.A.R.穆罕默德·拉巴特（Mohammed Rabate），摩洛哥拉巴托里·皮姆姆（Morocco e labratoire pimm
B细胞恶性肿瘤的正向和反向遗传学 硝酸盐对高血压患者口服微生物组和唾液生物标志物的影响 潮汐流与风能：与混合系统中短期存储结合使用的循环功率的值
癌症基因组测序已鉴定出数十个突变，在淋巴作用和白血病发生中起作用。验证负责B细胞肿瘤的驱动突变的验证是值得研究的突变体积以及由B细胞发育不同阶段引起的多个突变的复杂方式而变得复杂的。小鼠的正向和反向遗传策略可以提供对人类驱动基因的互补验证，在某些情况下，这些模型的人肿瘤的比较基因组学指导了对人类恶性肿瘤中新驱动因素的鉴定。我们回顾了使用插入诱变，化学诱变和外显子组测序进行的前向遗传筛选的集合，并讨论如何使用人类肿瘤基因组识别插入性诱变筛查中插入性诱变筛查中的高渗透覆盖范围如何鉴定在无法使用人类肿瘤基因组的速度下进行合作的突变。我们还比较了一组从PAX5突变小鼠中进行的独立进行的筛选，该筛网会在人类急性淋巴细胞性白血病（ALL）中观察到的一组常见突变集合。我们还讨论了使用CRISPR-CAS，ORF和SHRNA的反向遗传模型和筛选，以提供高吞吐量的体内证据，以实现致癌功能，重点是使用经体培养细胞的收养转移模型。最后，我们总结了在体内环境中提供候选基因的时间调节的小鼠模型，以证明其编码蛋白作为治疗靶标的潜力。
r e V i e W临床特征和对血液学恶性肿瘤患者的高热中性粒细胞减少症经验抗菌治疗的优化
目的：由于2011年传染病学会（IDSA）的经验治疗指南（FN），病原体概况和治疗中新兴挑战的发生了重大变化。这些包括增加多药耐药（MDR）细菌的患病率以及革兰氏阴性或革兰氏阳性细菌（GPB）的分布变化。该研究旨在更新和优化血液恶性肿瘤（HM）患者的经验治疗策略，该人群特别容易受到这些不断发展的威胁的影响。方法：在2010年1月至2023年12月在HM患者中对FN的经验治疗之间发表的研究进行了文献综述，重点是病原体特征，治疗方案和治疗持续时间。结果：大约三分之一的HM FN患者出现未知来源（FUO），而40-50％的HM患者患有临床记录的感染（CDI），有10-30％的感染含量为10-30％，具有微生物学有记录的感染（MDI），占革兰氏阴性细菌（GNB）的占主导地位（GNB）。诸如延长的中性粒细胞减少症，先前的宽光谱抗生素使用以及先前具有抗药性细菌感染的因素与MDR感染有关。头孢菌素，哌拉西林/tazobactam（PTZ）和碳青霉烯是高危HM患者的可行经验治疗，尽管头孢酸单一疗法的优势仍然不确定。。经验宽光谱抗生素可以在48小时的临床稳定性和呼吸症后安全停用。结论：正确选择经验抗生素和确定最佳治疗持续时间对于降低抗生素耐药性和改善HM FN患者的预后至关重要。这些发现强调了需要更新的临床准则，这些指南解决了不断发展的病原体特征和MDR感染的日益增长的挑战。
压力下的癌症：管理恶性脊髓压缩
迈克尔·麦凯（Michael McKay）教授最初接受了辐射肿瘤学的培训，然后从悉尼大学获得了博士学位，并从新南威尔士大学获得了医学博士学位。接下来，他在鹿特丹的细胞生物学和遗传学系接受了国际人类的癌症遗传学博士后研究金。在这里，他发现了几个人类基因，这些基因参与了人体对辐射的反应，这是他在澳大利亚墨尔本的Peter MacCallum癌症中心的转化研究平台的核心。他是该机构DNA维修实验室的负责人，已有13年了，在此期间，他建立并指导了Peter Mac家族癌症中心。后来他在澳大利亚国立大学和皇家堪培拉医院工作，在那里他担任辐射肿瘤学和分子医学教授的职位。 此外，他是悉尼大学的临床教授，目前是塔斯马尼亚大学的名誉教授。后来他在澳大利亚国立大学和皇家堪培拉医院工作，在那里他担任辐射肿瘤学和分子医学教授的职位。此外，他是悉尼大学的临床教授，目前是塔斯马尼亚大学的名誉教授。
e-simft：生成模型与帕累托 - 前设计探索的模拟反馈的对齐
深层生成模型最近显示了解决复杂工程设计问题的成功，其中模型预测了解决指定为输入的设计要求的解决方案。ever，在对这些模型进行有效设计探索的对齐方面仍然存在挑战。对于许多设计问题，找到满足所有要求的解决方案是不可行的。在这种情况下，启动者更喜欢在这些要求方面获得一组最佳的帕累托最佳选择，但是生成模型的单程抽样可能不会产生有用的帕累托前沿。为了解决这一差距，我们将使用模拟微调生成模型来实现帕累托 - 前设计探索的新框架。首先，该框架采用了针对大型语言模型（LLM）开发的偏好一致性方法，并展示了用于微调工程设计生成模型时的第一个应用。这里的重要区别在于，我们使用模拟器代替人类来提供准确，可扩展的反馈。接下来，我们提出了Epsilon-Smplamping，灵感来自具有经典优化算法的帕托前期生成的Epsilon-约束方法，以使用精细的模型来构建高质量的Pareto前沿。我们的框架（称为e-Simft）被证明比现有的多目标比对方法产生更好的帕累托前沿。