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内阁办公室关于 2024-25 年主要预算的备忘录
● 减少 4030 万英镑，原因是 2023-24 年为 1 Victoria Street 破旧工程、公务员养老金索赔解决和合资企业销售收益提供一次性储备资金； ● 与 2023-24 年相比，2024-25 年“一次登录”计划支出减少 1369 万英镑； ● 政府财产局的储备资金从 2023-24 年收到的 4022 万英镑减少 1292 万英镑至 2730 万英镑，以支付 2024-25 年收到的 PFI 合同的增值税成本； ● 预算覆盖转移减少 1089.5 万英镑，主要是由于 2023-24 年将单一贸易窗口转移给英国税务海关总署； ● 与 2023-24 年相比，2024-25 年折旧和 IFRS16 折旧费用减少 1.01203 亿英镑； ● SR21 资金结算金额从 2023-24 年收到的 5.51086 亿英镑减少 526.5 万英镑至 20245-25 年收到的 5.45821 亿英镑。
抗纤连蛋白额外结构域 B 剪接变体抗体-...
摘要 ◥ 纤维连接蛋白的额外结构域 B 剪接变体 (EDB + FN) 是一种由肿瘤相关纤维母细胞沉积的细胞外基质蛋白 (ECM)，与肿瘤生长、血管生成和侵袭有关。我们假设 EDB + FN 是使用抗体-药物偶联物 (ADC) 进行治疗干预的安全且丰富的靶点。我们描述了针对 EDB + FN (EDB-ADC) 的 ADC 的产生、药理学、作用机制和安全性概况。EDB + FN 广泛表达于胰腺癌、非小细胞肺癌 (NSCLC)、乳腺癌、卵巢癌、头颈癌的基质中，而在正常组织中则受到限制。在患者来源的异种移植 (PDX)、细胞系异种移植 (CLX) 和小鼠同源肿瘤模型中，EDB-ADC 通过位点特异性技术与 auristatin Aur0101 结合，表现出强效的抗肿瘤生长抑制作用。在
Olaparib用于维持BRCA突变的维护处理 -
3.2当前，新诊断的BRCA突变阳性晚期卵巢癌没有一线维护治疗方案。通常通过手术和基于铂的化学疗法进行治疗，之后没有主动治疗。不幸的是，大多数人都会复发。Olaparib是一种多核糖（PARP）抑制剂。 可以在治疗途径的以后线上使用PARP抑制剂维护处理。 Olaparib作为一线维护治疗的可用性是管理BRCA突变阳性晚期卵巢癌的重要发展，因为预计早期使用时将具有最大的好处，并且如果在第一次复发之前给出了某些人的潜力。 委员会从一名患者专家那里听到的，该专家在手术后开始服用Olaparib治疗晚期卵巢癌和4行化学疗法。 她解释说，奥拉帕里布（Olaparib）对她有变革，延长了她的生命。 它使她能够过正常的生活，具有可管理的副作用，尤其是与化学疗法的副作用相比。 委员会听说奥拉帕里（Olaparib）在初步化疗后将是最有益的，当人们感觉仍然相对较好时，他们的身体更强大地应对任何副作用，并且有更大的治疗疾病的潜力。 委员会得出的结论是，基于一线铂金化疗后奥拉帕里的可用性代表了BRCA突变阳性晚期疾病的管理的重要发展，并且将受到患者和临床医生的高度重视。Olaparib是一种多核糖（PARP）抑制剂。可以在治疗途径的以后线上使用PARP抑制剂维护处理。Olaparib作为一线维护治疗的可用性是管理BRCA突变阳性晚期卵巢癌的重要发展，因为预计早期使用时将具有最大的好处，并且如果在第一次复发之前给出了某些人的潜力。委员会从一名患者专家那里听到的，该专家在手术后开始服用Olaparib治疗晚期卵巢癌和4行化学疗法。她解释说，奥拉帕里布（Olaparib）对她有变革，延长了她的生命。它使她能够过正常的生活，具有可管理的副作用，尤其是与化学疗法的副作用相比。委员会听说奥拉帕里（Olaparib）在初步化疗后将是最有益的，当人们感觉仍然相对较好时，他们的身体更强大地应对任何副作用，并且有更大的治疗疾病的潜力。委员会得出的结论是，基于一线铂金化疗后奥拉帕里的可用性代表了BRCA突变阳性晚期疾病的管理的重要发展，并且将受到患者和临床医生的高度重视。
人工智能在六个领域的作用
背景：人工智能 (AI) 是医疗保健领域临床决策支持 (CDS) 系统的一股变革力量。它的出现受到医疗保健数据量不断增长和多样性的推动，为患者护理、诊断、治疗和健康管理提供了巨大潜力。本研究系统地回顾了 AI 在六个领域增强 CDS 的作用，强调了其对患者结果和医疗效率的影响。方法：进行了四步系统评价，包括全面的文献检索、应用纳入和排除标准、数据提取和综合以及分析。资料来源包括 PubMed、Embase 和 Google Scholar，自 2019 年以来以英文发表论文。选定的研究侧重于 AI 在 CDS 中的应用，最终审查了 32 篇论文。结果：审查确定了六个 AI CDS 领域：数据驱动的洞察和分析、诊断和预测模型、治疗优化和个性化医疗、患者监测和远程医疗集成、工作流程和管理效率以及知识管理和决策支持。每个领域对于改善 CDS 的各个方面都至关重要，从提高诊断准确性到优化资源管理。人工智能在 EHR 分析、预测分析、个性化治疗和远程医疗方面的能力表明了其在推动医疗保健方面的关键作用。讨论：人工智能通过提高诊断精度、预测能力和管理效率显著增强了医疗保健。它促进了个性化医疗、远程监控和基于证据的决策。然而，数据隐私、道德考虑和与现有系统的集成等挑战仍然存在。这需要技术人员、医疗保健专业人员和政策制定者之间的合作。结论：人工智能正在通过在多个领域增强 CDS 来彻底改变医疗保健，有助于提高效率、效果和以患者为中心的护理。然而，它应该补充而不是取代人类的专业知识。未来的方向包括道德人工智能发展、医疗保健人员的持续专业发展以及应对挑战的合作努力。这种方法确保充分利用人工智能的潜力，从而实现技术与人类护理的协同融合。
swinfsr：使用swinir和频域知识的立体图像超分辨率
立体图像超分辨率（Sterereosr）近年来引起了人们的关注，这是由于手机，自动驾驶汽车和机器人的双重摄像头广泛范围。在这项工作中，我们根据Swinir的扩展（最初是为单个图像还原设计的，又提出了一种名为SWINFSR的新定单方法，以及Fast Fourier卷积（FFC）获得的频域知识。具体来说，为了有效地收集全球信息，我们通过使用FFC明确地不明显地局限于SWINIR中的残留SWIN变压器块（RSTBS），并使用结果域知识，并采用结果的残留Swin傅立叶型跨前块（RSFTB）进行特征提取。此外，为了有效，准确的立体视图融合，我们提供了一个新的跨意见模块，称为RCAM，该模块的竞争性能高于竞争性能，同时比最先进的交叉意见模块更少的计算成本。广泛的实验结果和消融研究证明了我们提出的SWINFSR的有效性和效率。
基于锂离子电池的剩余使用寿命预测...
无人管理的水下车辆通常部署在深海环境中，这些环境呈现出独特的工作条件。锂离子电池对于为水下车辆供电至关重要，至关重要的是要准确预测其剩余使用寿命（RUL）以保持系统的可靠性和安全性至关重要。我们提出了一个基于完整集合经验模式分解的残留寿命预测模型框架，并具有自适应噪声 - 时空卷积网（Ceemdan-TCN），该卷积网（Ceemdan-TCN）利用了扩张的因果汇报来提高模型捕获局部容量再生的能力，并增强了整体预测准确性。ceemdan被用来确定数据并防止由局部再生引起的Rul预测错误，并利用特征扩展来扩展原始数据的时间维度。NASA和CALCE电池容量数据集用作训练网络框架的输入。输出是当前预测的剩余容量，它与实际剩余电池容量进行了比较。MAE，RMSE和RE用作RUL预测性能的评估索引。在NASA和CACLE数据集上验证了所提出的网络模型。评估结果表明，我们的方法具有更好的寿命预测性能。同时，证明特征扩展和模态分解都可以提高模型的概括能力，这在工业场景中非常有用。
用脱氨酶替换 SpCas9 HNH 结构域可生成具有替代靶向范围的紧凑型碱基编辑器
碱基编辑器是 RNA 引导的脱氨酶，可实现位点特异性核苷酸转换。这些 Cas 脱氨酶融合蛋白的靶向范围主要取决于靶基因座处原间隔区相邻基序 (PAM) 的可用性，并且仅限于 CRISPR-Cas R 环内的窗口，其中单链 DNA (ssDNA) 可供脱氨酶接触。在这里，我们推断 Cas9-HNH 核酸酶结构域在空间上限制了 ssDNA 的可及性，并证明省略该结构域会扩大编辑窗口。通过将 HNH 核酸酶结构域与单体或异二聚体腺苷脱氨酶交换，我们还设计了具有 PAM 近端移位编辑窗口的腺嘌呤碱基编辑器变体 (HNHx-ABE)。这项工作扩展了碱基编辑器的靶向范围，并提供了明显更小的碱基编辑器变体。此外，它还提供了 Cas9 蛋白质工程的未来潜在方向，其中 HNH 结构域可以被作用于 ssDNA 的其他酶取代。
随着海洋能的增加，水产养殖结构、运营和维护也发生变化
在暴露和/或遥远的海洋地点进行水产养殖是一个新兴的行业和研究领域，旨在解决提高粮食安全的需求以及城市和沿海利益相关者向近岸和受保护的海洋水域扩张所带来的挑战。这一举措需要创新的解决方案，以使该行业在高能量环境中蓬勃发展。一些创新研究增加了对物理学、流体动力学和结构要求的理解，从而可以开发适当的系统。蓝贻贝 ( Mytilus edulis )、新西兰绿壳贻贝 ( Perna canaliculus ) 和太平洋牡蛎 ( Magallana gigas ) 是商业暴露双壳类水产养殖的主要目标。研究人员和业内成员正在积极推进现有结构，并为这些结构和适合此类条件的替代高价值物种开发新结构和方法。对于大型藻类（海藻）养殖，例如糖海带 ( Saccharina latissimi )、桨草 ( Laminaria digitata ) 或海带属。 （Ecklonia sp.）延绳系统被广泛使用，但需要进一步发展以承受完全暴露的环境并提高生产力和效率。在海洋鱼类养殖中，开放式海洋网箱设计主要有三种：柔性重力网箱、刚性巨型结构、封闭式网箱和潜水式网箱。随着水产养殖进入要求更高的环境，必须集中精力提高运营效率。本出版物考虑了与水产养殖扩展到暴露海域的要求有关的商业和研究进展，特别关注双壳类、大型藻类的养殖以及海洋鱼类养殖技术和结构发展。
摄像机-LLM系统的域适应技术
针对摄像机-LLM系统的域适应技术DOCAS AKINYELE，GODWIN OLAOYE日期：2024摘要：将来自相机的视觉数据与语言模型集成的视觉数据的摄像机模型（摄像头）对于各种应用至关重要，包括各种应用，包括实时图像字幕字幕，对象识别，对象识别，互动AI II系统。但是，这些系统通常由于域的变化而面临挑战 - 相机硬件的差异，环境条件和语言上下文变化。域适应技术通过使模型能够在培训和部署环境方面有效地跨不同领域执行，以解决此问题。本文探讨了与摄像机-LLM系统相关的关键领域适应技术。它涵盖了数据增强，功能一致性，对抗性训练，转移学习和生成模型。此外，它研究了这些技术如何减轻相机数据中变异性的影响并改善视觉输入和语言生成之间的交叉形态对齐。本文还讨论了诸如实时字幕，对象检测和AR/VR等应用程序，以及评估适应性绩效的评估指标。未来的方向指向多域适应性，自适应学习技术和人类在循环系统中。这些进步有望为真实应用程序提供更健壮和广义的摄像头系统。简介摄像机模型（摄像机-LLM）系统代表了视觉感知和自然语言理解的集成方面的重大进步。通过将通过相机捕获的图像数据与复杂的语言模型相结合，这些系统可实现一系列应用程序，从实时图像字幕和对象检测到交互式AI和增强现实体验。随着人工智能的能力继续增长，可以在各种环境中无缝运行的强大摄像头系统的需求变得越来越重要。
tcl-net：具有频率域融合和多角度注意的轻巧有效的飞行网络
摘要。朦胧的图像带来了一个具有挑战性的问题，由于信息丢失和颜色失真而遭受。当前的基于深度学习的去悬式方法通过增加网络深度来增强性能，但会导致大量参数开销。同时，标准卷积层集中在低频细节上，通常会说出高频信息，这阻碍了模糊图像中提出的先前信息的有效利用。在本文中，我们提出了TCL-NET，这是一个轻巧的飞行网络，该网络强调了频域特征。我们的网络首先包含一个用于提取高频和低频内形式的所谓层，该层是针对原始模糊图像的快速变压器专门设计的。同时，我们设计了一个频率域信息融合模块，该模块将高频和低频信息与后续卷积层的卷积网络作品集成在一起。此外，为了更好地利用原始图像的空间信息，我们引入了一个多角度注意模块。使用上述设计，我们的网络以仅0.48MB的总参数大小实现了出色的性能，与其他最先进的轻量级网络相比，参数的数量级降低了。