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计算机科学中的BSchon（12244001）
该模块着重于两个计算智能范例，即进化计算和群智能。在进化计算范式中，将研究达尔文进化的算法模型，包括遗传算法，遗传编程，进化策略，进化编程，差异进化，文化算法和共同进化。将在自然界中发现的社会生物的群体智能范围算法模型中进行研究，包括蚂蚁算法和粒子群优化。这些算法将主要在复杂的优化问题的背景下进行研究，包括多目标优化，动态环境，约束和查找多个解决方案。假定的先验知识包括良好的编程技能和微积分中的本科模块。
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在过去的15年中，随着突变的发现以及新的靶向疗法和免疫检查点抑制剂的发展，非小细胞肺癌（NSCLC）治疗发生了变化。表皮生长因子受体（EGFR）是NSCLC中的第一个突变，该突变在2013年获得了FDA批准的药物。osimertinib是第三代酪氨酸激酶抑制剂，被批准为晚期NSCLC的第一线治疗，并在切除的IB-IIIA阶段的辅助设置中被批准。However, resistance to osimertinib is inevitably an issue, and thus patterns of resistance to EGFR -mutated NSCLC have been studied, including MET ampli fi cation, EGFR C797X-acquired mutation, human epidermal growth factor 2 (HER2) ampli fi cation, and transformation to small cell and squamous cell lung cancer.EGFR TKI进展后，EGFR渗透的NSCLC的当前管理目前受到化学疗法和放射疗法的限制，有时与Osimertinib的持续结合在一起。抗体 - 药物缀合物（ADC）由与细胞毒性药物相关的单克隆抗体组成，并且是NSCLC中越来越流行的药物类别。Trastuzumab Deruxtecan在HER2-Mutated NSCLC中获得了加速FDA的批准。ADC提供了一种可能的解决方案，以找到可以绕过细胞内电阻机制的新处理。在这篇评论文章中，我们总结了ADC和ADC的机制和EGFR被渗透的NSCLC的机制，其中包括满足放大的目标，HER3，Trop2和EGFR，以及其他ADC目标，以及其他在NSCLC中进行调查的ADC目标，并讨论了未来与ADC的方向。
针对晚期/转移性非小细胞肺癌的新型靶向疗法的年度治疗费用：
•从FDA药物批准数据库2017-2022中提取了批准为晚期或转移性NSCLC的11种疗法（表1.）。•所有批准的疗法都是针对特定突变的靶向疗法，例如ALK，RET，MET和KRAS G12C。•启动年度治疗费用•2018年，2019年，2020年，2021年和2023年推出的人的平均年度治疗费用为173,196美元； $ 204,400; $ 242,312; $ 239,259;和$ 240,292（图2）。•在2023年，Tepotinib年度治疗成本最高（281,656美元），而Dacomitinib是最低的（189,342美元）。•治疗线对2023年年度治疗成本的影响最小•2023年，批准二线治疗的六种药物的平均年度治疗费用为254,287美元。•批准了一条或二线使用的四种药物的平均年费用为258,214美元。•通过总生存期（OS）的治疗成本•大多数疗法尚未产生成熟的结果，以阻止任何比较分析。•无进展生存期（PFS）•高级/转移性NSCLC中的PFS在8.5个月至25.8个月之间，平均每个PFS月的平均成本为17,300美元，并且对于RET融合，ALK阳性和KRAS G12C均保持一致。例外是Met Exon 14跳过PFS的疗法。（图3）•与通货膨胀率相比，NSCLC疗法的年度成本的变化•发出后，复合药物的复合年增长率在1％至6％的范围内。• For the majority of drugs studied, price increase was either below or equal to the inflation rate: entrectinib: -5%, selpercatinib: -13%, tepotinib: -4%, amivantamab: -1%, pralsetinib:-2%, and sotorasib: 0% (Figure 4)
金属板的声音和振动测量
该项目的目的是根据其尺寸和材料对不同的金属板进行分类。所研究的板是小板，最大尺寸为：半径= 25.75 mm，厚度= 2.20 mm。感兴趣的量是板的固有频率，可以根据板的频率响应函数（FRF）估计，使用使用板上同时记录的板的测量输入力信号来估算实验估计。所研究板的小尺寸使测量值不同于普通的声音和振动测量值。由于研究对象的尺寸很小，因此基本上是在传感器的大小和激发方法中。与小板一样，有必要找到一种合适的激发方法，该方法可以激发板的固有频率。
可调节的结构颜色图像通过紫外图形的导电聚合物纳米膜上的金属表面
Organic electrochemical transistors (OECTs), [16,18–27] is currently one of the most studied organic electronic devices and is explored in various applications, such as in fully printed logic circuits, [16,26] active matrix addressed displays, [17] dis- play driver circuits, [19] sensors, [22,23,28–33] neuromorphics, [24] just仅举几例。可以使用不同的打印技术，例如丝网印刷，[19,21] 3D打印，[30]喷墨打印，[34]和其他流程来通过具有成本效益的协议来制造。[35,36]基于OECT的逻辑门和电路也进行了广泛的研究，[35,37-40]，其中逆变器作为任何组合逻辑电路的基本组件都起着关键作用。通过采用基于OECT的逆变器[16,26,35]作为高级电路的基本组成部分，可以实现各种形式的基于OECT的数字电池[16,24,35]。在有机电子设备中，通过考虑针对目标的最终应用，在低电压和低功率下运行的电路是完全需要的。通过降低电路的操作电压率，可以最大程度地减少电压应变和降解风险。[16]然后，这允许长时间的操作寿命，与其他技术平台的简单集成以及与通信基础架构的连接。例如，在物联网（IoT）应用程序中，为了降低使用大量电子组件在紧凑型电路中使用大量电子组件的整体功耗，要求对单个逻辑组件的有效使用来扩展IoT生态系统。要意识到这样的电路，必须降低系统元件的操作电压水平。由于逆变器是逻辑电路的关键要素，因此最终电路的工作电压范围可以在很大程度上降低
超级脑学习模型对结果的影响...
这项研究的背景是，在学习数学的过程中，学生无法开发学习材料，这是由仍低于KKM价值的学生的平均每日测试得分证明的（75），克服此问题的一种方法是应用超级脑学习模型。本研究旨在确定超级脑学习模型的应用对VIII类UPTD SMP Negeri类1 prepare学生的数学学习成果具有积极影响。这种类型的研究是一种实验研究类型。The variables studied in this study were the mathematics learning outcomes of class VIII UPTD SMP Negeri 1 Parepare as the dependent variable and the application of the super brain learning model as the independent variable.The population of this study were all students of class VIII UPTD SMP Negeri 1 Parepare for the academic year 2022/2023 which consisted of 10 (ten) classes.使用概率采样或群集随机抽样进行抽样，从10类中，彩票将一类取样，即VIII.4作为实验类。本研究中使用的仪器是经过验证的学习结果测试。基于描述性统计分析，应用超级脑学习模型之前数学学习成果的平均值为48.71，应用超级脑学习模型后数学学习成果的平均值为77.10。基于使用一个样本t检验的推论统计分析，获得了显着的值，p = 0.000 = 0.05，这意味着H 0被拒绝，H 1被接受。因此可以得出结论，超级脑学习模型的应用对VIII类UPTD SMPN 1 prepare学生的数学学习成果具有积极影响。
临床和医学微生物学档案
关于使用各种策略来控制人体血糖水平，已经进行了大量研究。许多研究人员已经研究了葡萄糖-胰岛素相互作用的动力学 [1-4]。Bergman 等人开发了一个三室模型来处理葡萄糖-胰岛素动力学 [5,6]。研究人员和调查人员非常常用这种模型，并将控制策略纳入该模型，以提出控制糖尿病损害的方法。Cobelli 等人开发了一种研究葡萄糖生产和利用影响的模型 [7,8]。Cobelli 等人研究了葡萄糖有效性和胰岛素敏感性问题 [8]。多位研究人员研究了运动对血糖的影响（Wasserman 等人、Wolfe 等人、Wahren 等人；Ahlborg 等人；Pruett、Zinman）[9-17]。
