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加速液体活检的开发和验证，用于早期癌症筛查和治疗定制
1 European Alliance of Personalized Medicine, 1040 Brussels, Belgium 2 Department of Molecular and Cellular Engineering, Jacob Institute of Biotechnology and Bioengineering, Faculty of Engineering and Technology, Sam Higginbottom of Agriculture, Technology and Science NCOLOGY-PATHOLOGY, Karolinska Institute, 171 64 Stockholm, Sweden 5 Soft Tissue/Bone Sarcoma and Melanoma, Maria Sklodowska-Curie National Institute of Oncology (MSCI), 02781 Warsaw, Poland 6 Department of Biochemistry and Medical Hematology, Faculty of Pharmacy and Biochemistry, University of Zagreb, 1, 10000 Zagreb, Croatia 7 I3S-Investigation and Innovation Research in SA, University of Porto, Alfredo Allen 208, 4200-135 Porto, Portugal 8 INEB-Biom Engineering is Tip, University of Porto, Rua Alfredo Allen 208, 4200-135 Porto, Portugal 9 Institute for Public Health, Cell Biology, Grow School of Development Oncology and Biology, Faculty of Health, Medicine and Life Sciences, University of Maastricht, 6211 LK MASTRICHT, Netherlands 10 Department of Molecular Medicine, RCSI University of Medicine and Health Sciences, Beaumont Hospital, SMURFI BUILDING, D09 Dublin, Irish 11 Department of Pediatric and Medical Genetics, Medical University, 4,000 Bulgaria 12 Zeca, 1800 Concord Pike, Wilmington, 19803, uses 13 Department of Public Health, University of Naples Federico II, 80137 Naples, Italy 14 Institute of Human Genetics, Diagnostic and Research Center for Molecular Biomedicine, Medical University of Graz, 8036 Graz, Austria 15 Laboratory of Clinical and Experimental Pathology, U Teur Hospital, University C O TE D'AZUR, CEDEX 01, 06001 NICE, FRANCE 16 RARE HUMAN CURRENT CELL LABORATORY (LCCRH), MONTPELLIER UNIVERSITY MEDICAL CENTER, 641 AVENU DOYEN GASEN GIRAUD, CEDEX 5, 34093 MONTPELLIER, FRANCE: DENISHORGAN@EUAPM.EU
在人工智能时代的诊断和治疗定制方面的挑战和进步
综合综述在医学中的人工智能（AI）和机器学习（AM）的摘要整合代表了一个快速增长的领域，有望在诊断和治疗过程中取得重大进展。鉴于这种情况，这项综合审查旨在巩固和批判性地分析有关这些创新技术在医学实践中的应用的可用科学证据。使用相关描述符，例如“人工智能”，“机器学习”，“临床诊断”，“机器学习”，“机器学习”和“深度学习”。仔细参考参考文献包括针对AI和AM在各种医学领域中应用的相关研究，特别关注本摘要中温哥华所示的参考文献。这篇综述的结果揭示了广泛的成功AI和AM在诊断和医疗治疗中的应用。Wang等人等研究。 （2019）强调了在医学中使用深度学习的进步和挑战，而Erickson等人的作品。 （2017）显示了AM在医学图像中的有效性，这有助于临床实践的进步。 如Ahuja（2019）和Farhud和Zokei（2021）所讨论的那样，道德方法和未来对卫生专业人员表现的影响是这些技术整合的关键点。 在这种情况下，患者隐私和道德考虑成为关键因素。Wang等人等研究。（2019）强调了在医学中使用深度学习的进步和挑战，而Erickson等人的作品。（2017）显示了AM在医学图像中的有效性，这有助于临床实践的进步。如Ahuja（2019）和Farhud和Zokei（2021）所讨论的那样，道德方法和未来对卫生专业人员表现的影响是这些技术整合的关键点。 在这种情况下，患者隐私和道德考虑成为关键因素。道德方法和未来对卫生专业人员表现的影响是这些技术整合的关键点。患者隐私和道德考虑成为关键因素。这项综合审查的结论加强了AI和AM在医学中提供的重大转变，提供更快，更准确的诊断，并概述了内在的道德挑战。这种全面的分析强调了对研究和负责任发展的持续需求，促进了优化临床功效的进步，并确保面对这些变革性创新，确保卫生专业人员和患者的信心。关键字：人工智能，机器学习，临床诊断，机器学习和深度学习。
太空和天文学定制陶瓷技术
我们的尖端技术在全球多个领域得到应用。京瓷提供 200 多种陶瓷材料，旨在满足个性化需求。高性能陶瓷是经过精心设计的材料，具有天然材料所不具备的独特性能。这些性能（例如导电性和耐热性）使它们能够承受其他材料无法承受的条件。通过这种方式，我们的技术陶瓷有助于将不可能变为可能。
chatgpt-4的初步探索显示了生成人工智能对文化量身定制的多种语言抗菌剂的潜力
理解和影响与健康相关行为的框架。3个文化细微差别和行为变化模型构成了成功的公共卫生交流的基础，因为它们可以确定健康沟通策略的有效性。通过量身定制MES，以与不同的群体产生共鸣，干预措施可以引起更长的持久行为转变，这反过来又可以改善健康结果。文化量身定制的公共卫生运动可以通过解决社区的特定信念和实践来改善参与度。3根据文化特征分割公共卫生介入信息，增强其影响和相关性。3,4 AI领域的最近爆炸性增长为AI提供了巨大的潜力，可以简化和加快流程，使知识更容易获得并提高我们对世界的理解。在兽医医学中，AI已用于各种目的5，包括诊断成像6,7和临床文档。8 Generative AI可以创建针对不同识字级别，语言和地理位置的内容。9截至本文提交时，目前尚无关于使用生成AI来创建量身定制的AMR意识内容的研究。这项简短的非正式研究旨在探索生成AI的潜力，以不同语言的方式开发AMR消息传递通信，适合不同的受众。
为高谐波生成和振动光谱量身定制的多功能高平均值超快红外驱动器
高重复利率高平均值薄盘，平板和基于纤维的激光器由于其稳健的紧凑设计，出色的梁质量和可靠的功率稳定性1-8而变得越来越受欢迎。提供足够的峰值功率来触发各种非线性感兴趣的过程，但这些激光源提供了改善的信号噪声比和快速数据采集时间尺度。这对于打击凝结相光发射过程中的空间充电效应，改善低收益重合测量值或具有自然可降解样品9 - 17的实验至关重要。在这里，我们说明了由200-W泵源（来自Trumpf Scientific的Dira）驱动的超快红外OPCPA（来自Fastlite的Twinstarzz）的性能，以100 kHz的重复速度运行。OPCPA设计旨在满足一套超级光谱技术的一系列标准，从基于HHG的瞬态角度分辨光发射光谱（TR-ARPES）和X射线吸收光谱（TR-XAS）到时光液质式和Raman Spectrared和Raman spectrared和Raman Spectrrasepoppy。在带有固态样品的Tr-Apres中，每个脉冲发射的光电子数量受到空间电荷效应的约束，这限制了驱动脉冲的能量并影响数据统计数据。因此，更高的重复率激光器是有益的。同样，在TR-XAS中，从HHG驱动器18的中红外波长中访问元素X射线吸收边缘的利润。但是，该过程的转化效率低，因此得到了高度重复速率的平均HHG光子通量的帮助。振动光谱法通常需要激光的光谱可调性，以选择性地激发分子振动。在这方面，OPCPA设计的吸引力是可以调整激光光谱带宽，而无需诉诸复杂的脉冲拉伸和压缩，以适应实验的目的。虽然广泛的光谱覆盖范围允许在吸收光谱中访问扩展光谱过渡，但它限制了频率分辨技术中的能量分辨率，例如，在拉曼光谱中。另一方面，当不需要宽光谱覆盖时，减少光谱带宽的能力可以通过将激光能将激光能量浓缩到“有用”带宽中来增加光谱亮度。为了满足不同的实验要求，OPCPA旨在在（1）可调的红外光谱模式之间互换操作，（2）可调的拉曼光谱模式和（3-4）两个
b“季度回顾 \xe2\x80\xa2 截至 2024 年 12 月 31 日的季度，摩根大通美国股票策略表现不及基准标准普尔 500 指数。 \xe2\x80\xa2 在医疗保健领域，我们对 Regeneron Pharmaceuticals 的增持导致业绩下滑。Regeneron 的股票表现下滑主要是由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的季度收入和收益增长，但 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。该公司的财务业绩显示收入同比增长和收益增加，但这些积极的结果被市场对 Eylea 未来的担忧所掩盖。 \xe2\x80\xa2 在非必需消费品领域，我们对特斯拉汽车的减持导致业绩下滑。公司报告盈利稳健，由于成本降低和生产效率提高，毛利率和盈利能力有所改善。值得注意的是，特斯拉在其 Cybertruck 部门实现了盈利，并宣布了推出新款平价车型的计划。该公司推动对无人监管的全自动驾驶汽车进行国家监管，以及 2024 年美国总统大选对监管前景的影响进一步影响了股价表现。\xe2\x80\xa2 在金融方面，我们对富国银行的增持有助于提高业绩。由于投资者对放松管制和可能取消资产上限的乐观情绪，富国银行的股票表现有所改善。该公司报告的净收入和每股收益较上一季度增加，费用收入增长抵消了净利息收入的阻力。\xe2\x80\xa2 在信息技术领域，我们对 Marvell Technology 的增持有助于提高业绩。Marvell 的数据中心部门实现了显着增长，尤其是在定制人工智能 (AI) 硅片和光电方面。该公司报告称，收入同比和环比均大幅增长，每股收益显著提高。Marvell 与亚马逊网络服务 (Amazon Web Services) 的战略合作伙伴关系以及定制硅片项目的成功提升为其积极的财务业绩做出了贡献。由于产品组合，尤其是定制硅片的收入贡献增加，毛利率面临压力，但管理层已经充分传达了这种组合动态，因此投资者在很大程度上预料到了这一点。
b“季度回顾 \xe2\x80\xa2 截至 2024 年 12 月 31 日的季度，摩根大通美国股票策略表现不及基准标准普尔 500 指数。 \xe2\x80\xa2 在医疗保健领域，我们对 Regeneron Pharmaceuticals 的增持导致业绩下滑。Regeneron 的股票表现下滑主要是由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的季度收入和收益增长，但 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。该公司的财务业绩显示收入同比增长和收益增加，但这些积极的结果被市场对 Eylea 未来的担忧所掩盖。 \xe2\x80\xa2 在非必需消费品领域，我们对特斯拉汽车的减持导致业绩下滑。公司报告盈利稳健，由于成本降低和生产效率提高，毛利率和盈利能力有所改善。值得注意的是，特斯拉在其 Cybertruck 部门实现了盈利，并宣布了推出新款平价车型的计划。该公司推动对无人监管的全自动驾驶汽车进行国家监管，以及 2024 年美国总统大选对监管前景的影响进一步影响了股价表现。\xe2\x80\xa2 在金融方面，我们对富国银行的增持有助于提高业绩。由于投资者对放松管制和可能取消资产上限的乐观情绪，富国银行的股票表现有所改善。该公司报告的净收入和每股收益较上一季度增加，费用收入增长抵消了净利息收入的阻力。\xe2\x80\xa2 在信息技术领域，我们对 Marvell Technology 的增持有助于提高业绩。Marvell 的数据中心部门实现了显着增长，尤其是在定制人工智能 (AI) 硅片和光电方面。该公司报告称，收入同比和环比均大幅增长，每股收益显著提高。Marvell 与亚马逊网络服务 (Amazon Web Services) 的战略合作伙伴关系以及定制硅片项目的成功提升为其积极的财务业绩做出了贡献。由于产品组合，尤其是定制硅片的收入贡献增加，毛利率面临压力，但管理层已经充分传达了这种组合动态，因此投资者在很大程度上预料到了这一点。
重症监护中的个性化医学：从生物标志物到量身定制的疗法
重症监护医学领域正在迅速发展，个性化医学作为一种变革性的方法来优化患者的预后。在ICU中，患者条件复杂且动态，一小中的所有治疗策略通常不足。个性化医学利用生物标志物，遗传见解和先进的诊断工具来根据每个患者的独特需求来量身定制疗法，从而彻底改变重症患者的护理服务的潜力。个性化医学涉及根据个体患者特征（例如遗传，蛋白质组学和代谢特征）来定制医疗服务。与依赖广义治疗方案的传统方法不同，该策略旨在预测患者对疗法的反应，最大程度地减少不良影响并增强康复。在重症监护中，在快速而精确的决策至关重要的情况下，这种方法特别有价值。生物标志物在个性化医学中至关重要，是疾病过程或治疗反应的可测量指标。在ICU中，生物标志物可以帮助分层患者，识别危险人群并指导治疗干预措施。
定制的阴极复合微结构使全固态电池在低压下具有长循环寿命
摘要：全固态电池（ASSB）的实际应用需要在低压下可靠运行，这仍然是一个重大挑战。在这项工作中，我们研究了由不同粒径固态电解质（SSE）组成的正极复合微结构的作用。由 LiNi 0.8 Co 0.1 Mn 0.1 O 2（NCM811）和细颗粒 Li 6 PS 5 Cl（LPSC）制成的复合材料在 NCM811 颗粒表面显示出更均匀的 SSE 分布，确保了紧密接触。此外，该复合材料的曲折度降低，从而增强了锂离子传导。这些微观结构优势可显着降低电荷转移电阻，有助于抑制低压条件下循环过程中的机械变形和电化学降解。因此，细 LPSC 正极复合材料在 2 MPa 的中等电堆压力下表现出增强的循环稳定性，优于粗 LPSC。我们的发现证实了微结构设计在实现低压条件下高性能 ASSB 运行中的重要作用。
应用精准医疗：高科技显微镜可实现定制风湿病治疗
类风湿性关节炎是最常见的炎症性关节疾病，仅奥地利就有超过 60,000 人患有该病，女性患该病的可能性是男性的三倍。尽管过去几十年来治疗方面的进步已导致开发出具有不同作用机制的多种药物，但由于缺乏帮助找到正确治疗方法的工具，许多患者仍然无法实现临床缓解，导致症状得不到充分控制。临床医生只能采用“反复试验”的治疗方法，即一种药物接一种药物地进行测试。虽然存在一些生物标志物来帮助预测治疗结果，但它们尚不适合常规临床使用或需要侵入性手术。在长期合作中，由 CeMM 和维也纳医科大学的 Giulio Superti-Furga 领导的团队首次测试了一种精准医疗方法，该方法可以为类风湿性关节炎和其他可能的自身免疫性疾病提供更有针对性和更准确的治疗方法。该研究结果发表在 EBioMedicine（DOI：10.1016/j.ebiom.2024.105522）上，代表了该领域的重大进步。细胞类型影响疾病和治疗该方法基于尖端显微镜技术，能够以完全自动化的方式生成和分析大量图像数据。它由 CeMM 以“药理学”1,2 的名义开发，能够直接测量药物对各种单个免疫细胞的影响——这项任务如果使用传统分子生物学技术以这种规模完成，将过于耗费人力。此外，它允许
最终的VSME是为撞击而定制的吗？
•草案现在可以报告积极影响，而以前它仅解决了负面影响报告。•明确的开放，用于披露与企业特定部门相关的标准（指标和/或叙述性披露）中未包含的其他信息。•基本模块指南通过提供模板来支持中小型企业，这些模板有助于报告“实践，政策和未来的倡议，以向更可持续的经济过渡（B2 DataPoint），不仅要解决该组织的员工的劳动力，还针对价值链中的工人，还针对受影响的社区，消费者，消费者，消费者和结束者（Enders），以及End-End-End-End-users（1 16-17）。•基本模块指导还认可社会经济实体，为合作社提供了有关特定治理特征，社会经济投资，根据共同性原则或与一般经济利益服务相关的活动的机会。•有关可持续性相关认证或标签的新披露（如果相关）（B1问题 - 准备基础）。•EFRAG在标准指标中引入了进一步的简化，并使用了可访问的语言。此外，被排除在咨询受访者中，认为实质性评估过于复杂，允许中小企业在相关数据点上报告。