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World File Search System卡维丝
卡维克蒂 5256-A SGM 2024
▪ 免疫调节剂 ▪ 蛋白酶体抑制剂 • 该疾病对来那度胺具有耐药性。 • 会员之前未接受过所要求的药物治疗或针对任何靶点的其他 CAR-T 疗法。 • 会员的 ECOG 体能状态为 0 到 2。 • 会员的肾脏、肝脏、肺和心脏功能充足且稳定。 • 会员没有已知的活动性或既往中枢神经系统 (CNS) 受累病史，包括 CNS 多发性骨髓瘤。 • 会员没有临床显著的活动性感染。 • 会员没有活动性移植物抗宿主病。 • 会员没有活动性炎症性疾病。
通过确定神经丝
阿尔茨海默氏病（AD）是一种常见的神经退行性疾病，与由于衰老而导致的神经元细胞结构大量降解。近年来，神经素养轻链（NFL）是AD最有前途的血液生物标志物之一。可用于血液中NFL（ELISA套件或SIMOA分析）的生物测定需要多个步骤，专业人员和昂贵的应用程序仪器，限于集中式和高资源环境。为了克服这些缺点，这项工作报告了迄今为止为确定NFL的第一个磁性微粒（MBS）基于基于的电化学生物封装。开发的平台依赖于涉及HRP二级抗体的三明治型免疫测定法，该抗体将检测器抗体标记在用羧酸功能化的商业MBs表面上标记。的放大测定转导。这种基于MBS的免疫封闭形式提供的LOD值为3.0 pg ml-1。分析性能适用于使用简单和短方案（60分钟）的AD患者中血浆和脑组织中NFL的测定，并且需要低量的样品（5μl原始血浆和0.1μg组织提取物）。
挪威胡斯塔维卡维京天空号停电 - NTNU Open
本文从 2019 年 3 月在挪威胡斯塔德维卡发生的 Viking Sky 游轮故障（停电、失去推进力和近乎搁浅）中汲取教训。游轮行业的故障和事故吸引了全球媒体的关注，并可能严重影响相关公司和当局的声誉和业务绩效。采用系统方法调查和分析 (CAST)，旨在通过系统方法最大限度地从 Viking Sky 的故障中吸取教训，并有助于减少游轮行业的故障。这项研究提出了三项主要建议：事故或故障前兆和恢复力指标概述；对其他游轮的安全建议；北极和南极地区增加游轮运营的经验教训和行动策略。研究发现，多种事故或故障前兆，例如润滑油水平低、涡轮增压器故障、大型柴油发电机不工作、恶劣天气导致安全设备无法运行以及其他前兆，导致 Viking Sky 在胡斯塔德维卡遇到故障和极度危急的情况。船长立即决定发出求救信号、船员的准备情况以及处理紧急情况的方式等弹性指标被发现对 Viking Sky 的危急情况产生了积极影响。本文还强调，适应
TAFA® 热喷涂丝。
作为其热喷涂材料组合的一部分，林德提供全面的电弧喷涂丝材。TAFA® 品牌丝材经过专门设计和制造，以满足特定的热喷涂要求。严格的规格和生产控制确保每根丝材都按照精确的冶金标准制造，并且没有碎片或污染物等缺陷。我们的丝材经过精心制作，具有热喷涂所需的物理特性 - 包括抗拉强度、硬度和表面光洁度 - 并且经过正确卷绕以确保可靠的性能。进行制造后测试和分析以确保达到所需的特性。
弗朗西斯卡·特雷维桑
政策：我在政策执行和行为改变政策方面拥有丰富的经验，特别是在值得信赖和以人为本的人工智能领域。我的专业知识使我能够审查与人工智能相关的政策，并为制定欧盟委员会在社交媒体和执法方面的人工智能数字战略做出贡献。我撰写了报告并领导了关于边缘化群体的社交媒体代表性的工作，这些报告被用于制定对弱势群体相关问题敏感的社交媒体政策。我曾与联合国犯罪司法研究所和国际刑警组织合作，目前正在开发评估聊天机器人是否符合人权的工具，并制定执法中使用人工智能的指南，这将成为委员会促进负责任和合乎道德的人工智能技术部署的重要资源。
斯瓦米·维韦卡南达科学技术学院
斯瓦米·维韦卡南达科学技术学院是一个非营利性机构，旨在促进高标准的技术和职业教育。在经验丰富的敬业教师和最先进的校园、研究设施的帮助下，该机构提供创新的、以职业为导向的学位课程，以满足行业和整个社会的需求。斯瓦米·维韦卡南达科学技术学院是印度东部最好的自筹资金工程学院之一，以其高质量的学术、优秀的基础设施、就业和 5.6 英亩郁郁葱葱的绿色环保校园而闻名。该学院获得了 AICTE 的批准，隶属于 MAKAUT 和 WBSCT&VE&SD，并获得了 NAAC 的认证。该学院拥有一个成熟的 IIC 小组，是印度国家数字图书馆、NPTEL 地方分会、IIF 学生分会的成员，与 Coursera 和 Internshala 合作，并参与了 NIRF 排名。该学院与 30 多个组织和机构签署了谅解备忘录。学院的显著特点是：高标准的教育和学习 ■ 经验丰富、敬业的教职员工 ■ 符合西孟加拉邦政府规定和指导方针的经济实惠的课程费用 ■ 空调教室，设备齐全的实验室 ■ 具有书库设施的优秀图书馆 ■ 无线网络和 1:1 互联网连接 ■ 绝佳的就业机会 ■ 为学生提供多种技能培训，就业前培养能力、软技能和技术技能 ■ 宿舍、食堂、音乐俱乐部和游乐场 ■ 位于加尔各答，乘坐公交、火车和地铁即可轻松到达。 学院拥有一支敬业、经验丰富、成就卓著的教职员工队伍，符合 AICTE 和 MAKAUT 的标准。此外，来自 JU、BESU、CU 的兼职教师也会访问校园，与学生分享宝贵经验，促进学生全面发展。学院拥有配备书库设施的电脑化图书馆，为学生提供最新的国内外期刊和参考书。阅览室可容纳 120 个座位。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
珍妮丝·齐尔奇
-2D 先进鹰眼和机载水雷对抗系统以及美国空军 E-8 联合 STARS。作为墨尔本站点负责人，齐尔奇还为佛罗里达墨尔本站点提供行政领导，此外还负责 MDC2 产品组合和其他工程、设计和开发活动。齐尔奇于 2015 年加入诺斯罗普·格鲁曼公司，在那里她承担了越来越重要的职责。在担任舰队保障主管，负责所有 E-2C、E-2D 和 C-2 战备活动之后，她担任 MDC2 产品组合的副 IPT 负责人，随后被任命为副总裁。她为诺斯罗普·格鲁曼公司带来了在海军航空系统司令部 (NAVAIR) 的丰富领导经验，包括项目管理和承包职位。齐尔奇曾任海军空中交通管理系统 PMA-213 的首席副项目经理，负责空中交通管制、战斗 ID 和精确进近着陆系统的采购和工程要求。在此之前，Zilch 在整个系统开发和演示项目中担任 PMA-231 E-2D 综合项目团队负责人。