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用Amazon简化生成AI应用程序开发...
但是，AI代的真正优势超出了通用知识聊天机器人。在过去几年中最初激增的热情激增后，组织正在剥夺层次并向AI代飞行员学习。随着他们扩展这些解决方案的规模，业务成果正在推动对AI代投资的决定。根据2025年亚马逊网络服务（AWS）和哈佛商业审查数据负责议程报告，有83％的受访者表示，AI代表最高（13％），高（37％）或中等（33％）的战略优先级，是有充分理由的。1高盛（Goldman Sachs）预测，AI代可能将全球国内生产总值（GDP）提高近7万亿美元，并在10年内提高生产率增长1.5个百分点。2
病例报告 罕见脑转移性恶性黑色素瘤与黑色硬脑膜共存病例：资源匮乏环境下的治疗
一名 63 岁男性，有 7 个月的间歇性左侧面部疼痛病史。疼痛被描述为刺痛，左眼周围肿胀加剧了这种疼痛，非处方止痛药无法缓解。他报告有 2 年的左眼周围进行性肿胀病史，伴有 1 年的左侧视力丧失。此外，他经历了 6 个月的全身无力、2 年的头晕和 3 年的左侧听力丧失。他的病史是高血压，每天服用一次 10 毫克氨氯地平进行治疗。没有恶性肿瘤家族史。该患者之前曾在另一家机构接受过皮肤活检，报告诊断为恶性黑色素瘤。不幸的是，我们无法获得原始病理报告。
一种基于频率的数据挖掘方法，以增强IN- ...
摘要随之而来的转移的肿瘤细胞传播是导致大多数与癌症相关的死亡的原因。癌症疫苗可以通过诱导肿瘤特异性效应T细胞，提供消除转移肿瘤细胞的策略。然而，有效的癌症疫苗的发展中仍然存在几个障碍，包括鉴定辅助物，从而增强了肿瘤特异性T细胞的发展和功效。基于霍乱毒素的佐剂在疫苗中表现出有效性的传染病，但它们在癌症疫苗疗法中的作用仍有待阐明。在这里，我们探索了霍乱毒素A1（CTA1）的佐剂的潜力，以增强抗肿瘤T细胞反应并预防转移。我们报告说，将CTA1融合到金黄色葡萄球菌蛋白A（DD）的佐剂中，对肿瘤相关的抗原TRP2和Twist1的免疫反应增强了小鼠中的免疫反应，从而提供了针对B16F1黑色素瘤和4T1乳腺癌转移的保护。粘膜（鼻内）和全身性（腹膜内）疫苗给药提供了有效的防止静脉注射的肿瘤细胞，鼻内给药可导致在转移性部位的CD4 + T细胞上升。将与CTA1-DD混合的抗原与与基于CTA1的佐剂融合的抗原相结合时，融合构建体引起了最强的免疫原性。尽管如此，通过管理高20倍抗原剂量的混合剂量配方提供有效的转移保护。
pembrolizumab±副胞醇在转移性胰腺癌后的胰腺癌后细胞弥补
1霍普城市国家医疗中心，美国加利福尼亚州杜阿尔特，2大西洋医学集团 - 莫里斯敦医学中心，莫里斯敦，新泽西州莫里斯敦，美国，加利福尼亚州纽波特海滩3 Hoag Memorial Hospital，美国4号，堪萨斯大学医学中心4，堪萨斯大学医学中心，肯尼亚州韦斯特伍德，堪萨斯州，堪萨斯州，美国，美国，美国，美国，美国5摄影研究所，美国，美国，美国，美国5号荣誉研究所。美国，7转化基因组学研究所（TGEN），是希望之城，美国亚利桑那州凤凰城，美国8号萨尔克生物学研究所，加利福尼亚州拉霍亚，加利福尼亚州，美国9号，梅奥诊所，梅奥诊所，斯科茨代尔，亚利桑那州，美国亚利桑那州，美国10个翻译基因组学研究所，是一个转化基因研究所，是霍普，弗拉克斯特，美国az，az az，az az azaff，az az a s az a s sc.作者：美国希望市政肿瘤学和治疗学研究部，医学博士Vincent Chung，美国加利福尼亚州杜阿尔特路1500号医学肿瘤学和治疗研究部（美国加利福尼亚州91010，vchung@coh.org）。
AWS认证AI从业人员（AIF-C01）考试指南
这些是与AWS机器学习域相关的教室，数字课程，视频库和AWS实验室环境中最显着的学习资源。该升级指南并非打算完全消费。不同的部分解决了不同的目标。今天，一些资源与您的相关性不大。该指南将帮助您确定要在哪里开始学习旅程，以及哪个步骤应该是您的下一个步骤。与我们分享您对本提示指南的看法！
迈向精准医疗，预测转移性乳腺癌患者的药物敏感性
肿瘤异质性是乳腺癌面临的一大挑战，与疾病进展和治疗耐药性有关。精准医疗已广泛应用于剖析肿瘤异质性，并通过对疾病的更深入的分子理解，制定个性化治疗策略。近年来，技术进步大大提高了人们对乳腺癌生物学的认识，并开展了多项试验，将这些新见解转化为临床实践，最终目的是改善患者的治疗效果。在分子肿瘤学时代，基因组学分析和其他方法正在塑造乳腺癌护理的新治疗算法。在本文中，我们从转化的角度回顾了精准医疗预测乳腺癌药物敏感性的主要步骤。本文讨论了基因组学发展及其临床意义，以及可能拓宽精准医疗应用的技术进步。综合当前成果，概述乳腺癌精准肿瘤学的最新进展，并确定未来的研究方向。关键词：精准医学、乳腺癌、生物标志物、基因组学、靶向治疗
sancao汤剂与顺铂结合减轻乳腺癌的肺转移，可缓解前转移性壁niche
摘要背景：中医化合物Sancao汤（SCD）是调节免疫力的民间处方。它由8种中草药，例如Prunellae Spica（Xiakucao），Houttuyniae Herba（Yuxingcao），Lysimimachiae Herba（Jinqiancao）等。在癌症中，白介素-6（IL-6）/转录3（STAT3）途径的信号传感器和激活因素直接促进癌细胞的增殖，存活和血管生成，精氨酸酶-1（ARG-1）是骨髓机源性抑制细胞（MDSCS）的关键酶，以促进免疫功能。尚不清楚SCD是否通过IL-6/STAT3途径调节MDSC中ARG-1的表达。因此，我们探讨了SCD对乳腺癌肺转移的作用和机制。方法：SCD中的组件已通过HPLC-MS分析。通过将4T1细胞注入BALB/C小鼠的乳腺脂肪垫中，建立了乳腺癌的自发转移模型。通过肺转移结节，肺病理学测试和免疫荧光评估2-4周，评估了 te-div>用肺转移结节，肺病理测试和免疫荧光评估SCD对PMN的作用。 血清测试和苏木精 - 欧洲蛋白染色（H＆E）用于评估顺铂的副作用。 Western印迹和ELISA用于检测小鼠肺组织中Stat3信号通路的蛋白质和细胞因子。 结果：与仅SCD或顺铂治疗相比，SCD/顺铂（CP）协同给药不仅显着抑制了正交性乳腺肿瘤的生长，而且还减少了肺转移，并减少了CP诱导的肝毒性。te-div>用肺转移结节，肺病理测试和免疫荧光评估SCD对PMN的作用。血清测试和苏木精 - 欧洲蛋白染色（H＆E）用于评估顺铂的副作用。Western印迹和ELISA用于检测小鼠肺组织中Stat3信号通路的蛋白质和细胞因子。结果：与仅SCD或顺铂治疗相比，SCD/顺铂（CP）协同给药不仅显着抑制了正交性乳腺肿瘤的生长，而且还减少了肺转移，并减少了CP诱导的肝毒性。值得注意的是，该组合有效地抑制了PMN的形成和MDSC在肺PMN中的积累，并伴随着CD4
转移性结肠癌常规治疗中的下一代测序靶向检测组
1 巴黎 CARPEM 癌症研究所、AP-HP、AP-HP 中心、乔治蓬皮杜欧洲医院肝胃肠病学和消化肿瘤学系，法国巴黎勒布朗街 20 号，75015； arnaud.bayle@aphp.fr （AB）; debora.basile@aphp.fr （数据库）； geraldine.perkins@aphp.fr (GP) 2 巴黎癌症研究所 CARPEM, AP-HP, AP-HP。乔治蓬皮杜欧洲医院生物化学系中心，法国巴黎 75015； simon.garinet@aphp.fr （新加坡）; pierre.laurent-puig@aphp.fr（PL-P.）; helene.blons@aphp.fr (HB) 3 科德利埃研究中心，法国巴黎索邦大学 INSERM，75015 巴黎，法国 4 巴黎 CARPEM 癌症研究所，AP-HP，AP-HP.Center，医学生物信息学系，乔治蓬皮杜欧洲医院，75015 巴黎，法国； bastien.rance@aphp.fr * 通信地址：jtaieb75@gmail.com † AB 和 DB 对这项工作做出了同等贡献。
自洽量子静电学
静电能通常是量子纳米电子系统中最大的能量尺度。然而，在理论工作或数值模拟中，静电场也经常被视为外部势能，这可能会导致错误的物理图像。开发能够正确处理静电及其与量子力学相互作用的数值工具对于理解半导体或石墨烯等材料中的量子器件至关重要。本论文致力于自洽量子静电问题。这个问题（也称为泊松-薛定谔）在状态密度随能量快速变化的情况下非常困难。在低温下，这些波动使问题高度非线性，从而使迭代方案非常不稳定。在本论文中，我们提出了一种稳定的算法，可以以可控的精度为该问题提供解决方案。该技术本质上是收敛的，包括在高度非线性的范围内。因此，它为量子纳米电子器件的传输特性的预测建模提供了可行的途径。我们通过计算量子点接触几何的微分电导来说明我们的方法。我们还重新讨论了整数量子霍尔区域中可压缩和不可压缩条纹的问题。我们的计算表明，在中等磁场中存在一种新的“混合”相，它将低场相与高场条纹分开。在第二部分中，我们构建了一个理论来描述可以在二维电子气体中激发的集体激发（等离子体）的传播。我们的理论在一维上简化为 Luttinger 液体，可以直接与微观量子静电问题联系起来，使我们能够做出不受任何自由参数影响的预测。我们讨论了最近在格勒诺布尔进行的实验，旨在展示电子飞行量子比特。我们发现我们的理论与实验数据在数量上一致。
强化学习用于增强无人机群双基地 ISAC 系统中的感知估计
摘要 —本文介绍了一种新颖的多智能体强化学习 (MARL) 框架，以使用无人机 (UAV) 群作为传感雷达来增强综合传感和通信 (ISAC) 网络。通过将无人机的定位和轨迹优化构建为部分可观测马尔可夫决策过程，我们开发了一种 MARL 方法，该方法利用集中训练和分散执行来最大化整体传感性能。具体来说，我们实施了一种分散的合作 MARL 策略，使无人机能够制定有效的通信协议，从而增强其环境意识和运营效率。此外，我们通过传输功率自适应技术增强了 MARL 解决方案，以减轻通信无人机之间的干扰并优化通信协议效率。此外，还结合了传输功率自适应技术来减轻干扰并优化学习到的通信协议效率。尽管复杂性增加，但我们的解决方案在各种场景中都表现出强大的性能和适应性，为未来的 ISAC 网络提供了可扩展且经济高效的增强功能。索引术语 — 多智能体强化学习 (MARL)、综合传感和通信 (ISAC)、无人机 (UAV)。