XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System优化研究
DROID：肿瘤药物开发中剂量范围优化方法
例如，美国食品药品监督管理局 (FDA) 最近批准 sotorasib 用于治疗携带 KRAS G12C 突变的转移性非小细胞肺癌。这是首个获批的针对 KRAS 的药物，而 KRAS 几十年来一直被认为“无药可用”。尽管取得了成功，但由于缺乏强有力的剂量优化，sotorasib 的开发受到阻碍，这导致 FDA 要求安进公司进行上市后试验，以比较批准的 960 毫克剂量和 240 毫克剂量。FDA 提出这一要求的原因之一是 sotorasib 是基于传统的“多多益善”范式开发的。 I 期剂量递增试验采用贝叶斯逻辑回归模型（Neuenschwander 等人，2008 年），这是连续重新评估方法 (CRM；O'Quigley 等人，1990 年) 的一种变体，目的是找到产生剂量限制毒性 (DLT) 概率在 0.20–0.30 范围内的 MTD。根据设计，选择最高剂量 960 毫克作为 MTD，尽管 58 名患者 (45%) 被归类为有严重并发症，9 名患者 (7%) 因毒性而停止治疗。该 MTD 随后用于 II 期注册试验。FDA 要求安进在 2022 年 10 月之前完成剂量优化研究，并在 2023 年 2 月之前提交最终研究报告，同时在多学科审查中指出，这项上市后研究将为未来可能的标签更新提供信息。
航空航天科学进展 - CERES 研究资料库
航空业正面临越来越大的压力，需要通过长期战略来减少排放，以满足不断增长的飞行乘客数量。目前运行的飞机通常是在设计时将机身与推进系统分开考虑的。这样一来，传统的航空发动机架构在推进效率方面已接近极限，而技术进步带来的收益却越来越少。一种有前途的替代架构可以提高下一代商用飞机的整体性能，它依赖于边界层吸入 (BLI)。这项技术将机身与战略性定位的推进系统在空气动力学上耦合，以有目的地吸入机身的边界层流。尽管如此，对于 BLI 效益的解释和量化仍缺乏共识。这主要是因为传统的性能核算方法在强气动耦合的情况下失效。随后，定义适当的性能指标以提供一致测量和潜在效益比较是一项重大挑战。本评论研究了用于评估 BLI 性能的各种会计方法和指标。这些内容在数值和实验模型的背景下进行了讨论和批评。从数值上讲，几何、空气动力学和推进模型按保真度顺序排序，同时使用大量方法进行流动特征识别，从而实现对 BLI 的现象学理解。然后特别关注具有不同设置、方法和相关限制和不确定性的实验 BLI 模型。最后，参考其相关的设计探索和优化研究，对众多非常规 BLI 飞机概念进行了分类、比较和批评。
建议引用：Șerban, Daniela；Cristache, Silvia Elena；Ciobotar, Narcisa Georgeta；Frâncu, Laurențiu Gabriel；Mansour, Jiries (2024)：对商业和经济学术环境中使用人工智能意愿的定量评估，Amfiteatru Economic，ISSN 2247-9104，布加勒斯特经济研究大学，布加勒斯特，第 26 卷，第 12 期。 65，第 259-274 页，https://doi.org/10.24818/EA/2024/65/259
摘要 本文分析了罗马尼亚学者对商业和经济大学人工智能 (AI) 的认识、使用和使用意愿。它还强调了人工智能在经济和商业大学教育中的应用的主要后果，目的是确定一个适当的框架，以便在罗马尼亚的经济大学中规范地实施人工智能系统。该研究旨在确定教师在研究、教学和评估活动中个人主动使用人工智能的优势、劣势和意愿。所用的分析方法是定量的，通过管理一份在线问卷，熟悉教育人工智能的罗马尼亚学术教师对此进行了回应。数据处理使用 Smart PLS 进行，可以识别指导罗马尼亚经济教育中使用人工智能观点的统计关系。该样本代表正常数量的试点样本。研究结果很有用，因为它们确定了可以优化研究和教育过程以及教学、评估和学习的方面，以满足罗马尼亚经济学术环境中人工智能使用的日益增长的动态。学者们对使用人工智能系统的优势的看法以及他们提出的解决方案，以最大限度地发挥人工智能在研究、教学和评估活动中的优势。所有这些都有助于制定在罗马尼亚经济和商业教育中实施人工智能系统的框架。结果表明，人工智能在所分析大学的学术活动中的使用和整合处于早期阶段：人工智能主要用于对学生的评估，这可以自动完成。学者在教学和研究中使用人工智能的可能性很低。
着装：智能网络基于扩散推理的奖励成型方案
摘要 - 通过人工智能（AI）基于人工智能（AI）基于人工智能的沟通优化仍然是基础的基础。作为第六代（6G）通信网络追求全赛纳里奥的覆盖范围，在复杂的极端环境中的选择提出了未经证实的挑战。这些环境的动态性质，结合物理约束，使AI解决方案（例如深度强化学习（DRL））很难为培训过程获得有效的奖励反馈。但是，许多现有的基于DRL的网络优化研究通过理想化的环境设置忽略了这一挑战。受到生成AI（Genai）（尤其是扩散模型）的强大功能的启发，在捕获复杂的潜在分布时，我们引入了一种新颖的基于扩散推理的奖励成型方案（着装），以实现强大的网络优化。通过对观察到的环境状态进行调节和执行动作，着装利用扩散模型的多步降级过程作为深层推理的一种形式，逐渐完善了潜在表示，以产生有意义的辅助奖励信号，以捕获网络系统模式。此外，连衣裙设计用于与任何DRL框架的无缝集成，允许连衣裙辅助的DRL（装扮得出）即使在极端的网络环境下也可以实现稳定而有效的DRL培训。实验结果表明，穿着的DRL大约达到1。礼服代码可从https://github.com/nice-hku/dress获得。与基线方法相比，在稀疏奖励无线环境中的收敛速度比其原始版本快于其原始版本，并且在多个一般DRL基准环境中的性能得到了显着改进。
用于远距离检测和跟踪的扫描激光雷达......
摘要：在过去的几年中，滥用民用无人机或无人机（无人驾驶飞机）一直是一个令人关注的问题。作为响应，已经开发了多个系统，包括光学，电子甚至声学技术，以进行检测和跟踪。不幸的是，由于其小小的，十分尺寸的大小以及形状和行为的巨大变化，无人机代表了一个具有挑战性的目标。在该博士学位上，我们开发了一种激光雷达（光检测和范围）系统，以解决此问题以拆除一公里处。在我们的系统中，范围是使用ight原理的时间来获取的，并通过使用双轴电量器依次扫描场景来完成图像。我们利用扫描多功能性开发了多种操作模式。标准检测模式使用大量视图的栅格扫描捕获场景的图像。跟踪模式基于围绕目标的本地模式，该模式以非常高的速率更新，以使目标保持在其边界内。e Ort被纳入了我们扫描激增的众多参数的理论和数值优化研究中，以便在最大范围，本地化分辨率和速率方面达到表现性能。用于检测和跟踪模式的模式优化是主要焦点，使用检测的目标概率作为最大化的函数。目标大小，速度和替代性也引入了检测的概率，从而完整概述了系统性能。该原型在几周的试验中测试了无人机检测和跟踪。在我们的LiDAR平台上，从头开始开发，每个组件的表征都可以丰富和验证我们的模型。成功之后，候选人启动和监督了工业前的整合过程。
https://doi.org/10.21608/sjsci.2024.336812.1233生物生物银纳米颗粒的抗菌活性由曲面spiCifera bahi
植物学和微生物学系，科学学院，Sohag University，Sohag，82524，埃及。*电子邮件：gem_gad@yahoo.com收到：2024年11月16日，修订：2024年12月2日，接受，接受：2025年12月19日在线发布：2025年2月7日，2025年2月7日摘要：曲线摘要（sumcc 22003）（sumcc 22003）是一种与药物的内生真菌相比，是一种与药物的叶子相比，该植物植物caltroproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproproprop- h.--埃及。根据形态和系统发育分析确定了真菌。研究了C. spicifera对生物合成银纳米颗粒（AGNP）的能力。使用UV-VIS光谱，XRD测量，DLS，ZETA电位分析，FTIR和HR-TEM分析来表征生物合成的AGNP。形成的AGNP稳定，分散且球形晶体，平均直径为38.41 nm，ZETA电位为-6.35 mV。FTIR分析证实AGNP用蛋白质封盖。生物合成优化研究表明，1 mM Agno3，5 g生物量重量，pH 10.5和60°C的反应温度是AGNPS生物合成的最佳条件。agnps在不同浓度上对革兰氏阴性细菌，革兰氏阳性细菌和酵母菌的测试物种发挥了显着的抗菌活性，表明它们作为广谱抗菌剂的潜力。大肠杆菌对AGNP（50 µg）的敏感性最高，抑制区直径为23.7±0.3 mm，MIC 4.2±0.1 µg。agnps（50 µg）的抑制区为16.7±0.1 mm，MIC对于白色念珠菌的抑制区为5.7±0.3。关键词：钙髓质Procera，细胞外生物合成，表征，优化，抗菌活性
cv- asahi ushio div>
10/2020-09/2023 Ph.D.英国加的夫的计算机科学与信息信息大学的顾问：史蒂芬·舒卡特（Steven Schockaert）研究领域的Jose Camacho Collados：语言模型的理解，问答生成，NLP，NLP的社交媒体。04 / 2016-03 / 2018 M.E. < / div>在日本卡纳那川电气工程师Keio University中：Masahiro Yukawa论文：基于投影的正规化双重平均随机优化研究领域：随机优化，在线学习，在线学习，稀疏性意识到过滤04 / 2011- 2011-03 / 2016 B.E.在日本卡纳那川电气工程中论文论文：（1）基于正交预测的在线内核方法反映了多个任务顾问：Masahiro Yukawa研究领域的研究领域：多任务学习，自适应学习，自适应学习，内核方法（2）对股票回报（2）对差异的股票回报率，对差异的股票回报率进行研究：nak nak nak nak nak thak triance nak akat nak akat nak akat nak thak atat nak thak tera nak atat sera：随机波动率，MCMC论文论文：（1）基于正交预测的在线内核方法反映了多个任务顾问：Masahiro Yukawa研究领域的研究领域：多任务学习，自适应学习，自适应学习，内核方法（2）对股票回报（2）对差异的股票回报率，对差异的股票回报率进行研究：nak nak nak nak nak thak triance nak akat nak akat nak akat nak thak atat nak thak tera nak atat sera：随机波动率，MCMC
肿瘤学前沿-10-00843.pdf
新的肿瘤消融方法在临床前模型中表现出令人兴奋的疗效，但在临床上往往取得有限的成功。由于原发性恶性组织标本的质量或数量不足，治疗开发和优化研究通常在健康组织或细胞系衍生的啮齿动物肿瘤上进行，无法对机械、化学和生物特性进行高分辨率建模。这些替代品不能准确地重现肿瘤微环境的许多关键成分，这些成分可能会影响原位治疗的成功。在这里，我们建议利用患者来源的异种移植 (PDX) 模型来繁殖临床相关的肿瘤标本，以优化和开发新的肿瘤消融方式。来自三名胰腺导管腺癌 (PDAC) 患者的标本被用于生成 PDX 模型。这个过程产生了 15-18 个肿瘤，这些肿瘤在 50-70 天内直径扩大到 1.5 厘米。 PDX 肿瘤在形态和病理上与原发性肿瘤组织相同。同样，PDX 肿瘤在生理上也优于基于永生化细胞系的其他体外和离体模型。我们利用 PDX 肿瘤来改进和优化不可逆电穿孔 (IRE) 治疗参数。IRE 是一种新型的非热肿瘤消融方式，正在包括胰腺癌在内的多种癌症临床试验中进行评估。将 PDX 肿瘤与 Pan02 小鼠衍生的肿瘤或人类 PDAC 患者的切除组织进行比较。在 IRE 治疗后，PDX 肿瘤表现出相似的电导率和焦耳加热变化。计算建模显示，PDX 肿瘤的预测消融大小具有高度相似性，与使用原发性人胰腺肿瘤组织生成的数据密切相关。基因表达分析显示，IRE 治疗导致与
使用大学
摘要 - 在尼日利亚尼日利亚的权力控股公司（PHCN）在哈科特港（Uniport）（UniPort）的电源发电公司（Uniport）上并没有真正帮助满足整体电力需求，因为事实是，其环境中存在替代性可再生能源，并且它将介入它将帮助您缓解这些挑战。这项工作涉及将光伏（PV）源用于使用UniPort作为案例研究的功率分布。太阳辐射曲线以6o55.9oe的纬度40O48.1获得，平均清除指数为4.37kWh/m2/day。太阳高度，入射角，方位角，kW/m2中的全球太阳值以及PV，电池库和转换器组件的模型。Moreso，敏感性和优化研究，包括太阳能网络的系统体系结构，负载和PV输出。用户指定的变量，例如设备峰值功率，每天产生/消耗的总能量，要投资的总金额以及太阳能发电厂的寿命。太阳能PV的总成本约为二十四（24）小时的电源，约为2000亿，七十万，六十亿奈拉（N2，740,600,000）。投影二十五（25）年的运营和维护成本（OPEX也被确定为九十八百万，五十万奈拉（N96，500,000：00）。在25年的时间里，最多消耗十（10）个小时的电力的费用必须花在PHEDC上的账单上，约为70亿，八百千1600万，三千三百千万奈拉（n 7,816,331,100：00）。这意味着，如果Uniport在接下来的25（25）年中决定抛弃PHEDC，并希望确保保证24小时的电源，那么它将节省总计50亿，并节省了700亿，七百千万千万，一百万，一百万奈拉（N5,075,731,731,100：000：00：000 naira）。此外，通过这种设计产生的功率为7500MWHR，但一年中消耗的负载为7100MWHR/年，鉴于超过400MWHR/年的超额使用功率。可以出售这种过剩的权力，从而为机构创造额外的利润。
脂肽的计算机辅助药物发现的机会主义挑战：大分子疗法的新见解
抽象的计算机辅助药物设计是击败干燥药物发现的一种有前途的方法。它旨在通过成本效益减少实验性工作。自然发生的大分子具有高于500道尔顿的分子量，例如猫离子肽，环状肽，糖肽和脂肪肽是一些大分子的例子，这些实例是成功应用，这些实例是作为广泛的抗生素，抗癌，抗癌药物，抗病毒，反病毒，抗原和毒药。利用微生物 - 土豆片作为潜在的候选药物，通过大规模生产此类分子而不是合成方法来产生成本效益。对此类化合物的计算研究产生了巨大的可能性，可以使用可用的计算工具来处理这些复杂分子，从而开发新的潜在客户。开发率始于母体药物分子中所需的结构修饰。虚拟修饰，然后通过分子建模模拟和结构活性关系模型的鉴定，然后在目标位点进行分子相互作用研究，以开发出更为突出和潜在的药物分子。铅优化研究以开发具有提高特异性和降低靶向的新型化合物是大分子在计算上是一个巨大的挑战。预测优化的药物特性的预测有助于与天然化合物相比，具有较低毒性的化合物的发展。因此，需要探索来自具有更高特异性的天然大分子的Devel-op新颖化合物。生成针对目标特异性和ADMET（吸收，分布，新陈代谢，排泄和毒性）的化合物和研究库，用于大分子，这是费力的，并且通过无体外方法产生了巨大的成本和化学浪费。这篇评论文章将重点介绍了计算机辅助药物发现大分子疗法的可能挑战和机遇。关键字：抗真菌剂，环状肽，药物发现，糖肽，脂肽引用本文：Yadav M，Eswari JS。脂肽的计算机辅助药物发现的机会主义挑战：大分子疗法的新见解。Avicenna J Med Bio-Tech 2023; 15（1）：1-13。