结果:共纳入 68 例 GCLM 患者,其中观察组 21 例,对照组 47 例。两组患者的基线特征均衡。与对照组相比,MiniPDX 药物敏感性测试与靶向药物使用增加相关(33.3 vs. 0%,p=0.032)。观察组和对照组的中位 OS 估计分别为 9.4(95% CI,7.9 – 11.2)个月和 7.9(95% CI,7.2 – 8.7)个月。单变量(对照组 vs. MiniPDX 组:HR=2.586,95% CI= 1.362 – 4.908,p=0.004)和多变量回归分析(对照组 vs. MiniPDX 组:调整后的 HR (aHR)=4.288,95% CI= 1.452 – 12.671,p=0.008)均显示观察组在 OS 方面具有优势。同样,基于 MiniPDX 的方案显着改善了这些病例的 PFS(中位 PFS 6.7 个月 vs. 4.2 个月,aHR=2.773,95% CI=1.532 – 3.983,p=0.029)。ORR 和 DCR
随着人工智能(AI)社会应用的推进,人们正在探索将人工智能应用于艺术和设计等创意领域。尤其是,许多研究和作品示例已经表明,人工智能可以通过使用生成对抗网络(GAN)和其他生成模型来生成“逼真”的图像和音乐,就好像它们是人类创造的一样。另一方面,有人可能会认为生成模型所做的只是从训练数据中学习到的统计模式的再现,并质疑它们作为表达的新颖性和独创性。在本文中,我们研究了人工智能和创造力的现状,并提出了一种通过扩展 GAN 框架来创造新颖表达,尤其是音乐表达的方法。通过这些,我们考虑了人工智能将在未来为创造不仅仅是模仿人类创作的表达做出贡献。
[1] Sato, Y.、Henley, EJ、Inoue, K.:“机器人危险控制系统设计的动作链模型”,IEEE Trans. on Reliability,第 39 卷,第 2 期,(1990 年 6 月)。[2] Kawashima, O.、Sato, Y.(2015 年):”
cNerve 旨在在超声引导神经阻滞程序的侦察阶段(即针刺之前)实时突出显示神经组织结构。在此阶段,用户熟悉患者的超声解剖结构并规划针刺方法。此阶段的挑战包括在相关标志和探头运动的背景下识别和跟踪神经结构。这些挑战因神经结构的高度纹理变异性及其与附近组织(如肌肉、筋膜和血管)纹理的相似性而加剧。突出显示神经组织的能力支持识别超声解剖结构并有助于在侦察过程中跟踪纹理。cNerve 增强了临床医生的信心并在神经阻滞程序期间提供实时指导。15
。CC-BY-ND 4.0 国际许可证(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是由此预印本的版权持有者于 2025 年 1 月 2 日发布的。 ;https://doi.org/10.1101/2025.01.02.631092 doi:bioRxiv 预印本
淋巴转移瘤 (BM) 是最常见的中枢神经系统肿瘤,导致癌症患者发病率和死亡率显著上升。大约 10%–30% 的成年人被诊断出患有 BM,每年估计有 97,800–170,000 例新病例。1 由于 BM 的组织病理学多变,发病率和存活率因具体组织学而异。肺癌、乳腺癌和黑色素瘤占所有 BM 的 67%–80%。2,3 目前,MRI 通常作为肿瘤分期的一部分进行,4 导致许多患者在就诊时发现亚临床 BM。虽然对于患有可控全身性疾病的患者,切除单发脑转移瘤的治疗价值仍然无可争议,但对于导致神经系统损伤的大型脑转移瘤(直径 > 3 厘米)、5 位于后颅窝处的脑转移瘤以及囊性或坏死性脑转移瘤,也应考虑进行手术。5
本研究调查了技术集成引导式探究方法对在职前数学教师几何概念理解的影响,并与引导式探究方法和传统的以教师为中心的方法进行了比较。研究采用了非等效前测-后测对照组准实验设计。研究采用了三阶段抽样技术。研究者特意选择了两所大学,并通过简单随机抽样将其分配到实验组和对照组。共 116 名在职前小学数学教师被分为三组:实验组 1(n = 48)、实验组 2(n = 38)和传统组(n = 30)。使用双层测试收集前测和后测数据,并使用描述性统计、样本配对 t 检验和单因素方差分析进行分析。与其他两组相比,接受技术集成引导式探究方法的在职前数学教师表现出更高水平的概念理解。根据研究结果,为数学教师教育者提出了一些建议。
* 通讯地址。电话:+1 650 725 9250;传真:+1 650 724 1164;电子邮件:gibbson783@gmail.com。通讯地址也可以是 Kaihang Wang。电子邮件:kaihangwang@caltech.edu。通讯地址也可以是 Stephen L. Mayo。电子邮件:smayo@caltech.edu
为了防止气候灾难,世界需要过渡到低碳经济,到 2050 年实现净零碳当量排放。这一过渡需要所有部门进行彻底的经济转型。例如,国际能源署 (IEA) 估计,到 2040 年,所有未减排的煤炭和石油发电厂都必须逐步淘汰,重工业(如钢铁、水泥和化学品)现有产能的约 90% 必须达到其投资周期的结束;到 2050 年,全球近 90% 的电力必须来自可再生能源。1 据估计,到 2025 年,新兴市场和发展中国家每年的投资将超过 1 万亿美元,到 2030 年将超过 2 万亿美元,用于减少排放、应对气候变化影响以及恢复自然和土地。2