许可证,用于在没有外站连接的高度安全或气隙环境中部署产品。您对产品的使用均受到以下约束:(1)PLR许可的数量不得超过标准的CAT8KV DNA许可证的数量,(2)您获得PLR许可的权利在DNA订阅到期后结束,如果您不续签DNA订阅,则不得及时返回PLR许可证,除非您将不再使用plr许可,否则您将不再使用PLR许可证,否则您将符合cisco(3)(3)(3)(3)(3)(3)(3)(3)(3)(3)(3)(3)(3)您订购了与PLR许可证分开的其他CAT8KV DNA许可证。
勒索软件小组利用许多不同的技术,战术和有效载荷来实现其目标,但其攻击序列基本相同。1)通常,攻击者将首先执行侦察以发现企业攻击表面中的弱入口点。通常,这包括扫描其广泛的Internet连接设备,应用程序,诸如VPN和Finalls之类的安全工具(已成为主要攻击向量)以及其他可路由的基础架构和网络资源。2)接下来,攻击者将努力妥协设备,通常是通过部署恶意有效载荷或通过社交工程来损害用户凭据。3)这形成了一个海滩头,网络犯罪分子然后从中扫描网络环境以发现其他可剥削的资源,使用它们横向移动,升级特权,发现和利用皇冠上的珠宝应用程序 - 具有敏感和商业临界数据的人。4)最后,攻击者窃取和加密数据,勒索了付款的业务。
本演讲包含涉及Edgewise Therapeutics,Inc。的实质性风险和不确定性的前瞻性陈述(“ Edgewise”或“ Company”)。本演讲中包含的历史事实陈述以外的所有陈述,包括有关我们未来的财务状况,运营成果,业务战略和计划的陈述,以及对未来运营的管理目标以及有关行业趋势的陈述,都是前瞻性陈述。这种前瞻性陈述包括有关Edgewise的药物发现平台的潜力和期望的陈述; Edgewise的候选产品和计划,包括EDG-7500; EDG-7500的此类里程碑的预期里程碑和时间安排,包括EDG-7500和临床试验数据报告的预期时间;关于Edgewise产品候选产品的市场机会的陈述;有关Edgewise产品候选和计划的管道的陈述;以及有关Edgewise财务状况(包括其流动性)的声明。在某些情况下,您可以按术语识别前瞻性陈述,例如“估算”,“打算”,“五月”,“计划”,“潜在”“威尔”或这些术语或其他类似表达式的否定。
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抽象的蒽环类药物,例如阿霉素(DOX),是广泛使用的化学治疗剂,用于治疗实体瘤和血液学恶性肿瘤。但是,它们经常诱导心脏毒性导致心肌病和心力衰竭。本研究试图研究CAMP(EPAC)在DOX诱导的心脏毒性中直接激活的交换蛋白的作用以及EPAC抑制的潜在心脏保护作用。我们表明,DOX诱导DNA损伤和凋亡特征的心肌细胞死亡。dox还导致cAMP浓度和EPAC1活性的增加。EPAC1的药理抑制(使用CE3F4),但不能缓解整个DOX诱导的改变模式。当在体内给药时,DOX处理的WT小鼠会形成扩张的心肌病,在EPAC1敲除(KO)小鼠中完全预防。此外,EPAC1抑制作用增强了DOX诱导的几种人类癌细胞系中的细胞死亡。因此,EPAC1抑制作用似乎是一种潜在的治疗策略,可限制DOX诱导的心肌病,而不会干扰其抗肿瘤活性。
记录版本:该预印本的一个版本于 2023 年 10 月 9 日在《自然微生物学》上发表。已发布的版本请参阅 https://doi.org/10.1038/s41564-023-01503-x 。
CHMP 采纳的意见是 Abrysvo 走向患者可及性的中间步骤。该意见将被送交欧盟委员会,以作出关于在欧盟范围内营销授权的决定。一旦获得营销授权,各成员国将根据该药品在该国国家医疗保健体系中的潜在作用/用途做出定价和报销决定。
t h e c o n t e x t o f a i i多种研究表明,迄今为止,AI对社会的积极态度很大,重塑了金融机构的工作方式,同时着重于数据使用和流程优化。例如,M。Eling等。al。(2019)2表明,使用精算定价模型,最常见的AI形式适用于图像检测,欺诈检测,索赔管理,自然语言处理和预测分析。由欧盟委员会成立的高级专家小组指出:“人工智能(AI)是指通过分析环境并采取一定程度的自治行动来实现特定目标的系统。”基于软件的AI系统通常包括以机器学习名称的应用程序。如果需要人为干预,并且向算法提供了投入输出行为的示例,我们称它们为监督的学习技巧。如果算法分析了未标记的数据集并确定数据中的隐藏模式,因此无需人工干预,它们将被称为无监督学习和增强学习。硬件嵌入式AI系统位于自动驾驶汽车,机器人或物联网应用程序中。AI工具通过感知其所在的环境,处理信息并决定最佳行动方案,从而实现了一定程度的理性。AI已成为保险公司价值链中的重要工具,特别是实施以执行特定任务的AI系统,帮助客户互动,产品开发,承保和索赔管理。保险公司公司的一些例子包括柠檬水,Wefox等,这些示例在物业内使用AI和伤亡保险领域,提供了改进的索赔分析以及更具动态和以客户为中心的产品主张。
预印本(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2023年1月12日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.01.11.523616 doi:biorxiv Preprint
人工智能将帮助我们至少从分析的角度了解我们作为一个社会所面临的风险以及保险公司愿意承担的风险。要做到这一点,需要大量的数据,因此保险协会、监管机构、监督者、保险公司和精算师应该忙于理解和实施“大数据”概念,无论是通过内部数字化,还是通过外部保单持有人和利益相关者。涉及该行业数字化的研究,如 Bohnert 等人 (2019) 3 ,发现数字化有利于金融机构的业务绩效。这个话题肯定会继续受到关注,因为它可能是考虑良好实施的人工智能格局时最重要的因素之一。