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产品特性概要 (SmPC)
第一阶段临床试验在印度开展，共有 375 名健康成年志愿者参加。前 50 名参与者在接种疫苗后接受了 7 天的监测，在独立数据安全监测委员会对掩蔽安全数据进行审查的基础上，试验得以继续进行，其余参与者被纳入所有组别。参与者被随机分配接受三种疫苗配方中的一种（3 µg 加 Algel-IMDG、6 µg 加 Algel-IMDG 或 6 µg 加 Algel）或仅接受 Algel 的对照疫苗组。两次注射后，3 µg 加 Algel-IMDG 组有 17 名 (17%; 95% CI 10.5–26.1) 受试者报告了局部和全身不良反应，6 µg 加 Algel-IMDG 组有 21 名 (21%; 13.8–30.5) 受试者报告了局部和全身不良反应，6 µg 加 Algel 组有 14 名 (14%; 8.1–22.7) 受试者报告了局部和全身不良反应，仅使用 Algel 组有 10 名 (10%; 6.9–23.6) 受试者报告了局部和全身不良反应。最常见的不良事件是注射部位疼痛 (375 名受试者中的 17 名 [5%])、头痛 (13 名 [3%])、疲劳 (11 名 [3%])、发烧 (9 名 [2%]) 和恶心或呕吐 (7 名 [2%])。所有征求的不良事件均为轻度（62 例中的 43 例 [69%]）或中度（19 例 [31%]），且在第一次注射后更常见。6 µg 加 Algel 组报告了一例与疫苗无关的病毒性肺炎严重不良事件。
M3AE：脑肿瘤分割的多模式表示学习缺失模态
多模式磁共振成像（MRI）提供了用于脑肿瘤的亚区域分析的互补信息。已经提出了大量方法，用于使用四种常见的MRI模态自动分割自动脑肿瘤，并实现了显着的性能。在实践中，由于图像腐败，工件，获取协议，对比对比代理或仅成本，因此缺少一种或多种模式是通常的。在这项工作中，我们为脑肿瘤分割的新型两阶段框架提供了缺失的方式。在第一阶段，提出了多模式掩蔽的自动编码器（M 3 AE），其中ran dom情节（即模态辍学）和剩余模式的随机斑块都均被掩盖，以进行重新构的任务，以进行自我检查的自我检查，以对鲁棒多模态表示反对损坏的模态抗衡。为此，我们将框架命名为M 3 AE。同时，我们采用模型反转以边际额外成本优化代表性的全模式图像，该图像将用于替代缺失的模式并在推断期间提高性能。然后在第二阶段，提出了一种记忆有效的自我提炼，以在异源缺失模式情况下提炼知识，同时仔细调整模型以进行分割。我们的M 3 AE属于“全部”类型，其中一个模型可以应用于所有可能的模式子集，因此对于培训和部署都是经济的。我们的代码可在以下网址找到：https：//github.com/ccarliu/m3ae。对Brats 2018和2020年数据集进行了广泛的实验，证明了其优越的性能，具有缺失模式的最新方法以及其组件的功效。
训练时间的视觉变压器的结构修剪
基于注意力的变压器已成为实现自然语言处理和计算机视觉等任务的强大范式。但是，与卷积网络相比，变压器通常会显示更高的计算成本和参数计数。这种效率低下会阻碍将变压器部署到资源约束设备（例如边缘设备）上。结构化的修剪技术提出了一个有前途的方向，可以压缩变形金刚的边缘计算方案。本文研究了修剪技术以在视觉变压器中诱导结构化的稀疏性，从而减少了计算要求，同时最大程度地减少准确性降解。目标是为有效的视觉变压器推理开发方法。结构化的修剪在训练时间时通过解决一个优化问题来学习对单个网络组合的重要性得分，该问题试图最大程度地提高任务性能，同时最大程度地减少模型中参数的数量。随后，重要性得分转化为二进制掩码，这些面具修剪不重要的结构，例如特定线性层输出二 - 段或整个注意力头。为了促进诱发稀疏模式的规律性，提出了各种面具分享策略，以使相关构件元素的修剪决策对夫妇进行修剪决策。规律性至关重要，因为由于特定的变压器的特定连接模式，完全独立性排除了某些蒙版组件的去除，从而导致模型实际部署在硬件上时，导致压缩率较低。经验结果表明，在图像分类任务中，组件完全独立的掩蔽优于平衡准确性和稀疏性的共享策略。仍然是实验表明，通过共享和独立面具的混合，提出的修剪方案成功地压缩了视觉变压器的90％，精度仅为4％或70％的压缩率，精度下降小于1％。
MEMS应用的低应力硝酸盐层
本文提出了两种沉积方法，用于生成具有PECVD反应器中“零”残留应力的SIN X层：高频模式下的混合频率和高功率（13.56 MHz）。传统上，混合频率模式通常用于产生低应力SIN X层，替代使用HF和LF模式。但是，由于LF模式的沉积速率较低，因此混合频率的组合沉积速率非常小，以产生同质的SIN X层。在第二种方法中，使用了高达600 W的高功率，也可能产生较低的残余应力（0-20 MPa），其沉积速率较高（250至350 nm/min）。较高的功率不仅会导致更高的气体解离速率，从而导致较高的沉积速率，而且在SIN X膜中带来了较高的n键，以及来自SIN X膜的较高体积膨胀的较高压缩应力，从而补偿了拉伸应力并产生低残余应力。此外，本文还研究了其他重要参数的影响，这些参数对残余应力和沉积速率有很大影响，例如反应剂气体流速和压力。通过使用最终优化的配方，基于低应激SIN X层成功制造了KOH和氮化硅悬臂的各向异性湿蚀刻层的掩蔽层。此外，还制造并测试了具有400nm孔的纳米孔膜。通过在纳米多孔膜顶部培养小鼠D1间充质干细胞，结果表明小鼠D1间充质干细胞能够生长良好。这表明纳米方膜可用作与活细胞接口的平台，成为生物分子分离的生物胶囊
COVID-19策略
未接种的教师BCLSGUY将容纳一位对疫苗接种豁免（例如，医疗）的教练，以实现不必要的困难。bclsguy将要求这些教师提供适当的文件以证实所要求的豁免。如果教师因个人原因选择不接种疫苗（即除了基于人权的豁免之外的原因），然后BCLSGUY将与该人会面，以评估他们是否能够完全远程工作，直到员工提供全面疫苗接种的证明为止。bclsguy保留自行决定采取任何必要的措施来执行本政策并维护安全的工作场所，并包括终止教师与BCLSGUY的隶属关系。未接种的第三方服务提供商如果第三方服务提供商的愿望或需要参加BCLSGUY聚集的环境但未接种疫苗，则BCLSGuy将咨询提供者或其代表，以确定BCLSGUY的单独批准，如果提供者的服务均适合远程绩效。如果不是，则BCLSGUY可以暂停或终止提供商的服务。提供全面疫苗接种的证明，所有员工和讲师都必须按照BCLSGUY要求提供全面疫苗接种的证明。所有第三方服务提供商和个人（例如课程参与者）希望或需要在聚集环境中参加我们的课程的人需要填写健康筛查表格，其中包括证明其疫苗接种状况。bclsguy保留独立确认全面疫苗证明的真实性的权利。违反了有关疫苗接种状态和/或提交虚假疫苗接种文件的虚假陈述。那些违法的人将采取纠正措施，包括终止因果关系，或停止BCLSGUY与合同讲师或第三方服务提供者的关系。其他COVID-199安全协议的健康筛查是必不可少的，然后在聚集环境中参加我们的课程。健康筛查将包括与Covid-19有关的健康问题，并确认个人已完全疫苗接种。在聚集环境中始终需要适当的掩蔽和物理距离。
感知少，生成更多：用蒙版自动编码器进行超高效率3D传感的训练激光雷达感知
摘要 - 在这项工作中，我们提出了一种破坏性节俭的激光雷达感知数据流，该数据流产生而不是感知环境的一部分，这些部分是基于对环境的广泛培训，或者对整体预测准确性的影响有限的。因此，所提出的方法将传感能量与训练数据进行交易，以获取低功率机器人和自动导航，以便用传感器省将，从而在一次电池充电时延长了其寿命。我们提出的为此目的提出的生成预训练策略称为径向掩盖的自动编码（R-MAE），也可以在典型的激光雷达系统中很容易实施，通过选择性激活和控制在现场操作过程中随机生成的角区域的激光功率。我们的广泛评估表明，使用R-MAE进行预训练可以重点关注数据的径向段，从而比常规程序更有效地限制了空间关系和对象之间的距离。因此，所提出的方法不仅降低了传感能量，而且还提高了预测准确性。例如，我们对Waymo，Nuscenes和Kitti数据集进行了广泛的评估表明，该方法在跨数据集的检测任务的平均精度提高了5％，并且从Waymo和Nuscenes转移到Kitti的检测任务的平均精度提高了4％。在3D对象检测中，它在KITTI数据集中的中等难度水平下，在AP中最多可增强小对象检测。即使使用90％的径向掩蔽，它在Waymo数据集中所有对象类中的MAP/MAPH中都超过了基线模型。此外，我们的方法在Nuscenes数据集上分别获得了MAP和NDS的3.17％和2.31％的提高，这表明了其在单个和融合的LIDAR相机模态方面的有效性。代码可在https://github.com/sinatayebati/radial Mae上公开获取。索引项 - lidar预训练，掩盖自动编码器，超有效的3D传感，边缘自治。
IBD的组合疗法的新领域
患者：研究纳入标准包括：18-65岁；筛查前3个月确认溃疡性结肠炎的诊断；基线蛋黄酱得分为6-12，其中包括内窥镜检查≥2；没有先前用抗TNF，抗Interleukin（IL）12/23或抗IL23药物治疗；以及不足或无法忍受“常规疗法”或皮质类固醇依赖性的反应不足。使用了多个排除十分之一，包括怀孕；仅溃疡性直肠炎；共同切除的历史；或可能在12周内导致结肠切除术的严重疾病。研究入学率要求为免疫调节剂（6-MP，硫唑嘌呤，甲氨蝶呤），直肠皮质类固醇，直肠5-氨基酸酸（ASA）化合物，总肠胃外或肠内营养和抗生素用于治疗胰岛结构（UC）（UC）（UC）（UC）（UC）（UC）（UC）（UC）（UC）（UC）（UC）。接受JAK抑制剂，环孢菌素或6-硫代氨酸治疗的患者必须有4周的冲洗期。不允许使用伴随的免疫剂。用吠陀珠单抗治疗的患者必须有18周的冲洗期。对于每天<20mg的5-ASA，Budesonide和泼尼松等效物，剂量必须在入学前至少稳定2周。bo管理部门以维护掩蔽。的结果：主要结果是在第12周的临床反应，定义为基线梅奥分数下降30％，包括最小降低≥3点，直肠出血得分≥1点或直肠出血得分降低或直肠出血评分为0或1。干预：将患者分配到3个干预臂中的1例：（a）组合治疗：Guselkumab 200mg IV在第0、4和8周，随后每8周100mg SC，直到第32周 + GOLIMEMAB 200mg SC在第0周，然后在第2、6和10周时GolimumAb 100mg SC； （b）Guselkumab单疗法：Guselkumab 200mg IV在第0、4和8周，随后每8周，直到第32周100mg SC；或，（c）Golimumab单一疗法：第0周的Golimumab 200mg SC，然后在第2周和每4周进行100mg，直到第34周。主要的次要结果是在第12周的临床缓解，定义为梅奥评分≤2，没有单个子评分> 1。包括第12周和第38周的其他次要终点包括：7天和60天无抗固醇的临床缓解；症状缓解：粪便频率
MICCAI 2024 计划一览
论文 ID 标题/作者 指定会议 6 时空对比网络用于冠状动脉 CT 血管造影中冠状动脉疾病的数据高效学习 马兴华，邹明业，方欣燕，刘洋，罗恭宁，王伟，王宽泉，邱兆文，高鑫，李硕 海报 5 14 TP-DRSeg：通过显式文本提示辅助 SAM 改善糖尿病视网膜病变病变分割 李文学，熊新宇，夏鹏，鞠烈，葛宗元 海报 4 26 用于外科三联体识别的尾部增强表征学习 桂双春，王振坤 海报 1 40 MH-pFLGB：通过全局旁路模型进行医学图像分析的异构个性化联邦学习 谢璐媛，林曼青，徐晨明，栾天宇，曾志鹏，文俊Chen, Cong Li, Yuejian Fang, Qingni Shen,zhonghai Wu 海报 2 50 FM-ABS：即时基础模型驱动 3D 医学图像分割的主动无监督学习 Zhe Xu, Cheng Chen, Donghuan Lu, Jinghan Sun, Dong Wei, Yefeng Cheng, Quanzheng Li, Raymond Kai-yu Tong 海报 1 53 心脏副驾驶：使用世界模型自动引导超声心动图蒋浩军、孙振国、贾宁、李萌、孙宇、罗沙琪、宋世吉、黄高海报 2 65 拥抱海量医疗数据 周宇成、周宗伟、Alan Yuille 海报 1 67 掩蔽缺失：不完整多模态脑肿瘤分割的任意跨模态特征重建 曾志林、彭泽林、杨小康、沉伟海报 4 73 迈向直肠内超声视频中结直肠癌分割的基准：数据集和模型开发 Yun Cheng Jiang、Yiwen Hu、Zixun 张、Jun Wei、Chun-Mei Feng、Xuemei Tang、Xiang Wan、Yong Liu、Shuguang Cui、Zhen Li 海报 5 74 UinTSeg：统一婴儿脑组织分割与解剖描绘 Jiameng Liu、Feihong Liu、Kaicong Sun、Yuhang Sun、 Jiawei Huang, Caiwen Jiang, Islem Rekik, Dinggang Shen 海报 2 77 XCoOp：通过概念引导上下文优化实现计算机辅助诊断的可解释即时学习 Yequan Bie, Luyang Luo,zhixuan Chen,hao Chen 海报 5 78 DiffExplainer：通过反事实生成揭开黑盒模型 Yingying Fang, Shuang Wu, Zihao Jin, Shiyi Wang, Caiwen Xu, Simon沃尔什·光阳海报 5
对抗淀粉样型域的研究是跨血液递送的载体 -生物技术工程研究中的博士学位论文基于研究的前药，以提高目标癌症疗法的组织选择性
癌症仍然是全球死亡的主要原因之一，预计约40％的人口将在其一生中接受癌症诊断1。常规治疗，例如手术，化学疗法和放疗对于改善患者预后至关重要。但是，这些方法通常缺乏特异性，部分原因是患者之间和内部肿瘤的固有异质性。精确药物已经通过开发针对肿瘤的特定分子和遗传特征量身定制的疗法来应对这些挑战。有针对性的疗法，尤其是单克隆抗体，在该领域表现出了很大的希望，但是这些疗法面临诸如毒性，组织渗透不良和高生产成本等局限性。本论文的重点是创新前药策略的发展，包括基于Affibody的前药和具有affibody掩盖域的抗体前药，旨在增强组织选择性并降低癌症治疗中的全身毒性。此外，还探索了用于肿瘤相关蛋白酶的底物工程以优化前药激活。通过五篇研究论文，研究了这些策略，以提高下一代癌症治疗剂的潜力。在论文I中，使用肉桂葡萄球菌显示出了表皮生长因子受体（EGFR） - 靶向抗体的掩模域。这项研究筛选了一个Affibody库，以隔离能够有效掩盖EGFR结合活动的域。在论文II中，最初的基于Affibodo的前药进一步优化以改善其体内生物分布。概念验证前药证明，掩盖域可以抑制EGFR结合，并在蛋白水解裂解时恢复活性。关键修改包括引入合适的肿瘤蛋白酶底物和高亲和力的白蛋白结合结构域以延长血液循环时间。优化的前药在肿瘤异种移植小鼠中表现出良好的生物分布，在健康组织中的摄取幅度大大降低，显示体内肿瘤选择性的显着提高。在论文III中，探索了抗eGFR单克隆抗体西妥昔单抗的掩蔽域。使用大肠杆菌显示，选择了affibodies以特异性结合和掩盖cetuximab的寄生虫。西妥昔单抗前药是用affibody掩盖结构域设计的，体外研究表明，西替昔昔单抗的生长抑制作用降低了400倍，直到蛋白水解活化为止。这项研究验证了基于抗体的前药中阿喂掩模域的使用。纸IV旨在通过隔离能够掩盖Nivolumab（一种抗PD-1单克隆抗体）来证明大肠杆菌显示平台的多功能性。筛选鉴定出似乎模仿PD-1并阻止Nivolumab的结合能力的非惯性抗辩分子。结构建模和生物层干涉法证实了裂解时PD-1结合的有效掩盖和恢复，这表明可能会改善免疫检查点抑制，并减少全身性副作用。
天才教育计划保障（第 16 章）2025-2028 年
天才教育计划保证 1. 描述您所在学区每年进行的“儿童寻找”公共通知程序，该程序旨在向公众告知所提供的天才教育服务和计划（报纸、学生手册、学校网站等）。 葛底斯堡地区学区 (GASD) 符合 22 PA 法典§16.21、16.22 (c) 中的要求，以定位和识别学区内所有被认为有天赋并需要专门指导的学生。学区的特殊教育监督员提供有关天才服务的信息，可在特殊教育服务和计划年度公共通知中找到。此信息发布在葛底斯堡地区学区网站的学生服务选项卡下。学区提供的天才支持服务的简要定义也印在学生手册中。 2. 描述您所在学区用于定位被认为有天赋并可能需要专门指导的学生的筛选流程。使用学区特定的详细信息，包括过程中使用的数据源以及在筛选中发挥积极作用的员工的头衔。如果学区使用矩阵/评分标准，请将矩阵包含在此部分中。 葛底斯堡地区学区 (GASD) 符合 22 PA 法典§16.21、16.22 (c) 中的要求，以查找和识别学区内所有被认为有天赋且需要专门设计教学的学生。葛底斯堡地区学区每年进行儿童寻找程序，以识别所有被认为有天赋且需要专门设计教学的学生。葛底斯堡地区学区 (GASD) 的识别过程有两种不同的途径： 第一种识别途径从全面的儿童寻找过程开始，该过程利用读写和数学方面的通用筛查数据。针对 K-5 年级的学生，每年收集三次通用筛查数据，分别在 9 月、1 月和 5 月。数据团队会确定成绩达到 90 百分位或更高（如果没有本地百分位，则确定阈值）的学生。在小学阶段，在普通教育课堂中以及作为 WIN（我需要什么）教学的一部分，为成绩优异（未确定）的学生提供强化课程。单元预评估分数达到 90% 或更高的学生将获得数学强化课程。每当为学生提供强化或加速课程时，都会收集文件。如果学生的需求在年级教学或更高年级教学中得到满足，则会监控孩子的进步。如果年级团队确定孩子需要更密集的服务；或者进度超出了年级/课程老师可以提供的范围，那么年级团队可以推荐学生进行第二级筛选。在 Acadience 通用筛查措施中达到 93 区百分位数或更高（或如果没有本地百分位数，则达到确定的阈值）的学生将被抽取以获取其他诊断数据。第二级筛查包括 K-BIT-2 考夫曼简明智力测试和教师评分量表。符合 K-BIT-2 和教师评分量表总分 5 分标准并考虑干预因素/掩蔽特征的学生将被转介进行评估。学区的识别过程有两种不同的途径。识别的第一种途径始于全面的儿童发现过程，该过程利用读写和数学方面的通用筛查数据。在中学阶段，收集通用筛查数据（数学和读写方面的 PVAAS 预测、ELA 和数学、阅读和 I Ready 数学诊断方面的最新 PSSA 分数）。学生每年完成 2-3 次数学和读写方面的诊断评估。在至少 2/3 的数据点上表现为 90 百分位数或更高的学生将进入下一级别的筛查。计划进行适当的指导