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Astraveus宣布世界第一端到...
降低了法国巴黎的制造成本，2025年1月9日 - 台式小组工厂公司Astraveus SAS（“ Astraveus”或“ Company”），今天宣布了微流体台式系统中CAR-T细胞有史以来首次成功的端到端生产。 使用其全自动Lakhesys台式细胞工厂TM，Astraveus能够证明其独特的微流体细胞疗法处理方法的潜力，该方法具有降低制造成本并通过数量级来降低制造成本并增加吞吐量的能力。 完全自动化的Lakhesys台式细胞工厂TM将整个细胞疗法的制造过程和机上分析集成到一个多合一的系统中，从而利用了先进的微流体技术，以实现最佳的细胞质量和有效的处理。 通过从临床前到商业阶段可扩展的并行化，Lakhesys TM台式式池厂大幅度降低了商品成本，最小化所需的实验室空间，并在整个制造过程中消除了细胞应力。 阿斯特拉维斯（Astraveus）首席执行官的首席执行官JérémieLaurent博士评论说：“我们很高兴看到我们的团队的努力在我们准备启动Lakhesys Banchtop Cell Factory时实现了。。降低了法国巴黎的制造成本，2025年1月9日 - 台式小组工厂公司Astraveus SAS（“ Astraveus”或“ Company”），今天宣布了微流体台式系统中CAR-T细胞有史以来首次成功的端到端生产。使用其全自动Lakhesys台式细胞工厂TM，Astraveus能够证明其独特的微流体细胞疗法处理方法的潜力，该方法具有降低制造成本并通过数量级来降低制造成本并增加吞吐量的能力。完全自动化的Lakhesys台式细胞工厂TM将整个细胞疗法的制造过程和机上分析集成到一个多合一的系统中，从而利用了先进的微流体技术，以实现最佳的细胞质量和有效的处理。通过从临床前到商业阶段可扩展的并行化，Lakhesys TM台式式池厂大幅度降低了商品成本，最小化所需的实验室空间，并在整个制造过程中消除了细胞应力。JérémieLaurent博士评论说：“我们很高兴看到我们的团队的努力在我们准备启动Lakhesys Banchtop Cell Factory时实现了。首次使用完全自动化的端到端微流体系统成功生产了CAR-T细胞，为我们的专用台式电池工厂提供了概念验证。“我们的方法已成功地将一个非常复杂的过程微型化，将制造系统的规模降低到书本的规模 - 少于现有技术的大小。生产时间仅为26小时，我们还证明了我们的无珠微流体选择技术可实现快速的CAR-T细胞制造。这些结果表明，其潜力比竞争对手技术便宜得多。” JérômeLarghero教授，细胞和基因疗法，巴黎Meary Center和Astraveus的科学顾问委员会成员说：“通过使其生产更具可扩展性，更便宜和分散的化中心化，Astraveus为使细胞疗法成为新的护理标准奠定了基础。虽然这是第一步，但Lakhesys台式细胞工厂具有巨大的潜力，可以转化细胞和基因疗法的产生，以造福患者。”
CrowdStrike和Fortinet：统一端点安全和下一代防火墙保护
组织需要采用一流安全工具的多层方法，以全面保护其基础架构和数据，以快速有效地保护自己免受混合工作时代不断发展的威胁。Fortinet和CrowdStrike之间的战略合作伙伴关系结合了领先的端点和网络安全平台，为共同客户提供统一和合并的保护。这种集成有助于通过零信任自适应访问，AI驱动的威胁保护以及强大的威胁检测和响应来降低风险。通过集成平台，您的安全团队获得了整合的可见性，并增强了跨网络和端点的安全控制，从而消除了在多个接口之间切换的需求。因此，您可以迅速识别并应对遍历环境的难以捉摸的威胁，确保深入防御的强大而有弹性的安全姿势。
ConTraNet：用于 EEG 的单一端到端混合网络……
目标：脑电图 (EEG) 和肌电图 (EMG) 是两种非侵入性生物信号，广泛应用于人机界面 (HMI) 技术（EEG-HMI 和 EMG-HMI 范式），用于肢体残疾人的康复。成功将 EEG 和 EMG 信号解码为相应的控制命令是康复过程中的关键步骤。最近，提出了几种基于卷积神经网络 (CNN) 的架构，将原始时间序列（EEG 和 EMG 信号）直接映射到决策空间（用户的预期动作）。由于 CNN 是端到端学习算法，因此有意义的特征提取和分类过程是同时进行的。然而，这些网络是为学习给定生物信号的预期特征而定制的。从今以后，这些算法的含义通常仅限于单个 HMI 范式。在这项工作中，我们解决了这样一个问题：我们能否构建一个能够从不同的 HMI 范式中学习不同特征并仍能成功对其进行分类的单一架构。方法：在这项工作中，我们引入了一个称为 ConTraNet 的单一混合模型，该模型基于 CNN 和 Transformer 架构，对 EEG-HMI 和 EMG-HMI 范式同样有用。ConTraNet 使用 CNN 模块在模型中引入归纳偏差并学习局部依赖关系，而 Transformer 模块使用自注意机制来学习信号中的长距离或全局依赖关系，这对于 EEG 和 EMG 信号的分类至关重要。主要结果：我们在三个公开可用的数据集（BCI 竞赛 IV 数据集 2b、Physionet MI-EEG 数据集、Mendeley sEMG 数据集）上评估并将 ConTraNet 与最新方法进行了比较，这三个数据集属于 EEG-HMI 和 EMG-HMI 范式。ConTraNet 在所有不同类别任务（2 类、3 类、4 类和 10 类解码任务）中均优于其同行。意义：大多数 HMI 研究引入了针对其预期生物信号特征量身定制的算法，并在仅属于单一范式的数据集上验证其结果。相反，我们引入了 ConTraNet，并在两个不同的 HMI 范式上验证了结果，这两个范式包含 2、3、4 和 10 个类的数据。此外，ConTraNet 的泛化质量对于这两个范式都同样好，这表明 ConTraNet 能够从不同的 HMI 范式中学习不同的特征，并且与当前最先进的算法相比具有良好的泛化能力。
