XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System下一个
Uchicago Medicine加入CHM CDH17阶段1/2临床试验 2022年10月31日1025年2月10日 JB Hi -Fi Limited -HY25结果呈现 2025年2月4日Adalta Limited（ASX：1AD）... Origin批准建造大型Eraring电池 悬崖头销售更新 5E高级材料宣布重组支持协议和新的股本资本 电池时代矿物质首席执行官Gerard O'Donovan被任命为董事总经理 董事总经理 北美的下一个锂电器 ASX公告 爱国者电池金属在上开始2025冬季训练计划 发现的自然资源虚拟会议 恒星加速Tumblegum South Gold Project 季度活动报告 - 2024年12月31日 $ 1,180万美元的亚太合同 Santara的局部抗纤维化药物导致既定疤痕中的皮肤显着归一化
•CHM CDH17是世界上第一个抗CDH17指导的CAR-T细胞疗法•芝加哥大学医学是开发癌症疗法的世界领导者•该临床试验的第1阶段部分旨在招募多达15名患者•现在已经服用了三名患者，现在已经有五个成功的制造业，澳大利亚，澳大利亚，10 febrss chimerics chmiric chmiric chmiric chmiric chmiric chmiric chmiric chmiric chmiric sepapeics opecirics opecriq opecirics opecirics opecirics opecirics opecirics'''''澳大利亚细胞疗法领导者“公司”）很高兴地宣布，芝加哥大学医学（Uchicago Medicine）愿意让患者参加CHM CDH17细胞疗法的1/2阶段Multi-Centre临床试验。第1/2期试验（NCT06055439）是一项两阶段研究，旨在确定建议的2期CDH17剂量，并评估其在晚期大肠癌，胃癌和肠道神经内分泌肿瘤患者中其安全性和客观反应率。CHM CDH17是针对CDH17的第三代新型CAR T细胞疗法，它是最常见的胃肠道肿瘤中与预后不良和转移相关的癌症靶标。Th Uchicago Medicine将由副教授Dan Olson领导，他的研究重点是为包括CAR-T细胞疗法在内的实体瘤开发新的免疫疗法。Uchicago Medicine还是Chimeric科学顾问委员会成员Michael Bishop教授的所在地，他以开创性的干细胞移植并发现突破性的癌症治疗而闻名。“我们正在获得CHM CDH17研究的势头，并很高兴欢迎Uchicago Medicine参加审判，” Chimeric Therapeutics首席执行官Rebecca McQualter博士说。“在CHM CDH17的五次成功制造之后，我们现在已经看到了三名在Sarah Cannon和Upenn网站上服用的患者，并期待尽快宣布进一步的进展。”预计这项研究的第1阶段部分将招募15名患者，并通过特定于2期同伴进行剂量选择和扩张。
银行业客户关系的下一个时代
银行业是数据的强国。通过交易，在线互动和客户服务交易所产生的信息代表金融机构的金矿。此数据分类为结构化数据（例如卡付款，ATM提款和移动帐户咨询），半结构化数据（包括电子邮件和旅程日志）以及非结构化数据（例如呼叫中心成绩单和电话交互）。一起，这些数据源构成了AI驱动的操作的骨干，并且是实现超个性化银行服务的关键。
序号 案件 当事人姓名 注册日期 下一个日期 下一个目的
印度私人有限公司 M/S OPTIMIDEA NETWORK PRIVATE LTD 通过其董事/授权人 SUMIT KAPOOR Vs M/S UNOCOIN TECHNOLOGIES PVT LTD 通过其董事
业务流程自动化的下一个演变
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。1259-1269，文章ID：IJRCAIT_08_01_093在线可在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijrcait?volume=8&issue=1 ISSN印刷：2348-0009和ISSN在线：2347-5099 Impact因素（2347-5099 Impact因素（2025）（基于Google of Google congook coogne congoogle congoogle congooke congoogle congooke congooke of google）（：1477） doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_093©iaeme Publication
运动序列学习涉及更好地预测运动轨迹的下一个动作和优化
学习新的顺序运动是许多动物的基本技能。尽管序列学习的行为表现很明确，但基本机制仍然很少理解。运动序列学习可能来自三个不同的过程：（1）改善独立于顺序上下文的单个运动的执行； （2）接下来应该执行对“什么”运动的增强期望，从而更快地启动； （3）应在序列中最佳地执行编码“如何”运动的摩托序列特定表示。但是，许多现有的范式将学习的组成部分混为一谈，因为参与者经常获得序列内容（做什么）及其执行（如何做）。这种重叠掩盖了每种机制对运动序列学习的不同贡献。在这项研究中，我们使用连续的任务解散了这些机制。将训练序列中的性能与随机序列进行比较，以排除仅归因于孤立运动执行的改进。还通过改变了几个即将到来的目标，我们评估了预期在学习中的作用。当参与者只能看到一个未来的目标时，改进主要是由于他们学习了下一个目标。当他们看到未来的四个目标时，参与者立即证明了快速的运动时间并增加了运动平滑度，在一个目标条件下超过了晚期性能。至关重要的是，即使对未来目标的全面可见性，参与者也表现出进一步的序列特异性学习，这是由于运动轨迹的连续优化而引起的。随访实验表明，学到的序列表示是效应器特异性和编码四个运动或更长的上下文信息。我们的范式可以在运动序列学习的“什么”和“如何”组成部分之间进行明显的解离，并为效应特异性序列表示的开发提供了令人信服的证据，从而指导最佳运动执行。
下一个一代数据基础架构的消费者是…ai
MongoDB的文档模型可为各种应用程序提供更简单的数据模型，更快的开发和每次绩效的更高价格，包括电子商务平台等参与系统，库存管理等记录系统以及诸如Customer 360的洞察力系统。 mongoDB也是AI工作负载的理想数据库，因为它可以处理任何类型的数据，包括复杂的数据类型，例如图像，视频，音频，文本等的矢量嵌入，所有这些数据对于AI模型来说都是必不可少的。 由于MongoDB的文档模型和分布式体系结构是从头开始设计的，以便随着新技术的使用而大规模处理任何类型的数据，因此MongoDB是当今和明天的AI驱动应用程序的理想基础。mongoDB也是AI工作负载的理想数据库，因为它可以处理任何类型的数据，包括复杂的数据类型，例如图像，视频，音频，文本等的矢量嵌入，所有这些数据对于AI模型来说都是必不可少的。由于MongoDB的文档模型和分布式体系结构是从头开始设计的，以便随着新技术的使用而大规模处理任何类型的数据，因此MongoDB是当今和明天的AI驱动应用程序的理想基础。
powin pod bess技术的下一个进化
从系统设计到长期服务的Powin经验端到端解决方案。拥有超过17 GWH的良好往绩，全球范围内的构建和600万台电池电池，Powin是一位可信赖且已建立的基于美国的集成商。我们提供世界一流的物流以进行准时交付，并依靠我们的24/7远程操作中心，超过500名现场服务技术人员和授权服务提供商，以确保最佳的系统性能。
对自然的积极：世界自然基金会政策要求下一个澳大利亚政府
有很大的保护需要更多的土著游侠，以及土著社区参与的强烈渴望。WWF-Australia欢迎政府在本十年末创造3,800个角色的承诺，并提倡将土著游侠计划进一步扩展到5,000名土著游侠，重点是增加土著妇女游骑兵的数量。在许多土著社区中，妇女在照顾国家都有不同的作用和责任，土地管理和生物多样性保护的许多重要方面都被视为妇女的业务。然而，妇女在澳大利亚仅占土著游骑兵的三分之一，面临许多参与和专业进步的障碍。要在这位男性主导的劳动力中进入并脱颖而出，土著女游侠需要获得文化安全的支持，专业网络，领导才能，领导机会和义务的平等资源。为了到2026年实现性别平等，需要针对土著妇女游骑兵计划的有针对性和量身定制的支持。WWF敦促对公平和包容性的重点，以确保妇女拥有平等的权利并参与照顾国家。
