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Sumitomo Pharma Oncology，Inc。介绍了1/2阶段临床研究的初步数据，以评估M
Sumitomo Pharma肿瘤学，Inc。提供了1/2阶段临床研究的最新初步数据。临床阶段的公司专注于新型的癌症治疗，今天介绍了正在进行的1/2阶段研究的初步数据evaluaɵngtp-3654，这是一种先前用骨髓毛发症（MF）处理的Origifitor的pa tentents inInvestegaɵgaɵgaɵgaɵgaɵgaɵgaɵgaɵvetp-3654。在美国血液学学会（ASH）年度Meeɵng＆Exposiɵ2022中介绍了初步数据。更新结果在欧洲血液学协会（EHA）2023年混合大会的海报中提出，于2023年6月8日至11日在德国法兰克福举行，实际上是在国会pla itm of the Congressplaƞorm上。TP-3654复发/难治性骨髓纤维化（MF）pa的初步数据显示脾脏体积减少（SVR）和总症状评分（TSS）改善。1此外，TP-3654可能会提示可能与症状反应相关的早期细胞因子变化。“我们受到这些初步临床数据的鼓舞，很高兴在迄今为止评估的剂量范围内，TP-3654耐受耐受性，没有骨髓性治疗相关的不良事件（TRAES）。结果表明，在10个可评估的pa nents中有7种观察到≥12周的SVR。TSS的改进。观察到细胞因子中的广泛还原aōerTP-3654治疗。观察到细胞因子中的广泛还原aōerTP-3654治疗。我们的承诺仍然是为了通过附加的临床站点推进该计划，并促进了PotenɵAl治疗的进步，这可能会改善与骨髓纤维化的疾病的结果，” Patricia S.从480毫克QD到720 mg的5个剂量水平在第12周分析中，较高细胞因子还原的pa与更高的TSS改进相关。bmfibosis从3级降低到2级，在一个pa thent中也达到了脾脏和症状反应，并在MF相关的细胞因子中表现出减少：IL6（68％），IL12P40（83％）（83％），MMP9（56％）（56％）（56％），以及（68％），以及（68％），以及AC-RAGE（68％），以比其他ACR AC。1总体而言，TP-3654的耐受性良好，迄今为止未观察到的剂量limiɵng毒性（DLT）。最常见的不良事件是1级和2级腹泻，恶心和Vomiɵng。1“这些更新的口服TP-3654作为在EHA 2023上呈现的MF的单一疗法的初步数据令人鼓舞，因为我们评估了用TP-3654治疗的MF PA的变化。肿瘤学）。“我们期待提出这项研究，以评估TP-3654作为单一疗法的强大作用，以探索与jak抑制剂的探索相结合的机会，以使骨髓纤维状发作。”以下是SMP肿瘤学的细节：
数据驱动的飞机轨迹预测的新可靠性研究
摘要：本文利用美国联邦航空管理局提供的交通流量管理系统 (TFMS) 特定航线固定翼飞机轨迹公共数据集，测量了六种轨迹预测模型的两个主要因素，包括回归准确性和对抗攻击鲁棒性。从基本的常规到高级的深度学习，六种数据驱动的回归器及其所需的架构，从其预测轨迹的准确性和可靠性方面进行了探索。本文的主要贡献是针对飞机轨迹问题描述了对抗样本的存在，本文将其重铸为回归任务。换句话说，虽然数据驱动算法是目前最好的回归器，但它们可能会受到对抗样本的攻击。对抗样本类似于训练样本；然而，它们会导致经过精细训练的回归器做出错误的预测，这对基于学习的轨迹预测算法构成了安全隐患。结果表明，尽管基于深度学习的算法（例如长短期记忆 (LSTM)）相对于传统分类器（例如支持向量回归 (SVR)）具有更高的回归准确度，但它们对精心设计的状态更敏感，这些状态可以被精心操纵，甚至可以将其预测状态重定向到不正确的状态。这一事实对飞机构成了真正的安全问题，因为对抗性攻击可以重新
Boris Yakovlevich Livshits
Boris Yakovlevich Livshits因涉嫌参与2017年至2022年的俄罗斯支持的采购网络Serniya/Sertal而被要求。Livshits及其同谋据称是非法采购，购买和运输的军事和敏感双重用途技术，从美国制造商到俄罗斯最终用户。这些项目包括用于量子计算，高超声导弹，核武器开发以及其他军事和太空军事应用中的高级测试设备。Serniya的客户包括莫斯科工程物理研究所国家研究核大学；国防部；外国情报服务（“ SVR”）；以及俄罗斯首席安全局和苏联克格勃的主要继任机构联邦安全局（“ FSB”）的各种组成部分。Livshits控制着代表Serniya Network运营的几家美国和国际阵线公司。这些实体没有进行实际业务，据称被用来混淆俄罗斯或认可实体在与美国和西方技术公司交易中的作用。livshits促进了成千上万，美国制造的军用狙击子弹和回合的融资和走私。Livshits于2022年12月5日被美国地方法院，纽约东部地区，纽约，纽约布鲁克林东部起诉，并签发了联邦逮捕令以逮捕他。
使用
开发和学龄面年龄的行为问题率更高。3-5然而，导致这些不良结果的潜在神经机制仍然未知。越来越多的文献描述了阿片类暴露婴儿的新生儿大脑差异，包括较低的区域脑体积，WM损伤增加以及功能连通性的改变。6-11尚不清楚出生前是否存在这些变化。胎儿MR成像已成为开发大脑临床评估的可访问工具，有可能回答其中一些问题。12使用胎儿MR成像的初步研究描述了胎儿暴露于普雷纳塔尔的胎儿中较小的脑大小。13 DTI是一种对WM副率敏感的技术，它产生了越来越多的证据，表明阿片类药物的暴露可能早在新生儿时期就可能影响儿童的WM发育。但是，阿片类药物暴露的胎儿子宫内的WM微结构仍有待探索。14-16胎儿DTI历史上由于过度胎儿运动而造成了挑战。随着成像数据处理和分析的最新进展，包括切片到体积的注册（SVR），胎儿DTI变得更加健壮和可靠，使得将WM微结构的研究扩展到产前
传感器和执行器：B.化学
场效应晶体管 (FET) 传感器是一种极具吸引力的电位法 (生物) 化学测量设备，因为它们具有快速响应、低输出阻抗以及在标准集成电路制造技术中实现微型化的潜力。然而，这些传感器在实际应用中的广泛采用仍然有限，主要是因为时间漂移和交叉敏感性会在测量中引入相当大的误差。在本文中，我们证明，可以通过联合使用一系列 FET 传感器（针对目标和主要干扰离子进行选择）和机器学习 (ML) 方法来纠正这种非理想情况，以便连续和在现场准确预测离子浓度。我们研究了线性回归 (LR)、支持向量回归 (SVR) 和最先进的深度神经网络 (DNN) 在实际水质评估条件下连续 90 天内收集的组合 H +、Na + 和 K + 离子敏感 FET (ISFET) 读数序列监测 pH 时的预测性能。所提出的 ML 算法是根据从商用 pH 传感器获得的参考在线测量值进行训练的。结果表明，DNN 能够提供超过一周的精确 pH 值监测，与标准的两点传感器校准方法相比，相对均方根误差降低了 73%。
推荐引用 推荐引用 顾毅，“人工智能配电系统中的可再生能源整合”（2020 年）。电子学位论文。1777。https://digitalcommons.du.edu/etd/1777
基于上述数据可视化平台，研究了数据的外在表现形式，在接下来的工作中，尝试去理解数据内部隐藏的信息。设计了一种基于支持向量回归（SVR）的短期负荷预测方法，为网络重构提供更高精度的负荷预测。利用二阶锥程序（SOCP）将三相平衡最优潮流的非凸性放宽为最优潮流（OPF）问题。采用交替方向乘子法（ADMM）以分布式方式计算最优潮流。考虑到配电系统的现实情况，构建了一个三相不平衡配电系统，该系统包括变电站层面的小时运行计划和馈线层面的分钟潮流运行。在变电站层面最小化含可再生能源系统的运行成本。用机会约束模拟可再生能源发电的随机分布模型，并用高斯混合模型 (GMM) 和基于遗传算法的期望最大化 (GAEM) 建模导出的确定性形式。在实时 (RT) 调度中，使用 OPF 进一步降低系统成本。半正定规划 (SDP) 用于将三相不平衡配电系统的非凸性放宽为凸问题，这有助于实现全局最优结果。以并行方式，ADMM 实现了在短时间内获得结果。
革命性的早期疾病检测：阿曼2型糖尿病筛查的高临界性4D CNN模型
在高强度钢（HSS）梁中使用周期性的基于椭圆形的网络（EBW）开口在近年来越来越受欢迎，这主要是由于高强度重量比和降低地板高度，这是由于允许不同的公用事业服务通过网络开放的原因。但是，这些部分容易受到Web-Post屈曲（WPB）故障模式的影响，因此必须使用准确的设计工具来预测Web-Post屈曲容量。因此，本文旨在通过（EBW）开口（EBW）开口来预测HSS光束中WPB容量的各种机器学习（ML）方法的能力，并评估现有分析设计模型的性能。为此，考虑了S460，S690和S960钢等级，开发和验证了数值模型，目的是进行总共10,764个Web-POST有限元模型。该数据用于训练和验证包括人工神经网络（ANN），支持向量机回归（SVR）和基因表达编程（GEP）的不同ML算法。最后，本文提出了用于WPB电阻预测的新设计模型。结果将详细讨论，并将其与数值模型和现有的分析设计方法进行了比较。基于机器学习预测的提议的设计模型被证明是功能强大，可靠和高效的设计工具，可用于对HSS梁的WPB电阻进行定期（EBW）开口的WPB电阻。
Cobas HCV（定量核酸测试用于COB
预期用途：根据Roche Diagnostics GmbH的预期用途的要求，“ Cobas HCV是用于对肝炎（HCV）RNA的检测和定量的体外核酸扩增测试，基因型1至6，在人EDTA血浆中，HCV-INFASMA或hcv-Infected个体。cobas HCV旨在用作以下种群中HCV感染的诊断：具有肝病证据的抗体证据的个体，涉嫌积极感染HCV抗体证据的人，以及患有HCV感染HCV抗体的HCV风险的个体。HCV RNA的检测表明该病毒正在复制，因此是活跃感染的证据。 该测试旨在用于治疗慢性HCV患者以及感染的临床和实验室标记。 该测试可用于预测抗病毒治疗过程中持续病毒学反应（SVR）的概率，并通过通过血清或EDTA等离子体中HCV RNA水平的变化来评估对抗病毒治疗（反应指导疗法）的病毒反应。 必须在所有相关的临床和实验室发现的背景下解释结果。 ”测定描述：根据Roche Diagnostics GmbH的测定说明的主张，“ Cobas HCV是对Cobas 5800系统，Cobas 6800 System或Cobas 8800 System进行的定量测试。 Cobas HCV可以在EDTA血浆中检测和定量受感染患者的血清中的HCV RNA。 双重探针用于检测和量化，但不能区分基因型1-6。HCV RNA的检测表明该病毒正在复制，因此是活跃感染的证据。该测试旨在用于治疗慢性HCV患者以及感染的临床和实验室标记。该测试可用于预测抗病毒治疗过程中持续病毒学反应（SVR）的概率，并通过通过血清或EDTA等离子体中HCV RNA水平的变化来评估对抗病毒治疗（反应指导疗法）的病毒反应。必须在所有相关的临床和实验室发现的背景下解释结果。”测定描述：根据Roche Diagnostics GmbH的测定说明的主张，“ Cobas HCV是对Cobas 5800系统，Cobas 6800 System或Cobas 8800 System进行的定量测试。Cobas HCV可以在EDTA血浆中检测和定量受感染患者的血清中的HCV RNA。双重探针用于检测和量化，但不能区分基因型1-6。使用非HCV装甲RNA定量标准（RNA-Q）定量病毒载荷，该标准在样品制备过程中引入每个样品。RNA-Q还用作内部控制，以监视整个样品制备和PCR扩增过程。此外，该测试还利用了三个外部控制：高滴度阳性，低滴度阳性和阴性对照。高积极和低阳性的外部对照是通过从股票材料中稀释的，具有可追溯到国际标准的HCV的滴度。每个放大/检测套件批次均可校准适用于国际标准的HCV。”测试套件内容：
对中国和美国股票市场的传统和机器学习方法的比较分析
Abstract —In the volatile and uncertain financial markets of the post-COVID-19 era, our study conducts a comparative analysis of traditional econometric models—specifically, the AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Holt's Linear Exponential Smoothing (Holt's LES)—against advanced machine learning techniques, including Support Vector Regression (SVR), Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and Gated复发单位（GRU）。专注于标准普尔500指数和SSE指数的每日股票价格，该研究利用了一系列指标，例如R-squared，rmse，Mape和Mae来评估这些方法的预测准确性。这种方法使我们能够探索如何在大流行煽动的持续市场波动中捕获美国和中国等主要经济体的股票市场运动的复杂动态方面的票价。调查结果表明，虽然像Arima这样的传统模型在短期视野中表现出强烈的预测精度，但LSTM网络在捕获数据中捕获复杂的非线性模式方面表现出色，表现出优于更长的预测范围。这种细微的比较强调了每种模型的优势和局限性，LSTM的出现是最有效地导航大流行后金融市场的不可预测动态。我们的结果提供了对股票价格预测，帮助投资者，政策制定者和学者的预测方法的重要见解，以在持续的市场挑战中做出明智的决策。
基于模糊共同的基于EEG的反应时间预测...
摘要 - 驾驶员的嗜睡状态是广泛讨论的话题，因为它在造成交通事故中的重要作用。本研究提出了一种新的方法，该方法结合了模糊的常见空间模式（CSP）优化的相位内聚序列（PC）表示和模糊CSP优化的信号振幅表示。该研究旨在检查机敏状态和嗜睡状态之间脑电图（EEG）同步的变化，通过分析脑电图数据，预测驱动因素的反应时间，并随后确定嗜睡的存在。该研究的发现表明，这种方法成功地区分了警报和昏昏欲睡的精神状态。通过使用基于自动编码器的深度编码器数据融合技术和回归模型，例如支持向量回归（SVR）或最少的绝对收缩和选择运算符（LASSO），该提出的方法使用与回归器模型组合的单个特征集优于单个特征集。通过评估均方根误差（RMSE），平均绝对百分比误差（MAPE）和相关系数（CC）来衡量这种优势。换句话说，基于自动编码器的振幅EEG功率功能和PCS功能的融合在回归中，单独在回归器模型中使用这些功能中的任何一个。具体而言，与仅使用单个振幅EEG功率功能和回归相比，与基线模型相比，提议的数据融合方法的RMSE降低了14.36％，MAPE降低25.12％，CC降低了10.12％。