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ALPHAMAB ONCOLOGY 康宁杰瑞生物制药
吉美通生物为石药集团的全资子公司，石药集团是一家具有强大创新药物研发、生产和营销能力的国家创新型企业。石药集团在联交所上市（股票代码：1093），2018年入选恒生指数成分股，是该指数推出以来医药板块的首只成分股。目前，石药集团是恒生综合指数、恒生医疗保健指数、恒生内地医疗保健指数、恒生沪深港通指数、恒生（香港上市）100指数和恒生中国企业指数的成分股之一。截至本公告日，石药集团总资产逾300亿元人民币，员工逾2.3万人。石药集团拥有国内顶尖的研发团队，在石家庄、上海、北京及美国设有研发基地，专注于小分子靶向药物、纳米药物、单克隆抗体药物、双特异性抗体药物、抗体偶联药物及免疫领域生物药物的发现和研发。
alphamab肿瘤学康宁杰瑞生物制药
该公司是中国领先的生物制药公司，其双特异性抗体，多功能蛋白质工程和ADC具有完全集成的专有技术平台。该公司高度差异化的内管道由单克隆抗体，双特异性抗体和ADC组成，以交错的肿瘤学发展状态，其中包括NMPA批准营销和三种临床阶段。该公司开发了各种基于抗体的技术和平台，用于这方面的肿瘤学治疗和专业知识。从专有蛋白质工程平台和结构引导的分子建模专业知识中受益，该公司能够创建新一代的多功能生物药物候选者，这些候选物可能会在全球范围内受益。
美国陆军参谋长詹姆斯·麦康维尔将军的来信
从第一次世界大战刚结束不久到当今的战略竞争时代，《军事评论：美国陆军专业期刊》表达了各级士兵的价值观、兴趣和思想关切。其内容包含的教训既具有历史意义，又经久不衰。
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
阿斯利康（Astrazeneca
为阿斯利康（Astrazeneca）向净零净的过渡提供动力，该公司已同意与未来的沼气建立15年的合作伙伴关系，以建立英国首个未覆盖的工业规模的生物甲基煤气供应，并在其运营方面投资了主要的能源效率，总承诺为1亿英镑。来自生物甲烷设施的能源将每年在麦克尔斯菲尔德，剑桥，卢顿和斯佩克提供阿斯利康的地点，每年100吉瓦小时（GWH），相当于8,000多个房屋的热量需求。i曾经在2025年初投入运营，该合作伙伴关系将减少估计的20,000吨CO 2同等用量（CO 2 E），从而增加了国家天然气电网的可再生能源能力。厌氧消化设施和与未来沼气的长期合作伙伴关系为英国商业采用可再生气的商业采用提供了蓝图。竞争性的生物甲烷市场可以在净零净的过渡中发挥关键作用。II支持在英国清洁热量的过渡，将在阿斯利康的Macclesfield校园（英国最大的药品开发和制造地点）进行能源效率的提高。这包括对该地点的热量和发电厂（CHP）的重大改装，除了升级建筑物并改善了药物的生产和包装以实现更多的温室气（GHG）减少外，还将节省每年另外16,000吨Co 2 E。这些效率项目将支持Macclesfield校园的长期可持续运营，该校园为130多个国家提供了超过9000万种药物。过渡到100％可再生能源是阿斯利康（Astrazeneca）旗舰野心零碳计划的关键要素，该计划的重点是通过将公司的整个价值链足迹（Scopes 1至3）在2030年到2045年到2045年，通过使公司的整个价值链足迹（范围1到3）在2045年到2045年成为科学净零来提供深度脱碳。阿斯利康（阿斯利康朱丽叶·怀特（Juliette White），阿斯利康（Astrazeneca）全球可持续性与健康与环境副总裁副总裁说：“今天的1亿英镑的承诺表明，我们对
阿斯利康的健康公平
为了利用 1995 年美国私人证券诉讼改革法的“安全港”规定等，阿斯利康（以下简称“集团”）提供以下警示声明：本文件包含与集团运营、业绩和财务状况有关的某些前瞻性陈述，包括但不限于有关预期收入、利润率、每股收益或其他财务或其他指标的陈述。尽管集团认为其预期是基于合理的假设，但任何前瞻性陈述本质上都涉及风险和不确定性，并可能受到可能导致实际结果与预测大不相同的因素的影响。前瞻性陈述反映了编制本文件之日可用的知识和信息，集团不承担更新这些前瞻性陈述的义务。集团通过在这些陈述中使用“预期”、“相信”、“期望”、“打算”等词语和类似表达来识别前瞻性陈述。可能导致实际结果与前瞻性陈述中的结果存在重大差异的重要因素（其中一些因素超出了本集团的控制范围）包括但不限于：新药研发管道交付或上市失败或延迟的风险；未能满足药品开发或审批的监管或道德要求的风险；本集团商业战略的质量或执行失败或延迟的风险；定价、可负担性、可及性和竞争压力的风险；无法维持合规优质药品供应的风险；本集团药品非法贸易的风险；依赖第三方商品和服务的影响；信息技术或网络安全故障的风险；关键流程故障的风险；无法按照法律和监管要求及战略目标收集和管理数据的风险；无法吸引、发展、聘用和留住多元化、优秀和有能力的员工的风险；无法满足对环境影响（包括气候变化）的监管或道德期望的风险；上市药品的安全性和有效性受到质疑的风险；诉讼和╱或政府调查的不利结果的风险；集团产品的知识产权相关风险；未能实现战略计划或达到目标或期望的风险；财务控制失败或发生欺诈的风险；集团财务状况意外恶化的风险；全球和╱或地缘政治事件可能已经或继续对这些风险、对集团继续减轻这些风险的能力以及对集团运营产生的影响，财务结果或财务状况。本文件或任何相关演示/网络广播中的任何内容均不应被视为利润预测。
