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整合多模式治疗以优化癌症治疗
癌症仍然是全球发病和死亡的主要原因之一。在过去的几十年里，癌症的治疗有了很大的发展，靶向治疗、免疫治疗等新型治疗方式的引入，以及手术技术的进步。多模式治疗的概念涉及整合不同的治疗方法——如手术、化疗、放疗和较新的生物疗法——以最大限度地提高癌症治疗的疗效。本综述深入探讨了多模式治疗在优化癌症治疗中的作用[1]。
找到优化用于分子测定开发的高质量OEM酶
仅用于研究使用。不适用于诊断程序。©2024 Thermo Fisher Scientific Inc.保留所有权利。除非另有说明，否则所有商标都是Thermo Fisher Scientific及其子公司的财产。1024
通过优化特性描述和测试流程实现适用于空间辐射环境的 COTS
- 可以更快、更便宜地购买 COTS 组件 - 辐射结果的可靠性更高 - 可以使用 COTS 组件为更快、更经济高效地开发太空任务做出贡献（ESA - 发展目标：到 2023 年与 2018 年相比增长 30%） - 支持通过 COTS 组件集成新技术 - 提供最先进的测试设施和测量工具。辐照设施包括三台钴-60 伽马辐照设施（点几何；剂量率：10 µGy/s 至 2 Gy/s）、两台中子发生器（能量：2.5 和 14 MeV；中子通量：在 4π 中高达 3·1010 n/s）、一台 450 keV X 射线设施、一台用于 SEE 研究的激光器（波长：1064 nm，脉冲长度：9ps，能量：高达 200 µJ/脉冲）、一条专用质子辐照光束线（能量：39 MeV 至 2 GeV）以及钴-60 高剂量辐照（MGy）的可能性。
针对脑肿瘤优化的深度学习框架......
摘要 发现和分类脑肿瘤是医学图像分析的重要组成部分，需要先进的深度学习方法和优化算法。认识到脑肿瘤诊断迫切需要准确的方法，我们提出了一种综合方法，整合了包括数据预处理在内的各个阶段。在这个预处理阶段，我们采用长宽比归一化和调整大小等技术来形成标准化数据集。通过标准化图像尺寸，我们旨在改进后续过程，如特征提取和分割，减少潜在的扭曲。建议的模型是使用卷积神经网络 (CNN) 来寻找使肿瘤和非肿瘤区域彼此不同的模式和特征。为了克服下采样过程中的复杂部分和精细纹理，提出的模型与 U-Net 架构混合，可提供 98% 的准确和稳健结果。此外，使用交并比 (IOU) 来测量 Dice 系数，以确保它是否对类别不平衡具有鲁棒性。这显示了一个直观的解释，0.83 和 0.9 的较高值表示强大且更好的分割性能。该模型使用 VGG-16 进一步开发，以对肿瘤等级进行分类。在准确分割肿瘤等级方面，从分割的肿瘤照片中得出的相关特征提供了 73% 的满意度。为了克服复杂性和过度拟合问题，蝴蝶优化算法与 VGG-16 混合，从而在等级分类中提供增强的输出。所提出的模型在肿瘤和非肿瘤识别和分类方面优于其他机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法，准确率为 99.99%。为了进一步评估所建议模型的性能、移动性和能源经济性，它还在 JETSON Orin 硬件中实现。
分析 NetApp ASA 全闪存块优化存储解决方案的经济效益
存储管理员的负担越来越重，因为他们需要应对复杂的问题，既要支持现有基础设施效率低下的业务，又要部署新技术来支持创新业务计划，并遵守不断扩大的安全和合规措施。为了应对这些双重挑战，组织不得不探索创新的替代方案，寻求能够提供卓越性能、可扩展性和成本效益的解决方案。根据企业战略集团的研究结果，组织表达了迫切需要推进全闪存存储解决方案的采用。在确定的主要驱动因素中，51% 的受访组织希望提高现有应用程序的性能。此外，50% 的组织将寻求更好的“面向未来”的支持，42% 的组织强调提高资源利用率的重要性。预计会影响全闪存存储采用的其他因素包括改善总拥有成本 (TCO)、降低运营成本和降低功耗（见图 1）。1
通过化学进化方法优化的一类新型 mRNA 脂质纳米粒子 (LNP)
2 优化合成核酸和蛋白质纳米载体：化学进化方法 ...................................................................................................... 16
开发针对尺寸优化的级联撞击器 -
摘要。通过总反射X射线荧光（TXRF）进行了优化的分类喷嘴的排列，已开发出一种新的级联冲击器。txrf提供了几个绝对质量图的范围内的检测极限，因此为气溶胶颗粒中重元的元素分析带来了巨大的潜力。要充分利用这种高灵敏度，必须在TXRF仪器的有效分析区域中收集颗粒，该仪器通常比商用撞击器或过滤器的典型沉积模式小。这是通过直径小于5 mm的圆形区域内的分类喷嘴的新型紧凑排列来实现的。从内部到喷嘴簇外部的喷嘴间距的密度降低，可以持续跨流量条件，从而最大程度地减少了单个喷嘴的相互震动。将多阶段级联撞击器的设计显示为单独采样PM 10，PM 2。5和PM 1大小分数。考虑到TXRF分析的高灵敏度，已经采取了建设性措施来防止损耗撞击物材料，这可能导致有条不紊的空白值。既无法观察到损耗和交叉污染的实验验证措施。此外，已经开发了一种新的自旋涂层方法，这使得可以在样品载体上涂上薄而定义的粘合剂层，具有良好的可配合性。在德国柏林Potsdamer Platz的一个案例研究中应用撞击器的应用表明，以中等体积的流量为5 lmin-1，在30分钟内收集的粒子质量是可重复的TXRF TXRF分析（Fe，Zn，Zn，Zn，
使用优化的1D CNN的智能天气预测模型与Gru
影响人类生计的主要因素之一是天气事件。造成森林火灾，高空温度和全球变暖的高天气灾难，导致干旱。需要采取有效，准确的天气预报方法来针对气候灾难采取措施。因此，设计一种可以做出更好天气预测的方法很重要。这项工作提出了一个优化的深度学习模型，即1D卷积神经网络（CNN），其注意力门控复发单元（GRU）模型，可用于可靠的天气预测。也就是说，要捕获天气数据的局部特征，使用了1D CNN，并捕获天气数据的时间特征，使用了优化的GRU。注意机制用于改善性能，而GRU的超参数通过自适应野马算法（AWHA）进行了优化。这项工作考虑了具有14个参数的Jena气象数据库，并为不同的预测度量进行了比较分析。提出的天气预测模型达到了更好的均方误差（MSE）和均方根（RMSE）值。
开发 N 端到 C 端优化...
肽是治疗诊断开发的理想选择，因为它们能够快速在目标组织中积累、快速从背景组织中清除，并表现出良好的组织穿透性。之前，我们开发了一系列表现出谨慎折叠倾向的新型肽，从而获得了最佳候选物 [ 68 Ga]Ga-DOTA- GA1 ([D-Glu] 6 -Ala-Tyr- N MeGly-Trp- N MeNle-Asp-Nal-NH 2 )，其对胆囊收缩素 2 受体 (CCK 2 R) 的结合亲和力为 50 pM。然而，我们面临着肾脏摄取率过高的挑战。方法：对主要的治疗诊断候选物进行了构效关系研究。对肽支架进行了审慎的结构修饰，以评估特定 N 端残基对整体生物活性的贡献。然后在带有转染的 A431-CCK 2 肿瘤的裸鼠中评估最佳候选药物，并体外定量它们的生物分布。结果：我们鉴定并证实 D-Glu 3 替换为 D-Ala 3 产生了 2 个最佳候选药物，[ 68 Ga]Ga-DOTA- GA12 和 [ 68 Ga]Ga-DOTA- GA13 。这些放射性肽表现出高靶标/背景比、增强的肿瘤保留、血浆和小鼠器官匀浆中的优异代谢稳定性以及肾脏摄取降低 4 倍，明显优于非丙氨酸对应物。结论：我们的研究确定了针对 CCK 2 R 的新型放射性药物候选药物。它们的高肿瘤摄取和减少的肾脏蓄积值得临床转化。