大型语言模型(LLMS)是非常大的深度学习模型,可根据大量数据进行重新训练。是句子的双向编码器表示,来自变形金刚(SBERT)的句子是基于变压器的DeNoising AutoCoder(TSDAE),生成查询网络(GENQ)和生成假伪标记(GPL)的改编。本论文项目旨在为瑞典法律判断开发语义搜索工具,以克服法律文件检索中传统关键字搜索的局限性。为此,使用高级培训方法(例如TSDAE,GENQ和GPL的改编),通过利用自然语言处理(NLP)(NLP)(NLP)(NLP)和精细的LLM来开发一种善于理解法律语言的语义细微差别的模型。要从未标记的数据中生成标记的数据,对其进行微调后使用了GPT3.5模型。使用生成模型的使用标记数据的生成对于该项目有效训练Sbert至关重要。已经评估了搜索工具。评估表明,搜索工具可以根据语义查询准确检索相关文档,并同样提高法律研究的效率和准确性。genq已被证明是此用例的最有效的训练方法。
数十年的证据将IL-1 B定位为急性和慢性炎症性疾病中的主要调节细胞因子。旨在抑制IL-1信号传导的批准的生物制剂已显示出效率,但安全性可变。最近,靶向IL-1 B上游介质NLRP3激活引起了最大的关注。异常NLRP3激活已证明参与了从神经发生疾病到心脏代谢综合征和癌症的几种病理状况的发展。旨在限制NLRP3功能的药理和遗传策略已被证明在许多临床前疾病模型中有效。这些证据导致了可以针对NLRP3的小型口服分子的生成和临床测试的重要努力。在本报告中,我们讨论了这些分子具有转化潜力的不同特性,并描述了目前可用于筛选NLRP3靶向分子的技术,这些技术突出了每种方法的优势和局限性。
a 英国牛津大学医学科学部儿科系;b 瑞典哥德堡阿斯利康公司寡核苷酸化学、发现科学、生物制药研发部;c 加拿大安大略省麦克马斯特大学化学与化学生物学系;d 英国伦敦 MiNA 治疗学、翻译与创新中心;e 瑞士苏黎世联邦理工学院化学与应用生物科学系药物科学研究所;f 英国伦敦 Sixfold 生物科学、翻译与创新中心;g 瑞典卡罗琳斯卡医学院生物科学与营养系;h 瑞典哥德堡阿斯利康公司机械与结构生物学、发现科学、生物制药研发部;i 德国维尔茨堡亥姆霍兹 RNA 感染研究中心(Hzi)亥姆霍兹感染研究所(Hiri); j RNA 生物学组,维尔茨堡大学分子感染生物学研究所,德国维尔茨堡
随着能源转型、零碳排放目标的实现,以及电动车的普及,如何将大量的电力需求有效转换为电力供应,成为一项重大挑战。为应对这一挑战,台电除了积极发展再生能源外,也正在探索超越传统大型发电厂建设模式的创新方法。台电希望利用新兴技术引入多元化的电力来源。作为这项努力的一部分,台电与知名电动滑板车制造商Gogoro合作,于2021年建立了全球首个具有车对电网(V2G)功能的电动滑板车电池交换站。这项开创性的举措扩展了国际知名的电池交换业务模式,增加了双向电力传输功能。因此,它不仅有助于创建分散式储能虚拟电厂,而且有助于增强电网稳定性,并培育电力交易的新商业模式,从而促进互利的未来。
- 人们对基因治疗试验的结果特别感兴趣,因为这些结果看起来很有希望。但研究不能止步于此或只集中于此一条路线,还有许多问题需要解决而且需要的时间很长。继续并行探索不同的治疗方法至关重要。 AIRett 决定组织这次科学
摘要:叶酸受体-α(FR-α)在许多上皮癌中过度表达,包括卵巢癌、子宫癌、肾癌、乳腺癌、肺癌、结肠癌和前列腺癌,但在肾脏、唾液腺、脉络丛和胎盘等正常组织中表达有限。因此,FR-α已成为向FR阳性肿瘤输送治疗剂和成像剂的有希望的靶点。已经开发了一系列基于叶酸的PET(正电子发射断层扫描)放射性药物,用于选择性靶向FR阳性恶性肿瘤。本综述概述了迄今为止关于叶酸衍生的PET放射性结合物的设计、放射合成和用于靶向FR阳性肿瘤的效用的研究进展。本文主要介绍了用氟-18(t 1 / 2 = 109.8 分钟)和镓-68(t 1 / 2 = 67.7 分钟)标记的叶酸放射性结合物的结果,但也讨论了用“外来”和新 PET 放射性核素标记的叶酸,例如铜-64(t 1 / 2 = 12.7 小时)、铽-152(t 1 / 2 = 17.5 小时)、钪-44(t 1 / 2 = 3.97 小时)、钴-55(t 1 / 2 = 17.5 小时)和锆-89(t 1 / 2 = 78.4 小时)。对于肿瘤成像,迄今为止报道的 PET 放射性标记叶酸中,除了 [ 18 F]AzaFol 之外,没有一种完成了从实验室到临床的旅程,该药物在一项多中心首次人体试验中成功用于转移性卵巢癌和肺癌患者。然而,在不久的将来,我们预计会有更多基于叶酸的 PET 放射性药物的临床试验,因为临床对成像和 FR 相关恶性肿瘤的治疗越来越感兴趣。
我们计划的主要重点是发展询问技能。我们以基于游戏的方式研究了一系列主题。您可以在下表中看到,我们将很大一部分的佛罗里达州科学询问标准相关联,我们还提供了一些教训来支持其余的领域。
关于发明人资格问题,中期报告指出,一般认为,一个人要想成为“发明人”(或共同发明人),必须对发明中独特的部分(即,在现有技术中不存在的部分,并且是解决该发明所特有问题的手段的基础)的完成做出创造性贡献。中期报告还指出,单纯的管理者、助手或赞助人不被视为发明人,法院判决也采用了类似的标准来确定“发明人”的身份(第 84 页)。中期报告还指出,根据日本《专利法》的相关规定,只有自然人才能成为“发明人”(第 84-85 页)3。鉴于这些考虑,中期报告指出,当人工智能用于协助完成一项发明时,“根据传统观点,发明人是对发明的独特部分完成作出创造性贡献的人,发明人应该是相关自然人。”(第 85 页)。
本综述评估了用于研究怀孕期间母体影响如何影响后代小胶质细胞(中枢神经系统的免疫细胞)发育的体外模型。所研究的模型包括原代小胶质细胞培养物、小胶质细胞系、iPSC 衍生的小胶质细胞、PBMC 诱导的小胶质细胞样细胞、源自 iPSC 的 3D 脑器官和霍夫鲍尔细胞。我们将评估每种模型复制发育大脑体内环境的能力,重点关注其优势、局限性和实际挑战。重点介绍了可扩展性、遗传和表观遗传保真度以及生理相关性等关键因素。小胶质细胞系具有高度可扩展性,但缺乏遗传和表观遗传保真度。iPSC 衍生的小胶质细胞提供中等的生理相关性和患者特异性遗传见解,但面临着重编程固有的操作和表观遗传挑战。源自 iPSC 的 3D 脑类器官为研究复杂的神经发育过程提供了先进的平台,但需要大量资源和技术专长。霍夫鲍尔细胞是位于胎盘中的胎儿巨噬细胞,与小胶质细胞具有共同的发育起源,它们独特地暴露于产前母体因素,并且根据胎儿屏障成熟度表现出不同的表观遗传保真度。这使得它们特别适用于探索母体对小胶质细胞发育胎儿编程的影响。该综述的结论是,没有一个模型能够全面捕捉母体对小胶质细胞发育的所有方面的影响,但它提供了根据特定研究目标和实验限制选择最合适模型的指导。