XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemstrategy
靶向铁死亡：一种克服乳腺癌耐药性的有前途的策略
乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一，其发病率在年轻人群中越来越高。近年来，耐药性已成为乳腺癌治疗的一大挑战，因此，耐药性成为当代研究的焦点，旨在寻找解决这一问题的策略。越来越多的证据表明，通过各种机制诱导铁死亡，特别是通过抑制系统 Xc -、消耗谷胱甘肽 (GSH) 和灭活谷胱甘肽过氧化物酶 4 (GPX4)，在克服乳腺癌耐药性方面具有巨大潜力。预计针对铁死亡的疗法将成为逆转肿瘤耐药性的有希望的策略，为乳腺癌患者带来新的希望。本综述将探讨在乳腺癌耐药性背景下理解铁死亡的最新进展，特别强调铁死亡诱导剂和抑制剂的作用，以及铁死亡途径对克服乳腺癌耐药性的影响。
天然气与印度的气候战略
1. 根深蒂固的煤炭经济。印度传统上依赖煤炭，国内产能约为 200 吉瓦，2020 年的产能为 7.3 亿吨。最近的政策变化可能会增加这种依赖，包括允许私营公司开采和销售煤炭、拍卖 119 个煤矿区块，以及颁布修正案，使煤炭公司更容易获得土地。2. 天然气缺乏竞争力。国内天然气生产停滞不前，进口液化天然气价格昂贵。更昂贵的天然气成本无法收回，因为终端消费者的电价受到监管，阻止使用液化天然气的发电厂将相关成本转嫁给终端消费者。3. 没有峰值奖励。印度尚未制定可能使天然气受益的峰值电力政策。这导致超过 14 吉瓦的天然气产能搁浅。4. 印度不打算使用天然气逐步淘汰煤炭。尽管存在减少排放的机会，但印度的国内政策和第一个国家自主贡献 (NDC) 都没有提到使用天然气来实现这一目的。相反，印度电力部门脱碳战略目前取决于替代煤炭和可再生能源，天然气的作用很小。根据印度电力监管机构中央电力局 (CEA) 制定的 2020 年规划文件，印度打算到 2030 年建成 450 吉瓦的可再生能源。该计划建议依靠电池存储和抽水蓄能来管理波动性，尽量减少天然气的贡献。CEA 预计，到 2030 年
纯粹的策略：如果需求和供应受到任何...
6.6线平衡植物具有连续流动过程，并产生大量标准化组件更喜欢输送机组装线。在这里，工作中心的测序是在每个阶段进行一定数量的总工作进行的，以便在传送带线结束时，最终产品出现了。这需要仔细的预备，以平衡每个工作中心之间的时机，以使空闲/等待时间最小化。这种内部平衡过程称为组装线平衡。线平衡定义为创建工作站并根据预定的技术序列为其分配任务的过程，以便将每个工作站的空闲时间最小化。在完美的线平衡中，每个工作中心都在固定的持续时间内完成其分配的工作，以使所有操作的输出在生产线上相等。如此完美的平衡很难实现。某些工作站/中心花费更多的操作时间，导致后续工作中心变得闲置。平衡可以通过
ODI五年策略2023–2028 - V1.1 2023-02 | 2
我们认为，所有类型的数据的最大价值是在公平地共享好处时出现的 - 数据适合所有人。开放性仍然是我们的指导原则之一，我们认为，最好的基础是尽可能多的开放数据，支持和维持的数据与数据基础架构。，但我们已经发展出了涵盖整个数据范围的兴趣，并考虑了不同类型的数据如何互相赋予彼此或可互操作 - 数据从封闭到共享到打开的数据，即数据频谱。5我们了解并非所有数据都可以打开，但是在以安全的方式共享数据时仍然可以找到价值，以及如何完成这项工作越来越重要。在过去的十年中，我们已经学到了宝贵的教训，这些课程为这一策略的制定提供了信息，我们希望将会有更多。
LAG3免疫抑制剂：黑色素瘤治疗的新策略
黑色素瘤是一种高度侵袭性的皮肤癌，治疗难度极大，尤其是晚期或转移性病例。尽管免疫疗法，尤其是针对 CTLA-4 和 PD-1 的免疫检查点抑制剂 (ICI)，已经改变了黑色素瘤的治疗方式，但许多患者的反应有限或产生耐药性，这凸显了对新治疗策略的需求。淋巴细胞活化基因 3 (LAG-3) 已成为癌症免疫疗法的一个有希望的靶点。LAG-3 抑制剂已显示出恢复 T 细胞功能和增强抗肿瘤免疫力的潜力，尤其是与现有的 ICI 联合使用时。本综述讨论了晚期黑色素瘤 LAG-3 抑制的最新进展，强调了其在克服耐药性和改善患者预后方面的作用。
repsol通过与埃森哲（Accenture）采用AI代理商的合作来增强其数字策略-Repsol继续通过Incor
repsol通过引入和部署AI代理系统，扩展了与埃森哲的共同合作，以继续促进其数字程序的目标，并加速整个公司的生成AI（Gen gen AI）。此代理化将有助于提高流程效率，因为它们在所有公司业务中都进行了扩展。REPSOL致力于引入AI代理是其数字计划发展的一部分，这主要是由于其生成AI能力中心进行了两年以上的工作。这为分析和理解AI代优势的基础奠定了基础，并定义了一种范围扩展整个组织的策略，从而使其重新发明。为此，这家多能量公司将与埃森哲紧密合作，以构建和部署定制的，自主的AI代理，由埃森哲AI Refinery™平台的组件和NVIDIA AI平台提供支持，包括NVIDIA AC ACCELERATY COMPUTING和NVIDIA AI ENTERPRISE软件。这些代理将有助于重塑和简化流程为更具动态和更复杂的工作流程，从计划和预测到应用程序维护和事件解决方案，使Repsol员工能够以更快，更高效，更简单的方式工作。Repsol在埃森哲的支持下，还将探索AI代理商和NVIDIA OMNIVERSE用于数字双胞胎和机器人解决方案，以帮助其员工更有效地在其工业和物流中心进行维护和其他活动。埃森哲将与Repsol合作，以激活劳动力的培训和收养计划。在客户方面，这些技术旨在改善客户的体验，以更高的准确性和速度提供个性化的优惠。作为本协议的一部分，多能量公司还将扩大员工的培训计划，以促进他们在这些新技术中的学习和培训。
SARS-CoV-2 传播的决定因素可指导城市地区的疫苗接种策略
1 机器学习与计算生物学，瑞士巴塞尔苏黎世联邦理工学院生物系统科学与工程系，2 瑞士洛桑生物信息学研究所 (SIB)，3 瑞士巴塞尔大学生物医学系应用微生物学研究，4 瑞士巴塞尔大学环境科学系人文地理学，5 瑞士巴塞尔大学医院与巴塞尔大学临床细菌学与真菌学，6 瑞士巴塞尔大学医院与巴塞尔大学临床病毒学，7 瑞士巴塞尔大学医院急诊科，8 瑞士巴塞尔大学医院与巴塞尔大学传染病与医院流行病学，9 瑞士巴塞尔大学儿童医院与巴塞尔大学儿科传染病与疫苗学，10 瑞士巴塞尔大学医院实验室医学，11瑞士巴塞尔大学医院重症监护医学科，12 瑞士巴塞尔市卫生服务中心，13 瑞士阿尔施维尔 Viollier AG，14 瑞士巴塞尔瑞士红十字会地区输血服务中心和 15 瑞士巴塞尔大学生物医学系移植与临床病毒学
