化学性侵犯转移性结直肠癌(MCRC)的患者预后不佳。使用程序性细胞死亡蛋白1(PD-1)/程序性细胞死亡配体1(PD-L1)抑制剂的应用鼓励改善MCRC微卫星不稳定性高(MSI-H)/不匹配修复维修剂(DMMR)的生存。不幸的是,对于MCRC而言,微卫星稳定(MSS)/优先不匹配修复(PMMR)无效,占MCRC的95%。放射疗法可以通过直接杀死肿瘤细胞并诱导阳性免疫活性来促进局部控制,这可能有助于协同进行免疫疗法。我们介绍了一名先进的MSS/PMMR MCRC患者,该患者在第一线化学疗法,姑息手术和二线化学疗法结合靶向疗法后患有进行性疾病(PD)。然后,患者接受了PD-1抑制剂的疗法,结合了放射疗法和粒细胞 - 巨噬细胞刺激因子(GM-CSF)。根据实体瘤版本1.1(recist1.1)的反应评估标准,该患者在三年后与无进展生存期(PFS)的三重疗法后显示了完全反应(CR),迄今为止已有2年以上的时间。患者除疲劳(1级)外没有其他明显的不良反应。三合一疗法为转移性化学难治性MSS/PMMR MCRC患者提供了有希望的策略。
对于某些可区分的函数h:r d→r和d二维向量的总数。这种特征的示例包括例如总均值,比率或相关系数。这也称为有限的人口推断问题(Beaumont和Haziza 2022)。我们进一步假设n很大,每个单个实验的计算成本也是不可行的。在这种情况下,研究经常诉诸于子采样。亚采样方法在过去几年中的人口急剧增加。例如,MA,Mahoney和Yu(2015); Ma等。(2022)引入了大数据回归的杠杆采样,随后启发了逻辑回归的类似发展(Wang,Zhu,Zhu和Ma 2018; Yao and Wang 2019)广义线性模型(AI等人。2021b; Yu等。2022)和分位回归(Ai等人2021a; Wang,Peng和Zhao 2021)。同样,Dai,Song和Wang(2022)开发了
海军优势 使用光纤 DTS 技术可为海军带来多种潜在优势。首先,它是唯一能够高分辨率识别大面积渗漏的技术。这可验证并改进地下水和污染物运输模型。它可精确定位值得关注的区域并排除渗漏程度极低或没有渗漏的区域。例如,最近一项 50 英亩的 DTS 研究发现,渗漏发生在不到 5% 的场地面积内。这种高分辨率数据可提高后续调查的成本效益,并让监管机构更加确信该场地的特征已得到充分描述。
sierrainstruments.com › file › jo-art... PDF 1993年二月 15 日 — 1993 年 2 月 15 日 由于 1990 年《清洁空气法修正案》1,电动 ...CEMS 的准确性和可靠性更为重要。
液体分析是跟踪食品、饮料和化学制造等行业是否符合严格的工艺质量标准的关键。为了在线并在最感兴趣的点分析产品质量,自动监控系统必须满足小型化、能源自主性和实时操作方面的严格要求。为了实现这一目标,我们介绍了在神经形态硬件上运行的人工味觉的第一个实现,用于连续边缘监控应用。我们使用固态电化学微传感器阵列来获取多变量、随时间变化的化学测量值,采用时间滤波来增强传感器读出动态,并部署基于速率的深度卷积脉冲神经网络来有效融合电化学传感器数据。为了评估性能,我们创建了 MicroBeTa(微传感器味道测试),这是一个用于饮料分类的新数据集,包含 3 天内进行的 7 小时时间记录,包括传感器漂移和传感器更换。我们实现的人工品味在推理任务上的能效比在其他商用低功耗边缘 AI 推理设备上运行的类似卷积架构高出 15 倍,在 USB 棒外形尺寸中包含的单个英特尔 Loihi 神经形态研究处理器上实现了比传感器读数采样周期低 178 倍以上的延迟和高精度(97%)。
摘要:在电子垃圾日益成为全球关注的时代,可生物降解传感器的开发代表着朝着可持续环境监测迈出的关键一步。由不可生物降解材料制成的传统传感器是电子垃圾日益增多的重要原因。本文探讨了人工智能 (AI) 与可生物降解传感器的集成,这不仅可以减轻电子垃圾对环境的影响,还可以提高环境监测系统的精度、实时决策和效率。虽然这些 AI 增强型传感器提供了有希望的进步,但数据隐私、基础设施成本及其部署对环境的影响等挑战仍然存在。此外,本文还讨论了 AI 伦理和偏见缓解的关键问题,强调在开发 AI 驱动技术时需要透明、包容和跨学科的方法。讨论为 AI 增强型可生物降解传感器的未来可能性提供了见解,包括扩大应用、可生物降解材料的进步以及这些技术的道德部署。该论文强调了跨学科合作的必要性,以充分利用这些创新的潜力,同时确保它们符合可持续性和道德目标。
美国国家航空航天局和美国国防部正在实施支持“智能”飞机发动机未来愿景的项目,以提高飞机推进系统的可负担性、性能、可操作性、安全性和可修复性。智能发动机将具有先进的控制和健康管理功能,使这些发动机能够自我诊断、自我预测和自适应,以根据发动机的当前状况或车辆的当前任务优化性能。传感器是实现智能发动机愿景所必需的关键技术,因为它们依赖于准确收集发动机控制和健康管理所需的数据。本文从控制和健康管理的角度回顾了支持智能发动机未来愿景的预期传感器要求。推进控制和健康管理技术在主动组件控制、推进健康管理和分布式控制等广泛领域进行了讨论。在这三个领域中,我们将描述单个技术,讨论控制反馈或健康管理所需的输入参数,并总结用于测量这些参数的传感器性能规格。
英国利兹大学利兹大学的地理学和水学院; B英国利兹大学土木工程学院B; C以色列贝特达根农业部土壤侵蚀研究站土壤保护部; D Kinneret Limnological实验室,以色列海洋学和林木研究,以色列米格达尔; E Zuckerberg水研究所,雅各布·布莱斯坦(Jacob Blaustein)的沙漠研究研究所,以色列内盖夫本·古里安大学; F Yorkshire Water Services Ltd,英国布拉德福德; G德国玛格德堡的Helmholtz环境研究中心水生生态系统分析与管理部; H英国伯明翰伯明翰大学地理,地球与环境科学学院; I IHCANTABRIA - 西班牙桑坦德市的de la la cantabria Instituto dehidráulicaInstituto; J布里斯托尔大学布里斯托尔大学工程,数学和技术学院J; K Escuela de Ingenieria y Ciencias,Tecnologico de Monterrey,墨西哥Nuevo