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比较早期三阴性乳腺癌中循环肿瘤DNA分子检测的分子残留疾病检测
通常称为分子残留疾病（MRD）检测，与未来复发的高风险有关。检测CTDNA最常使用肿瘤信息的测定法进行，并通过对肿瘤组织进行测序，以鉴定用于开发个性化测定的体细胞变体，该测定法可以跟踪一些具有数字PCR（DPCR）的突变或具有错误验证测序的多个突变。肿瘤不可知测定法，利用异常肿瘤特异性甲基化（而无需肿瘤组织测序）也正在发育中。随着多种ctDNA方法的发展，迫切需要进行比较研究，以确定在临床上至关重要的特征，并识别在临床试验和未来临床实践中实施的最佳测定法。在治疗早期至高风险的三重阴性乳腺癌（TNBC）治疗后，C-TRAK-TN的前瞻性临床试验鉴定了MRD患者，并评估了MRD检测后用pembrolizumab进一步辅助治疗的潜在活性。其他具有类似设计的临床试验正在进行中，例如IMVigor011（NCT04660344），该试验旨在在治疗高危肌肉侵入性膀胱癌后识别和治疗MRD患者（1）。在C-Trak TN临床试验中，在MRD检测的位置比预期的（2）更高的转移性疾病率更高，强调需要评估CTDNA测定是否具有更好的敏感性可能会延长MRD检测到从临床复发到临床临床试验并促进旨在提高Intervent in Intervent from Intervent at Intervent actection的临床试验的提前时间。用CTDNA分析检测MRD是具有挑战性的，因为这些患者的CTDNA水平可能非常低，需要超敏感和高度特定的测定法（3）。目前可用多种ctDNA分析，并且只有对这些技术的跨平台比较有限（4-7），通常未知是否可以安全地应用于其他测定法。美国临床肿瘤学会立场论文强调了
预测季节性（S2S）时间尺度的全球火灾排放
气体和气溶胶的抽象火排放会改变大气组成，并对气候，生态系统功能和人类健康产生重大影响。在建立景观中，温暖的气候和人类的扩张加剧了影响的影响，并呼吁更有效的管理工具。在这里，我们开发了一个全球预测系统，该系统使用过去的数据和气候变量预测每月排放，以1到6个月的时间为1到6个月。使用来自全球火灾排放数据库（GFED）的每月发射作为预测目标，我们将拟合一个统计时间序列模型，即具有外源变量（ARIMAX）的自回归积分移动平均模型，超过1,300个不同的区域。然后使用优化的参数预测未来排放。预测系统考虑了有关区域季节性季节性，长期趋势，最新观察以及代表大规模气候变化和当地风险天气的气候驱动因素的信息。我们通过预测因子和预测提前时间的不同组合对系统的预测技能进行了验证。参考模型将内源性和外源性预测因子与1个月的预测提前时间相结合，解释了全局发射异常的可变性的52％，大大超过了在预测期间假定持续排放的参考模型的性能。该系统还成功地解决了具有显着活动的区域中的详细空间模式。普通语言摘要全球火风险预计将来会增加，并且需要有效的预测和管理工具。这项研究弥合了近现场预测的努力与季节性前景的努力之间的差距，并代表了建立全球运营，烟雾和碳循环预测系统的一步。在这里，我们开发了一个统计预测系统，该系统可以预测1到6个月的销售时间的全球发射。建模系统认识到许多地区的未来活动与前几个月以及气候变量有关。通过比较预测的结果与观察结果，我们表明我们的建模系统在繁殖了发射的时间和空间变异性方面表现出色。我们认为，该系统可以集成到全球运营，烟雾和碳预测系统中，以更好地预测季节性至季节性时间尺度上的高火和低火的时期。
2030 年天气预报 - ECMWF
回顾 ECMWF 自 1975 年成立以来的 37 年，数值天气预报 (NWP) 的科学和实践取得了惊人的进步。1975 年，全球 NWP 模型尚处于起步阶段，天气预报技能最多只能提前三天。ECMWF 成立的一个关键原因是通过创建欧洲集体努力，使全球 NWP 能够更快地发展。无论如何，这段时间是这项事业取得巨大进步的时期，今天我们通常预计天气预报能够提前第二周预测。科学发展、增强的观测覆盖范围和增强的计算能力都发挥了关键作用。未来会怎样？我们可以期待 2030 年的天气预报是什么样的？众所周知，预测科学和技术的未来非常困难，尤其是因为如果以最近的历史为依据，未来 18 年的技术进步基本上是不可想象的。但也许其他当前趋势更容易推断。ECMWF 全球预报模型的隐含水平网格大小（高分辨率模型目前为 16 公里）几十年来一直以相当稳定的指数速度减少。NWP 预报的客观技能指标表明，技能一直在以大约每十年一天的提前时间增加（对于有用的预报）的恒定速度增加。将这两种趋势向前推断可能很危险，但如果我们这样做，那么到 2030 年，技能应该可以延长大约两天，水平网格大小可能在几公里的范围内。另一个自然而然的问题是，未来的全球模型将能够预测什么？有趣的是，自 1992 年以来，ECMWF 不仅预测天气，还预测海浪。当然，近地表风和海浪之间有着密切的联系，但当时和现在，水手对海浪的良好预报的需求也很大。最近，由于将我们的预报扩展到月度和季节时间尺度，ECMWF 预报模型现在包括与大气模型相结合的全球海洋模型。此外，ECMWF 还开发了另外两个领域，在这些领域中，可以使用我们的预报系统和数据预测自然环境的相关方面。从科学、技术以及用户的角度来看，这些都是非常令人兴奋的举措。第一个是 MACC 项目，用于预测大气成分，包括温室气体、气溶胶、火灾和空气质量。第二个是 ECMWF 的第一个第三方活动——欧洲洪水预警系统——正在探索集水区水文的评估和预测。人们可以推测，未来的 NWP 系统可能更接近于数值环境预测系统。这些发展之所以发生，是因为这些领域的科学正在进步，也是因为可以从卫星和其他地方获得这些特性的新观测。当然，所需的科学是多学科的，物理学、化学和生物学都发挥着越来越重要的作用。起源于气象学的数据同化等技术可以并且正在扩展到环境科学的许多其他分支。未来存在许多不确定性，但 ECMWF 可以抓住机遇，推动 NWP 科学发展并提高预报技能，继续成为公认的全球中期预报领域的世界领导者。艾伦·索普
什么是供应链成本
什么是采摘篮？采摘篮是物流中使用的存储容器。什么是愿景？愿景是您希望电子商务业务如何发展的清晰图片。什么是库存？库存天数用于衡量公司持有的库存时间。仓库中的垃圾箱是什么？垃圾箱是仓库中使用的较小容器，以使它们保持井井有条。电子商务中有什么堆叠？有几种在电子商务中存储材料和产品的方法。评估制造业中的真实成本需要将内部问题分解为美元值，例如废料率或手动处理错误，以准确地了解总体费用。利用“单位总成本”（UTC）之类的方法可以更清楚地了解供应商的成本，并帮助利益相关者了解其组织支出的完整情况。下一步涉及绘制制造流程，确定潜在问题并量化相关成本 - 将其分为硬成本，这些成本涉及直接现金支出和软性成本，尽管没有立即现金影响，否则衡量了生产力。企业努力创建最佳的供应链，但通常缺乏所有成本的可见性，而是专注于供应商和运输成本等明显的费用。要做出明智的购买决策，制造商需要一种方法来识别和量化内部成本，以大大增加供应成本。库存成本不一定意味着完全消除库存。2。3。了解其供应链中各个过程之间的相互关系对于制造商有效地导航复杂的IoT供应链至关重要。影响供应链成本的主要驱动因素包括全球贸易政策的变化，消费者行为的转变以及技术进步。投资决策在创建长期创新策略（例如投资新设施或资源）方面起着至关重要的作用，有效地管理投资成本对成功至关重要。制造商管理投资成本的清单包括对整个供应链网络的整体视野，制定智能市场战略以及保持对市场的实时见解。驱动数据驱动的运输决策优化供应链计划运输成本可以通过做出明智的供应链决策大大降低。相反，专注于减少多余的库存并维护正确数量的正确产品。在制造业中，高质量的商品不能用低质量的组件成本效率地生产；质量必须是整个价值链中的一致方面，尤其是对于无法负担质量失败的库存水平低的及时制造。要管理质量成本，制造商应采用质量作为主要的竞争策略，并制定合理的质量计划，以减少返工，废料，重复检查并改善准时交付。这将带来卓越的质量，可观的节省和更少的时间表差异。在供应链优化中，吞吐量会影响运营改进和成本节省三个级别：1。执行级别：确定在何处重点对业务健康产生全面影响的决策，例如确定和优先提高改进措施以最大程度地提高收入。战术水平：制定行动计划以影响必要的变化，例如确定缓冲库存水平，平衡需求和供应可变性或理想的库存水平以实现有效需求。洞察力驱动的水平：获得有关移动，加速或减少/删除以简化材料流量，产生额外销售，增强产品组合和解决浪费的洞察力。这三种洞察力将指导高管实现切实的成本节省。降低供应链成本是获得可持续市场优势的关键。通过优化生产，产品组合，材料运动，库存管理和资产利用，企业可以削减其网络成本。目的是通过确定和控制供应链成本驱动因素来降低企业成本，从而随着时间的推移提高利润率。但是，这些驱动因素在公司和模型之间有所不同，这就是为什么吞吐量的需求驱动的方法为短期和长期的快速，持续成本降低提供了结构性策略。使用净利润影响摘要图表（例如吞吐量）可以： *快速比较每个功能区域如何促进净利润，考虑到所有相互依存关系。*总结所有业务领域的最小和最大影响范围。*预测公司范围内或业务部门层面的总体预期净利润影响。但是，这也带来了独特的节省成本的机会！凭借这种供应链资金的可见性，管理人员可以确定特定的改进领域，以提高收入和盈利能力。例如，分析产品组合有效性可以帮助仅优先考虑具有正现金流量潜力的产品。提高需求预测的准确性减少了浪费，并消除了财务状况不足的效率低下。吞吐量的需求感应能力迅速消除了运营效率低下，优化了容量并解锁了额外的销售。企业还可以根据不断变化的市场动态和建议的行动来确定吞吐量改进的潜力，从而最大程度地提高资源并加速收入。过多的库存将营运资金联系起来，而存货却损失了销售机会 - 既有害了盈利能力。随着吞吐量，企业可以： *维持支持操作，营运资金支出需求和销售工作的最佳库存水平。*确定营运资金节省，并通过比较当前的库存水平与历史水平进行比较，从而最大程度地减少了由于库存而丢失的销售机会。即使在今天，由于混乱的需求模式，准确估算未来的销售和整体利润率仍然是一个挑战。吞吐量可帮助企业识别出最大收入和最高价值产品最高价值的产品。这使公司能够专注于生产更多的高收入产品，而利润率较低的产品则更少，从而增强其投资组合。为了最大程度地提高投资回报率，企业可以考虑诸如优化现有能力，最小化废物和最大化资源等策略。实现运营里程碑和长期业务目标对于控制成本至关重要，而吞吐量的AI驱动平台通过将控制塔功能与跨各种流程的持续计划相结合，有助于实现这一目标。该平台使企业能够通过基于方案的建模来识别流程瓶颈，优化生产KPI并增强操作敏捷性。吞吐量的工具分析了历史数据和市场趋势，以准确预测需求，有助于确定当前功能是否可以达到需求水平并确定额外投资的领域。通过优先考虑表现最好的产品和主要客户，企业可以提高生产率，最大化盈利能力并最大程度地减少空闲能力。该平台还可以专注于准确的流程，这对于确定支持战略规划和运营的系统至关重要（S＆OP）。有效的S＆OP有助于共享跨职能部门的信息，并将人们团结在结构化计划中。企业必须根据业务目标而不是策略优先考虑其策略。这涉及制定供应链策略，该策略推动整体业务或客户服务目标，同时了解客户需求。需求驱动的供应链，由准确的预测启用，允许敏捷能力利用和主动风险管理。通过简化补货流程，企业可以提高运营效率并最大程度地减少停机时间。要验证供应链策略，请考虑以下内容：已被充分记录吗？它包括所有业务运营还是仅限于特定部门？将供应链操作与实时需求模式保持一致，可以减少提前时间，定价策略调整，保证金扩展，新产品线介绍以及有限的供应方案的有效管理。是否与其他业务或孤岛进行协调管理项目？全面的可见性增强了库存运动，降低了供应链成本。吞吐量的预测分析优化了库存水平和库存管理，以确保保持正确的库存水平。其新的功能有助于营运资本优化，具有成本效益的全渠道订单履行，及时补充和动态安全库存管理。它还可以主动对项目支出进行积极分析，以确定未对准的支出并改善财务管理。定义明确的运输策略揭示了供应链物流中隐藏的节省成本的机会。吞吐量的AI驱动物流计划提高了运营效率，优化运输并支持可持续性目标。吞吐量的预测分析和财务能力可帮助企业优化供应链运营，减轻风险并利用创建有利可图的生态系统的机会。通过获得相互联系的供应链活动的全面知名度，企业可以降低成本，提高盈利能力并实现更健康的底线。随着吞吐量，CFO可以在动荡的市场中做出更明智的决策，从而导致可预测的财务，运营和可持续成果。供应链成本是公司为执行供应链活动所产生的总成本的量度，该活动计算为收入的百分比。较低的百分比表示更好的性能，而较高的百分比表明支出增加以满足需求，从而降低了毛利率。吞吐量的软件可以帮助提高需求计划，库存管理，操作和物流的改进，并增加供应链可见性，弹性和可行性，从而降低供应链成本。通过预订演示并尝试今天尝试吞吐量，企业可以开始在其供应链中节省大量成本。企业管理物流运营的总费用，包括计划资源分配客户需求处理收益的执行。