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IELSG38：前线氯辅醇以及皮下鼠李昔单抗诱导的II期试验和与粘膜相关淋巴组织淋巴瘤中的维持和维持
粘液SA相关淋巴组织（MALT）淋巴瘤的B细胞淋巴瘤（MZL）淋巴瘤约为淋巴瘤的8％。胃是最常见的定位部位，但是在任何外旋去的部位都可以发生麦芽淋巴瘤。1,2临床过程通常是懒惰的，中位生存期超过十年。1然而，高危基线的患者特征为3,4，并且在首次系统治疗开始后两年内具有复发或进展的患者的生存率明显较短。5-7利妥昔单抗与化学疗法的组合（氯氨基糖或弯曲霉）8-10通常被认为是有效的前线治疗选择。11，在有史以来最大的III期随机研究中评估了利妥昔单抗和Chlo rambucil的6个月组合方案（IELSG19试验），在有史以来进行的最大III期随机研究（IELSG19试验），显示了组合的优越性，而不是单独的任何一个药剂，就响应率，事件免费生存（EFS）和Progival-Fremive-firee-fime Ressection-fime fievils（pfs）。8之后，我们设计了IELSG38 II期试验，以研究是否可以使用Rituximab的皮下（SC）给予6个月组合（IV）利妥昔单抗与口服Chlo Rambucil与口服Chlo Rambucil的活性保留，并通过添加2年维护治疗来增强。在这里，我们介绍了该试验的结果。
糖尿病研究与临床实践
目的：患有 2 型糖尿病 (T2D) 的成年人报告在多种环境中遭受耻辱，包括与医疗保健提供者互动时的耻辱。然而，研究医生对 2 型糖尿病患者的偏见的研究很少。识别糖尿病护理中与耻辱相关的障碍对于防止提供者的偏见损害医疗保健服务至关重要。本研究评估了治疗 2 型糖尿病的医生对 2 型糖尿病和肥胖症患者的态度。方法：内科或内分泌科专科医生 (n = 205) 完成了一系列在线问卷，评估他们对 2 型糖尿病和肥胖症患者的态度，以及他们对 2 型糖尿病和肥胖症患者的可控性和责任的归因。结果：虽然 85% 的医生认为自己具备专业素质，有信心治疗 2 型糖尿病患者，但 1/3 的医生表示对 2 型糖尿病患者感到反感，认为他们懒惰（39%）、缺乏动力（44%）和不遵守治疗（44%）。许多人目睹了他们所在领域的专业人士对 2 型糖尿病患者发表负面评论（44%）。医生认为肥胖患者的偏见程度比 2 型糖尿病患者更严重，但差异很小。结论：研究结果强调，治疗 2 型糖尿病和肥胖症的医生需要采取减少耻辱感的干预措施。需要开展研究来评估 2 型糖尿病耻辱感对患者护理质量和健康结果的影响。
质量证明：无信任的生成AI模型推断区块链
抽象生成的AI模型（例如GPT-4和稳定的扩散）在自然语言和图像任务中表现出强大而破坏性的功能。但是，将这些模型部署在分散环境中仍然具有挑战性。与传统的集中部署不同，从系统上保证了在完全分散的环境中AI模型服务的完整性，特别是在无信任的区块链上，既重要又困难。在本文中，我们提出了一种称为质量证明（POQ）的新推论范式，以使在区块链体系结构上的任意大型生成模型中部署。与基于验证推理程序（例如ZKML或OPML）的传统方法不同，我们的POQ范式着重于模型推理的结果质量。使用基于BERT的轻质跨编码器作为我们的基本质量评估模型，我们设计和实施PQML，这是对区块链现实世界中NLP生成模型推断的第一个实用协议，该模型针对流行的开源模型量身定制，例如Llama 3和Mixtral。我们的分析表明，我们的协议对生态系统中的对抗性但理性的参与者具有牢固的态度，在这种情况下，与行为良好的参与者相比，懒惰或不诚实的行为较少。验证质量评估的计算开销很小，即使仅使用CPU，也可以在几秒钟内完成质量检查。初步仿真结果表明，POQ共识以毫秒为单位生成，比任何现有方案都快1,000倍。
约会的细节
进行了适当的分析。自闭症是一种终生的发育状况，影响一个人如何与人交流和互动。自闭症患者更可能需要眼镜并出现眼睛协调问题（例如，斜眼或懒惰的眼睛）。因此，自闭症患者应该进行定期检查。但是，我们以前的研究发现，自闭症患者在进行眼科检查时可能会遇到多个挑战，因此有些人可能因此避免了眼神。在支持研究证据的情况下，2012年引入了学习障碍者的眼神途径。在2020年，该路径得到了刷新，并制定了新的培训要求。该路径现在被称为学习障碍和自闭症患者的简单眼部护理途径。有关该路径的更多信息可以在此处找到：https：//www.seeability.org/eye-care/locsu-pathway。可以在伦敦东南部，英格兰西北部和达勒姆的社区实践中访问该路径。该项目是由翻译曼彻斯特的信任4倾斜赠款资助的。工作的总体目的是为研究助理（RA）加入一支具有自闭症研究，视力研究经验的多学科团队的研究助理（RA），为自闭症患者，患者和公众参与（PPI）提供眼神，研究可接受性和生物统计学评估。RA将参与进行研究活动的项目的各个方面。在研究团队的指导下，他们将确保该项目按计划进行，并满足重要的截止日期。具体来说，成功的候选人将参与：1。广告项目并监视合适的参与者的招聘2。根据指定的访谈和焦点小组进行定性分析
工程专业学生对人工智能技术的看法......
摘要。近几年来，人工智能 (AI) 等尖端技术从根本上改变了传统的教学和学习体验。虽然科学文献中有很多关于在一般外语学习环境中采用和使用人工智能工具的讨论，但关于这些模型在工程教育中的实施，特别是在专门用途英语 (ESP) 中的实施的研究仍然存在差距。本文的主要目的是研究工程专业学生对在大学专门用途英语 (ESP) 课程中使用人工智能技术的看法，并研究它是否可以提高外语学习成果。为了实现研究目的，拉脱维亚生命科学与技术大学进行了一项调查，涉及 137 名代表不同课程和不同学术水平的工程专业学生：本科生、研究生和博士生。在分析收集到的数据后，本研究的作者发现，大多数工程专业学生在专门用途英语 (ESP) 中积极使用各种人工智能工具，并发现它们对外语学习过程的各个方面都很有用。学生们还认为，人工智能工具的结合可以提高他们的学习成果，并强调发展数字技能的重要性，因为未来人工智能在教育中的应用必然会增长。此外，学生们强调了在 ESP 中使用人工智能工具的批判性方法的重要性，并报告说，应负责任地使用人工智能技术，以避免抄袭和作弊、过度依赖和懒惰、缺乏真实性、原创性和透明度、学习质量下降、对沟通和人际交往能力产生负面影响等问题。
临时资金算法
•临床专家和PERC同意，唯一目前可公开资助的比较器包括Pola-Br。CAR-T细胞疗法不被认为是与Glofitamab的相关比较，如治疗序列，如果患者有资格获得CAR-T，则在Glofitamab之前会接受它。对于不符合CAR-T的患者，或者无法访问CAR-T，可以给予Glofitamab。•PERC指出，先前未接受含蒽环类药物治疗的患者（例如，懒惰疾病，禁忌症）仍然应有资格用Glofitamab治疗。•关于先前的同种异体SCT，临床专家强调，某些警告包括缺乏GVHD或不再服用免疫抑制疗法，需要在这些患者中使用Glofitamab，但是，没有证据。•在NP30179的研究中，如果他们符合所有资格标准，并且最初在完整的初始Glofitamab治疗方案结束时，患者有资格使用Glofitamab撤退。未指定复发时间。临床专家和PERC表明，可以与临床试验方案保持一致，即，如果患者在初次使用Glofitamab进行初次治疗后，将最多进行12个循环或直到进展，以首先发生，以最大的疗程进行撤退。a toxabtagene cileleucel（yescarta）perc指出，没有足够的证据来定义足够的耐用响应，在考虑撤退之前是合理的。但是，根据临床经验，在未接受治疗的患者中至少有6个月的持久反应可能被认为是合理的。•临床专家一致认为，在临床实践中确定治疗资格的性能状况的要求不太严格，并且可以考虑使用Glofitamab治疗ECOG性能2的患者。
![arxiv：2503.07465v1 [cs.cv] 2025年3月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\af2a7dce29aefe4e4b6e956d62ebff4e79d71644.webp)
arxiv：2503.07465v1 [cs.cv] 2025年3月10日
对象检测和细分被广泛用于计算机视觉应用中，但是诸如Yolo系列的传统模型虽然有效而准确，但受预定义的类别的限制，从而阻碍了开放的SCE-Narios的适应性。最近的开放式方法利用文本提示，vi-sual提示或迅速的范式来克服这一点，但由于高计算需求或部署复合物而导致的性能和效率之间经常妥协。在这项工作中，我们介绍了Yoloe，该YOLOE在单个高效的模型中跨越了各种开放及时机制的检测和分割，实现了任何事物。对于文本提示，我们提出了可重新参数的区域文本对齐（REPRTA）策略。它通过重新参数轻巧的辅助网络来完善预处理的文本嵌入，并具有零推理和转移开销的视觉文本对齐。对于视觉提示，我们提出了语义激活的视觉提示编码器（SAVPE）。启用了解耦的语义和激活分支，以最小的复杂性带来了改进的视觉嵌入和准确性。对于迅速的场景，我们引入了懒惰的区域贡献对比（LRPC）策略。它利用大型词汇和专业嵌入中的内置来识别所有对象，避免了昂贵的语言模型。广泛的实验表明，Yoloe的出色零射击性能和可转移性具有较高的下降效率和低训练成本。值得注意的是，在LVIS上，训练成本较小，1.4倍推理加速，Yoloe-V8-S以3.5 AP超过Yolo-Worldv2-S。转移到可可时，Yoloe-V8-L可在封闭式的Yolov8-L上获得0.6 AP B，而较小的训练时间较小4倍。代码和型号可在https：//github.com/thu-mig/yoloe上找到。
打印-Kim Lund
Camana湾Olea的豪华2居室公寓，在Camana Bay享有声望的Olea社区中，这座令人惊叹的2卧室，两间浴室的公寓发现了现代生活的终极生活。高架高于海拔8英尺，并以优越的工艺建造，以一个非凡的套餐融合了奢华，可持续性和便利性。该公寓具有卓越的设计和卓越的建筑，具有16英寸直径的混凝土桩，钢筋梁和隔热混凝土形式（ICF）壁的稳健结构，可耐用性和能量效率。节能和可持续性的特征该房屋结合了最先进的地热空调，与传统系统相比，效率提高了50-60％，而太阳能电池板系统占典型能源使用的40-50％。房主可以节省大量资金和减少碳足迹。内部精致的内饰，开放式起居区无缝连接客厅，用餐空间和高端厨房，并配备了高级电器。宽敞明亮的宽阔窗户充满了自然光，可欣赏热带地面和度假胜地式游泳池的壮丽景色。踏上私人室外空间，享受宁静的氛围，热带微风和充满活力的户外风景。OLEA的豪华便利设施受益于一系列独家便利设施，包括度假胜地式的懒惰河，多个游泳池，最先进的健身中心以及美丽的室外空间。进入网球场和其他娱乐设施可确保每个人都有一些东西。Camana的主要地点允许从Camana湾漫步，居民可以享受无与伦比的进入世界一流的商店，学校，餐馆，娱乐场所和充满活力的市中心的机会。此公寓提供了宁静的生活和城市便利性的完美融合。
神经网络的有效且可扩展的零知识证明框架
近年来，云供应商已开始通过提供训练有素的神经网络模型来提供付费服务进行数据分析。但是，面对懒惰或恶意供应商，客户缺乏工具来验证云供应商提供的结果是否是正确推断的。称为零知识证明（ZKP）的Cryp-tographic原始人解决了此问题。它使结果可以进行验证，而无需泄漏有关模型的信息。不幸的是，神经网络的现有ZKP方案具有较高的计算开销，尤其是对于神经网络中的非线性层。在本文中，我们提出了为神经网络的有效且可扩展的ZKP框架。我们的工作改善了非线性层的证明的性能。与以前依靠位分解技术的工作相比，我们将非线性关系转换为范围和指数关系，这大大减少了证明非线性层所需的约束数量。此外，我们采用模块化设计，使我们的框架与更多的神经网络兼容。具体来说，我们提出了两个增强的范围和查找证明作为基本块。他们有效地证明了范围和指数关系的满意度。然后，我们使用少量范围和指数关系来限制原始非线性操作的正确计算。最后，我们建立了从原始操作到整个神经网络的ZKP框架，从而为各种神经网络提供了灵活性。6×（最多477。我们将ZKP实施用于卷积和变压器的网络网络。评估结果表明，我们的工作达到了168多个。2×）分离的非线性层和41的加速。与最先进的作品Mystique相比，整个Resnet-101卷积神经网络的4倍加速度。此外，我们的工作还可以证明GPT-2是一种具有1.17亿个参数的变压器神经网络，287。1秒，达到35。超过ZKML的7×加速度，这是支持变压器神经网络的最先进的工作。
AB科学
AB Science成立于2001年，是一家临床阶段的公司，该公司设计和开发其自身的治疗分子，并专门研究化学合成的分子，尤其是酪氨酸激酶抑制剂，尤其是酪氨酸激酶抑制剂，这是一类用于细胞内信号通路的药物。ab科学已经开始使用Masitinib进行的一系列临床试验，Masitinib是一种有选择地抑制试剂盒，CSF1R酪氨酸激酶的分子，从而调节了肥大细胞和巨噬细胞的活性，在先天性免疫的前线上，涉及许多神经变性和炎症界面。在神经退行性病理中，例如肌萎缩性侧面硬化症（ALS），多发性硬化症（MS）的进行性形式和阿尔茨海默氏病（AD），动员的是马斯蒂尼尼替尼的抗神经性炎症和神经保护作用。肥大细胞的参与开辟了马斯替尼的另一个适应症，例如懒惰的全身肥大症（MSI），肥大细胞激活综合征（MAS），以及镰状细胞贫血（SCD）。Masitinib在共依替尼和转移的前列腺癌中有资格获得多西他赛的发展。AB科学已经处于非常高级的阶段，因为Masitinib处于III阶段，即注册前的最后阶段，在4个指示，ALS，MS，AD和MSI的渐进形式。此外，该公司基于初始IIB研究，与两名监管机构（加拿大EMA，加拿大EMA，加拿大EMA）进行了有条件的Masitinib注册。AB科学还基于微管破坏稳定分子（MDMS）开发了一个新的血液肿瘤学平台。AB8939目前处于该平台的第一个化合物中，它在AML中的开发中结合了几个优势，即能够克服“多药抗性”的机制，这种能力不通过骨髓过氧化物酶导致的能力，骨髓氧化酶，最终与参考治疗的强大的同义效应，azacitine。