萨里大学卫生与医学科学学院,萨里大学,吉尔福德大学,吉尔福德,英国b,营养,饮食学和食品系,莫纳什大学,诺丁山,澳大利亚维多利亚州,澳大利亚维多利亚州诺丁山,澳大利亚C纳瓦拉大学,纳瓦拉大学,纳瓦拉大学,帕姆普罗纳大学,帕姆普罗纳大学,斯皮斯特·德克兰,斯皮斯·德克兰·奥布斯·奥布斯·奥布斯·伊斯特·库阿,伊斯特普·库阿,伊斯兰库, E食品卫生集团,Instituto Maim´ on de of De of Devessig'关于Biom的EDICA dec. dece dec´Ordoba(Imibic),C´Ordoba,西班牙Ordoba,西班牙f人类营养单位,帕尔马帕尔马大学食品与药物系,帕尔马大学,意大利帕尔马大学,意大利G Polyphenolbio ltd.营养创新食品与健康中心,Ulster University,Ulster University,Coleraine,英国J Microbiome Research Hub,帕尔马大学,帕尔马大学,帕尔马,意大利k级医学院,牙科和护理学院,格拉斯哥大学,格拉斯哥大学,英国格拉斯哥大学,英国,萨里大学卫生与医学科学学院,萨里大学,吉尔福德大学,吉尔福德,英国b,营养,饮食学和食品系,莫纳什大学,诺丁山,澳大利亚维多利亚州,澳大利亚维多利亚州诺丁山,澳大利亚C纳瓦拉大学,纳瓦拉大学,纳瓦拉大学,帕姆普罗纳大学,帕姆普罗纳大学,斯皮斯特·德克兰,斯皮斯·德克兰·奥布斯·奥布斯·奥布斯·伊斯特·库阿,伊斯特普·库阿,伊斯兰库, E食品卫生集团,Instituto Maim´ on de of De of Devessig'关于Biom的EDICA dec. dece dec´Ordoba(Imibic),C´Ordoba,西班牙Ordoba,西班牙f人类营养单位,帕尔马帕尔马大学食品与药物系,帕尔马大学,意大利帕尔马大学,意大利G Polyphenolbio ltd.营养创新食品与健康中心,Ulster University,Ulster University,Coleraine,英国J Microbiome Research Hub,帕尔马大学,帕尔马大学,帕尔马,意大利k级医学院,牙科和护理学院,格拉斯哥大学,格拉斯哥大学,英国格拉斯哥大学,英国,
;路易吉·卡恰普蒂;塞尔吉奥·卡拉特罗尼;本杰明·卡努埃尔;基娅拉·卡普里尼;安娜·卡拉梅特;劳伦蒂乌卡拉梅特;马泰奥·卡莱索;约翰·卡尔顿;马特奥·卡萨列戈;瓦西利斯·查曼达里斯;陈玉傲;玛丽亚·路易莎·基奥法洛;阿莱西娅·辛布里;乔纳森·科尔曼;弗洛林·卢西安·康斯坦丁;卡洛·R·孔塔尔迪;崔亚欧;埃莉莎·达罗斯;加文·戴维斯;埃丝特·德尔·皮诺·罗森多;克里斯蒂安·德普纳;安德烈·德列维安科;克劳迪娅·德·拉姆;阿尔伯特·德罗克;丹尼尔·德尔;法比奥·迪·庞波;戈兰·S·乔尔杰维奇;巴贝特·多布里希;彼得·多莫科斯;彼得·多南;迈克尔·多瑟;扬尼斯·德鲁加基斯;雅各布·邓宁安;阿利舍尔·杜斯帕耶夫;萨扬·伊索;约书亚·伊比;马克西姆·埃夫雷莫夫;托德·埃克洛夫;格德米纳斯·埃勒塔斯;约翰·埃利斯;大卫·埃文斯;帕维尔·法捷耶夫;马蒂亚·法尼;法里达·法西;马可·法托里;皮埃尔·费耶;丹尼尔·费莱亚;冯杰;亚历山大·弗里德里希;埃琳娜·福克斯;纳瑟尔·加鲁尔;高东风;苏珊·加德纳;巴里·加勒威;亚历山大·高格特;桑德拉·格拉赫;马蒂亚斯·格瑟曼;瓦莱丽·吉布森;恩诺·吉斯;吉安·F·朱迪斯;埃里克·P·格拉斯布伦纳;穆斯塔法·京多安;马丁·哈内尔特;蒂莫·哈库利宁;克莱门斯·哈默勒; Ekim T. Hanımeli;蒂芙尼·哈特;莱昂妮·霍金斯;奥雷利恩·希斯;杰瑞特·海斯;维多利亚·A·亨德森;斯文·赫尔曼;托马斯·M·赫德;贾森·M·霍根;博迪尔·霍尔斯特;迈克尔·霍林斯基;卡姆兰·侯赛因;格雷戈尔·詹森;彼得·耶格利奇;费多·耶莱兹科;迈克尔·卡根;马蒂·卡利奥科斯基;马克·卡塞维奇;亚历克斯·凯哈吉亚斯;伊娃·基利安;苏门·科利;贝恩德·康拉德;约阿希姆·科普;格奥尔吉·科尔纳科夫;蒂姆·科瓦奇;马库斯·克鲁兹克;穆克什·库马尔;普拉迪普·库马尔;克劳斯·拉默扎尔;格雷格·兰茨伯格;迈赫迪·朗格卢瓦;布莱尼·拉尼根;塞缪尔·勒鲁什;布鲁诺·莱昂内;克里斯托夫·勒庞西·拉菲特;马雷克·莱维奇;巴斯蒂安·莱考夫;阿里·莱泽克;卢卡斯·隆布里瑟; J.路易斯·洛佩兹·冈萨雷斯;埃利亚斯·洛佩兹·阿萨马尔;克里斯蒂安·洛佩斯·蒙哈拉兹;朱塞佩·加埃塔诺·卢西亚诺;马哈茂德;阿扎德·马勒内贾德;马库斯·克鲁兹克;雅克·马托;迪迪埃·马索内特;阿努帕姆·马宗达尔;克里斯托弗·麦凯布;马蒂亚斯·梅斯特;乔纳森菜单;朱塞佩·梅西尼奥;萨尔瓦多·米卡利齐奥;彼得·米林顿;米兰·米洛舍维奇;杰里迈亚·米切尔;马里奥·蒙特罗;加文·W·莫利;尤尔根·穆勒; Özgür E. Müstecapl ioğlu ;倪伟头 ;约翰内斯·诺勒;塞纳德·奥扎克;丹尼尔 KL 爱;亚西尔·奥马尔;朱莉娅·帕尔;肖恩·帕林;索拉布·潘迪;乔治·帕帕斯;维奈·帕里克;伊丽莎白·帕萨坦布;埃马努埃莱·佩鲁基;弗兰克·佩雷拉·多斯桑托斯;巴蒂斯特·皮斯特;伊戈尔·皮科夫斯基;阿波斯托洛斯·皮拉夫齐斯;罗伯特·普朗克特;罗莎·波贾尼;马可·普雷维德利;朱莉娅·普普蒂;维什努普里亚·普蒂亚·维蒂尔;约翰·昆比;约翰·拉菲尔斯基;苏吉特·拉詹德兰;恩斯特·M·拉塞尔;海法 雷杰布·斯法尔 ;塞尔日·雷诺;安德里亚·里查德;坦吉·罗津卡;阿尔伯特·鲁拉;扬·鲁道夫;迪伦·O·萨布尔斯基;玛丽安娜·S·萨夫罗诺娃;路易吉·圣玛丽亚;曼努埃尔·席林;弗拉基米尔·施科尔尼克;沃尔夫冈·P。施莱希;丹尼斯·施利珀特;乌尔里希·施奈德;弗洛里安·施雷克;克里斯蒂安·舒伯特;尼科·施韦森茨;阿列克谢·谢马金;奥尔加·塞尔吉延科;邵丽静;伊恩·希普西;拉吉夫·辛格;奥古斯托·斯梅尔齐;卡洛斯·F·索普尔塔;亚历山德罗·DAM·斯帕利奇;佩特鲁塔·斯特凡内斯库;尼古拉斯·斯特吉乌拉斯;扬尼克·斯特罗勒;克里斯蒂安·斯特鲁克曼;西尔维娅·坦廷多;亨利·斯罗塞尔;古列尔莫·M·蒂诺;乔纳森·廷斯利;奥维迪乌·廷塔雷努·米尔恰;金伯利·特卡尔切克;安德鲁. J.托利;文森扎·托纳托雷;亚历杭德罗·托雷斯-奥胡埃拉;菲利普·特罗伊特兰;安德里亚·特罗姆贝托尼;蔡玉岱;克里斯蒂安·乌弗雷希特;斯特凡·乌尔默;丹尼尔·瓦鲁克;维尔·瓦斯科宁;维罗尼卡·巴斯克斯-阿塞韦斯;尼古拉·V·维塔诺夫;克里斯蒂安·沃格特;沃尔夫·冯·克利青;安德拉斯·武基奇斯;莱因霍尔德·瓦尔泽;王金;尼尔斯·沃伯顿;亚历山大·韦伯-日期;安德烈·温兹劳斯基;迈克尔·维尔纳;贾森·威廉姆斯;帕特里克·温德帕辛格;彼得·沃尔夫;丽莎·沃尔纳;安德烈·雪雷布;穆罕默德·E·叶海亚;伊曼纽尔·赞布里尼·克鲁塞罗;穆斯林扎雷;詹明生;林周;朱尔·祖潘;埃里克·祖帕尼奇
蒂娜·雷尼格、格洛丽亚·格罗弗、玛丽·梅、劳尔·维拉斯科、理查德·沃尔夫、罗纳德·基普米勒、马克·利克泰格、谢恩·尼克森、特里·维斯纳、卡里·丁曼、约瑟夫·克鲁格、克莱奥丽娅·弗伦奇、劳伦斯·杜雷克、贾里德·布鲁纳、洛里·费诺尔、马奎塔·麦克斯韦尔、蒂尔·塞勒、乔迪·罗杰斯·罗德里格斯、泰拉·德希尔兹、詹姆斯·斯马赞卡、韦德·怀特、托马斯·谢泼德、梅丽莎·温切尔、朱迪·科普林格、乔丹·爱德华兹、杰瑞·维斯普里尼、辛迪·朗、蒂莫西·阿普尔、史蒂夫·怀特、林恩·纳普、威廉瓦西克、迈克尔·兰登、琳达·查特兰德、梅尔勒·勒梅尔、玛丽·韦兰德、劳伦斯·朱洛斯基、约翰·门罗、詹姆斯·普拉特科、詹姆斯·布拉瑟、丹·阿贝、丹泽尔·马丁、盖尔·哈克、凯文·斯托克斯、詹姆斯·麦金尼斯、拉塞尔·克莱因汉斯、詹妮弗·霍特里德斯、杰弗里·埃斯基尔森、亚瑟·基克兰、威尔逊·古姆、戴安娜·威尔逊、露丝·富兰克林、蒂莫西·贝尔、艾琳·麦考伊、巴拉蒂·夏尔马、比尔·德哈恩、罗伯特·奥里斯、霍华德·洛格斯登、贾罗德·沙尔克、李·谢尔顿、埃尔默·拉佩尔、威廉·普雷切夫斯基、伦纳德·威利斯、蒂姆·黑克斯、凯西·帕伦特、约瑟夫·科兹洛夫斯基、芭芭拉·麦克莱恩、道恩·格莱斯纳、凯文·格林、菲利普·麦克斯韦、海伦·约翰逊、简·达比、丽塔·克拉维克、特里·汤普森、西格尼·凯斯、大卫·伯克哈特、保罗·伊兹科夫斯基、朱迪思·马什、巴特·琼斯、苏根德里尼·庞南帕拉姆、安·拉扎罗、道格拉斯·阿诺德、威廉·杜兰德、迪诺·维斯普里尼、兰斯·库克、凯尔西·芬尼、杰弗里·格林、特雷西
主讲教师:Chittaranjan Hota 教授 (hota@hyderabad.bits-pilani.ac.in) 范围和目标 本课程从计算机科学的角度向学生介绍人工智能的基本概念和方法。人工智能关注一系列特定的问题,并开发了一套解决这些问题的特定技术。本课程的重点是研究开发智能程序所需的知识表示方法、推理和算法。人工智能不仅致力于构建智能实体,而且还允许理解它们。本课程将使学生了解如何使用经典的符号方法对计算机进行编程,使其以通常归因于人类“智能”的方式运行。人工智能目前涵盖了各种各样的子领域,如感知、逻辑推理、证明数学定理和诊断疾病等。人工智能使计算机工程师能够借助一套工具和方法系统化和自动化智力任务。本课程研究的方法可应用于人类智力活动的任何领域。作业部分将强调使用 C/C++、Python、R 等。学生将被要求在现实世界的问题解决中使用搜索策略、游戏程序(如国际象棋或井字游戏)、规划器、仅具有推理引擎的小型专家系统外壳、使用 TMS 或贝叶斯网络等模型在不确定性下进行推理的程序、自然语言理解程序以及使用联结主义模型(如神经网络)的机器学习领域的程序。教科书 T1 Stuart Russell 和 Peter Norvig,《人工智能:一种现代方法》,Pearson 教育,第 3 版,2009 年。参考书 R1 George F. Luger 人工智能:复杂问题解决的结构和策略,第四版,Pearson,2002 年。R2 DW Patterson,《人工智能与专家系统简介》,PHI,2002 年。 R4 Elaine Rich 和 Kevin Knight,《人工智能》,Tata McGraw Hill,第二版,2002 年。
发售价预期将由联席代表(代表其本身及代表承销商)与我们于定价日协商确定。定价日预期为 2022 年 9 月 22 日星期四或前后(香港时间),且无论如何不迟于 2022 年 9 月 28 日星期三(香港时间)。发售价将不超过每股发售股份 52.7 港元,现时预期每股发售股份不低于 47.1 港元。香港公开发售的申请人于申请时须支付最高发售价每股香港发售股份 52.7 港元,另加 1% 经纪佣金、0.0027% 证监会交易征费、0.005% 联交所交易费及 0.00015% FRC 交易征费,如最终确定的发售价低于每股发售股份 52.7 港元,则该等费用可予退还。倘因任何原因,联席代表(代表其自身及代表承销商)与我们未能于 2022 年 9 月 28 日星期三(香港时间)之前就发售价达成一致,则全球发售将不会进行并将失效。
- 全脑功能成像,我们使用功能超声 (fUS) 来测量大脑活动; - 图像引导神经外科,我们专注于通过成像和 fUS 改进肿瘤神经外科 - 下一代超声技术,专注于计算超声以获得更好的图像。 原因:在 CUBE,我们正在开发新的超声探头技术,部署独特的高性能计算集群用于成像和数据分析,最后,建立专用的神经科学实验室用于基础研究以及便携式超声扫描仪用于临床研究。 对象:多个学科每天都在 CUBE 内进行合作,例如物理学、技术、神经外科和神经科学领域的专家。ErasmusMC 设有 CUBE,并通过多个部门参与其中,即:神经科学、生物医学工程、神经外科和生物医学成像。但代尔夫特理工大学(声波场成像实验室)和荷兰神经科学研究所(Gazzola 集团)的专家也在积极参与 CUBE。如何:CUBE 拥有广泛的设置,基础研究人员与临床实践一起致力于解决方案,这些解决方案正在手术室中实施这些新技术和见解。CUBE 每周都会进入手术室,经过培训的手术室工作人员会熟悉 CUBE 的技术和技巧。对基础设施的第一印象:
根据新泽西州《市政土地使用法》(MLUL)的规定,总体规划的基本目的是“以保护公众健康和安全并促进公共福利的方式指导市政当局内的土地使用”。该镇上一次进行全面的总体规划是在 1976 年,从那时起,根据 MLUL 的规定,定期完成重新审查报告,审查总体规划并根据社区的变化重新考虑目标。规划委员会必须至少每 10 年准备一次重新审查报告。最近的重新审查报告于 2014 年和 2019 年完成。2020 年总体规划重新审查报告旨在为经济适用房的监管变化提供政策基础。建议涉及满足镇区对经济适用房公平份额义务所需的行动。涉及其他重点领域的规划建议被推迟到这一完整的总体规划工作中。
一项 3 期随机、双盲、安慰剂对照、多中心试验 (PROpel,N = 796) 评估了奥拉帕尼和醋酸阿比特龙与泼尼松或泼尼松龙(以下简称奥拉帕尼和阿比特龙)一线治疗与醋酸阿比特龙和安慰剂与泼尼松或泼尼松龙(以下简称阿比特龙)一线治疗在未接受过 mCRPC 全身治疗的 mCRPC 患者中的疗效和安全性。PROpel 试验中的一个亚组 (N = 85) 与审查的适应症一致:患有有害或疑似有害种系和/或体细胞 BRCA 突变的 mCRPC 的成年人,临床上不需要化疗。该亚组分析结果表明,与阿比特龙相比,奥拉帕尼和阿比特龙治疗可显著延长放射学无进展生存期 (rPFS) 和总生存期 (OS)。更具体地说,在第一个数据截止日期 (DCO1,2021 年 7 月 30 日),rPFS 的风险比 (HR) 为 0.23(95% 置信区间 [CI],0.12 至 0.43),奥拉帕尼和阿比特龙更胜一筹。奥拉帕尼和阿比特龙组在 DCO1 时未达到中位 rPFS,阿比特龙组为 8.38 个月(95% CI 未报告)。关于 OS,第三个数据截止日期(DCO3,2022 年 10 月 12 日)报告的 HR 为 0.29(95% CI,0.14 至 0.56),有利于奥拉帕尼和阿比特龙。
已确定的可指导治疗选择的预后因素包括疾病分期、激素受体 (HR) 状态、人表皮生长因子受体 2 (HER2) 受体状态以及乳腺癌易感基因 1 和 2 (BRCA1 和 BRCA2) 中是否存在种系突变。据估计,大约 70% 的乳腺癌患者患有 HR 阳性和 HER2 阴性疾病;15% 患有 HR 阴性和 HER2 阴性疾病(称为三阴性乳腺癌 [TNBC]);15% 患有 HER2 阳性疾病(这一亚群超出了本文的讨论范围)。7,8 大约 5% 到 10% 的乳腺癌患者、9,10 以及大约 9% 到 18% 的 TNBC 患者患有 BRCA1 和 BRCA2 的种系突变。 11, 12 大多数 (70%) 携带生殖系 BRCA1 突变的患者患有 TNBC,而 BRCA2 突变乳腺癌更常与 HR 阳性疾病相关。3, 13 报告的 5 年生存率为 26%(所有转移性乳腺癌患者)14 和 12%(转移性 TNBC)。12