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公司在符号“ ostx”
罗克维尔，马里兰州和纽约，纽约，2024年7月31日 - OS疗法（“ OS疗法”或“ Company”）（NYSE：OSTX），一种抗体药物结合物（ADC）（ADC）（ADC）和免疫疗法研究和临床阶段阶段的生物手术公司，今天宣布了公共公共公共产品的价格公共公共公共产品$ $ 4. $ $ 000,000 00,000 00,000 00,000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 00,000 00,000 00,000 000 000 000 00,000 00,000 000 00,000 000 000 00,000 000 000 000年，股份增加了640万美元的总收益。此外，该公司还授予了承销商的45天期权，以公开发行价格，更少的承销折扣和佣金购买多达240,000股普通股，以覆盖过度分配（如果有）。扣除了承保折扣和佣金后，净收益是在公司应付支付的估计支出之前，预计将约为600万美元。该公司打算从产品中使用净收益来推进其产品候选者的临床开发 - OST-HER2和OST-TADC，并发现和开发新产品候选者，以及营运资金和其他一般公司目的。OS疗法的铅产品候选OST-HER2是一种创新的免疫疗法，使用HER2生物工程形式的单核细胞增生李斯特菌（LM），以触发对表达HER2的癌细胞的强烈免疫反应。这种现成的治疗旨在防止转移，延迟复发，杀死表达HER2的原发性肿瘤并增加总体生存率。OST-HER2已从食品药品监督管理局（FDA）（FDA）获得了罕见的儿科疾病名称（RPDD），以及FDA和欧洲药品局（EMA）的快速轨道和孤儿名称。目前，该公司已完全招募了一项重复的IIB期临床试验，该试验已切除，切除的骨肉瘤，在美国的21个临床试验地点对41例OST-HER2患者给予了OST-HER2患者，预计在2024年6月发布了临时数据后，预计将在2024年第四季度进行Topline数据。OS疗法正在基于其IIB期临床试验的数据，从FDA寻求骨肉瘤的OST-HER2的突破疗法指定。在Osteosarcoma中FDA的OST-HER2的任何生物制剂许可授权（BLA）上，该公司将根据RPDD获得优先审查凭证。OST HER2还完成了一项主要在乳腺癌患者中的1期临床试验，除了强有力的临床前数据表明，在独立的基础上证明了功效并与Her2靶向的治疗性抗体（如Herceptin®）结合使用。OS疗法也正在开发OST-TADC，这是一种专有的下一代抗体偶联物（ADC）平台。这项先进的技术结合了pH敏感的硅连接器和涂层，并被商标为Silinkers™，可以在肿瘤微环境中选择性地释放多种治疗剂，该疗法的pH值低于身体的其余部分。这种方法旨在最大程度地提高治疗作用，同时最大程度地减少对健康细胞的损害。OS疗法已在癌症的各种鼠模型中完成了最初的安全性和功效概念证明。
在图形用户界面（GUI）
在本文中，我们将讨论在图形用户界面中认知科学研究的用法。在界面设计领域，基于实际认知科学研究缺乏准则。我们打算通过关注林业和林业经营者（尤其是他们的视觉认知工作负载）如何影响他们的学习过程，注意力跨度和决策来探索这一领域。我们将检查操作接口，其中最终生产取决于操作员的工作效率和与计算机接口的协作。使用认知科学研究中的信息，我们将设计图形用户界面作为现有树收割机界面的替代方法。通过旨在减少操作员的认知任务负荷，本文探讨了将认知科学研究纳入人类计算机界面（HCI）设计的可能性。
脉冲脑电信号的图形去噪及其图形表示的效果
随着脑监测领域的快速发展，对处理相关信号的创新方法的需求日益增加。最近，图信号处理成为逐个信号分析的有力替代方案，它能够处理信号集合。对于自然接受图形表示的脑电图 (EEG) 信号尤其如此，每个电极对应一个图节点。这些信号经常被以重尾统计数据为特征的脉冲噪声破坏，从而导致传统去噪技术失败。为了解决这个问题，我们提出了一种基于分数低阶矩的有效正则化图滤波方法，该方法可以更好地适应重尾统计数据。对真实 EEG 测量结果（包括公开的 P300 数据集和癫痫信号）的实验评估表明，与成熟的 EEG 信号去噪方法相比，我们的方法具有更优异的去噪性能。
神经符号人工智能 - 为什么、是什么以及如何
摘要 — 人类通过感知（将来自环境的感官输入转换为符号）和认知（将符号映射到有关环境的知识以支持抽象、类比推理和长期规划）与环境进行交互。在人工智能的背景下，人类感知启发的机器感知是指使用使用自我监督学习目标（例如下一个单词预测或对象识别）训练的神经网络从原始数据中进行大规模模式识别。另一方面，机器认知包含更复杂的计算，例如使用环境知识来指导推理、类比和长期规划。人类还可以控制和解释他们的认知功能。这似乎需要保留从感知输出到有关其环境的知识的符号映射。例如，人类可以遵循和解释在医疗保健、刑事司法和自动驾驶等安全关键应用中推动其决策的准则和安全约束。虽然数据驱动的基于神经网络的 AI 算法可以有效地模拟机器感知，但基于符号知识的 AI 更适合模拟机器认知。这是因为符号知识结构支持从感知输出到知识的映射的显式表示，从而实现 AI 系统决策的可追溯性和审计。通过跟踪 AI 系统的输入、输出和中间步骤，此类审计跟踪可用于执行安全的应用方面，例如法规遵从性和可解释性。这是神经符号 AI 部门的第一篇文章，介绍并概述了迅速兴起的神经符号 AI 范式，结合神经网络和知识引导的符号方法来创建更强大、更灵活的 AI 系统。这些系统具有巨大的潜力，可以提升人工智能系统的算法级（例如抽象、类比、推理）和应用级（例如可解释和安全约束的决策）能力。
