•1x公共警报(N/C或N/O)完全可编程•2x警报(N/O)完全可编程•扩展船只健康监控。•泄漏检测。•使用监视器和计数器。•Modbus RTU和BACNET通信协议通过RS485具有能力。•可以与FlamConnect远程服务结合使用。(请与Boss TM技术支持团队联系以获取详细信息)。•包含两个带有隔离阀的柔性软管,以便于安装。•易于使用壁挂式支架。•广泛的数据存储用于在线和离线分析。•先进的技术可确保最低的功耗,长时间的使用寿命和易于维护。•微处理器控制,自学习,带有图形显示。•获得专利的“干”断路箱,以保护军团菌。
摘要 化疗仍然是各种肿瘤的主要治疗方法,由于转移,化疗通常伴有不良预后。含有 CREKA 靶向部分的聚乙二醇化脂质体是众所周知的治疗剂,尤其是在高度转移的实验模型中。CREKA 专门针对存在于原发性和转移性肿瘤部位的肿瘤相关 ECM。为了更好地了解靶向部分的功能,我们决定设计各种脂质体配方,其中不同数量的靶向部分附着在其 DSPE-PEG 分子上。此外,设计了一种新的肿瘤归巢五肽 (SREKA),并设计了一种 SREKA 和 DSPE-PEG 之间的新型结合策略。首先,研究了载药脂质体的体外增殖抑制及其货物的细胞摄取。然后,测量了小鼠血液中的脂质体稳定性和不同组织中的药物积累。此外,还检查了不同脂质体制剂在体内的肿瘤生长和转移抑制效力。根据我们的比较研究,SREKA-脂质体在配制后具有统一的表型,并且具有与 CREKA-脂质体相似的特性和肿瘤归巢能力。然而,在结合过程中将 N 端半胱氨酸交换为丝氨酸可提高产量,并且在与 DSPE-PEG 结合时具有更好的稳定性。我们还表明,SREKA-脂质体对原发性肿瘤生长和转移发生率有显著的抑制作用;此外,还提高了荷瘤小鼠的存活率。此外,我们提供的证据表明,附着在 DSPE-PEG 上的靶向部分的数量在很大程度上决定了脂质体的稳定性,因此它在毒性和靶向性方面起着重要作用。
1。牙齿和al。临床唱歌res2007; 13:4429-4434; 2。 Gaedck J和Al。 Pathol模式。 2007; 20:864-870; 3。 WD foldcases,and al。 n Engel J Med 2010; 363-1948; 4。 摩西和Al。 请唱歌。 2009; 118:131-12007; 13:4429-4434; 2。Gaedck J和Al。Pathol模式。2007; 20:864-870; 3。 WD foldcases,and al。 n Engel J Med 2010; 363-1948; 4。 摩西和Al。 请唱歌。 2009; 118:131-12007; 20:864-870; 3。WD foldcases,and al。n Engel J Med2010; 363-1948; 4。摩西和Al。请唱歌。2009; 118:131-12009; 118:131-1
图3。km存活曲线(顶部面板)和多元Coxph森林图(底部面板)说明了POL/POLD 1的左侧的RWPF(左侧RWPF,右侧RWOS)的结果(RWOS),用免疫疗法(IO)治疗的患者(IO)以及与化学疗法和IO + IO + IO + IO + IO + IO + IO(IO)组合的结局(左侧),并与IO + IO + IO(IO)组合进行了突变(基因(其他)。在KM图中指定了随着时间的流逝的中位生存时间和处于危险中的患者人数。森林图具有多元COXPH模型的危险比(HR),所有协变量(POL/POLD1突变,TMB,MSI状态和指示)的置信间隔为95%,表明相对的进展或死亡风险。
这次,AI对劳动力市场的影响可以采用肤浅的方法,了解三点:更换重复任务;换句话说,康复和重新锻炼和新的就业机会,换句话说,并意识到这些假设,据了解,AI对劳动力市场的主要影响之一是替换重复且可预测的自动化任务。这可能会特别影响制造,运输和物流等部门的工人,在许多活动中进行自动化。尽管自动化可以消除某些工作,但它也会产生对技术相关技能的需求。因此,工人的要求和重新策划对于确保它们在劳动力市场中保持相关性至关重要。
脑转移性癌症构成了重要的临床挑战,患者的治疗选择有限,预后不良。近年来,免疫疗法已成为解决脑转移的一种有前途的策略,比传统治疗具有明显的优势。本评论探讨了在脑转移性癌症的背景下肿瘤免疫疗法不断发展的景观,重点是肿瘤微环境(TME)和免疫治疗方法之间的复杂相互作用。通过阐明TME内的复杂相互作用,包括免疫细胞,细胞因子和细胞外基质成分的作用,该综述突出了免疫疗法重塑脑转移治疗范式的潜力。利用免疫检查点抑制剂,细胞免疫疗法和个性化治疗策略,免疫疗法有望克服血脑屏障和免疫抑制脑转移的微观环境所带来的挑战。通过对当前研究发现和未来方向的全面分析,这项综述强调了免疫疗法对脑转移癌管理的管理性影响,为个性化和精确的治疗干预提供了新的见解和机会。
人类情感识别一直是心理物理学和计算机视觉的重要主题。但是,经常发布的数据集有许多局限性。进行检查,大多数数据集都包含仅包含有关面部表情的信息的框架。由于以前的数据集的局限性,很难理解影响人类识别的机制,或者在这些数据集中训练的计算机视觉模型上对人类的识别良好。在这项工作中,我们介绍了一个全新的大型数据集,基于视频的情感并影响上下文数据集(VEATIC)中的跟踪,可以征服先前数据集的限制。Veatic在好莱坞电影,纪录片和家庭视频中有124个视频片段,并通过实时注释进行了连续的价和唤醒评级。与数据集一起,我们采用了一项新的计算机视觉任务,以通过每个视频框架中的上下文和字符信息来推断所选字符的影响。此外,我们提出了一个简单的模型来基准这项新的计算机视觉任务。我们还使用数据集与其他类似数据集进行了预处理模型的性能。实验显示了通过VEATIC验证的模型的竞争结果,表明VEATIC的普遍性。我们的数据集可从https://veatic.github.io获得。
摘要 针对转移信号通路(例如受体酪氨酸激酶 (RTK) 触发的通路)的靶向治疗在预防肿瘤进展方面具有良好的前景。然而,基于 RTK 的靶向治疗经常遭受耐药性,因为多种生长因子受体共同表达可能会引发补偿性次级信号传导和治疗后获得性突变。一种替代策略是操纵 RTK 信号的常见负调节剂。其中,Raf 激酶抑制蛋白 (RKIP) 是本文的重点。RKIP 可以与 Raf-1 结合,从而抑制下游丝裂原活化蛋白激酶 (MAPK) 级联。RKIP 还负向调节其他转移信号分子,包括 NF- κ B、STAT3 和 NOTCH1。一般而言,RKIP 通过结合和阻断上述通路上游关键分子的活性来实现此任务。一种新的 RKIP 相关信号传导涉及活性氧 (ROS)。在我们最近的报告中,我们发现 PKC δ 介导的 ROS 生成可能通过肿瘤启动子 12-O-十四烷酰-佛波醇-13-乙酸酯引发的 HSP60 氧化来干扰 RKIP 与热休克蛋白 60 (HSP60)/MAPK 复合物的结合。RKIP 的离开可能在两个方面影响下游 MAPK。一是触发与 MAPK 偶联的 HSP60 从 Mt→胞质溶胶转位。二是改变 HSP60 的构象,有利于胞质溶胶中上游激酶更有效地激活相关的 MAPK。值得研究的是,能够产生 ROS 的各种 RTK 是否可以通过以相同的方式影响 RKIP 来驱动转移信号。
决策在日常生活中起着至关重要的作用,需要评估与不同选择相关的概率和风险的短期和长期结果。损害的决策可以被定义为做出不明智或冒险选择的趋势,并且在几种精神病疾病中是一个核心问题,包括药物使用和赌博障碍(1-3),注意力定义多活障碍(4)和情感障碍(5,6)(5,6)。对决策过程及其参与精神病疾病的研究有所增加,并且已经开发了对决策不同方面的几项测试。爱荷华州赌博任务(IGT)最初是为了评估腹侧前额叶皮层损害的患者的决策受损(7)。此后,它已成为一种广泛使用的工具,用于评估临床和非临床样本中不确定性和风险下的人类决策(8)。向参与者提供了四个牌牌,这些卡具有不同的胜利或亏损可能性。参与者未知,卡片在其货币收益/损失意外事件上有所不同,两个甲板是有利的,并且在长期的货币利润方面不利(7)。几项操作任务可用于对不同认知过程和潜在神经生物学的临床前研究,包括延迟折现,五个选择的串行反应时间任务(5-CSRTT)和不同版本的啮齿动物赌博任务。重要的是,从翻译价值中,这些任务具有人类类似物(9-11)。此外,培训可能会偏向实验结果。任务的共同点,有时是作为警告,是教动物在进行任何实验操作之前进行任务所需的深入培训。这使他们既耗时又耗资货币昂贵(12)。老鼠赌博任务(RGT)基于IGT,其中包括与赢得蔗糖颗粒或接受惩罚超时的不同概率相关的四个选择(13)。要建立最有利的策略,老鼠需要更喜欢与立即奖励和短暂超时相关的低风险选项,并避免与较大的即时奖励和更长的惩罚超时相关的选项。已经表明,大鼠在RGT中制定了与IGT中人类相似的策略(14、15),并且大多数大鼠在最有利的选择方面学习并保持稳定的选择(13、15-20)。然而,基于此类策略存在很大的个体差异,动物已分为三个不同的策略组:(i)战略群体更喜欢最有利的选择,(ii)更喜欢安全选择的安全群体,该群体更安全的选择,该选择最安全的选择,可以使一个不可或缺的时间和(iii)具有更高的选择组,以及(iii),以及(iii)偏爱的选择,即20岁,而不利地选择了两种选择。大鼠需要进行自由选择的RGT需要多长时间的训练,但是尚不清楚以不同的决策策略的大鼠组之间的任务获取和训练日数是否有所不同。此发现暗示以前已经证明,在RGT中具有不同策略的大鼠在与奖励和决策过程有关的区域中显示出大脑连通性的差异(20)。
本文介绍了一种新颖的“公平性”数据集,以衡量 AI 模型对不同年龄、性别、表观肤色和环境光照条件的稳健性。我们的数据集由 3,011 名受试者组成,包含 45,000 多个视频,平均每人 15 个视频。这些视频是在美国多个州录制的,参与者是不同年龄、性别和表观肤色组的成年人。一个关键特征是每个受试者都同意参与并使用他们的肖像。此外,我们的年龄和性别注释由受试者自己提供。一组训练有素的注释者使用 Fitzpatrick 皮肤类型量表标记受试者的表观肤色 [ 6 ]。此外,还提供了在低环境光下录制的视频的注释。作为衡量跨某些属性的预测稳健性的应用,我们评估了最先进的表观年龄和性别分类方法。我们的实验从公平对待来自不同背景的人的角度对这些模型进行了彻底的分析。