摘要 如今,技术进步的兴起和人工智能 (AI) 在许多活动领域的广泛使用引发了教育领域的范式转变,而教育领域似乎面临着多重挑战,以适应高度数字化社会的新需求。在线教育已成为一场“大规模革命”(尼康,2023 年),为人工智能与语言学习的无缝融合提供了肥沃的土壤。外语培训师已经意识到这一转型过程的好处,并一直试图利用新的机会,将它们融入教育过程并根据学习者的实际需求进行调整。虽然人工智能因其改善学习成果的潜力而不断受到赞誉,但也有人反对使用它,称其负面影响远远超过其好处。本文旨在分析人工智能教学过程的优缺点,并强调其在外语方面的具体适用性。
分析师认为,在未来5年中,GLP-1激动剂的销售预测将是什么样的,为什么?据估计,Ozempic,Wegovy,Rybelsus,Mounjaro和Trulicity的前五名资产估计占全球2023年Pro Forma销售的约90%。主要是肥胖的其他迹象,在未来五年内推动了许多预测的GLP-1激动剂销售增长,Mounjaro预测将增长最快。虽然Ozempic和Wegovy模仿GLP-1激素,但Mounjaro影响了一种称为葡萄糖依赖性胰岛素多肽的代谢激素,并显示证据表明它可以实现所有销售GLP-1的GLP-1激动剂的最佳减肥效率。根据分析师的共识,这种动态的驱动器可预测2028年的销售额约为210亿美元(见图3)。
肿瘤微环境 (TME) 是一个由上皮细胞和基质细胞组成的复杂网络,其中基质成分在肿瘤发生的所有阶段为肿瘤细胞提供支持。这些基质细胞群包括髓系细胞,主要由肿瘤相关巨噬细胞 (TAM)、树突状细胞 (DC)、髓系抑制细胞 (MDSC) 和肿瘤相关中性粒细胞 (TAN) 组成。髓系细胞通过提供生长因子和代谢物来滋养癌症干细胞,增加血管生成,并通过创建免疫抑制微环境来促进免疫逃避,在肿瘤生长中发挥重要作用。TME 中的免疫抑制是通过阻止原发性肿瘤和转移性微环境中的自然杀伤细胞和 T 细胞的关键抗肿瘤免疫反应来实现的。针对恶性肿瘤中的髓系细胞的治疗成功可能被证明是一种克服化疗和免疫疗法局限性的有效策略。目前针对各种癌症中髓系细胞的治疗方法包括抑制其募集、改变功能或将其功能性地重新培养为抗肿瘤表型以克服免疫抑制。在这篇综述中,我们描述了针对 TAM 和 MDSC 的策略,包括单一药物疗法、纳米颗粒靶向方法和包括化疗和免疫疗法在内的联合疗法。我们还总结了最近针对 TME 中髓系细胞群体的分子靶点,同时对当前针对髓系细胞区单一亚型的策略的局限性进行了批判性回顾。这篇综述的目的是让读者了解髓系细胞在 TME 中的重要作用以及当前的治疗方法,包括正在进行或最近完成的临床试验。
战略性。本文的主要结果得到了加强。9 在大多数市场中,风能可用性是逆周期的,而太阳能可用性是顺周期的。10 这一假设排除了可再生能源的削减,但主要结果并不依赖于此
尽管与 TRB 相关的许多流程在之前的演习中或由其他单位部分实施,但 IIIAC 在 TRB 中的意图是在单一机制的支持下正式化这些流程。集体功能、产品、关键联络人以及 TRB 的执行方法使 IIIAC 能够执行融合,将整个战场的效果与多域环境所需的速度和准确性相结合。军团目标企业能够调整优先级和资源以瞄准敏捷且适应性强的敌人,为下属单位创造条件以利用创造的机会窗口并取得战场成功。通过对每个 ATO 内的目标优先级进行关键调整,TRB 使军团专注于与敌人作战而不是计划。
人工智能旨在模仿人类智能。随着技术的发展,最新版本的人工智能在许多领域都表现出超越人脑的强大计算机处理能力。人类智能的一个重要方面是其适应能力、从例子中学习新概念的能力以及利用先前知识实现新解决方案的能力(Barbey,2018)。这种能力被称为认知灵活性,而据报道,人工智能缺乏这种能力。以 AlphaGo 为例。在 AlphaGo 击败人类围棋世界冠军后,其母公司未能进一步改进人工智能,因为 AlphaGo 无法自行适应或学习新动作(Silver & Hassabis,2017)。考虑到人工智能的认知局限性,当人类工作者定期与人工智能(一种认知不灵活的大脑版本)互动和协作时,会发生什么?
转移是与癌症相关死亡的重要原因。免疫疗法可能是预防和治疗肿瘤转移的有效方法。当前,许多研究集中在T细胞上,而更少的专注于B细胞及其亚群。B细胞在肿瘤转移中起重要作用。它们不仅分泌抗体和各种细胞因子,而且在抗原表现中起作用,直接或间接参与肿瘤免疫。此外,B细胞参与抑制和促进肿瘤转移,这证明了B细胞在肿瘤免疫中的复杂性。此外,B细胞的不同亚组具有不同的功能。B细胞的功能也受肿瘤微环境的影响,B细胞的代谢稳态也与其功能密切相关。在这篇综述中,我们总结了B细胞在肿瘤转移中的作用,分析B细胞的机制,并讨论B细胞在免疫疗法中的当前状态和前景。