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法定插入2025 -i
基于§§22，50段1号1 Hessian University 14th2021年12月，GVBL。i p。 931（HHG）和第7节（2号2和§86段2句子1号第23版2020年9月（GVBL。p。 461），最后由22nd2021年7月（GVBL。p。 453），BS 223-41，在第10位Darmstadt技术大学的部门052022年6月和约翰内斯·古腾堡大学Mainz的09-Chemacy，药房，地理学和地球科学系，分别为8。2022年6月，决定了船长计划“软件和材料”的以下命令。该命令根据第7条（4号5 tu darmstadt 5th2004年12月（GVBL。i p。 382），最后修改了第1条第6条。2022年4月（GVBL。p。 184（204），16th2023年2月和约翰内斯·古滕伯格大学的主席团由总统的来信，根据第7条（3句子2 hochschg on 16。2023年2月批准。已知。
MP-SeizNet：一种使用 EEG 进行癫痫类型分类的多路径 CNN Bi-LSTM 网络。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而，这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步，自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中，我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet)，它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类，包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征，而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号，以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习，从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型，并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型，结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
pembrolizumab在手术前进行化学疗法（...
3.1可切除的非小细胞肺癌（NSCLC）的标准护理是具有化学疗法和外科切除术的新辅助Nivolumab（从现在开始，Neoadjuvant Nivolumab）。其他治疗方案包括新辅助化学疗法和通过癌症药物基金（CDF）进行或不进行维持的辅助化学疗法。可切除的NSCLC通常是早期或局部晚期癌症，不包括3C期。手术可以治愈癌症，但复发很常见，可以是局部区域（在肺部和附近的淋巴结中）或远处转移（身体的其他部位）。患者组织提交报告说，手术后NSCLC的复发通常意味着不太可能进行进一步的治疗治疗。它解释说，判断手术是否治愈的唯一方法是等待，这会导致病情及其家人及其家人和护理人员的持续焦虑。患者组织
标题转移学习基于小儿EEGS多个渠道的癫痫发作检测
摘要 - 癫痫是一种常见的神经系统疾病，其特征是在全球范围内影响多达7,000万人的癫痫发作。在生命的头十年中，每150名儿童中大约有一个被诊断出患有癫痫病。脑电图是诊断癫痫发作和其他脑部疾病的重要工具。但是，脑电图的专家视觉分析很耗时。除了减少专家注释时间外，自动癫痫发作检测方法是帮助专家分析脑电图的强大工具。对小儿脑电图中癫痫发作的自动检测的研究已被提出。深度学习算法通常用于小儿癫痫发作检测方法；但是，它们在计算上很昂贵，并且需要很长时间才能开发。可以使用转移学习来解决此问题。在这项研究中，我们在小儿EEG的多个通道上开发了一种基于转移学习的癫痫发作检测方法。公开可用的CHB-MIT EEG数据集用于构建我们的方法。数据集分为训练（n = 14），验证（n = 4）和测试（n = 6）。从10 s EEG信号产生的具有5 s重叠的频谱图用作三个预训练的传输学习模型（RESNET50，VGG16和InceptionV3）的输入。我们小心翼翼地将孩子分成培训或测试集中，以确保测试集是独立的。基于脑电图测试集，该方法具有85.41％的精度，85.94％的召回率和85.49％的精度。此方法有可能协助研究人员和临床医生对小儿脑电图中癫痫发作的自动分析。
派姆单抗用于切除后的 2B 期或 2C 期黑色素瘤的辅助治疗
3.1 黑色素瘤是一种由皮肤黑色素细胞发展而来的癌症。有多种风险因素会增加患黑色素瘤的可能性，包括黑色素瘤家族史、白皙的皮肤和头发颜色以及强烈或长期暴露于紫外线 (UV) 光。黑色素瘤根据黑色素瘤的大小和深度以及是否扩散进行分类。2 期黑色素瘤定义为没有扩散到淋巴结或远处转移的证据。2B 期和 2C 期肿瘤是深层穿透性肿瘤，有或没有溃疡，复发风险很高。2B 期或 2C 期黑色素瘤患者的标准治疗是完全手术切除并切除大范围区域。手术后，患者将进行为期 5 年的常规随访，随访根据个人风险量身定制。临床专家解释说，术后前 3 年疾病复发的风险最大。目前没有针对 2 期黑色素瘤的辅助治疗方案。辅助治疗的目的是去除手术后残留的微观疾病，以降低局部复发或进展为转移性疾病的风险，目前认为转移性疾病是无法治愈的。患者专家描述了切除 2B 或 2C 期黑色素瘤的患者如何承受巨大的身体、精神和情感负担。这是因为担心复发，并且不确定癌症复发后的结果。临床专家解释说，2B 和 2C 期黑色素瘤的复发风险与 3A 和 3B 期黑色素瘤相似，而 3A 和 3B 期黑色素瘤可以进行辅助治疗。因此，对辅助治疗的需求也类似
联合合并报告 - 投资者关系
舍弗勒已持有15,557,631股股份，约占Vitesco Technologies股本的38.87％。这主要是由于舍弗勒向 Vitesco Technologies 全体股东（“Vitesco 股东”）以现金要约形式发出自愿公开收购要约（“收购要约”），该要约于 2024 年 1 月 5 日完成，舍弗勒收购了 Vitesco Technologies 11,957,629 股股份，约占 Vitesco Technologies 股本的 29.88%。此外，2024 年 1 月 23 日，舍弗勒从 BofA SECURITIES EUROPE SA（“ BofA ”）收购了 Vitesco Technologies 3,600,000 股股票，而 BofA 此前已根据与要约收购相关的总回报互换（“ TRS ”）收购了这些股票，因此舍弗勒持有 Vitesco Technologies 约 9% 的股本（“ TRS 收购”）。 IHO Verwaltungs GmbH（“IHO Verwaltungs”）目前持有舍弗勒约 75.08% 的股本和 100% 的投票权，而 IHO Beteiligungs GmbH（“IHO Beteiligungs”，与 IHO Verwaltungs 合称为“IHO”）还直接或间接持有 Vitesco Technologies 19,986,597 股股份，约占股本的 49.94%。舍弗勒与IHO共同持有Vitesco Technologies 35,544,228股股份，约占Vitesco Technologies股本的88.81％。 IHO 在 Vitesco Technologies 的投票权归属于 Maria-Elisabeth Schaeffler-Thumann 女士和 Georg FW Schaeffler 先生。
曲妥珠单抗 emtansine 用于 HER2- 的辅助治疗......
3.1 人表皮生长因子受体 2 (HER2) 阳性乳腺癌对患者及其家属有相当大的影响。对于早期 HER2 阳性乳腺癌，可在手术前使用新辅助治疗来根除或缩小肿瘤大小。对于局部晚期、炎性或早期乳腺癌且复发风险较高的患者，NICE 建议使用帕妥珠单抗进行 HER2 阳性乳腺癌的新辅助治疗，联合曲妥珠单抗和化疗。患者专家解释说，如果在手术中发现残留疾病，这是一个令人失望的结果，而防止癌症复发对患者来说非常重要。手术后，使用辅助治疗来降低复发风险。对于淋巴结阳性疾病的成人患者，NICE 建议使用帕妥珠单抗进行 HER2 阳性早期乳腺癌的辅助治疗，联合曲妥珠单抗和化疗。根据 NICE 的早期乳腺癌指南，患有淋巴结阴性疾病的患者可以接受辅助曲妥珠单抗治疗。曲妥珠单抗 emtansine 是一种新的 HER2 阳性早期乳腺癌辅助治疗，适用于新辅助治疗后仍有残留浸润性疾病的患者。它可以提供给淋巴结阳性或淋巴结阴性疾病患者。
“ Neuralink”主题的白皮书
没有提供在人与人工智能之间建立联系的方法，因此人工智能不会赶上人们，而是可以改善。这个问题还引起了科技杂志的埃隆·马斯克（Elon Musk），这导致了“ Neuralink”的想法，即实现这一目标：人类与人工智能之间的共生。在目前的工作中，首先描述了“ Neuralink”到底要理解的，哪些目标，微观和宏观目标是追求的，以及如何实施该项目。此外，还提出了关于现有技术的Neuralink的发展水平。然后显示出哪些障碍反对该项目，以及如何以及如何掌握它们。这是对将来的前景，如果按计划实施NeuralInk成功，则简要说明可能出现哪些问题。什么是Neuralink？Aralink是一家著名企业家Elon Musk担任首席执行官的创业公司。这也负责Tesla和SpaceX公司。Ziel 2
IDC MarketScape：2024 年 Azure 全球应用现代化服务供应商评估
IDC 使用 80 多个标准和客户访谈来评估提供商，发现本次评估中的应用服务提供商在各种应用程序现代化选项中都具备深厚的 Azure 功能。参与者之间的关键差异主要在于将客户端应用程序现代化到 Azure Stack 以及将供应链管理 (SCM) 和工程应用程序现代化到 Azure 的趋势水平。各提供商之间的关键相似之处包括将体验设计服务作为其技术交付服务的一部分，以及将分析和人工智能 (AI) 作为未来服务战略的一部分。由于许多企业都致力于将应用程序现代化作为当前和未来 24 个月的首要战略重点，因此应用程序现代化服务市场将会非常强劲，买方组织将拥有众多提供商可供选择，并且在他们寻求将其应用程序现代化到 Azure 时可以考虑多种现代化策略。