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SABCS ROLo 海报_供提交
• 符合条件的患者，疾病可测量，曾经接受过治疗的 ER+ 小叶 ABC，免疫组织化学证实为 E-cadherin 阴性（ER+ 小叶队列），或晚期弥漫性胃癌 (DGC)、小叶三阴性乳腺癌 (TNBC) 或其他 CDH1 突变的实体瘤（篮子队列）。 • ER+ 小叶 ABC 队列接受克唑替尼和氟维司群治疗，篮子队列单独接受克唑替尼治疗。 • 主要终点是证实的反应率 (RR)。 • 次要终点包括临床受益率（CBR：24 周时部分缓解或稳定缓解）、安全性、无进展 (PFS) 和总生存期 (OS)。 • 最佳 Simon 2 阶段设计，以 80% 的功效排除 p0 5% 并目标 p1 20% RR，招募了 29 名 ER+ 小叶和 29 名 DGC 或小叶 TNBC 患者。需要在 29 名患者中至少有 4 名确认有反应，才考虑克唑替尼 +/- 氟维司群值得进行未来研究。
PT6A-60 系列培训手册 - WordPress.com
AG 农业 AGB 附件齿轮箱 AMM 机身维护手册 BOV 排气阀 CCW 逆时针 CW 顺时针 CSU 恒速装置（螺旋桨调速器） CT 压缩机涡轮 ECTM 发动机状况趋势监测 ESHP 等效轴马力 FCU 燃油控制单元 FI 飞行怠速（高怠速） FOD 异物损坏 GI 地面怠速（低怠速） HSI 热区检查 IAS 指示空速 IBR 整体叶片转子 ISA 国际标准大气 ITT 涡轮间温度（T5） MM 维护手册 MOP 主油压 MOT 主油温 Nf 自由涡轮转速 Ng 燃气发电机转速（N1） Np 螺旋桨转速（N2） OAT 室外空气温度 OSG 超速调速器 P0 旁路燃油压力 P1 燃油泵输送压力 P2 计量燃油压力 P2.5 压缩机（轴向级）排气压力（站 2.5） P3 压缩机排气压力（站 3）
24-743.pdf
文章历史：24-743 收稿日期：2024 年 12 月 4 日 修订日期：2025 年 1 月 14 日 接受日期：2025 年 1 月 17 日 在线优先：2025 年 1 月 24 日 摘要 辣木 ( Moringa oleifera L.) 是一种含有活性化合物的植物，因此它具有作为天然抗氧化剂来源的潜力，可以改善动物健康。本研究旨在分析补充辣木叶粉对生长期鹌鹑的应激指标、免疫力和生产性能的影响。本研究使用 120 只鹌鹑，采用完全随机设计 (CRD)，包括在饲料中添加辣木叶粉的 4 个处理水平和 3 次重复。处理水平包括 P0（不含辣木叶粉）、P1（饲料 + 2.5％ 辣木叶粉）、P2（饲料 + 5％ 辣木叶粉）和 P3（饲料 + 7.5％ 辣木叶粉）。使用方差分析 (ANOVA) 和描述性分析对获得的数据进行分析。结果表明，在鹌鹑饲料中添加辣木粉可以减轻应激、提高免疫力并增加鹌鹑体重。总之，添加辣木粉可以减轻应激、提高免疫力和增加体重，最佳水平为 5% 的添加水平 (P2)。关键词：生长、免疫力、辣木、鹌鹑、应激。
谐振隧道增强场发射的理论分析
在本文中，我们通过求解一维时间独立的schrödinger方程来开发出从表面上从表面发射的精确分析量子理论。可以通过离子，原子，纳米颗粒等引入的Quantu井可以简化为平方电位，其深度为H，宽度D和与表面L的距离。该理论用于分析量子井（D，H和L），阴极性质（工作函数W和Fermi Energy E F）和DC Fifferd f的效果。发现，量子井可能导致谐振隧道增强的轨道发射，最高几个数量级，比裸露的阴极表面大。同时，电子发射 - 能量光谱显着狭窄。强的增强区域受EFL +H≥W + C和EFL≤W的条件，E是基本电荷（正）（正），并且C在DC Fifferd f上持续依赖。还发现，带有直流f的电子发射能源谱的谐振峰遵循εp=εp0-efl，εp0大约是在没有dcfifeld的平方电位中固定在平方电位中的电子的特征力。该理论为高效率场发射器的设计提供了见解，该发射器可以产生高电流且高度简单的电子束。
通过模算子实现量子时间中的动态非局域性
非局域性是一个引人注目的概念，自量子理论诞生之初 [1,2] 至今，它一直吸引着学术界越来越多的兴趣。无论是通过贝尔非局域性 [3,4]、量子操控 [5,6]、一般的量子纠缠 [7]，还是更广泛的量子不和谐 [8–11]，非局域性一直是量子基础研究的核心。这是有原因的：由于多个实验证实了贝尔不等式的量子违反 [12–19]，人们相信量子力学与经典力学有着根本的不同。这些研究带来了理论和技术突破 [20–28]。此外，甚至可以讨论时间中的纠缠 [29–33]。上述类型的非局域性与系统的制备（或制备和测量）有关。因此，它可以称为运动非局域性。使用模变量的概念引入的另一种非局域性[34]与量子系统遵循的运动方程有关，因此称为动态非局域性。尽管这些变量非常有前景，正如在连续系统量子信息的首次应用中已经证明的那样[35-38]，但它们尚未得到社区相当一部分人的充分关注[39]。文献中考虑的最常见的模变量类型是模位置和模动量[35-48]。事实上，设ℓ和p0分别为长度和动量维数的参数，模算子
加固型 VME64x、VITA 60、66 互连
安费诺航空航天公司开发了加固型 VME64x，以响应军事领域对 VME64x 和 COTS 板与底盘利用的趋势。许多不同的公司制造“加固型 VME 卡”，但它们仍然使用标准 VME COTS（商用现货）连接器接口。在恶劣的军事环境中，COTS VME 连接器接口可能会发生故障，从而抵消卡的加固作用。安费诺加固型 VME64x 互连具有比标准连接器更坚固的接口，可提高抗震性。它满足了需要 2 级维护的恶劣环境连接器的需求。军用和商用航空、军用车辆和 GPS 系统是需要安费诺加固型 VME64x 连接器解决方案的市场示例。安费诺加固型 VME64x 连接器安装到标准 VME64x 卡和背板上，但不能与其他类型的 VME 商用连接器配接。特性和优点包括：• 金属外壳 - 直接安装到标准 VME 卡安装孔，为模块中的插件提供支撑和保护，并为背板提供额外的刚度• 金属外壳在触点周围形成法拉第笼，防止 ESD（静电放电）进入触点（仅限模块）• 坚固的触点系统• 一个统一外壳中有 3 个模块插件；每个都可以有不同的互连组合：• P1、P2 和 2mm 电气 P0
哺乳动物大脑发育和神经炎症的空间动力学通过多模式三媒体映射
能够在不同时间点上空间绘制多层的OMIC信息的能力2允许探索促进脑发育，分化，人体化和3次疾病改变的机制。本文中，我们开发并应用了空间tri-omic测序技术，4 dbit arp-seq（空间ATAC – RNA-蛋白质 - 蛋白质）和DBIT CTRP-SEQ（空间切割＆TAG-5 RNA – Protein-seq）以及多重免疫液（Codexial Imagiat in Dynamexial in Dynampatial in Dynamexial in Dynamecial in Dynamecial in Dynamecial in Dynampatial in Dynampatial in Dynampatial in Dynampatial in神经炎症。与人类发育中的大脑感兴趣的区域相比，在产后P0到P21的不同阶段获得了小鼠脑的时空三个骨图。具体来说，在皮质9区域中，我们发现了10层定义转录因子的染色质可及性的时间持久性和空间扩散。在call体中，我们观察到整个子区域髓磷脂基因的动态染色质启动11。一起，它提出了层特异性投影12个神经元的作用，以辅助轴突生成和髓鞘形成。我们进一步映射了溶血石13（LPC）神经炎症的大脑，并在14个发育和神经炎症中观察到了共同的分子程序。的小胶质细胞表现出炎症和分辨率的保守和不同程序15，不仅在LPC病变的核心上瞬时激活16，而且在远端位置也大概是通过神经元回路。19因此，这项工作揭示了大脑发育和神经炎症的17种常见和差异机制，从而获得了18个有价值的数据资源，以研究大脑发育，功能和疾病。
适应性癌症治疗中的阈值意识
图 1：EGT 模型中的确定性最优策略。(GLY-VOP-DEF) 三角形代表各个亚群所有可能的相对丰度。由于该策略是 bang-bang 策略，我们使用黄色背景（其中应以 MTD 速率使用药物）和蓝色背景（其中根本不应使用药物）来显示它。从初始状态 (q0,p0) = (0.26,0.665)（洋红色点）开始，子图显示 (a) 从真正确定性驱动的系统 (2.14) 中找到的最优轨迹，成本为 5.13；(b) 在确定性最优策略下生成的两个代表性样本路径，但受到随机适应度扰动的影响（较亮的一个成本为 3.33，而另一个成本为 6.23）； (c) 使用 10 5 个随机模拟近似的累积成本 J 的 CDF。在 (a) 和 (b) 中，轨迹的绿色部分对应于不开药，轨迹的红色部分对应于以 MTD 率开药。在 (a) 中，确定性情况下的价值函数的水平集以浅蓝色显示。在 (c) 中，蓝色曲线是使用确定性最优策略 d ⋆ 生成的 CDF。其在成功条件下观察到的中位数和平均值分别为 4.95 和 4.91。棕色曲线是使用基于 MTD 的疗法生成的 CDF，在此示例中，它还最大限度地提高了“不受预算约束”的肿瘤稳定的机会。其在成功条件下观察到的中位数和平均值分别为 5.95 和 5.96。橙色和粉色曲线显示了两种不同的阈值感知策略的 CDF（分别为 ¯ s = 4 . 5 和 ¯ s = 5）。每个曲线上的大点表示不超过相应阈值的最大化概率。术语“阈值特定优势”是指在 ¯ s 时，d ¯ s ∗ 的 CDF 高于所有其他策略的 CDF。
使用机器学习的海冰模型的调整参数
摘要。我们开发了一种调整海冰流变性参数的新方法，该方法由两个组成部分组成：一种用于表征海冰变形模式的新指标和一种基于机器学习的方法（ML）基于调整流变学参数的方法。我们应用了新方法来调整脆弱的宾厄姆 - 麦克斯韦变流变性（BBM）参数，该参数已在下一代海冰模型（Nextsim）中实施并使用。作为参考数据集，我们使用了Radarsat地球物理处理系统（RGP）的海冰漂移和变形观测。度量标准表征了具有值载体的海冰变形场。它包括完善的描述器，例如变形的平均值和标准偏差，空间缩放分析的结构 - 功能以及线性运动学特征（LKFS）的密度和相交。我们将更多描述符添加到表征冰变形模式的度量标准中，包括图像各向异性和Haralick纹理特征。开发的度量可以从任何模型或卫星平台上涂抹冰变形。在参数调整方法中，我们首先运行具有扰动的流动性插曲的Nextsim成员的团队，然后使用相似的数据训练机器学习模型。我们将冰变形的描述作为ML模型和流变参数的输入作为目标。我们将经过训练的ML模型应用于从RGPS观测值计算的描述符。开发的基于ML的方法是通用的，可用于调整任何模型的参数。1 kPa），在参考量表上的内聚力（c ref≈1。00228）。我们使用数十个成员进行了实验，并找到了四个Sextsim BBM参数的光学值：缩放Pa-Rameter的抗压强度（P0≈5。2 mpa），内部摩擦和切线（µ≈0。7）和冰 - 大气阻力系数（ca≈0。与最佳的选言一起运行的次要运行，在视觉上产生海冰变形的地图 -