XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtert
在乳腺癌免疫疗法中研究三级淋巴结构的进展
作为女性最常见的恶性肿瘤之一，乳腺癌表现出不同亚型的复杂和异质性病理特征。三阴性乳腺癌（TNBC）和HER2阳性乳腺癌是乳腺癌中的两个常见和高度侵入性的亚型。乳房菌群的稳定性与免疫环境紧密相互交织，免疫疗法是治疗乳腺癌的常见方法。前淋巴结结构（TLSS）最近发现，最近发现的围绕乳腺癌的免疫细胞聚集物，与次生淋巴机构（SLOS）相似，与免疫疗法有关，与一些乳腺癌相关。机器学习是一种人工智能的一种形式，越来越多地用于检测生物标志物和构建肿瘤预后模型。本文系统地回顾了乳腺癌中TLSS的最新研究进度以及机器学习在检测TLSS中的应用以及乳腺癌预后的研究。提供的见解为进一步探索乳腺癌不同亚型的生物学差异并制定个性化治疗策略的生物学差异有助于有价值的观点。
引用Li L，Guo Y，Gong B，Wang S，Wang MM，Sun P，Jiang S和Yang L（2024）三级淋巴结构与临床结果之间的关联
最近，癌症免疫疗法的令人兴奋的进展已引入了癌症治疗的新时代，尤其是在许多实体瘤的治疗领域中（1）。免疫检查点抑制剂（ICI）主要包括抗胞毒性T-淋巴细胞相关蛋白4（CTLA-4）和反编程的细胞死亡1/编程死亡死亡配体（PD-1/PD-L1）（2）（2）。ICI改善了在实体瘤中的患者存活率，例如黑色素瘤，非小细胞肺癌，转移性尿路癌，肝细胞癌，胃癌（3-6）。但是，并非所有癌症患者都受到免疫疗法的好处。例如，只有大约5％的转移性三阴性乳腺癌患者获得了对PD-1/PD-L1阻断的阳性反应（7，8）。因此，对预测免疫疗法反应的相应生物标志物的研究对癌症患者具有很大的意义。 第三级淋巴结构（TLSS）是在慢性炎症和肿瘤发生过程中在非淋巴组织中形成的异位淋巴器官，其中包括B细胞和T细胞（9）。 TLSS中存在的免疫细胞增强了肿瘤抗原的表现，通过细胞因子扩增信号，并激活CD8+ T细胞以靶向和破坏肿瘤细胞（10，11）。 tlss是触发和维持对肿瘤的局部和全身T和B细胞反应的焦点的关键作用。 已经证明了从几种实体瘤鉴定出的 TLSS与ICIS治疗的癌症患者的结局相关（11-19）。 但是，缺乏用于TLSS评估的统一标准。因此，对预测免疫疗法反应的相应生物标志物的研究对癌症患者具有很大的意义。第三级淋巴结构（TLSS）是在慢性炎症和肿瘤发生过程中在非淋巴组织中形成的异位淋巴器官，其中包括B细胞和T细胞（9）。TLSS中存在的免疫细胞增强了肿瘤抗原的表现，通过细胞因子扩增信号，并激活CD8+ T细胞以靶向和破坏肿瘤细胞（10，11）。tlss是触发和维持对肿瘤的局部和全身T和B细胞反应的焦点的关键作用。TLSS与ICIS治疗的癌症患者的结局相关（11-19）。但是，缺乏用于TLSS评估的统一标准。通常，TLSS的存在或较高的密度表明接受ICIS治疗的癌症患者的预后有利（11-16，18）。值得注意的是，一些研究还报告说，在接受ICIS治疗的癌症患者中，例如头部和颈部鳞状细胞癌和结肠直肠癌的TLSS存在与PFS或OS的存在显着相关（20，21）。各种研究都采用了不同的标准，有些研究将TLSS归类为高密度或低密度（22-24），而其他研究则仅使用TLSS的存在或不存在作为评估的基准（23，25）。此外，TLSS成熟度的程度是某些研究中考虑的因素（26）。这些分类方法中的多样性可能会影响与TLSS相关的预后预测能力。因此，有必要进行更新，更全面的荟萃分析，以探讨用ICIS治疗的癌症患者中三级淋巴结构（TLSS）和临床结果之间的关联。这项研究的主要目的是通过分析通过ICIS治疗的癌症患者的第三纪淋巴样结构（TLS）和临床结果之间的关联来探索与免疫疗法相关患者中的预后生物标志物，以研究接受ICIS治疗的癌症患者的预后价值。
媒体 - 娱乐与艺术 - 合法性 - 审判 -
1个低音（2023）‘萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）说，山姆·阿尔特曼（Sam Altman）将领导微软的新室内AI团队”，《时代》杂志，https://time.com/6337503/6337503/sam-altman-altman-altman-aintman-coins-microsoft-ai/-2 deffenbaugh 2 deffenbaugh（2024）'Amazon oprifit in 2.75亿美元，$ 4亿美元的投资，商务日报，https://www.investors.com/news/technology/amazon- hanthropic-inthropic-investment-iai/3 IoT Analytics研究（2023）生成AI市场报告2023-2030，2023-2030，https：// iot-sance.com.com.com.com.com/lead-ranadics.com/leading-generation-rismerife no no no no no no no no no no no kak and kak and kak and kak and kak and kake Big Tech'，MIT技术评论，https://www.technologyreview.com/2023/12/05/1084393/make-no-mistake-ias-ai-is-is-is-is-is-by-big-tech/-big- tech/5 mccabe（2024）‘联邦贸易委员会启动调查A.I。由科技巨头交易，《纽约时报》，https：//www.nytimes.com/2024/01/25/technology/ftc-ai-microsoft-amazon-google.html 6参见上文。7 Hern (2024) ‘Microsoft deal with AI startup to be investigated by UK competition watchdog', The Guardian, https://www.theguardian.com/business/article/2024/jul/16/microsoft-deal-with-ai- startup-to-be-investigated-by-uk-competition-watchdog 8 McCabe (2024) ‘Federal贸易委员会将调查询问由科技巨头交易，《纽约时报》，https://www.nytimes.com/2024/01/25/technology/technology/ftc-ai-microsoft-microsoft-amazon-google.html 9 elsaadi（2024）（2024）使用Instagram和Facebook porte nowsercence of Sav a abc abc abc of instagram和Facebook save nation n sab abc abc of instagram and abc abc abc of。 https://www.abc.net.au/news/2024-06-10/instagram-facebook-train-train-train- meta-ai-tools-no-opt-no-opt-no-australia/103958308 10 tan（2024）‘当服务条款变为A.I时的服务条款时，14见上文。培训'，《纽约时报》，https：//www.nytimes.com/2024/06/06/26/technology/terms-service-aibia-ai-training.html 11 Ingram（2024）（2024） https://www.nbcnews.com/tech/tech/tech-news/doj-antitrust-chief-say-say-ai-companies-must---赔偿 - 赔偿 - 赔偿 - 劳斯特-rcna154720 12 elsaadi（2024）（2024年）‘使用Instagram和Facebook 2007年培训人工智能工具的META使用Instagram和Facebook帖子https://www.abc.net.au/news/2024-06-10/instagram-facebook-train-train- meta-ai-tools-no-opt-no-opt-ut-australia/103958308 13见上文。15新闻/媒体联盟（2022）Google如何滥用其作为强大新闻发布者和伤害新闻业的市场主导平台的地位，https://www.newsmediaalliance.org/wp- content/oploads/2022/2022/2022/09/nma-white-paper_redpaper_revise_revise_revise_revise-revise-revise-sept-20222.17 Agarwal（2023）“有声读物叙述者担心苹果用他们的声音训练AI'，有线，https://www.wired.com/story/story/paptory/apple/apple-spotify-audiobook-narrators-narrators-narrators-narrators-aii-contract/？ 4F48-B976-E7DA7A982E4D.1724031522764 18 ROTH（2024）“ Adobe的新服务条款说，它不会使用您的工作来训练AI， https://www.theverge.com/2024/6/6/18/24181001/adobe-updated-terms-of-service-wont-train-train-ai-ai-on-on-work
沃特敦都会区经济指标
资料来源：美国人口普查局；美国劳工统计局；美国经济分析局；明尼苏达大学 IPUMS USA。数据通过 data.census.gov、Moody's Economy.com 或直接从来源检索。*注：这些是邻近地区。
对称性药物相关性擦擦处和屈曲处...
1. Reyes‑Habito CM、Roh EK。化疗药物的皮肤反应和癌症的靶向治疗：第二部分。靶向治疗。J Am Acad Dermatol 2014；71：217.e1‑217.e11。2. Allegra CJ、Rumble RB、Hamilton SR、Mangu PB、Roach N、Hantel A 等。RL 扩展转移性结直肠癌的 RAS 基因突变检测以预测对抗表皮生长因子受体单克隆抗体疗法的反应：美国临床肿瘤学会。J Clin Oncol 2016；34：179。3. Coppola R、Santo B、Ramella S、Panasiti V。表皮生长因子受体抑制剂的新型皮肤毒性。一例接受西妥昔单抗治疗的转移性结直肠癌患者出现擦烂样皮疹。 Clin Cancer Investig J 2021；10：91-2 4. Lacouture ME。EGFR 抑制剂的皮肤毒性机制。Nat Rev Cancer 2006；6：803-12。5. Eilers RE Jr.、Gandhi M、Patel JD、Mulcahy MF、Agulnik M、Hensing T 等。接受表皮生长因子受体抑制剂治疗的癌症患者的皮肤感染。J Natl Cancer Inst 2010；102：47-53。6. Elmariah SB、Cheung W、Wang N、Kamino H、Pomeranz MK。系统性药物相关性间擦疹和屈侧皮疹 (SDRIFE)。Dermatol Online J 2009；15：3。 7. Weiss D、Kinaciyan T. 甲芬那酸诱发的对称性药物相关性擦擦和屈侧皮疹 (SDRIFE)。JAAD Case Rep 2019；5：89-90。8. Kumar S、Bhale G、Brar BK。氟康唑诱发的对称性药物相关性擦擦和屈侧皮疹 (SDRIFE)：一种常用药物的罕见副作用。Dermatol Ther 2019；32：e13130。9. Li DG、Thomas C、Weintraub GS、Mostaghimi A. 强力霉素诱发的对称性药物相关性擦擦和屈侧皮疹。Cureus 2017；9：e1836。10. Moreira C、Cruz MJ、Cunha AP、Azevedo F. 对称性
树突状细胞在三级淋巴结构中的作用
三级淋巴结构 (TLS) 是免疫细胞（例如 T 细胞、B 细胞和树突状细胞 (DC) 以及成纤维细胞）的组织聚集体，是在出生后响应细胞因子和趋化因子的信号而形成的。TLS 功能的核心是 DC，它是协调适应性免疫反应的专业抗原呈递细胞 (APC)，可分为具有特定功能和标记的不同亚群。在本文中，我们回顾了不同 DC 亚群对癌症和自身免疫（免疫反应的两个对立面）中的 TLS 功能的贡献的当前数据。不同的 DC 亚群可见于不同的肿瘤类型，并与癌症预后相关。此外，DC 也存在于自身免疫和炎症条件下的 TLS 中，有助于疾病发展。总体而言，TLS 中 DC 的存在似乎与癌症的良好临床结果有关，而在自身免疫病理中，这些细胞与不良预后有关。因此，分析 TLS 内 DC 的复杂功能非常重要，这不仅有助于我们加强对免疫调节的基本理解，而且也有可能为患有各种病理疾病的患者的特定需求设计创新的临床干预措施。
![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](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
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
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
恐怖主义、极端主义和反恐怖主义中心
简介 冲突的面貌正在发生变化，随着冲突的发展，像瓦格纳集团这样的组织越来越有可能成为冲突转化过程的核心。瓦格纳集团由俄罗斯寡头叶夫根尼·普里戈津于 2014 年创立，在俄罗斯吞并克里米亚的过程中，它从乌克兰战场起步。从那时起，瓦格纳集团就成为一个庞大的跨洲企业的一部分，该企业从事一系列活动，最显著的是提供安全服务，以换取自然资源以及其他经济或政治利益。正如早期研究和本报告得出的结论，瓦格纳集团与俄罗斯政府有着密切的联系。推进俄罗斯的外交和安全利益（例如在乌克兰的利益）是瓦格纳集团目标的重要组成部分。在该集团成立初期，这些利益是在一层非常薄的可以否认的面纱下推进的。集团成员不被鼓励公开表明自己是瓦格纳集团的一部分。尽管如此，一系列纪录片和调查报道揭示了瓦格纳在全球的活动规模。尽管如此，创始人普里戈津并没有为他的创立承担责任。直到 2022 年 9 月，即瓦格纳成立八年后，普里戈津才公开承认他是该组织的创始人。在这八年里，俄罗斯联邦受益匪浅
Merlin Entertainments的自动报告-Finfo
突出显示碳足迹跟踪Merlin Entertainment没有适当的系统来跟踪商业服务所产生的碳足迹，从而阻碍了他们评估和减轻环境影响的能力。增加员工敬业度员工对IT团队的满意度较低，因为与商业服务相关的成本和环境注意事项的参与度不足和沟通。创建清晰的成本知名度有限的与商务手机，印刷和硬件资产相关的成本可见性，阻碍了员工识别改进和节省成本的领域的能力。促进了更大的环境责任感，而没有对碳足迹的准确见解，培养与Merlin Entertainment价值观相符的环境责任文化是一项挑战。
2型糖尿病患者中代谢综合征的患病率：尼泊尔西部三级护理中心的横断面研究
通讯作者：第1个通讯作者：rejma Shrestha rejmashrestha@gmail.com 2 nd通讯作者：米兰·dhungana Milan.dhungana9999@gmail.com 1这些作者对这项工作也同样做出了贡献。