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采购指南和...
扫描系统的质量将根据用户要求确定技术规格。本节中稍后所述的扫描指示器是将交付扫描图像质量的基础。基于扫描指标，供应商将提供一个或多个加速器，以及必要的检测器，以实现购买者设定的要求和规格。其他因素会影响加速器和要输送的检测器的选择，是通过扫描仪（如果处于静态模式）或扫描仪的扫描速度（如果在移动模式下）和辐射安全要求的扫描速度。辐射要求受许多因素的影响：通过速度和每年要扫描的物体数量。这些因素可能导致加速器的能量输出可变。将将系统移交给购买者之前的最终接受测试非常重要。重要的是，重要的是要检查是否满足所有要求和规格，还要对购买者有良好的了解，是否在首先在第一例中正确定义了要求和规格。
用于前列腺癌诊断的辅助人工智能
延长诊断时间的两个因素是玻璃载玻片的额外染色和要求第二意见。一项研究中，病理学家要求对 Paige Prostate 进行免疫组织化学染色和第二意见的次数明显减少。32 在另一项研究中，Paige Prostate 的病理学家在独立审查中最初推迟的 288 个 WSI 中正确诊断了 287 个（99.7%）。研究人员将此定义为效率提高，或避免了额外的检查或咨询。29 然而，辅助审查导致在独立审查中最初正确的 114 张图像中的 112 张（98.2%）被推迟，这代表了一些效率损失。29 有 Paige Prostate 经验的临床医生告诫采用者 AI 对诊断模式的影响，可能会导致不必要的护理或随访。27 他们建议监测 AI（包括 Paige Prostate）对报告模式的影响。27
使用残留自动编码器
本文提出了一个有效的轻量级深空自动编码器（SRAE）模型，以检测视频监视系统中的异常事件。在时间至关重要的实时情况下，轻量级网络至关重要。此外，它可以部署在嵌入式系统或移动设备等低资源设备上。这使其成为现实情况可能缺乏资源的现实情况的方便选择。所提出的网络包括一个三层残留的编码器架构，该架构采用来获取视频中正常事件的显着空间特征。然后，重建损失被用于发现异常情况，其中正常框架的重建良好而重建损失较低，而异常的帧被发现相反。该模型的效率由两个基准数据集测试，加利福尼亚大学圣地亚哥大学（UCSD）行人2（PED 2）和CUHK Avenue，分别为两个数据集实现了AUC≈95％和81％。因此，其性能被证明与最先进的模型相媲美。
第 1 章 基因的解剖学和生理学 - Elsevier
正常血细胞的寿命有限，必须由不断更新的祖细胞群以精确的数量进行补充。血液的稳态要求这些细胞的增殖既有效又受到严格限制。许多不同类型的成熟血细胞必须通过受控的复杂分化程序的承诺和执行过程从这些祖细胞中产生。因此，发育中的红细胞必须产生大量的血红蛋白，但不产生粒细胞特有的髓过氧化物酶、淋巴细胞特有的免疫球蛋白或血小板特有的纤维蛋白原受体。同样，维持循环中正常量的促凝血和抗凝血蛋白需要精确调节成分的产生、破坏和相互作用。要理解细胞生长、分化、死亡和关键蛋白质稳态的基本生物学原理，需要彻底了解基因的结构和受调控的表达，因为现在已知基因是生物信息以受调控的方式存储、传输和表达的基本单位。
丹麦大学学院人工智能方面...
那么，我们可以从哪里开始、如何开始呢？例如，我们可以从确定我们今天执行哪些耗时任务开始，然后继续确定哪些任务可以由新技术/AI 管理。以下是我们花时间完成的一些任务示例，我们可以利用这些时间来提供出色的患者护理：• 我们花时间在 CT 扫描仪中正确定位患者。如果扫描仪可以识别患者的正确等中心、侦察图像的正确开始和结束以及对任何异常的校正，放射技师就可以专注于患者。• 我们花时间在患者检查前查找血液测试结果。如果 AI 系统可以识别我们在特定检查中需要进行哪些血液测试，向患者和实验室发送通知并将结果放入 RIS 系统中，那么放射技师和预约人员就可以节省时间。• 我们花时间重建 CT 扫描。这对 AI 来说应该是一件容易的事。放射科医生和放射技师在介入放射学之前花时间测量血管。如果 AI 可以从 CT/MRI 扫描中测量血管并确定手术所需的设备，那么这可以节省大量时间。
在14个国家 /地区成功进行监管授权。
•TEDOPI®（免疫疗法激活肿瘤特异性T细胞，基于新皮质的T-Cells）：发育中最先进的治疗性癌症疫苗；在检查点抑制剂衰竭后，非小细胞肺癌患者的一项随机3期试验（Atalante 1）的积极结果。在HLA-A2+二线二线+二线耐药性患者中，正在进行的随机注册阶段3阶段研究（ARTEMIA）。 由临床肿瘤学组赞助的其他2期试验在实体瘤中正在进行中。 •OSE-127- lusvertikimab（IL-7受体的人源化单克隆抗体拮抗剂）；溃疡性结肠炎的2阶段2（Cotikis）研究；白血病正在进行的临床前研究。 •OSE-279（抗PD1）：实体瘤中持续的1/2阶段的首个阳性结果。 •FR-104/VEL-101（抗CD28单克隆抗体）：与Veloxis Pharmaceuticals，Inc。合作开发；肾脏移植的1/2期持续阶段（赞助商南特大学医院）；美国成功的1阶段（赞助商Veloxis Pharmaceuticals，Inc。）。 •抗SIRPα单克隆抗体与Boehringer Ingelheim在晚期实体瘤和心血管肾上腺代谢疾病（CRM）合作开发；正相1剂量升级会导致单一疗法和组合； CRM疾病的2阶段计划于2024年结束。 •ABBV-230（ChemR23激动剂mAb）与Abbvie合作在慢性炎症中合作。在HLA-A2+二线二线+二线耐药性患者中，正在进行的随机注册阶段3阶段研究（ARTEMIA）。由临床肿瘤学组赞助的其他2期试验在实体瘤中正在进行中。•OSE-127- lusvertikimab（IL-7受体的人源化单克隆抗体拮抗剂）；溃疡性结肠炎的2阶段2（Cotikis）研究；白血病正在进行的临床前研究。•OSE-279（抗PD1）：实体瘤中持续的1/2阶段的首个阳性结果。•FR-104/VEL-101（抗CD28单克隆抗体）：与Veloxis Pharmaceuticals，Inc。合作开发；肾脏移植的1/2期持续阶段（赞助商南特大学医院）；美国成功的1阶段（赞助商Veloxis Pharmaceuticals，Inc。）。•抗SIRPα单克隆抗体与Boehringer Ingelheim在晚期实体瘤和心血管肾上腺代谢疾病（CRM）合作开发；正相1剂量升级会导致单一疗法和组合； CRM疾病的2阶段计划于2024年结束。•ABBV-230（ChemR23激动剂mAb）与Abbvie合作在慢性炎症中合作。
年度报告
下一代制造业加拿大下一代制造业是由行业领导的，非营利的组织领导加拿大的全球创新集群，用于高级制造业。ngen致力于为加拿大人的利益建立加拿大的世界领先的先进制造能力。我们建立的原则是，高级制造业的数字化转型将丰富加拿大人的生活，提供更好的产品和良好的工作，改善环境可持续性，供应链弹性，健康和安全，同时为更好的未来带来必要的经济增长。ngen通过增强和利用我国制造商，工程和技术公司，商业服务，研究人员，学术机构，创新中心，商业网络和劳动力的能力来创造新的机会。通过促进合作，NGEN旨在提高加拿大的工业创新绩效，联系和加强我们先进的制造生态系统，并增强加拿大经济关键领域的竞争力和增长潜力。赶上加拿大全球创新集群中正在为高级制造业的www.ngen.ca.与我们联系：McMaster Innovation Park - ＃301 175 Longwood Road S.
OSE免疫治疗学宣布历史悠久的H1 2024结果和
•TEDOPI®（免疫疗法激活肿瘤特异性T细胞，基于新皮质的T-Cells）：发育中最先进的治疗性癌症疫苗；在检查点抑制剂衰竭后，非小细胞肺癌患者的一项随机3期试验（Atalante 1）的积极结果。在HLA-A2+二线二线+二线耐药性患者中，正在进行的随机注册阶段3阶段研究（ARTEMIA）。 由临床肿瘤学组赞助的其他2期试验在实体瘤中正在进行中。 •OSE-127- lusvertikimab（IL-7受体的人源化单克隆抗体拮抗剂）；溃疡性结肠炎的2阶段2（Cotikis）研究；白血病正在进行的临床前研究。 •OSE-279（抗PD1）：实体瘤中持续的1/2阶段的首个阳性结果。 •FR-104/VEL-101（抗CD28单克隆抗体）：与Veloxis Pharmaceuticals，Inc。合作开发；肾脏移植的1/2期持续阶段（赞助商南特大学医院）；美国成功的1阶段（赞助商Veloxis Pharmaceuticals，Inc。）。 •抗SIRPα单克隆抗体与Boehringer Ingelheim在晚期实体瘤和心血管肾上腺代谢疾病（CRM）合作开发；正相1剂量升级会导致单一疗法和组合； CRM疾病的2阶段计划于2024年结束。 •ABBV-230（ChemR23激动剂mAb）与Abbvie合作在慢性炎症中合作。在HLA-A2+二线二线+二线耐药性患者中，正在进行的随机注册阶段3阶段研究（ARTEMIA）。由临床肿瘤学组赞助的其他2期试验在实体瘤中正在进行中。•OSE-127- lusvertikimab（IL-7受体的人源化单克隆抗体拮抗剂）；溃疡性结肠炎的2阶段2（Cotikis）研究；白血病正在进行的临床前研究。•OSE-279（抗PD1）：实体瘤中持续的1/2阶段的首个阳性结果。•FR-104/VEL-101（抗CD28单克隆抗体）：与Veloxis Pharmaceuticals，Inc。合作开发；肾脏移植的1/2期持续阶段（赞助商南特大学医院）；美国成功的1阶段（赞助商Veloxis Pharmaceuticals，Inc。）。•抗SIRPα单克隆抗体与Boehringer Ingelheim在晚期实体瘤和心血管肾上腺代谢疾病（CRM）合作开发；正相1剂量升级会导致单一疗法和组合； CRM疾病的2阶段计划于2024年结束。•ABBV-230（ChemR23激动剂mAb）与Abbvie合作在慢性炎症中合作。
用于药物安全相关分类任务的机器学习模型
摘要 在本综述中，我们概述了过去六年（2015-2021 年）与 ADME（吸收、分布、代谢和排泄）和毒性终点相关的机器学习驱动分类研究领域的最新趋势。该研究仅关注具有大型数据集（即超过一千种化合物）的分类模型。针对九个不同的目标进行了全面的文献检索和荟萃分析：hERG 介导的心脏毒性、血脑屏障穿透、通透性糖蛋白 (P-gp) 底物/抑制剂、细胞色素 P450 酶家族、急性口服毒性、致突变性、致癌性、呼吸毒性和刺激/腐蚀。最佳分类模型的比较旨在揭示机器学习算法和建模类型、端点特定性能、数据集大小和不同验证协议之间的差异。根据对数据的评估，我们可以说基于树的算法（仍然）占据主导地位，共识建模在药物安全性预测中正成为一种日益增长的趋势。尽管人们已经可以找到对 hERG 介导的心脏毒性和细胞色素 P450 酶家族同工酶表现出色的分类模型，但这些目标仍然是 ADMET 相关研究工作的核心。
粮食安全及其保护技术-IJRPR
在1974年关于食品问题的罗马世界会议上，“粮食安全”一词首先在科学中正确定义。在1996年的一次相关会议上，该概念随后扩展并更加清晰。在这种情况下，“粮食安全”是指实际和货币上饮食时的情况。通常通过考虑满足相应需求区域有效需求的食品的数量和多样性来评估物理食品的可用性。它是指国家或地区的粮食供应（FAO，2018年）。经济学家将粮食安全描述为捍卫国内市场免于未经授权的粮食进口，同时加强国内生产商的地位。一项基本的人权和国际稳定的关键组成部分是能够持续获得适当数量的合理定价，营养丰富的食物。为所有人实现粮食安全仍然是一项艰巨的任务。数以百万计的人仍然患有饥饿和营养不良，使粮食安全成为全球范围的关键问题（FAO，2019年）。本评论文章探讨了粮食安全的各个方面，威胁粮食的因素以及为确保每个人都能获得健康饮食的持续努力。它研究了粮食安全的挑战，并探讨了解决这些挑战的策略。