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病内干扰素α-2b作为马周围鳞状细胞癌的新型治疗
鳞状细胞癌（SCC）和眼部SCC（PSCC）是局部侵袭性肿瘤，是马眼的最常见癌症[1]。眼睛或眼周SCC（PSCC）发展的风险因素包括缺乏眼周的皮肤色素沉着以及暴露于太阳辐射和紫外线光的高率[2，3]。纯种马，呼ring和草稿也表明，尽管具有足够的眼部色素沉着[2-5]，SCC的患病率也增加了，并且在损伤特异性DNA结合蛋白2（DDB2）中的错义突变已被发现是Corneolimmbal和Third Epeeleelid ccc in hafling的原因，是Corneolimmbal和Third Epecc in hafling的原因。有多种用于治疗PSCC的治疗方式[3，4，8 - 13]。在某些情况下，具有适当边缘和相邻疗法的眼部SCC的手术切除可以治愈。 然而，由于眼周皮肤对潜在的筋膜和骨骼的紧密粘附，PSCC的手术管理提出了独特的挑战[14]。 此外，由于安全性和设备的可用性，辐射和光动力学治疗等其他治疗方法可能需要全身麻醉或转诊中心护理。 因此，对于PSCC的管理新方法仍然存在很大的未满足，尤其是那些可以在门诊环境中交付的方法。 免疫疗法现在是人类医学中肿瘤治疗的新型新方法，并依靠患者免疫系统的激活来消除肿瘤细胞。 还评估了肿瘤对IFNA2B治疗的临床相关性。具有适当边缘和相邻疗法的眼部SCC的手术切除可以治愈。然而，由于眼周皮肤对潜在的筋膜和骨骼的紧密粘附，PSCC的手术管理提出了独特的挑战[14]。此外，由于安全性和设备的可用性，辐射和光动力学治疗等其他治疗方法可能需要全身麻醉或转诊中心护理。因此，对于PSCC的管理新方法仍然存在很大的未满足，尤其是那些可以在门诊环境中交付的方法。免疫疗法现在是人类医学中肿瘤治疗的新型新方法，并依靠患者免疫系统的激活来消除肿瘤细胞。还评估了肿瘤对IFNA2B治疗的临床相关性。对于人类的SCC，干扰素α（IFNα）具有大量的研究，记录了其用作抗癌治疗[15]。提出的IFNα处理对SCC的作用机制包括肿瘤抑制基因的下调，主要组织相容性（MHC）1类分子的上调肿瘤表达，NK细胞的激活和抑制肿瘤血管生成[16]。许多出版物记录了使用IFNα来增强化学疗法在人头和颈部SCC治疗中的细胞毒性作用[17]。在一项研究中，干扰素α-2B（IFNα2B）成功用作人类患者的巨型眼表SCC的局部和周围注射治疗[18]。在本研究中，我们研究了使用人类重组IFNα2B作为马PSCC的新型治疗方法的安全性和潜在功效。次要的目的是评估已治疗的马匹的存在DDB2错义突变以及对人类重组IFNα2B的血清抗体的发展，并确定其对治疗结果的影响。我们假设，周围的IFNα2B会诱导具有最小副作用的治疗马匹的肿瘤消退，更大或更具侵入性的病变的反应较小，并且DDB遗传变体的纯合性和/或抗IFNα2B血清2B血清抗体与治疗反应相关。
基于飞行时间的传感器与机器人追随者的单眼摄像机融合
摘要人类机器人合作（HRC）在先进的生产系统中越来越重要，例如在行业和农业中使用的系统。这种类型的协作可以通过减少人类的身体压力来促进生产率的提高，从而导致伤害减少并改善士气。HRC的一个关键方面是机器人安全遵循特定的人类操作员的能力。为了应对这一挑战，提出了一种新的方法，该方法采用单眼视力和超宽带（UWB）收发器来确定人类目标相对于机器人的相对位置。UWB收发器能够用UWB收发器跟踪人类，但具有显着的角度误差。为了减少此错误，使用深度学习对象检测的单眼摄像机来检测人类。使用基于直方图的滤波器结合了两个传感器的输出，可以通过传感器融合来减少角度误差。此过滤器项目并将两个源的测量值与2D网格相交。通过结合UWB和单眼视觉，与单独的UWB定位相比，角度误差的降低了66.67％。这种方法表明，以0.21 m/s的平均速度跟踪人行走时，平均处理时间为0.0183，平均定位误差为0.14米。这种新颖的算法有望实现有效和安全的人类机器人合作，为机器人技术提供了宝贵的贡献。
人类 - 界面 - 甲状腺素至研究的 - 眼曲面 -
玛丽·弗拉姆（Marie Flag-He）在狮子，1，2， * jeroen korving，1，1，1 19 5 Yawata nobuyo，6，7，7 Yawata，9，9，10，10，12，12，13，14 L.S.
人类结膜器官研究眼表稳态和疾病
玛丽·弗拉姆（Marie Flag-He）在狮子，1，2， * jeroen korving，1，1，1 19 5 Yawata nobuyo，6，7，7 Yawata，9，9，10，10，12，12，13，14 L.S.
通过将眼部疗法推向市场来改善患者的生活。
我们是参加Ocular Disases论坛的唯一CRO，这是1997年成立的合作研究论坛的特定于治疗性的部分。Fortrea眼科执行董事 Tanya Richardson在该论坛的指导委员会任职，以其多样化的利益相关者参与而闻名，包括学术界，工业，行业，患者代表，付款人，付款人和监管机构。 论坛与FDA和EMA紧密合作，以推进监管科学，以治疗遗传性视网膜疾病（IRD）和黄斑变性。 此外，我们是稀有X（行业咨询小组）的视觉财团中唯一涉及的CRO，该联盟促进了稀有遗传性眼疾病的合作。 我们还参加了玛丽·泰勒·摩尔（Mary Tyler Moore Vision）倡议，这是一个旨在诊断糖尿病性视网膜疾病，开发新的研究终点并改善患者护理的公私财团。Tanya Richardson在该论坛的指导委员会任职，以其多样化的利益相关者参与而闻名，包括学术界，工业，行业，患者代表，付款人，付款人和监管机构。论坛与FDA和EMA紧密合作，以推进监管科学，以治疗遗传性视网膜疾病（IRD）和黄斑变性。此外，我们是稀有X（行业咨询小组）的视觉财团中唯一涉及的CRO，该联盟促进了稀有遗传性眼疾病的合作。我们还参加了玛丽·泰勒·摩尔（Mary Tyler Moore Vision）倡议，这是一个旨在诊断糖尿病性视网膜疾病，开发新的研究终点并改善患者护理的公私财团。
Xipere（曲安奈德眼部注射液）C22222-A
文件要求：Molina Healthcare 保留要求提供额外文件的权利，作为其承保范围确定、质量改进和欺诈、浪费和滥用预防流程的一部分。所需文件可能包括但不限于患者记录、测试结果和订购或执行药物或服务的提供商的凭证。如果提供的文件不支持初步确定药物或服务是医疗必需品、非研究性或实验性的，并且属于会员可享受的福利范围，和/或文件显示计费模式或其他做法不适当或过度，Molina Healthcare 可能会拒绝报销或采取其他适当行动。
终身单调：多域单眼深度估计的终身学习
摘要 - 随着自动驾驶和机器人导航的快速进步，对能够估计度量（绝对）深度的终身学习模型的需求不断增长。终身学习方法可能在模型培训，数据存储和收集方面可以节省大量成本。但是，RGB图像和深度图的质量是传感器的，现实世界中的深度图具有特定的特定特征，从而导致深度范围的变化。这些挑战将现有方法限制为具有较小的域差距和相对深度图估计的终身学习。为了促进终生的度量深度学习，我们确定了需要注意的三个至关重要的技术挑战：i）开发一个能够通过尺度感知的深度学习来解决深度尺度变化的模型，ii）设计有效的学习策略来处理明显的域间隙，iii III）为在实践应用中创建一个自动化的解决方案。基于上述考虑因素，在本文中，我们提出了一个轻巧的多头框架，有效地解决了深度尺度的不平衡，ii）一种不确定性的意识到的终身学习解决方案，可熟练处理重要的域域，iii）一种在线域特异性预测方法，以实现实时的预测方法。通过广泛的数值研究，我们表明该方法可以实现良好的效率，稳定性和可塑性，从而使基准测试幅度约为15％。该代码可在https://github.com/ freeformrobotics/lifelong-monodepth上找到。
用于神经形态空间情境观测的双目望远镜...
虽然基于事件的空间态势感知提供了显著的优势，但基于事件的传感范式也带来了传统基于帧的 SSA 所没有的新挑战。快速而微弱的点源很难在其他来源产生的虚假变化检测中识别出来，尤其是来自昆虫、蝙蝠和飞机的检测。神经形态传感器缺乏绝对亮度信息，当 RSO 和大气物体的轨迹从观察者的角度来看相似时，更难区分它们。虚假检测不仅限于大气伪影，也可能是由于传感器噪声造成的。虽然最近的神经形态传感器与旧型号相比已显著改善了噪声特性，但仍然希望尽可能接近本底噪声来检测越来越微弱的物体。
抗癌药物对眼表的影响
注意：请注意，本文件可能不是作品的记录版本（即已发布的版本）。作者手稿版本（提交同行评审或同行评审后接受出版）可以通过缺少出版商品牌和/或排版外观来识别。如果有任何疑问，请参考已发布的来源。
基于深度学习的单目航天器姿态估计研究综述：现状、局限性和前景
估计不合作航天器的姿态是一个重要的计算机视觉问题，它有助于在轨道上部署基于视觉的自动系统，其应用范围从在轨服务到空间碎片清除。随着计算机视觉的总体趋势，越来越多的工作开始关注利用深度学习 (DL) 方法解决这个问题。然而，尽管研究阶段的成果令人鼓舞，但阻碍在实际任务中使用此类方法的主要挑战仍然存在。特别是，这种计算密集型算法的部署仍未得到充分研究，而在合成图像上进行训练和在真实图像上进行测试时的性能下降仍有待缓解。本调查的主要目标是全面描述当前基于 DL 的航天器姿态估计方法。次要目标是帮助确定有效部署基于 DL 的航天器姿态估计解决方案以实现可靠的自主视觉应用的局限性。为此，本调查首先根据两种方法总结了现有算法：混合模块化流水线和直接端到端回归方法。本文不仅从姿势准确性的角度对算法进行了比较，还重点关注了网络架构和模型大小，同时考虑到了潜在的部署。然后，讨论了用于训练和测试这些方法的当前单目航天器姿势估计数据集。还讨论了数据生成方法：模拟器和测试平台、合成生成的图像与实验室/空间收集的图像之间的领域差距和性能下降以及潜在的解决方案。最后，本文提出了该领域的开放研究问题和未来方向，并与其他计算机视觉应用进行了比较。