关于Zscaler Zscaler(NASDAQ:ZS),可以加速数字转换,以使客户更加敏捷,高效,弹性和安全。ZScaler Zero Trust Exchange通过将任何位置的用户,设备和应用程序安全地连接到网络攻击和数据丢失,以保护数千个客户免受网络攻击和数据丢失。分布在全球150多个数据中心上,基于SSE的零信任交换是世界上最大的内联云安全平台。在zscaler.com上了解更多信息,或在Twitter @zscaler上关注我们。
15% 至 20% 的肺癌患者会发生表皮生长因子受体 (EGFR) 突变。EGFR 突变型肺癌患者通常使用抗癌药物(称为 EGFR 抑制剂 (EGFRi))治疗,但由于获得性耐药性,治疗常常失败。本文表明,表观遗传抑制因子 CBX5 的缺失通过涉及转录因子 E2F1 及其靶标抗凋亡蛋白 BIRC5(survivin)上调的机制赋予 EGFRi 耐药性。我们证明,通过恢复 CBX5 表达或抑制 BIRC5 来药理学抑制该 CBX5-E2F1-BIRC5 轴代表了治疗 EGFRi 耐药性肺癌的一种治疗方法。我们的研究结果为因出现获得性耐药性而 EGFRi 治疗失败的 EGFR 突变型肺癌患者提供了潜在的治疗机会。
如果出现复杂或不寻常的感染/情况,英国卫生服务局 (UKHSA) 将宣布并领导疫情。英国卫生服务局将召集 IMT,卫生经济领域的主要工作人员将参加。各种机构可能会联系社区卫生保护小组 (CHPT) 报告疫情,通常包括:英国卫生服务局、护理/养老院工作人员、学校/托儿所、NHS 信托机构的 IPC 小组、微生物学/病毒学或环境卫生官员。通常,CHPT 会确认并宣布局部较小的疫情,并由当地领导应对工作。在确认并宣布疫情后,如果需要,ULHSA 将就是否需要和紧迫性召集 IMT 做出决定。该决定应以风险评估为指导。DPH 将领导曼彻斯特本地疫情应对工作。这可以委托给公共卫生顾问(健康保护)或 CHPT 的其他适当成员。当决定不宣布疫情爆发或不成立 IMT 时,应在适当的时间间隔通知 DPH/顾问,以确定是否随后需要正式宣布疫情爆发。附件 6 中提供了 IMT 成员的建议名单,该名单嵌入在情景计划中。这不是一份详尽的清单,根据疫情爆发的性质,可能需要其他组织的代表。
摘要:在过去的几年中,已经为患有高风险、复发或难治性恶性肿瘤的儿科患者开发了各种精准医疗计划,通过全面的分子分析选择患者进行靶向治疗。在这篇综述中,我们描述了这些举措的特点,展示了分子驱动的精准医疗的可行性和潜力。在相当一部分患者中发现了可操作事件,尽管由于缺乏可操作改变的标准化定义和使用的不同分子分析策略,比较结果很复杂。第一个针对儿童癌症的生物标志物驱动试验已经启动,但到目前为止,精准医疗对临床结果的影响仅针对少数患者进行了报道,并显示出对一些患者的临床益处。未来的前景包括结合液体活检和免疫监测等新方法以及包括组合策略在内的创新协作试验设计,以及开发专门针对儿童恶性肿瘤异常的药物。
人工智能和“大数据”必须服务于非洲的农业生产系统。基加利,2021 年 6 月 14 日——AKADEMIYA2063 今天启动了其全新项目——非洲农业观察 (AAgWa) 项目,这是一个数据平台,使用人工智能 (AI) 技术,例如机器学习、数字技术和大数据,以及卫星和遥感数据,来跟踪作物趋势并预测农业生产和产量。非洲农业观察 (AAgWa) 设计为一个交互式在线界面,提供实时数据访问,以帮助监测作物状况并建立预测和应对农业生产系统中断的能力。“通过这些创新方法,农民、政策制定者和发展从业者可以将准确的数据转化为可操作的知识,从而改善价值链上的决策,”AKADEMIYA2063 数据管理、产品和数字技术总监 Racine Ly 博士说。该平台在 AKADEMIYA2063 主办的虚拟活动中正式启动。在介绍本组织与人工智能相关的活动之后,小组讨论了新技术在填补数据空白、提高非洲生产系统生产力和复原力方面的作用。AKADEMIYA2063 执行主席 Ousmane Badiane 博士表示:“通过参与这些技术的开发和部署,AKADEMIYA2063 希望为提高非洲农业部门数据的可用性和质量做出贡献”。
磁脑摄影(MEG)是研究生理学和心理学人类大脑的有说服力的工具。可以使用外部环境和内部心理学之间的变化推断,这要求我们识别不同的单个试验事件与事件相关的磁场(ERFS),该磁场(ERFS)源自大脑的不同功能区域。单个试验数据的当前重新注册方法主要用于脑电图(EEG)中与事件相关电位(ERP)。尽管MEG与脑电图共享相同的信号源,但其他脑组织的干扰少于识别ERF的MEG优势。在这项工作中,我们通过增强信号提出了一种新的试验听觉磁场(AEF)的新识别方法。我们发现,单个试验AEF的信号强度集中在颞叶的主要听觉皮层中,可以在2D图像中清楚地显示。TESE 2D图像通过具有100%精度的人工神经网络(ANN)识别,这实现了单个试验AEFS的自动识别。te方法不仅可以与源估计算法相结合以提高其准确性,而且还可以为使用MEG实施脑部计算机界面(BCI)铺平了道路。
1个微技术国家研发研究所 - Imt Bucharest,126a,Erou Iancu Nicolae Street,077190,罗马尼亚布加勒斯特; cosmin.romanitan@imt.ro 2电子,电信和信息技术学院,布加勒斯特大学“ Politehnica”,罗马尼亚布加勒斯特,罗马尼亚布加勒斯特; gheorghe.pristavu@upb.ro(G.P.); gheorghe.brezeanu@dce.pub.ro(G.B.); florin.draghici@upb.ro(F.D.); matei.serbanescu@stud.etti.upb.ro(M.S。)3罗马尼亚年轻学院,布加勒斯特大学研究所,布加勒斯特大学,030018,罗马尼亚布加勒斯特4中心4个中心de Microelectromectromectromectromectromecion,CNM-CSIC,CNM-CSIC,08193,西班牙巴塞罗那; philippe.godignon@cnm.s 55,加布里埃尔·伯特伦街,罗马尼亚阿尔巴伊利亚510009; aditulbure@uab.ro *通信:razvan.pascu@imt.ro
•专门的公司和政府高级领导人(C-Suite级别)应举行虚拟的每周会议,以领导,管理和指导CICC的有效人员配备和运作。•最初CICC成员公司和情报分析师和相关机构的代表的初级高管将提供指导。•CICC成员公司将为初级高管提供正确的功能和公司系统的经验,以了解信息/情报及其影响。在这个角色中,他们将帮助快速提供见解,以确定必要的缓解措施。•CICC成员公司还将提供网络分析师来监视其公司网络并访问自愿性CICC数据湖(其中成员公司将共享信息,例如NetFlow或运营技术网络数据),以比较威胁指标。•来自IC中多个机构的情报分析师和工程师将参与其中,相关联邦机构(例如,SSA)的代表应在观察场上。