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皮肤黑色素瘤免疫治疗的当前趋势：综述
皮肤黑色素瘤仍然是严重的公共卫生威胁，40 年来，其年发病率缓慢但稳定地增长。虽然早期黑色素瘤通常可以通过完全手术切除获得良好效果，但转移性癌症的发展与较低的存活率有关，这与原发性肿瘤的生长阶段和其他高风险特征有关。尽管免疫抗肿瘤反应的首次发现发表于大约一个世纪前，但免疫疗法只是在过去 30 年才成为皮肤黑色素瘤的可行治疗选择。尽管如此，对于包括转移性黑色素瘤在内的各种癌症的治疗，癌症免疫治疗领域在过去十年中取得了重大进展。因此，黑色素瘤继续成为多项临床前和临床研究的主题，以进一步了解癌症免疫生物学并测试不同的肿瘤免疫疗法。免疫疗法对放射和细胞毒性化疗的抵抗力是其最显着的特征之一。此外，生物标志物的发现将有助于免疫治疗期间的患者分层和管理。在本文中，我们讨论了当前
具有大语言模型的历史文本成绩单的校正：探索性研究
遗产文档的自动转录质量，无论是从印刷，手稿还是音频来源，都对搜索和处理历史文本的能力都有决定性的影响。尽管在文本识别（OCR，HTR，ASR）中取得了重大进展，但从图书馆和档案收藏中得出的文本材料仍然很大程度上且嘈杂。因此，有效的转录后校正方法是必要的，并且已经进行了多年的深入研究。由于大型语言模型（LLMS）最近在各种与文本相关的任务中表现出了出色的表现，因此我们研究了它们修改不良历史抄录的能力。我们针对包括不同语言，时间段和文档类型以及不同文字质量和起源的各种校正后基准评估了14个基础语言模式。我们比较了不同模型大小的性能以及在零和少数射击设置中增加复杂性的不同提示。我们的评估表明，LLM在这项任务上毫无效率。对结果的定量和定性分析使我们能够分享有价值的见解，以便将来与LLMS校正后的历史文本工作。
解决跨 Sr 的多种氧气运输途径...
晶格、自旋和轨道自由度之间的相互作用。[1] 这些晶体可以容纳各种决定其性质的阳离子物种，从而产生不同的电子、磁性和光学行为。[2] 例如，它们的催化活性和性能可受到 A 位和/或 B 位阳离子取代或部分取代的显著影响。[3–6] 在众多用于催化应用的钙钛矿中，Sr 掺杂的镧铁氧体 (La 1 −xSr x FeO 3 ; LSFO) 在光催化水分解方面引起了特别的关注，[7–10] 其中 Fe 作为 B 位过渡金属阳离子驱动选择性氧化。 La 3 +阳离子被氧化态较低的阳离子（即Sr 2 +）取代，导致B阳离子部分氧化为氧化态较高和/或形成氧空位，从而产生更佳的催化活性。[10] 钙钛矿能够容纳多种取代基和掺杂剂，这为其组成和相关氧化态提供了很大的灵活性。这种可调性反过来又使得可以根据各种应用调整钙钛矿的物理化学性质，例如固体氧化物燃料电池（SOFC）中的阴极材料、非均相催化中的催化剂和氧载体、氧分离膜和固态气体传感器。[11]
富含有机富含有机的固体电解质相间的锂锂 - 硫硫电池
溶于电解质中的高活动嘴唇与Li金属阳极化学反应。 [9] Lips和Li Metal Anodes之间的寄生反应在固体电解质中（SEI）中产生不利的成分，并通过连续腐蚀同时破坏SEI。 [10]因此，无物质的沉积被加重，有限的LI储层被耗尽，这会在循环和LI-S电池快速故障期间诱导不稳定的Li金属阳极。 [11]此外，寄生作用和阳极不稳定性在降级条件下严重加剧，例如使用超薄的李阳极和高岩载的硫磺阴极，这些硫磺是为了构建高能量密度LI – S电池所必需的。 [12]因此，抑制嘴唇和Li金属阳极之间的植物反应是稳定Li Metal Anodes并延长Li – S Batteries的循环寿命的先验性。 已经提出了各种策略来减轻嘴唇和Li金属阳极之间的寄生反应。 [13]保留溶剂的电解质在抑制嘴唇的疾病中特别有效，从而缓解了Li Metal Anode腐蚀。 [14]溶于电解质中的高活动嘴唇与Li金属阳极化学反应。[9] Lips和Li Metal Anodes之间的寄生反应在固体电解质中（SEI）中产生不利的成分，并通过连续腐蚀同时破坏SEI。[10]因此，无物质的沉积被加重，有限的LI储层被耗尽，这会在循环和LI-S电池快速故障期间诱导不稳定的Li金属阳极。[11]此外，寄生作用和阳极不稳定性在降级条件下严重加剧，例如使用超薄的李阳极和高岩载的硫磺阴极，这些硫磺是为了构建高能量密度LI – S电池所必需的。[12]因此，抑制嘴唇和Li金属阳极之间的植物反应是稳定Li Metal Anodes并延长Li – S Batteries的循环寿命的先验性。已经提出了各种策略来减轻嘴唇和Li金属阳极之间的寄生反应。[13]保留溶剂的电解质在抑制嘴唇的疾病中特别有效，从而缓解了Li Metal Anode腐蚀。[14]
数据驱动的预测控制如何释放建筑能源灵活性：综述
由于可再生能源的不断渗透，电网的供需管理变得越来越具有挑战性。作为重要的终端消费者，通过更好的电网整合，建筑有望在未来的智能电网中发挥越来越重要的作用。预测控制使建筑能够更好地利用建筑被动热质量提供的可用能源灵活性。然而，由于建筑存量的异构性，开发计算上可处理的面向控制的模型，以充分代表单个建筑复杂和非线性的热动力学，被证明是一个主要障碍。数据驱动的预测控制与“物联网”相结合，有望成为一种可扩展和可转移的方法，数据驱动的模型将取代传统的基于物理的模型。本综述研究了最近利用数据驱动的预测控制进行需求侧管理应用的研究，特别关注模型开发和控制集成之间的关系，迄今为止，以前的综述尚未涉及这一点。进一步研究的主题包括利用被动热质量的实际要求和特征选择问题。概述了当前的研究差距，并提出了未来的研究途径，以确定最有前景的建筑物电网集成数据驱动预测控制技术。
平衡团队与质量多样性，用于异质多种协调
许多现实世界中的多种应用程序，例如搜索和交通管理或交通管理，都需要协调异性代理的团队。不幸的是，在这样的领域中学习很困难，因为代理通常会融合有限的“可接受”行为，这些行为可能是最佳的。质量多样性方法提供了通过将重点从优化的焦点转移到寻找各种行为曲目来减轻此问题的方法。但是，在具有多种多样且紧密耦合任务的多种环境中，探索行为的整个空间通常是棘手的。代理必须专注于寻找有利于良好团队绩效的有用行为。我们为异构团队（Beht）介绍了行为探索，这是一个多级培训框架，允许系统地探索代理人作为协调团队完成各种任务所需的行为空间。通过使用进化方法的密集代理特定的奖励和团队对象最大化的多样性搜索来搜索，代理的行为空间可以迭代地重新学习，以找到多样化的合作行为。在呼吁各种共同团队行为的多种环境中，我们表明，贝特允许代理商学习各种协同作用，这些协同作用是通过响应环境和其他异质代理而被收购代理行为的多样性所证明的。
在独立衬底上生长的 GaN 外延层上的 Ni 肖特基势垒中的电流传输
本文对在独立衬底上生长的 GaN 外延层上的 Ni 肖特基势垒进行了表征。首先，通过对裸材料进行透射电子显微镜 (TEM) 图像和导电原子力显微镜 (C-AFM) 的纳米级电学分析，可以看到晶体中的结构缺陷以及电流传导的局部不均匀性。在外延层上制造的 Ni/GaN 垂直肖特基二极管的正向电流-电压 (IV) 特性给出的肖特基势垒高度平均值为 0.79 eV，理想因子为 1.14。对一组二极管的统计分析，结合温度依赖性测量，证实了在该材料中形成了非均质肖特基势垒。从 Φ B 与 n 的关系图中可以估算出接近 0.9 eV 的理想均质势垒，与通过电容-电压 (C – V) 分析推断出的势垒相似。通过 C-AFM 获得的局部 IV 曲线显示了电流传导开始点的不均匀分布，这又类似于在宏观肖特基二极管中观察到的电流传导开始点。最后，在不同温度下获得了在无缺陷区域制造的二极管的反向特性，并通过热电子场发射 (TFE) 模型描述了其行为。
20.pdf
通过起搏器细胞，产生了伴有的电信号和专门的传导途径，将电脉冲从适应性细胞带到相邻的心房组织[10，12，13]。异常的SAN形态或功能可能会不明确加速或减慢心律，导致致命心律不齐。这种情况使人类和动物有心脏病的风险，例如心房颤动（AF）和心力衰竭（HF），这又可能导致晕厥和SCD [1，14]。生病的窦综合征（SSS）是人类和狗都发生的常见心律失常。这是在犬类中永久性人工起搏器植入的第二大最常见的指示[15-18]。在临床实践中，经常基于心电图上的异常SAN活动来诊断SSS，具有低心输出量的相应临床迹象（Syncope，Syncope，Staggering和Wrigness）[19]。SSS中的主要心电图发现是鼻窦心律不齐和心动过缓，鼻窦停滞时期和/或阵发性心房心动过速 - 与心动过缓交替（通常称为胸肌 - 心痛症状综合征）[1]。心脏条件被怀疑会导致赛马的SCD或塌陷[20]。突然心脏死亡
临床前通用数据元素的配套
啮齿动物模型为研究遗传性癫痫的致病机制提供了一种可行的方法。1-6 它们涵盖了人类疾病的大部分复杂性和多样性，可用于研究癫痫发作表型和其他共病状态。遗传性啮齿动物模型为识别病理机制和测试治疗干预措施提供了极好的临床前工具。这可以包括帮助确定目前可用的抗癫痫药物的最合适用途；测试可能重新利用的新型已获批准治疗方法；或测试靶向基因疗法。几十年来，此类实验使用了一系列自发突变和近交系啮齿动物模型。1,2,6 这些啮齿动物模型在癫痫研究中发挥着重要作用，并且将继续发挥重要作用。与人类癫痫综合征类似，啮齿动物癫痫的遗传模型可以是单基因或多基因性质的。具有自发突变的动物模型提供了识别单基因候选基因和解释神经生物学机制的机会。在多基因近交模型中，遗传基础尚不清楚，尽管关联研究已经暗示了一些基因（例如，来自斯特拉斯堡的遗传性失神性癫痫大鼠中的 T 型 Ca 2+ 通道，GAERS 7）。然而，这些多基因模型确实重现了
全身抗肿瘤治疗的皮肤不良事件：公立肿瘤医院的一项回顾性研究
三月 01]。可从：https://www.inca.gov.br/estimativa 获取。 2. Datasus.gov [互联网]。巴西：Minisério da Saúde。 SUS 信息部门 - DATASUS。 Informac¸ões de Saúde (TabNet)，Estatísticas Vitais 2018。[引用于 2020 年 5 月 25 日]。可从：http://www2.datasus.gov 获取。 br/DATASUS/index.php?area=02 。 3.Balagula Y、Rosen ST、Lacouture ME。支持性肿瘤学的出现：癌症治疗皮肤病不良事件的研究。 J Am Acad Dermatol。 2011；65：624---35。 4. 比斯瓦尔 SG，梅塔 RD。癌症患者化疗的皮肤不良反应：临床流行病学研究。印度皮肤病学杂志。2018；63：41---6。5. Hackbarth M、Haas N、Fotopoulou C、Lichtenegger W、Sehouli J。化疗引起的皮肤毒性：女性癌症的发生率及其对生活质量的影响。一项前瞻性研究的结果。支持护理癌症。2008；16：267---73。6. Susser WS、Whitaker-Worth DL、Grant-Kels JM。化疗的粘膜皮肤反应。美国皮肤科学院杂志。1999；40：367---400。