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癌症免疫学和计算生物学博士学位...
率） • 国内外学费。关于项目抗体免疫疗法显着提高了血液系统和非血液系统恶性肿瘤的存活率。这些抗体通过直接靶向肿瘤细胞进行破坏（例如利妥昔单抗）或通过激活微环境内的关键免疫细胞以引发强大的免疫反应（例如派姆单抗）发挥作用。然而，临床批准的抗体所针对的抗原范围有限，研究表明扩大这些能力可以进一步增强肿瘤微环境内的免疫系统再激活。胶质母细胞瘤 (GBM) 是一种致命且高度耐药的原发性脑肿瘤，没有足够的治疗方法，这凸显了改善患者预后的迫切需要。由于人们误解抗体不能穿透血脑屏障 (BBB)，因此抗体免疫疗法在这种情况下相对未得到充分探索。然而，我们实验室的研究表明，在小鼠 GBM 的原位模型中，全身给药的抗体可以穿过 BBB 并通过消耗 T 调节细胞 (Treg) 来调节免疫系统，从而改善生存结果。该项目旨在研究是否可以使用双特异性抗体进一步增强体内这种调节，以靶向先天免疫系统，并使用患者来源的外植体模型评估对人类的可移植性。该项目的目的是生成双特异性抗体，与先天免疫系统相互作用并与 Treg 消耗剂协同作用，以增强 GBM 治疗的免疫疗法：
单次根管治疗术后疼痛的评估
I. 引言 根管预备是根管治疗中最重要的阶段之一。为了成功治疗，应从根管系统中清除坏死组织、微生物和牙本质碎屑。根管治疗开始后出现的任何程度的疼痛都称为术后疼痛。[1] 根据一项关于根管治疗牙齿疼痛患病率和严重程度的综合研究，术后 24 小时内疼痛的发生率为 40%，7 天后下降到 11%。[2,3] 清洁和塑形的目的是清除根管内的内容物并使空间适合填封。不幸的是，术后疼痛仍然是根管治疗后经常出现的一种不愉快的感觉。许多临床研究发现，术后疼痛的强度范围为 25% 至 40%。[4,5] 研究发现，术前有症状的牙齿比无症状的牙齿术后疼痛的患病率更高。[6] 由于根管充填后的不适是一个主要问题，因此在一次就诊中治疗有症状的不可逆性牙髓炎患者具有挑战性。尽管根管充填后不适持续时间很短，但患病率很高，这让患者和牙科医生都感到沮丧，尤其是在治疗前牙齿没有任何症状的情况下。公众普遍认为，单次根管治疗会增加术后疼痛、不适和发作。许多研究表明，
为什么我们需要专注于开发符合道德、负责任且值得信赖的环境科学人工智能方法
鉴于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 方法在环境科学各个方面的应用日益广泛，我们有必要就人工智能的道德和负责任使用展开讨论。事实上，我们可以从其他引入人工智能的领域学到很多东西，这些领域往往是出于好意，但往往导致意想不到的社会后果，例如在刑事司法系统中硬编码种族偏见或通过金融系统加剧经济不平等。一个常见的误解是，环境科学在使用人工智能时不会受到这种意外后果的影响，因为大多数数据来自观察，而人工智能算法基于数学公式，而数学公式通常被视为客观的。在本文中，我们认为情况可能恰恰相反。使用具体示例，我们展示了人工智能的使用在环境科学中引入类似后果的许多方式。本文将激发这方面的讨论和研究工作。作为一个社区，我们应该避免通过引入人工智能重复其他领域所犯的任何可预见的错误。事实上，只要采取适当的预防措施，人工智能可以成为帮助减少气候和环境不公正的绝佳工具。我们主要关注天气和气候的例子，但结论广泛适用于整个环境科学。
美国内战战略战术分析及技术创新的意义
美国内战战略战术分析及技术创新意义 作者：Ryan Rethaford 摘要：美国内战（1861-1865 年）是美国历史上最具决定性的时刻之一。它仍然是美国历史上最惨烈的战争，涉及许多新军事技术。本文试图反驳联邦和同盟军未能利用这些新技术为自己谋利的说法。许多来自军官和士兵的一手资料证明，他们意识到了这些技术的重要性并有效地使用了它们。此外，本文将借鉴许多二手资料来支持这一论点。连发武器、后膛装填武器和膛线都得到了有效合理的使用，而整个战争中一直存在的较为古老的战术，如集结步兵编队，则是出于需要，而不是对这些新技术的无知。简介 从历史上看，在引入新的致命军事创新之前发生的战争是最臭名昭著和代价最高的战争之一。19 世纪和 20 世纪见证了前所未有的技术进步和一些最残酷的冲突。美国内战 (1861-1865) 就是其中之一，新技术发挥的作用是不可否认的。然而，人们对这场冲突的性质存在着普遍的误解。电影、视频游戏甚至小说通常以一种
辐射对电化学储能系统材料的影响
电池和电化学电容器 (EC) 对于电动汽车、电网和移动设备等应用至关重要。然而，现有电池和 EC 技术的性能无法满足汽车工业、航空航天和利用可再生能源的电网存储等日益增长的市场对高能量/高功率和长耐用性的要求。因此，改善储能材料的性能指标势在必行。在过去的二十年里，辐射已经成为一种改变储能材料功能的新手段。人们普遍存在一种误解，认为高能离子和电子的辐射总是会对目标材料造成辐射损伤，这可能会阻碍其在电化学储能系统中的应用。但在这篇评论中，我们总结了辐射对电化学储能系统材料影响的最新进展，以表明辐射对各种类型的能源材料都有有益和有害的影响。先前的研究表明，对控制由此产生的微观结构、缺陷产生、界面特性、机械性能和最终电化学性能的能量损失机制的基本理解至关重要。我们讨论辐射效应的类别如下：1) 缺陷工程，2) 界面工程，3) 辐射诱导降解，4) 辐射辅助合成。我们分析了重要趋势，并提供了对当前研究和未来研究方向的看法和展望，这些研究旨在利用辐射作为增强电池材料合成和性能的方法。
差异化，成本领导或最终出现在中间？
为什么大多数企业也无法保留任何可能的竞争优势，即使他们是赚钱的市场或市场中的主要参与者？我们是否应该考虑当前的竞争优势作为不间断成功的公式，或者一切都是对主导范式的误解，将公司锁定为盈利的过去，不让他们看待未来并相应地留下利润前景？这项研究的目的是通过研究目前在快餐市场中真正发生的事情来挑战可能通过Porter的通用策略框架获得的可持续竞争优势的神话。这是通过评估麦当劳和星巴克在计划，积累和使用资源以及核心能力（或内部动力学）的产生（如果有的）中分别应用的成本领导力和差异化策略来完成的。，并且要寻求是否可能，是否可以将任何长期收入的可持续性与这些公司的最佳内部能力使用以及预期关键环境打击（或外部动态）的技能。作家对经典战略管理理论采取了疑问态度，并根据研究的结果，继续认为，没有这样的优势是永远可行的。在研究结束时，作者再次根据结果，提出了增加维持特定公司任何战略优势的可能性的方法。预计这些反思将鼓励在该领域进行更多的研究。关键字：战略，全球化，竞争优势简介
多模态心血管成像的进步
•历史排除：1950年代和60年代的沙利度胺悲剧，一种用于治疗怀孕的药物会导致严重的先天缺陷，促使美国食品药物管理局（FDA）实施严格的政策。在1977年，FDA从早期临床试验中排除了生育潜力的妇女，以保护孕妇及其未出生的婴儿。这项政策导致了妇女健康临床研究的重大数据差距。•误解和偏见：尽管男性和女性之间已知的生理，代谢和荷尔蒙差异，但仍然存在一种长期存在的误解，即药物对男性和女性都具有相同的影响。例如，相同的药物可能比男性效率较低或对女性产生更多的副作用。担心研究结果可能会因女性的激素水平波动而混淆，这也导致了女性在研究中的代表性不足。•道德和实践问题：在审判中伴随孕妇的独特道德考虑也限制了她们的参与。此外，由于与男性相比，妇女承担的家庭和育儿责任的份额更大，因此在临床试验中，女性遇到了更多实际障碍。这些障碍包括需要灵活的试用时间，育儿和旅行规定，这些障碍通常在研究设计中经常得到充分解决。•监管和资金差距：历史上缺乏对妇女健康研究的资金和监管支持无疑导致了解决特定女性特定状况或治疗反应中性别差异的研究。
Tri-VAE：用于脑肿瘤 MRI 无监督异常检测的三重变分自动编码器
由于带注释的样本稀缺，病理性脑损伤在图像数据中的复杂表现对监督检测方法提出了挑战。为了克服这个困难，我们将重点转移到无监督异常检测。在这项工作中，我们专门使用健康数据训练所提出的模型，以识别测试期间未见的异常。这项研究需要调查基于三元组的变分自动编码器，以同时学习健康脑数据的分布和去噪能力。重要的是，我们纠正了先前基于投影的方法中固有的一个误解，该误解依赖于这样的假设：图像内的健康区域在重建输出中将保持不变。这无意中暗示了病变图像和无病变图像在潜在空间表示上存在相当大的相似性。然而，这种假设可能并不成立，特别是由于病变区域强度对投影过程的潜在重大影响，特别是对于具有单一信息瓶颈的自动编码器。为了克服这个限制，我们将度量学习与潜在采样分离。这种方法确保病变和无病变输入图像都投影到相同的分布中，特别是无病变投影。此外，我们引入了一个语义引导的门控交叉跳过模块来增强空间细节检索，同时抑制异常，利用解码器更深层中存在的健壮健康大脑表示语义。我们还发现，将结构相似性指数测量作为额外的训练目标可以增强所提模型的异常检测能力。
Frédéric Alexandre、Jade Becker、Marie-Hélène Comte、Aurelie Lagarrigue、Romain Liblau 等人。为什么、什么以及如何帮助每个公民了解人工智能？。KI - Künstliche Intelligenz，2021 年，1-9，第 1610-1987 页。�10.1007/s13218-021-00725-7�。�hal-03024034v2�
对数字技术的批判性理解是各年龄段公民的一项赋权能力。在本文中，我们介绍了一种面向所有人的人工智能 (AI) 开放式教育方法。通过混合式和参与式 MOOC，我们旨在发展一种批判性和创造性的视角，了解人工智能如何融入我们生活的不同领域。我们已经为 15 岁以上的所有公民建立了人工智能 MOOC，现在正在运营。该 MOOC 旨在帮助理解人工智能的基础和应用，面向学校领域以外的广大公众，九个月后已有 20,000 多名参与者参与了该 MOOC。本研究探讨了设计和评估人工智能 MOOC 的教学方法。通过这项研究，我们提出了关于人工智能公民教育的四个问题：为什么（即为了什么目的）分享这样的公民教育？要分享哪些学科知识？要培养哪些能力？如何分享和评估？最后，我们分享学习分析、定量和定性评估，并解释教育科学研究在多大程度上有助于启发这种大规模举措。对人工智能 MOOC 的分析有助于确定与人工智能相关的主要反馈是“恐惧”，因为人工智能对参与者来说是未知且神秘的。在开发有趣的人工智能模拟后，MOOC 参与者会熟悉人工智能机制，他们可以克服对人工智能的误解，形成更具批判性的观点。本文介绍了一项 K-12 人工智能教育项目或具有重大影响的举措，通过培养教师和其他教育工作者。
事故调查指南 - 美国农业部森林服务局
• 对距离、间隙、速度等判断错误 • 视觉错觉导致的错误感知。影响视觉表现的情况： — 毫无特征的地形（如沙漠、干湖、水、雪地）。 — 黑暗和能见度差。 — 烟雾和不断变化的烟雾形状。 — 山地地形或倾斜的跑道。 — 导致闪烁眩晕的异常灯光效果。 — 物体与背景对比度低或照明度差。 — 观看明亮的阳光或月光。 — 阴影。 — 白茫茫的雪景。 • 空间定向障碍和眩晕。影响身体位置感的情况： — 失去视觉线索。 — 不良医疗状况或生理状况（酒精和药物影响、宿醉、脱水、疲劳等）。 — 上下移动头部、前后张望以换取收音机、接听或使用手机。 • 失去态势感知。类型： — 地理定向障碍（如偏离路线、失去位置意识）。 — 普遍丧失情境意识（如无法察觉危险情况）。 — 错误的情况评估（误解情况或条件）。 — 无法预测或预期变化的情况。 — 错误假设确认偏差（持续错误感知或误解情况）。 • 注意力不集中（如在获得正确信息时无法监控或做出反应）。 类型： — 无法目视车辆或设备外部的危险情况。 — 遗漏清单项目。 —