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去势抵抗性前列腺癌：从未发现的抵抗机制到当前的治疗方法
1 马赛癌症研究中心 —CRCM、Inserm UMR1068、CNRS UMR7258、艾克斯-马赛大学 U105、13009 马赛，法国； khanh.le-thi@inserm.fr (TKL)； quang-hieu.duong@inserm.fr（QHD）； virginie.baylot@inserm.fr (VB); michael.baboudjian@outlook.fr (MB)； david.taieb@ap-hm.fr (DT) 2 欧洲医学影像研究中心 (CERIMED)，艾克斯-马赛大学，13005 马赛，法国； christelle.fargette@gmail.com 3 越南科学技术学院 (VAST)、河内科技大学 (USTH)，河内 10000，越南 4 艾克斯 - 马赛大学拉蒂莫内大学医院核医学系，13005 马赛，法国 5 艾克斯 - 马赛大学泌尿外科 AP-HM 系，13005 马赛，法国 6 艾克斯 - 马赛大学 INSERM、MMG、U1251 蒂莫内医学学院，13385 马赛，法国；laurence.colleaux@inserm.fr * 通信地址：palma.rocchi@inserm.fr † 上述作者对本文的贡献相同。
人工智能：从未来回来
您的新闻联系人的Eurocis Yvonne Manleitner，高级经理Marcom（Press＆PR）Apostolos Hatzigiannidis，经理Marcom（Press＆Pr）Desislava Angelova，经理Marcom（支持）电话。：+49（0）211/4560-577/-544/-242电子邮件：manleitnery@messe-duesseldorf.de
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
在永远和从未吸烟的肺癌
Lung Cancer in Ever- and Never-Smokers: Findings from Multi-Population GWAS Studies Yafang Li 1,2,3 , Xiangjun Xiao 1 , Jianrong Li 1 , Younghun Han 1,2 , Chao Cheng 1,2,3 , Gail F. Fernandes 3,4 , Shannon E. Slewitzke 1,3,4 , Susan M. Rosenberg 3,4 , Meng Zhu 5 , Jinyoung Byun 1,2 , Yohan Boss e 6 , James D. McKay 7 , Demetrios Albanes 8 , Stephen Lam 9 , Adonina Tardon 10 , Chu Chen 11 , Stig E. Bojesen 12,13 , Maria T. Landi 8 , Mattias Johansson 7 , Angela Risch 14,15,16 , Heike Bickeb € oller 17 , H-Erich Wichmann 18，David C. Chistrani 19，Gad Rennert 20，Susanne M. Arnold 21，Gary E. Goodman 22，John K. Field 23，Michael P.A.Davies 23，Sanjay Shete 24,25，Lo€C Le Marchand 26，Geoffrey Liu 27，Rayjean J. 悬挂28,29，安吉琳·安德鲁30，兰伯图斯·基梅尼31，瑞安·桑24，瑞安·苏尼奥尔迪32，Kjell Grankvist 33，Mikael Johansson 34，Neil E. Caporaso 8，Neil E. Caporaso 8，Angela Cox 35，Angela Cox 35，Yun-Chul Hong Hong Hong Hong Hong Hong 36，Philip Lazarus 37 39 , Ann G. Schwartz 40,41 , Ivan Gorlov 1,2,3 , Kristen S. Purrington 40,41 , Ping Yang 42 , Yanhong Liu 2,3 , Joan E. Bailey-Wilson 43 , Susan M. Pinney 44 , Diptasri Mandal 45 , James C. Willey 46 , Colette Gaba 47 , Paul Brennan 6 , Jun Xia 48 , Hongbing Shen 5和Christopher I. Amos 1,2,3Davies 23，Sanjay Shete 24,25，Lo€C Le Marchand 26，Geoffrey Liu 27，Rayjean J.悬挂28,29，安吉琳·安德鲁30，兰伯图斯·基梅尼31，瑞安·桑24，瑞安·苏尼奥尔迪32，Kjell Grankvist 33，Mikael Johansson 34，Neil E. Caporaso 8，Neil E. Caporaso 8，Angela Cox 35，Angela Cox 35，Yun-Chul Hong Hong Hong Hong Hong Hong 36，Philip Lazarus 37 39 , Ann G. Schwartz 40,41 , Ivan Gorlov 1,2,3 , Kristen S. Purrington 40,41 , Ping Yang 42 , Yanhong Liu 2,3 , Joan E. Bailey-Wilson 43 , Susan M. Pinney 44 , Diptasri Mandal 45 , James C. Willey 46 , Colette Gaba 47 , Paul Brennan 6 , Jun Xia 48 , Hongbing Shen 5和Christopher I. Amos 1,2,3
免疫是我们时代最有效的医疗进步之一。童年疫苗接种是如此有效，以至于我们大多数人从未获得过
保护自己和家人免受麻疹的最佳方法是通过免疫接种。麻疹，腮腺炎和风疹（MMR）疫苗在预防麻疹方面有效约为93％，两剂有效97％。在2018年和2019年在堪萨斯州的麻疹爆发中，公共卫生对72例已知病例的反应耗资约230万美元。去年年底，俄亥俄州爆发了麻疹，其中85名受感染的孩子中有80人未接种疫苗。麻疹疫情通常会看到约20％的被感染儿童住院。在这次俄亥俄州爆发中，有42％的孩子被感染了！应该关注我们所有人，因为社区中几乎每个人都必须对麻疹接种疫苗，以阻止爆发发生。
从未来的能源演变中推动经济影响。 ...
例如，对于一个典型的50MW陆上风力涡轮机项目，估计需要23,000吨混凝土才能建造该地点的基础。涡轮机和地基需要近6,000吨钢和铁。XXI此外，此能力的项目将需要14,000人天。制造风力涡轮机的主要组件并开发基础还需要专门的设备。焊接，举起和绘画机是风力涡轮机制造的一些关键活动，这些活动还可以在建筑和航空设备等领域找到应用。风力涡轮机的基础还需要使用专用设备，包括滚动，钻孔和焊接机械以及专用容器，起重机和其他运输大型结构所需的运输设备。
21 年前，当我开始我的 911 调度员职业生涯时，我从未想过它会把我带向何方。在职培训实际上是被交给了他
21 年前，当我以 911 调度员的身份开始我的职业生涯时，我从未想过它会把我带向何方。在职培训实际上就是递上一个耳机和一根电线，然后和培训师“插上电源”。你跟着他们，直到他们觉得你“准备好”独立工作。我们综合中心的培训现在包括数周的课堂培训，还必须完成几项认证。EMD（紧急医疗调度）、EFD（紧急消防调度）、CPR、BCA 等等。不是每个人都能坐下来调度。我们的大多数学员都没有完成培训。你必须在压力下保持冷静，能够同时处理多项任务，聆听多个对话和无线电通讯，并能够理解所说的内容。警官一次只处理一个电话，调度员则处理多个电话。我们每天坐 10-12 个小时，实际上被一根 3 英尺长的电线绑在办公桌上。我们必须安排好上厕所的时间，这样每次离开房间的人不会超过一人。用餐时间也一样，必须安排好，这样才能有足够的人来接听电话和收听广播。如果我们很忙，那么你就必须忍住，否则就会挨饿。我们往往是第一个被需要的人，也是最后一个被想起的人。
基于虚拟现实的案例研究 - 战略管理从未如此真实……
在过去60年中，教授战略管理的主要方式之一是通过书面案例研究。这种由哈佛商学院开创和领导的方法仍在全球大多数领先的商学院中占主导地位。案例研究方法背后的主要思想是使学生处于现实生活中，通常，他们阅读了与学生分享战略困境的一个或几个主角。通过课堂讨论，学生接触到相关的模型和分析工具，以帮助他们指导主角解决自己的困境。然而，越来越多的战略讲师对标准书面案例研究感到不满。书面案例研究具有无法带入课堂上微妙的困境的固有缺点。他们无法真正传达人类交流中的紧张感或其他感觉。还不清楚有多少学生在上课前实际阅读了案例研究，以及他们与他们的参与程度。