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脑癌药物研发：临床试验、药物类别...
摘要................. ... ................. ...数据收集和分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... 11 C. 基因治疗分为六类. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... . ... . ... . ... 20 J. 溶瘤病毒仍处于早期开发阶段. ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 21 K. PARP 抑制剂：现已超越乳腺癌. ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 21 L. 放射性药物：靶向放射疗法. ... . ... . ... . ... . ... .................................................................................................................................................................................21 米胚胎途径抑制剂 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ................. ... . ...
基于影像对象的植被制图分类不确定性空间变化的影响因素
摘要 人们花费了大量精力来研究基于像素的分类精度和相关因素的空间变化。在过去的几年中，基于对象的分类引起了越来越多的关注。本文研究了影响基于对象的植被制图中分类不确定性空间变化的因素。我们研究了基于对象的分类中的六类因素：一般成员资格、地形、样本对象密度、空间组成、样本对象可靠性和对象特征。首先，使用引导方法得出分类不确定性（基于每个案例的分类精度）。然后，用分类或连续变量量化六类因素。在此步骤中，还讨论了计算样本对象空间组成指标的适当半径。最后，使用混合线性模型将分类不确定性建模为这些因素的函数。确定了重要因素，并从限制性最大似然拟合中估计了它们的参数。建模结果表明，海拔、样本对象大小、样本对象可靠性、样本对象密度和样本空间组成显著影响基于对象的分类不确定性。其中许多因素与基于对象的方法密切相关。本研究的结果有助于理解分类错误，并建议进一步改进分类。
欧盟人工智能法案：指南
《人工智能法案》对六类人员规定了义务：提供者、部署者、进口商、分销商、产品制造商和指定代理商。 “操作员”一词用于指代所有这些。永远都会有人工智能系统和通用人工智能模型的提供商。也可能存在其他运营商，这取决于人工智能系统和通用人工智能模型的来源和部署方式。大多数运营商的定义是参考《人工智能法案》附件一中引用的欧盟产品立法改编的三个关键术语：“提供”、“投放市场”和“投入服务”。
航空电子设备人为因素设计和评估注意事项
本文件确定了评估航空电子设备人为因素/飞行员界面方面的推荐流程，并确定了一些普遍的人为因素问题，这些问题可能有助于在设计和评估过程中尽早发现和解决这些问题。本文件中推荐的流程并非旨在作为一种合规手段，而是提供在工程设计和认证过程中识别和解决与飞行员界面相关的人为因素问题的步骤。此外，本文件还提供了在设计和评估之前和期间需要考虑的六类问题的参考资料：
LFPT - 蓬图瓦兹科尔梅耶斯昂韦克辛 - dircam
RECAT-EU 规范根据飞机尾流湍流将飞机分为六类，该规范在布尔歇进近管理的空域内有效。在此新分类的基础上，提出了新的 LE BOURGET 方法。根据这一新的分类，在飞机飞行期间，到达和离开时将使用基于距离的最小分离标准。在飞机飞行期间，到达和离开时使用新的基于距离的最小分离标准。飞行计划框的填写和措辞保持不变。在第一次无线电联系中，机组人员指示了飞机尾流湍流类型。
美国人工智能政策成绩单
本报告分析了美国政府用于支持人工智能创新和竞争力的九项最突出政策的表现。我们将这些政策分为两类。第一类是直接刺激人工智能创新和竞争力的创新政策。其中包括六类政策，它们支持人工智能研究、加强人工智能劳动力、在全国范围内传播人工智能技术中心、促进人工智能资源的获取、促进政府采用人工智能以及帮助制定人工智能技术标准。第二类是塑造人工智能创新环境的法律和监管政策。其中包括三类政策，它们规范人工智能系统的使用、通过知识产权 (IP) 激励人工智能活动以及通过国际贸易支持人工智能发展。
Horizon Europe支持欧洲绿色交易寿命经济在旅游业中的作用
•随着欧盟老年人的预期，旅游业必须适应寿命经济的潜力。•到2040年，55岁以上的人的旅游支出预计将近一倍，达到365亿欧元，自2019年以来增长111％。•详细确定和分析了六类交织的银旅游类别，这些类别包括老年人中大多数旅游业的应用，以及他们的挑战：健康旅游，可访问和医疗旅游业以及国际退休移民（IRM），多代，聪明的旅游业。•健康，可访问和医疗旅游业应满足老年人的各种需求，弥合财务差距，克服医疗保健和旅游业的鸿沟，而不会加强年龄歧视。•国际退休移民（IRM），多代和智能旅游业面临与社会融合，平衡家庭需求相关的挑战，并避免过分强调技术，而牺牲了整体整合。
AI风险降低的生命周期方法
在我们2023年12月的报告之后，访问如何影响风险？评估AI基金会模型沿一定的访问梯度（以下简称“阶段报告”）1（评估了七个模型访问级别的六类AI风险），IST确定了在全球社区中为政策制定者和监管机构提供减轻这些风险的策略的必要性。通过与该领域的专家进行对话，我们始终收到反馈，强调了将政策制定者和监管机构装备对AI景观的概念性理解，更重要的是，在重要的总体目标上，这些目标是为了减轻风险缓解策略。为了提供此上下文，本报告建立了一组指导原则，使读者能够在基于目标的框架内将AI风险缓解策略进行上下文化。
当前针对突变体p53
癌症疗法已尝试针对转录因子p53，这个基因也被描述为“基因组的守护者”数十年。然而，由于几个因素，该方法面临着许多临床效率的障碍：p53的突变发生在几乎所有人类癌症中，突变是癌症的，并且相关的基因组变化授予突变体p53具有与野生型P53相关的致癌潜力。已经出现了许多新的治疗剂，以靶向突变体p53。这些药物可以广泛地分为六类：病毒方法，p53途径的直接修改器，p53途径的表观遗传修饰者，合成致死药物，结构性反应激素，结构性反应剂和免疫激活疫苗。即使这些策略也得到了有限的成功。完全绕过p53可能是杀死肿瘤细胞的下一个途径，无论p53的突变模式如何。