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通过我们的AI-Immumumanology TM平台解码人类免疫系统以开发癌症和传染病的新型疫苗
本演讲包含经修订的1933年《证券法》第27A条的含义和1934年《证券交易所法》第21E条的含义。The words “target,” “believe,” “expect,” “hope,” “aim,” “intend,” “may,” “might,” “anticipate,” “contemplate,” “continue,” “estimate,” “plan,” “potential,” “predict,” “project,” “will,” “can have,” “likely,” “should,” “would,” “could,” and other words and terms of similar meaning identify forward-looking statements.实际结果可能与通过各种因素所指示的陈述所指示的结果有实质性不同，包括但不限于与以下风险相关的风险：我们的财务状况和需要额外资本的需求；我们的发展工作；我们的产品开发活动以及临床前和临床试验的成本和成功；商业化使用我们的AI平台技术开发的任何批准的制药产品，包括我们产品候选产品的市场接受率和程度；我们对第三方的依赖，包括进行临床测试和产品制造；我们无法建立伙伴关系；政府监管；保护我们的知识产权；员工事务和管理增长；我们的广告和普通股，国际经济，政治，法律，合规性，社会和商业因素的影响，包括通货膨胀，以及其他重大的地缘政治和宏观经济事件对我们业务的影响；以及其他影响我们业务运营和财务状况的不确定性。除法律要求外，我们不承担更新任何前瞻性陈述的义务。有关这些风险的进一步讨论，请参阅我们最近向美国证券交易委员会（SEC）（SEC）提交的年度报告中包含的风险因素，该报告可在www.sec.gov上获得。
通过运动学分析
对避免进近倾向的调查传统上依赖于基于计算机的技术，这些技术主要是通过改编时间来表征人类行为的。但是，这些技术无法准确量化其他动力变量，例如手动速度和运动方向。为了解决这些限制，已经开发了新的机器人设备，从而为人类行为提供了更多样化和准确的定量评估。本技术报告介绍了Kinarm上的避免接近任务的适应性，这是一个机器人平台，旨在跟踪参与者与虚拟环境互动的上肢运动。这种避免进近任务的这种变体评估了两个臂在十二个方向上的运动。此外，可以应用电阻载荷来研究物理效果在避免进近倾向或支持康复方案中的作用。数据和来自试验样本（n = 5）的数据突出了Kinarm进近避免接近任务的功能（KAAT）。
将新型生成扩散模型应用于降水降压
机器学习（ML）在统计缩减中起着越来越有价值的作用。能够利用培训数据中潜在的复杂的非线性关系，社区表现出ML学习缩小映射的巨大潜力。遵循完美预后（PP）方法，可以对ML模型进行历史重新分析数据的培训，以了解粗糙预测因子与更高分辨率之间的关系（即缩小）预测。一旦受过训练，这些模型就可以在一般循环模型（GCM）输出上进行评估，以产生区域缩小的结果。由于培训的计算成本相对较低和利用这些模型，它们可用于有效地降低气候模型的大集合，而不是区域与全球域。
发现具有四唑支架的新型茶碱衍生物用于治疗阿尔茨海默氏病
已经提出了几种假设是为阿尔茨海默氏病的根本原因提出的，重点是不同的病理机制。一些关键假设，包括淀粉样蛋白β，胆碱能和金属离子假设。3,4尽管进行了正在进行的研究，但FDA和EMA批准了数量有限的阿尔茨海默氏症药物。其中包括：Galant-氨，Rivastigmine，Donezepil，Lecanemab，Donanemab，Adu-Canumab。5,6大多数可用的治疗方法都集中在胆碱能假设上，该假设突出了乙酰胆碱（ACH）在认知功能中的作用。因此，靶向ACHE是一种高度有希望的AD治疗策略。ACHE的结合位点分为三个不同的区域，包括催化活性位点（CAS），结合峡谷和外围阴离子位点（PAS）。有效的ACHE抑制剂必须与CAS或PAS区域结合，或具有桥接这两个位点的合适长度和结构的接头，允许与两者相互作用，尤其是两个芳族残基。7此外，良好的AD与A B肽的自组装相关，这是淀粉样蛋白级联假设的基石。在淀粉样蛋白的淀粉样蛋白前体蛋白（APP）（一种跨膜蛋白）中，通过B-和G-分泌酶进行蛋白水解裂解，从而导致B肽的产生。8因此，针对B -
一个用于表征大脑状态的新型特征空间
[3]德国穆尼奇技术大学TUM医学院神经病学系[4]德国穆尼奇技术大学TUM医学院Tum-NeuroImaging Center。[5]德国穆斯特大学穆斯特大学的转化精神病学研究所。[6]慕尼黑大学慕尼黑技术大学TUM医学院跨学科医学中心
研究新型三维石墨烯结构中的氢吸收：朝向氢储存应用
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