可用的总停车位________________租户分配停车位?_______________如果分配了停车位,请通过其租赁方式指示停车位的编号和/或位置,以及任何此类要求的详细信息。在拟议的站点上会安装其他机械系统吗?____________________ _____________________________________________________________________________________ If yes, indicate how and where such mechanicals will be located (to be shown on site plan or architectural drawings) Will there be deliveries to the proposed site?_________________________________________________ _____________________________________________________________________________________ If yes, indicate size of truck利用,频率和交货时间。标牌更改?____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
和记医疗将在 2024 年美国癌症研究协会 (AACR) 年会上公布重点数据 香港、上海和新泽西州弗洛勒姆帕克 — 2024 年 4 月 5 日,星期五:和记医疗 (中国) 有限公司(“和记医疗”)(纳斯达克/AIM:HCM;港交所:13)今天宣布,将在 2024 年 4 月 5 日至 10 日在加州圣地亚哥举行的 2024 年美国癌症研究协会(“AACR”)年会上公布由和记医疗发现的几项化合物研究的最新数据。年会上将公布 HMPL-506 的初步临床前数据,HMPL-506 是一种新型、高效、差异化的 menin-MLL 抑制剂,用于治疗某些类型的急性白血病。与临床开发中的其他五种 menin 抑制剂相比,HMPL-506 在 MLL 重排和 NPM1 突变白血病细胞系模型中表现出更强的抑制效力。此外,HMPL-506 与氮胞苷、维奈克拉或吉利替尼联合使用,在体外和体内均协同增强了对 MLL 重排白血病的抗肿瘤作用。该研究候选药物表现出良好的药代动力学特征、高选择性和低心脏毒性风险。HMPL-506 的 I 期研究计划于 2024 年下半年进行。HMPL-A067 (HMA800067) 的初步临床前数据也将公布,这是一种新型 CD38 靶向抗体-药物偶联物 (ADC),其中达雷木单抗通过新型连接体与细胞毒性有效载荷单甲基澳瑞他汀 E (MMAE) 偶联。它表现出明显优于达雷木单抗的抗肿瘤活性,包括对几种对达雷木单抗治疗产生耐药性的 B 细胞恶性肿瘤模型。其他报告包括 ERK 1/2 抑制剂 HMPL-295 的临床前数据、Syk 抑制剂索凡替尼在淋巴瘤患者中的早期临床数据、VEGFR 抑制剂呋喹替尼和 MET 抑制剂沃利替尼的全球研究的更多临床数据,以及呋喹替尼和 VEGFR/CSF-1R/FGFR 抑制剂索凡替尼的几项研究者发起的研究。报告详情如下:
通过谱系可塑性和发散的克隆进化(3,5-7)。CRPC-NE患者通常通过类似于小细胞肺癌(SCLC)的化学疗法方案进行积极治疗,并且还在进行几项CRPC-NE指导的临床试验。当前CRPC-NE的诊断仍然存在,因为需要转移活检以及室内肿瘤异质性。浆细胞-FRE-FREDNA(CFDNA)的DNA测序是一种无创的工具,可检测CER中的体细胞改变(8)。但是,与CRPC-Adeno相比,癌症特异性突变或拷贝数的变化仅在CRPC-NE中适度富集(3,9)。相反,我们和其他人观察到与CRPC-NE相关的广泛的DNA甲基化变化(3,10),并且可以在CFDNA中检测到这种变化(11,12)。DNA甲基化主要是在CpG二核苷酸上进行的,并且与广泛的生物学过程有关,包括调节基因的表达,细胞命运和基因组稳定性(13)。此外,DNA甲基化是高度组织特异性的,并提供了强大的信号来对原始组织进行反v,从而允许增强循环中低癌部分的检测(16、17),并已成功地应用于早期检测和监测(18,19)。如前所述,可以用甲硫酸盐测序来测量基础分辨率下的DNA甲基化,该测序为每种覆盖的CpG提供了一小部分甲基化的胞质的β值的形式,范围为0(无甲基化)至1(完全甲基化)。低通序测序遭受低粒度,并以粗分辨率捕获所有区域。原则上,诸如全基因组Bisulfite CFDNA测序(WGB)之类的方法可以很好地了解患者的疾病状况,并具有最佳的甲基化含量信息。实际上,鉴于高深度全基因组测序的成本,WGB的低通型变种适用于大规模的临床研究。鉴于此上下文中的大多数CPG站点可能是非信息或高度冗余的,我们旨在将测序空间减少到最小设置
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失业工人援助计划 1. 执行摘要 《能源转型法案》(ETA)设立了三个基金,以帮助受新墨西哥州沃特弗洛市圣胡安发电站关闭影响的社区。劳动力解决方案部(“该部”)已根据法定要求制定了该计划,以满足失业工人的需求和 ETA 失业工人援助基金的使用。该计划介绍了该部利用自有资金为失业工人提供援助所采取的活动,以及 ETA 失业工人援助基金资金的用途,包括 PNM 的初始捐款和州长在 2023 年立法会议上捐赠的 1540 万美元。在该计划的 1.0 版中,该部提议将部分资金直接分配给失业工人。由于区域经济的迫切需求,这一举措尤为必要,并于 2023 年 11 月基本完成。在这个 2.0 版中,该部门提议建立工资差异、直接培训和学徒计划,以补偿再就业工人自裁员以来所获得的较低工资,并为那些希望寻求新职业道路的人提供免费培训和培训津贴。摘要预算资金来源金额 PNM 支付的 ETA 款项 $ 12,093,500 州长在 2023 年立法会议上的资金贡献 $ 15,400,000 总资金 $ 27,493,500 资金用途金额直接援助计划 $ 10,700,000 直接援助计划为填海工人预留的储备金 $ 1,140,000 工资差异计划 $ 4,800,000 直接培训计划 $ 6,600,000 学徒计划 $ 4,040,000 总用途(估计)$ 27,280,000 该部门向州长 Michelle Lujan Grisham、新墨西哥州立法机构、ETA 社区咨询委员会、印第安事务部以及财政和行政部为这项工作做出的宝贵贡献表示感谢。 2. 背景《能源转型法案》(ETA)确立了新墨西哥州在清洁能源领域的领先地位。ETA 为新墨西哥州投资者拥有的公用事业和农村电力合作社设定了到 2030 年全州可再生能源标准 50%,到 2040 年达到 80% 的目标,此外还为投资者拥有的公用事业和农村电力合作社设定了到 2045 年实现零碳资源标准
库恩介绍了分区管理员杰西·威拉森 (Jessy Willadsen),他解释了根据二读法令修正案准备反映挫折影响的地图的过程。 Kuhn 审查了以下地图并解释了每个地图的问题:地图 1 动物饲养场、地图 2 墓地、地图 3 城市范围、地图 4 保护区、地图 5 鹰巢、地图 6 公用设施或管道、地图 7 道路通行权、地图 8 铁路通行权、地图 9 天坑、地图 10 已占用的建筑工地、地图 11 已占用的建筑工地-1,500 英尺、地图 12 已占用的建筑工地-2,500 英尺、地图 13 所有 2,500 英尺处有已占用建筑物的区域、地图 14 Invenergy 拟建的风力发电场区域和现有的 MidAmerican Energy 涡轮机、地图 15 缓冲区后可用于风力开发的土地(因为该法令目前是使用 Invenergy 的覆盖层起草的)、地图 16 Nextera 预期的风力发电场区域、地图 17 可用于风力开发的土地由于该法令目前是根据 Nextera 预计的风力发电场区域起草的,因此需要留出缓冲空间。Kuhn 提到,总体地图反映出没有地方可以建造风力发电场,这与董事会第 42-23 号决议和支持风能的意图不符。
florina.leta12@gmail.com comancomectecon@ovidius-university.net摘要人工智能(AI)技术在教育中的整合引入了许多可能性和收益。但是,这也引发了道德问题,需要仔细考虑。本研究文章探讨了与AI在教育中的实施相关的道德意义。文献综述研究了关键的道德维度,包括隐私和数据保护,公平和偏见,以及对教师关系关系的影响。调查结果突出了AI设计和部署中透明度,问责制和公平性的重要性。本文提出了一个全面的框架,以指导教育中的道德AI实施,强调对强大的政策,算法透明度和解决偏见的需求。通过主动解决这些道德考虑,教育利益相关者可以确保一个负责任且包容的教育环境,以利用AI的潜力,同时维护道德原则。关键词:人工智能,教育,道德,实施AI J.E.L.分类:i21,i23,f6 1。引言近年来,教育领域见证了迅速的转变,主要是由人工智能(AI)技术的进步驱动的。AI有可能彻底改变教育的各个方面,从个性化的学习经验到有效的行政系统。随着人工智能继续渗透到各个部门,教育领域并没有保持不变。但是,随着教育机构越来越多地将AI纳入其实践中,需要仔细考虑的关键方面是这种实施的道德意义。本研究文章旨在探讨与AI在教育中实施的多方面道德挑战,并阐明了对学生,教师和更广泛的教育生态系统的潜在后果。智能辅导系统,自动化评分,自适应学习平台以及数据驱动的决策过程只是AI应用程序进入教室和教育机构的一些示例。尽管这些技术进步带来了有希望的好处,但它们还提出了重大的道德问题,需要解决,以确保负责任的包容性教育环境。AI实施在教育中的道德含义超出了技术考虑。它们涵盖了与隐私,公平,透明度,问责制以及AI对教育成果的更广泛影响有关的问题。例如,AI系统对大量学生数据的收集和分析引起了人们对数据隐私,安全性和潜在滥用的担忧。此外,如果不仔细设计和监控,则在决策过程中使用AI算法(例如学生安排或教师评估)可能会引入偏见或增强现有的不平等。