实体器官移植接受者死于癌症的风险较高。事实上,免疫抑制治疗对于避免移植排斥至关重要,它会增加实体器官移植接受者死于癌症的风险 ( 1 )。然而,关于他们的癌症治疗的循证数据很少,因为移植接受者通常被排除在临床试验之外,而且登记册有限 ( 2 , 3 )。近年来,免疫检查点抑制剂 (ICI) 的开发,包括细胞毒性 T 淋巴细胞相关蛋白 4 (CTLA4) 抑制剂和程序性细胞死亡蛋白 1 或其配体 (PD1、PDL1) 的抑制剂,大大提高了某些晚期癌症患者的生存率 ( 4 )。这些单克隆抗体可促进针对恶性肿瘤的免疫反应,但有时会导致脱靶免疫不良药物反应 (ADR) ( 5 )。ICI 会破坏免疫系统,并可能引发同种异体移植排斥 (AR) ( 6 , 7 )。基于其相似的作用机制,不同的 ICI 类别被认为会对 AR 产生相同的影响,然而这从未被研究过(8)。此外,尽管美国食品药品管理局(FDA)(9,10)和欧洲药品管理局(EMA)(11,12)的药品标签中都提到了与伊匹单抗和帕博利珠单抗相关的 AR,但只有 FDA 的 cemiplimab 药品标签提到了 AR(13,14)。同样,关于 PDL1 抑制剂,AR 风险在 FDA 的药品标签中提及不一致,并且没有出现在 EMA 的药品标签中。因此,我们旨在通过对世界卫生组织(WHO)的药物警戒数据库进行不成比例分析,阐明 AR 与不同 ICI 类别的关联。
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在过去的十年中,随着多种药物类别的批准,包括免疫检查点抑制剂,靶向疗法和抗体药物缀合物,在过去的十年中,转移性尿路癌的治疗已发生了巨大变化。尽管尿路上皮癌的下一代测序揭示了多次重复发生的突变,但迄今为止仅开发了一种靶向治疗。Erda-Finib是一种泛纤维细胞生长因子受体(FGFR)抑制剂,已被批准用于治疗自2019年以来精选的FGFR2和FGFR3改变和融合的患者。从那时起,新兴数据证明了将Erda-Finib与免疫疗法结合在治疗FGFR改变的尿路上皮癌中的效率。正在进行的试验正在评估在非肌肉侵入性尿路上皮癌中使用Erda-Finib,以及在转移性环境中与Enfortumab vedotin结合使用,而其他FGFR靶向药物,例如Infrinib,Infrinib,inzd4547,rogaratinib and rogagaratinib和pepigigatib和pepigigatinib intectight in in Inted in Inthevedy。未来的挑战将包括克服FGFR获得的抗药性以及与ERDAFINIB和其他FGFR靶向剂的组合疗法的效率和安全性的策略。
● 亚洲投资者表示,新冠疫情加速了对 ESG 驱动投资的重视 ● 绿色贷款和债券增加 ● 42% 的投资者表示,他们的策略是积极寻求符合其 ESG 政策的投资,高于 2019 年的 33% ● 亚洲金融市场正在与全球标准接轨,包括可持续性 ● 绿色能源位居最受欢迎行业榜首
立体图像超分辨率(Sterereosr)近年来引起了人们的关注,这是由于手机,自动驾驶汽车和机器人的双重摄像头广泛范围。在这项工作中,我们根据Swinir的扩展(最初是为单个图像还原设计的,又提出了一种名为SWINFSR的新定单方法,以及Fast Fourier卷积(FFC)获得的频域知识。具体来说,为了有效地收集全球信息,我们通过使用FFC明确地不明显地局限于SWINIR中的残留SWIN变压器块(RSTBS),并使用结果域知识,并采用结果的残留Swin傅立叶型跨前块(RSFTB)进行特征提取。此外,为了有效,准确的立体视图融合,我们提供了一个新的跨意见模块,称为RCAM,该模块的竞争性能高于竞争性能,同时比最先进的交叉意见模块更少的计算成本。广泛的实验结果和消融研究证明了我们提出的SWINFSR的有效性和效率。
在本文中,我们描述了一种新型 CPGES,称为地球电池扩展 II (EBE II),它使用大型表面储罐或气量计在接近大气压的条件下储存二氧化碳。这使得电池放电阶段最多可产生 260 MW e 的电力,而单靠 CPG 只能产生 2.5 MW e。此外,新的 CPGES 系统可以配置为生产可在接近大气压下升华的固体 CO2(干冰),提供 -78 °C 的散热器,可用于一般冷却目的,特别是用于从空气中低温捕获二氧化碳。反过来,这种二氧化碳可用于开发更多这样的 CPGES 系统。如果不需要散热器,可以通过增加(额外)级来优化涡轮机,从而增加电力输出而不会形成干冰。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
结果:在自然主义迷幻使用后,将近四分之三(70.9%; n = 3,737/5,268)报告停止或减少一种或多种非精神药物的使用。在先前使用的人中,酒精使用量减少了60.6%(n = 2,634/4,344),抗抑郁药的使用降低了55.7%(n = 1,223/2,197),54.2%(n = 767/1,415)降低了使用Cocaine/Coccaine/裂缝的使用。在四分之一的样本中表明,在使用迷幻之后,它们的物质使用减少持续了26周或更长时间。与使用减少相关的因素包括减少一种物质使用或自我治疗的医疗状况的动机。重要的是,19.8%的受访者还报告说,在迷幻使用后使用一种或多种或多种其他物质,非法阿片类药物(14.7%; n = 86/584)和大麻(13.3%; n = 540/4,064)具有最高比例。与使用物质使用相关的因素包括收入更高并居住在加拿大或美国。
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
(任务 1) 1. 背景和目标 绿色气候基金 (GCF) 资助的“在尼泊尔建设具有复原力的丘里亚地区”(BRCRN) 项目于 2019 年 11 月在 GCF 第 24 次董事会会议上获得批准。尼泊尔政府 (GoN) 森林和环境部 (MoFE) 和尼泊尔粮食及农业组织 (FAO) 作为执行实体共同实施该项目。除了执行机构外,粮农组织还是指定的认可实体,因此,负责向 GCF 全面实施该项目,覆盖尼泊尔东南部地区 26 个关键河流系统,覆盖科西、马德西和巴格马蒂省的部分地区。该项目旨在促进广泛采用具有气候复原力的土地使用做法,应对森林砍伐和森林退化挑战,更好地维护森林生态系统,并增强对气候引发的灾害的复原力。该项目为期七年,于 2020 年 5 月 12 日启动,将于 2027 年 5 月 11 日完成。在筹备阶段,粮农组织提供了大量技术支持,以制定河流系统的详细计划,即关键生态系统恢复计划 (CERP)。另一方面,财政部在联邦一级建立并主持了一个项目管理单位 (PMU) 和三个省级支持团队,即各省的省级项目管理单位 (PPMU)。PPMU 负责在各级政府、民间社会组织 (CSO) 和社区组织 (CBO) 等利益相关者的积极参与下实施项目。林业和环境部已委派政府工作人员填补 PMU 和 PPMU 中一些已获批准的职位,负责 BRCRN 项目的日常实施。由于财政部委派的工作人员在数量和技术能力方面不足以实施项目活动,因此必须分配额外的人力资源来满足要求。为此,BRCRN 打算从一家合格的服务提供商(一家咨询公司)采购服务,以提供所需的人力资源来填补这一空白,并支持 PMU 和 PPMU 实施项目。2. 咨询公司的工作范围