关于 Chordia Therapeutics Chordia 是一家临床阶段生物科技公司,总部位于日本神奈川县藤泽,致力于癌症新型疗法的研究和开发。Chordia 的主要资产 CLK 抑制剂 CTX-712 正在美国进行 1/2 期临床研究。CTX-712 可能针对癌症的脆弱性,预计将为各种类型癌症患者带来益处。除了 CTX-712,Chordia 还从事多项临床前资产的研究,包括 CDK12 抑制剂 CTX-439(预计对具有特定异常的癌症有效)以及 GCN2 抑制剂。欲了解更多信息,请访问我们的网站 https://www.chordiatherapeutics.com/en/。
摘要 - 评估了四个Rebco CC的物理和电气特性:1)theva; 2)上海超越。技术; 3)日本法拉第工厂; 4)藤库拉。为了估算其物理特性,通过删除粘贴在胶带上的聚酰亚胺色带并在预锡后切割胶带来检查每个胶带的分层强度。还通过我们的金属悬挂过程研究了其厚度的均匀性和厚度的均匀性。用于评估其电气性能,在垂直于AB平面的各种外部磁场下在4.2 K下测量其临界电流。在自田77 K的液体氮浴中制造每条胶带的关节样品。在本文中为四个磁带描述了结果。
[1D2-OS-3a] 13:20-15:00 新闻媒体的数据科学 (1/3) (主席: Atsumu Sonoda) 1D2-OS-3a-01 线性和按需新闻视频分发分析广播中的使用风格(Masanori Takano、Yuki Ogawa、Fumiaki Taka、Soichiro Morishita)1D2-OS-3a-02 Twitter 上的政治分歧:以 2019 年参议院选举为例(Tsubasa Shindo、Yuki Ogawa、Yutaka Hattori)1D2 -OS-3a-03 使用基于 MMR 的句子选择和基于 TF-IDF 的句子压缩进行新闻文章摘要 (*Shotaro Ishihara、Norihiko Sawa) 1D2-OS-3a-04 利用 SNS 评论分析新闻媒体偏见(Shohei Hisada、Taichi Murayama、Juntaro Yada、Shoko Wakamiya、Eiji Aramaki)1D2-OS-3a-05 从汽车行业和社会的崩溃理解人工智能( Ryosuke Ozawa, Takeo Kiribayasi ) [1D3-OS-3b] 15:20-17:00 新闻媒体中的数据科学 (2/3) (主席: Yuki Ogawa ) 1D3-OS-3b- 01 (OS 特邀讲座) 新闻媒体中的问题日本政治交流:社会科学与数据科学的合作(Tetsuro Kobayashi)1D3-OS-3b-02 从推文中发现有争议的新闻文章的方法(Yui Fujikane、Kazuhiro Kazama、 Mitsuo Yoshida、Yoshinori Hijikata) 1D3-OS-3b-03 新闻服务中以内容多样性和标题为重点的用户参与度分析 (Atsumu Sonoda、Hiroto Nakajima、Fujio Toriumi) 1D3-OS-3b-04 量化新闻服务期间的消费者心理和行为使用文本挖掘研究 COVID-19 疫情/J-LIWC、J-MFD 和词共现网络的应用 (Kazutoshi Sasahara、Shinpei Okuda、Yu Igarashi) [1D4-OS-3c] 17:20-18:20 数据科学新闻媒体 (3/3) (主席:Masanori Takano) 1D4-OS-3c-01 根据用户关注者构成验证帖子传播情况 (Shogo Matsuno、Santi Seiyo、Takeshi Sakaki) , Yasuhiro Hino) 1D4-OS-3c-02 使用 BertSum 对日语新闻文章进行摘要总结的研究( Hideto Ishihara、Shotaro Ishihara、Hono Shirai)1D4-OS-3c-03 Twitter 上的新闻 浏览推文和观看视频之间的关系( Yuki Ogawa、Masanori Takano、Soichiro Morishita、Fumiaki Taka)### 会场 E OS 会场 3 ### [1E2-OS-2] 13:20-14:40 认知偏差・多重解释和人工智能(1/1)(主席:Shohei Hidaka) 1E2-OS-2-01 麻木错觉与自我触摸错觉之间的权衡研究 (Yutaro Sato、Godai Saito)、Kotaka Kenri 1E2-OS-2-02 为什么狼人杀中人会被愚弄?/从认知偏差的角度进行思考(Kanzen Noriaki、Takeshi Ito)1E2-OS-2-03 从对新事物的态度看信念偏差的出现冠状病毒机制(Daiki Kondo)
所有人(所有行) 9.9% 34.7% 55.4% 喜欢 75.4% 月冈紬 25.0% 16.7% 58.3% 喜欢 84.1% 高门城 7.1% 35.7% 57.1% 生气 75.6% 御影三里 有栖川誉 7.7% 15.4% 76.9% 喜欢 77.5% 向坂亮 兵藤十座 11.1% 38.9% 50.0% 喜欢 80.9% 斑鸠三隅 月冈紬&高门城 0.1% 33.1% 66.6% 伤心 74.1% 迫田健 古市左京 18.5% 18.5% 63.0% 喜欢79.4% 上木坂玲乃 高藤条 0.1% 30.0% 69.9% 愤怒 86.7% 明日香晴人 高藤条 0.1% 50.0% 50.0% 愤怒 74.2%
1海洋环境科学的国家主要实验室,沿海和湿地生态系统的主要实验室(教育部),沿海和海洋管理研究所,环境与生态学院,Xiamen University,Xiamen University,Xiamen,Fujian,中国,2个国家观察和研究站中国藤本富州气象学科学,南中国海遥感,测量和地图合作应用技术创新中心,南中国海开发研究所,自然资源部,广东,广东,中国广东,中国广东,中国,尤里奇,尤里斯大学的大气层学院中国广东的朱海,南方海洋科学与工程实验室(Zhuhai),珠海,中国广东,8号生态学学院,太阳森大学,孙森大学,深圳,广东,中国,中国,9 nanjing
关于发明人资格问题,中期报告指出,一般认为,一个人要想成为“发明人”(或共同发明人),必须对发明中独特的部分(即,在现有技术中不存在的部分,并且是解决该发明所特有问题的手段的基础)的完成做出创造性贡献。中期报告还指出,单纯的管理者、助手或赞助人不被视为发明人,法院判决也采用了类似的标准来确定“发明人”的身份(第 84 页)。中期报告还指出,根据日本《专利法》的相关规定,只有自然人才能成为“发明人”(第 84-85 页)3。鉴于这些考虑,中期报告指出,当人工智能用于协助完成一项发明时,“根据传统观点,发明人是对发明的独特部分完成作出创造性贡献的人,发明人应该是相关自然人。”(第 85 页)。
展位号 学术领域参展商 AC-001 KIT 航空实验室 AC-002 日本国家复合材料中心 / 国立复合材料中心 AC-003 东京都立工业技术学院航空宇宙工程课程 AC-004 东京都立大学 AC-005 早稻田大学细井实验室 AC-006 大阪都立大学 AC-007 东京大学材料工程系 AC-008 东京大学航空航天系航空宇宙创新结构设计实验室 AC-009 帝京大学理工学院 AC-010 京都产业大学小山宇宙科学研究所 AC-011 福井工业大学 AC-012 横滨国立大学 AC-013 大阪大学焊接研究所藤井实验室 AC-014 东京工业大学 / 千叶大学 / 大阪大学 AC-015 丰田学校基金会丰田工业学院
Laura Greenstreet,1,7 Anton Afanassiev,1,7 Yusuke Kijima,2,3,7 Matthieu Heitz,1,7 Soh Ishiguro,2 Samuel King,2 Nozomu Yachie,2 Nozomu Yachie,2,4,4,4,5,5,5,6,8, Vancouver, BC, Canada 2 School of Biomedical Engineering, The University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada 3 Department of Aquatic Bioscience, The University of Tokyo, Tokyo, Japan 4 Research Center for Advanced Science and Technology, The University of Tokyo, Tokyo, Japan 5 Premium Research Institute for Human Metaverse Medicine (WPI-PRIMe), Osaka University, Suita, Osaka, Japan 6 Graduate School of Media and治理,凯奥大学,日本藤萨7.这些作者同样贡献了8 x(以前为twitter):@nzmyachie 9 x(以前是Twitter):@geoffschieb 10 Lead Contact *通信 *通信:nozomu.yachie@ubc.ca(N.Y.)https://doi.org/10.1016/j.cels.2023.08.005