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GroupMap Technology Pty Ltd 服务组织 SOC 3 报告 2023 年 3 月 1 日至 2024 年 2 月
GROUPMAP TECHNOLOGY PTY LTD 管理层的断言 2024 年 5 月 20 日 我们负责在 2023 年 3 月 1 日至 2024 年 2 月 29 日期间设计、实施、运营和维护 GroupMap Technology Pty Ltd（“GroupMap Technology”）的 TeamRetro 软件即服务系统（“系统”）内的有效控制，以合理保证 Groupmap Technology 的服务承诺和系统要求是根据 TSP 第 100 节、2017 年信托服务安全性、可用性、处理完整性、机密性和隐私标准（AICPA 信托服务标准）中规定的与安全性、可用性、处理完整性、机密性和隐私相关的信托服务标准实现的。我们对系统边界的描述在“Groupmap Technology 对其系统的描述”（“描述”）中提出，并确定了我们的断言所涵盖的系统方面。我们对 2023 年 3 月 1 日至 2024 年 2 月 29 日期间系统内控制措施的有效性进行了评估，以合理保证 Groupmap Technology 的服务承诺和系统要求已根据商定标准实现。Groupmap Technology 在应用商定标准时对系统的目标体现在其与商定标准相关的服务承诺和系统要求中。与商定标准相关的主要服务承诺和系统要求在“Groupmap Technology 的系统描述”中列出。GroupMap Technology 使用 Amazon Web Services（“AWS”或“子服务组织”）提供云托管服务。描述表明，为了根据商定标准实现 GroupMap Technology 的服务承诺和系统要求，除了 GroupMap Technology 的控制措施外，还需要设计合理且有效运行的补充子服务组织控制措施。描述介绍了 GroupMap Technology 的控制措施、商定标准以及 GroupMap Technology 控制措施设计中假定的补充子服务组织控制措施类型。描述未披露子服务组织的实际控制措施。描述指出，适当设计的补充用户实体控制措施以及 GroupMap Technology 的控制措施对于实现 GroupMap Technology 基于商定标准的服务承诺和系统要求是必要的。描述介绍了 GroupMap Technology 的控制措施、商定标准以及 GroupMap Technology 控制措施设计中假定的补充用户实体控制措施。任何内部控制系统都存在固有的局限性，包括人为错误的可能性和控制规避的可能性。由于这些固有的局限性，服务组织可以合理但并非绝对地保证其服务承诺和体系要求能够实现。
MSS/pMMR转移性结直肠癌联合免疫治疗反应的多组学分子表征
摘要 背景 免疫检查点抑制剂 (ICI) 组合疗法代表了一种新兴的癌症治疗策略。然而，它们对微卫星稳定 (MSS) 或错配修复功能良好 (pMMR) 的结直肠癌 (CRC) 的疗效存在差异。本文，我们进行了多组学表征，以确定与 MSS/pMMR CRC 患者对 ICI 组合疗法反应相关的预测性生物标志物，以便进一步开发 ICI 组合疗法。方法 对在临床试验中接受瑞戈非尼联合纳武单抗 (REGONIVO) 或 TAS-116 联合纳武单抗 (TASNIVO) 治疗的 MSS/pMMR CRC 患者的肿瘤进行全外显子组测序、RNA 测序和多重荧光免疫组织化学分析。本研究纳入了来自 REGONIVO 和 TASNIVO 试验的 22 名和 23 名未接受过 ICI 治疗的患者。我们使用来自每项研究的样本进行了生物标志物分析。结果：在 REGONIVO 应答组，上皮间质转化通路和癌症相关成纤维细胞相关基因上调，在 TASNIVO 应答组，G2M 检查点通路上调。在 REGONIVO 无应答组，MYC 通路上调。在 REGONIVO 试验中，共识分子亚型 4 与应答 (p=0.035) 和更长的无进展生存期 (p=0.006) 显著相关。在 REGONIVO 试验应答组中，CD8 + T 细胞、调节性 T 细胞和 M2 巨噬细胞密度显著高于无应答组。在 TASNIVO 试验中，POLE 基因突变与患者应答显著相关；然而，在两项试验中，应答者和无应答者之间其他突变的频率或肿瘤突变负荷均无显著差异。结论：我们鉴定了与 REGONIVO 和 TASNIVO 疗效相关的分子特征，尤其是与肿瘤微环境因素相关的特征。这些发现可能有助于开发预测治疗效果的生物标志物。
PrepMD免疫要求清单
所有文件应在接受后尽早提早提交，并且必须包括全名，出生日期和卫生专业签名或邮票。我们鼓励尽早提交，以使我们的员工进行审查，以确保合规性，并为您提供纠正遗漏/错误的机会。上传文档在“接受学生”页面https://www.prepmd.com/training/prepmd-admissions/accepted-students/。问题：Immunizations@prepmd.com PrepMD临床合作伙伴包括哈佛，塔夫茨大学，波士顿大学和UMass附属医疗中心，我们的学生在OR，EP和CATH LABS中观察程序。我们的临床伙伴已经建立了这些免疫要求，以提供患者和学生的安全。不允许学生在没有满足要求的情况下参加。截止日期项目1-8：您计划的第1阶段的第1天开始
通过溅射钾钠钠
This work presents an air-coupled piezoelectric micromachined ultrasonic transducer (pMUT) with high transmitting acoustic pressure by using sputtered potassium sodium niobate (K,Na)NbO 3 (KNN) thin film with a high piezoelectric coefficient (e 31 ~ 8-10 C/m 2 ) and low dielectric constant ( r ~ 260-300) for the first time.已经测试了以104.5 kHz为谐振频率的制造的KNN PMUT，已测试以表现出前所未有的结果：（1）在10 cm的距离为109 db/v的高声压水平（SPL）为10 cm，比基于ALN的PMUT的频率高8倍； （2）仅4伏峰峰幅度的低压操作（V P-P）； （3）良好接收灵敏度。因此，这项工作介绍了一类新的高SPL和低驾驶电压PMUT，用于在包括但不限于触觉反馈，扬声器和AR/VR系统在内的各个领域的潜在应用中。关键字
推荐引用 推荐引用 Bardis, Michelle D; Houshyar, Roozbeh; Chang, Peter D; Ushinsky, Alexander; Glavis-Bloom, Justin; Chahine, Chantal; Bui, Thanh-Lan; Rupasinghe, Mark; Filippi, Christopher G; 和 Chow, Daniel S，“人工智能在前列腺多参数 MRI (mpMRI) 中的应用：当前和新兴趋势。”《癌症》（巴塞尔）。12，5。1204 (2020)。https://digitalcommons.wustl.edu/open_access_pubs/9270
摘要：前列腺癌是全球最常见的癌症之一。多参数磁共振成像 (mpMRI) 是一种非侵入性工具，可以改善前列腺病变的检测、分类和体积量化。机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，可以快速准确地分析 mpMRI 图像。ML 可以提供更好的标准化和一致性来识别前列腺病变并增强前列腺癌管理。本综述总结了 ML 在前列腺 mpMRI 中的应用，并重点关注前列腺器官分割、病变检测和分割以及病变表征。进行了文献检索，以查找将 ML 方法应用于前列腺 mpMRI 的研究。迄今为止，前列腺器官分割和体积近似已经使用各种 ML 技术很好地执行。前列腺病变检测和分割对于 ML 来说是更具挑战性的任务，并在多项研究中进行了尝试。由于数据稀缺和当前 ML 算法的局限性，它们在很大程度上仍未解决。相比之下，由于数据可用性更高，前列腺病变表征已在多项研究中成功完成。总体而言，ML 完全有能力成为一种提高放射科医生准确性和速度的工具。
DeepMNF：用于……的深度多模态神经成像框架
摘要 — 神经系统疾病（例如自闭症谱系障碍 (ASD)）的患病率日益上升，由于其症状多样，需要早期干预，尤其是在幼儿中，因此需要强大的计算机辅助诊断 (CAD)。缺乏基准神经影像学诊断为研究与 ASD 相关的大脑解剖结构和神经模式的转变铺平了道路。现有的 CAD 利用来自自闭症大脑成像数据交换 (ABIDE) 存储库的大规模基线数据集来提高诊断性能，但多站点数据的参与也会放大阻碍获得满意结果的变异性和异质性。为了解决这个问题，我们提出了一种深度多模态神经影像学框架 (DeepMNF)，该框架采用功能性磁共振成像 (fMRI) 和结构磁共振成像 (sMRI)，通过利用二维时间序列数据和三维图像来整合跨模态时空信息。目的是融合互补信息，以增加群体差异和同质性。据我们所知，我们的 DeepMNF 实现了比 ABIDE-𝟏 存储库中涉及所有可用筛选站点的数据集的最佳报告结果更好的验证性能。在这项工作中，我们还展示了单个模型中研究的模态的性能以及它们可能的组合，以开发多模态框架。
和用于光声成像的多频PMUT阵列
具有多个频率的抽象微型超声传感器阵列是内窥镜光声成像（PAI）系统中的关键组件，可实现高空间分辨率和生物医学应用的大型成像深度。在本文中，我们报告了基于陶瓷薄膜PZT的开发，基于PZT的双重和多频压电微机械超声传感器（PMUT）阵列以及其PAI应用的演示。的长度为3.5毫米或直径10 mm，正方形和环形PMUT阵列，含有多达2520 pm的元素，并且用于内窥镜PAI应用，开发了从1 MHz到8 MHz的多个频率。通过晶片键和化学机械抛光（CMP）技术获得厚度为9μm的薄陶瓷PZT，并用作PMUT阵列的压电层，其压电常数D 31的测量高达140 pm/v。从这个高的压电常数中获得的好处，制造的PMUT阵列表现出高机电耦合系数和较大的振动位移。除了电气，机械和声学表征外，还使用嵌入到琼脂幻像中的铅笔导线进行了PAI实验。通过具有不同频率的PMUT元素成功检测到光声信号，并用于重建单一和融合的光声图像，这清楚地证明了使用双频和多频PMUT阵列的优势，以提供具有高空间分辨率的全面光声图像，并同时使用高空间分辨率和较大的信号和较大的信号比率。
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前 DeepMind 专家的 AI 工具或可帮助提升国家电网 ESO 的太阳能预测能力
“我们非常高兴能与世界上最具创新性的系统运营商之一——国家电网 ESO 合作。我们计划将全球机器学习社区所做的出色工作应用于太阳能电力预测。我们所有的工作都将是开源的，因此其他人可以自由使用该技术，帮助尽快减少全球排放。”