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2025; 16（5）：1726-1735。 doi：10.7150/jca.105199研究论文添加了贝伐单抗中的Vinorelbine-platinum组合有效的P
引言：尽管迅速改善了治疗剂，但在治疗晚期乳腺癌方面仍然存在挑战。Vinorelbine是一种半合成Vinca生物碱，在乳腺癌治疗中具有良好的耐受性。Vinorelbine和铂类组合的组合是一种耐受良好但不足的化学疗法方案。bevacizumab是一种VEGF中和抗体，当与化学疗法结合使用时，已显示出在HER2阴性转移性乳腺癌（MBC）中的功效。在这项研究中，我们旨在研究Vinorelbine-Platinum在大量预处理的HER2阴性MBC中的临床和分子作用，以及添加贝伐单抗的影响。材料和方法：我们在台北退伍军人综合医院进行了一项回顾性研究，以评估Vinorelbine-Platinum疗法在2016年至2020年从大量预处理的HER2阴性MBC患者中的有效性，其中一部分患者接受了额外的Bevacizumabab。为了模拟细胞水平的分子扰动，通过RNA测序完成了用顺铂 - 乙烯苯甲胺处理的三重阴性乳腺癌细胞系的转录分析。
为神经退行性疾病的内侧颞叶前区域开发有效的有效分割协议，作者：niyou
开发神经退行性临时媒体的解剖学验证协议：，Winifred Trotman 3，Francisco Javier Romero Molina 5，JoséCarlosBlood 5，Jimenez Sea of Jimenez 5，Pillar Mars Rabal Mars Rabal 5，Prieto 5，Prieto 5，Ricardo 5，Ricardo insaul 5，Ricardo insaul 5，la la la la la la la la em em em em em em em em em。Wisse 7
图形神经网络，用于有效的交流电源电网预测
本文提出了一种使用图神经网络（GNN）的新方法来解决电网中的交流功率流问题。AC OPF对于在满足电网的操作限制的同时，对最小生成成本至关重要。传统求解器与可扩展性斗争，尤其是在具有续签能源的大型系统中。我们的方法将功率网格建模为图形，其中总线是节点，传输线是边缘。我们探索包括GCN，GAT，SageConv和GraphConv在内的不同GNN架构，以有效地预测AC功率流解决方案。我们在IEEE测试系统上进行的实验表明，GNN可以准确地预测功率流解决方案并扩展到较大的系统，从而在计算时间方面优于传统求解器。这项工作突出了GNNs对实时电网管理的潜力，并计划将模型应用于更大的网格系统。
二甲基亚氧化二甲基素诱导的多能干细胞，可为更有效的肾单祖细胞和肾脏器官分化
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。根据作者/资助者提供了预印本（未经同行评审的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月8日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.02.07.637033 doi：biorxiv Preprint
通过劳动力计划和人员分析解锁有效，有效的劳动力转变
关于我们的客户面临各种各样的挑战，努力将新的想法付诸实践并寻求专家建议。他们转向我们寻求全面的支持和实用解决方案，这些解决方案可提供最大的价值。无论是全球参与者，家族企业还是公共机构，我们都利用我们所有的资产：经验，行业知识，高质量的高标准，对创新的承诺以及我们在149个国家 /地区的专家网络的资源。与客户建立信任和合作的关系对我们来说尤为重要 - 我们越了解和了解客户的需求，我们就越有效地支持他们。
通过神经元对阿尔茨海默氏病的因果遗传生物标志物揭示神经结构中的基因回溯：一种突破性的反向 - 片上尖峰分类，有效的中位数... 基于闩锁的快速下垂响应的设计 llmcarbon
摘要阿尔茨海默氏病（AD）影响了全球超过5500万人，但关键的遗传贡献者仍然没有尚未确定。利用基因组元素模型的最新进展，我们提出了创新的反向基因发现技术，这是一种神经网络结构中一种突破性的神经元到基因的回溯方法，以阐明新型的因果关系遗传生物标志物推动了AD套装。逆向基因 - 包括三个关键创新。首先，我们利用这样的观察结果，即引起AD的概率最高的基因（定义为最有因果基因（MCG））必须具有激活那些引起AD的最高可能性的神经元的最高可能性，该神经元被引起AD的可能性最高，被罚款为最大的神经元（MCNS）。其次，我们在输入层处取代基因令牌表示，以允许每个基因（已知或新颖的AD）表示为输入空间中的疾病和独特的实体。最后，与现有的神经网络体系结构相反，该架构以馈送方式跟踪从输入层到输出层的神经激活，我们开发了一种创新的回溯方法，可以跟踪从MCNS到输入层的向后进行识别，从而识别最引起的代币（MCTS）和Corre-McGs。逆向基因 - 高度解释性，可推广和适应性，为在其他疾病情景中应用提供了有希望的方法。
Adapt-Prouner：适应性的结构修剪，用于有效的小语言模型培训
小语言模型（SLM）由于在边缘设备中的广泛应用而引起了学术界和行业的极大关注。为了获得具有强大性能的SLM，传统方法要么从头开始预训练模型，这会产生大量的计算成本，或者压缩/修剪现有的大语言模型（LLMS），这会导致性能下降，并且与预训练相比差不多。在本文中，我们研究了涉及结构化修剪和模型训练的加速方法家族。我们发现1）层面的适应性修剪（适应性培训）在LLM中非常有效，并且对现有的修剪技术的改善具有显着改善，2）适应性修剪，配备了进一步的训练导致模型，可与模型相当，与那些从抓挠中进行预训练的模型相当，3）逐步训练，仅通过促进培训，而仅通过互动而进行较小的培训（仅在较小的培训中），并且仅通过互动而进行互动（仅在较小的情况下），并且促进了较小的培训。一次5％）。对Llama-3.1-8b的实验结果表明，适应性抗性的表现要优于常规修剪方法，例如LLM-PRUNER，FLAP和SLICEGPT，平均在平均基准的准确度中以1％-7％的速度为1％-7％。此外，改编普朗纳（Adapt-Pruner）在MMLU基准测试上恢复了Mobilellm-125m的性能，并通过从其较大的对应物中修剪来降低代币，并发现了超过多个基准标记Llama-3.2-1B的新型1B模型。
有效的视觉语言模型用于文本 - ...
本文介绍了HFUT-LMC团队对基于文本的人异常搜索（TPA）的www 2025挑战的解决方案。这一挑战的主要目标是准确识别大型行人图像库中表现出正常行为或异常行为的步调。与传统的视频分析任务不同，TPA非常强调理解和解释文本描述与视觉数据之间的微妙关系。此任务的复杂性在于该模型不仅需要将个人与大量图像数据集中的文本描述匹配，而且还可以准确地区分搜索结果，而搜索结果则在遇到模拟描述时。为了克服这些挑战，我们介绍了相似性覆盖率分析（SCA）策略，以解决由类似文本描述引起的参考难度。此策略有效地增强了模型管理微妙差异的能力，从而提高了搜索的准确性和可靠性。我们提出的解决方案在这一挑战中表现出色。
高性能Na3v2（PO4）3/c阴极，用于有效的低温锂离子电池
在低温下，用于市售锂离子电池（LIBS）的抽象现有阴极电极材料（LIBS）表现出不足的电化学性能，显着限制了其在寒冷气候的地区的效用。在这种情况下，纳西孔结构Na 3 V 2（PO 4）3（NVP）纳米材料成功地使用了修改的Pechini方法成功合成，因此在LIBS中进行了评估。从减小的粒径和由li离子替代的粒径和混合离子中，阴极在室内和低温下表现出异常高的性能，在-20°C下表现为83.05 mAh g -1在0.2 c时的容量，在0.2 c时，这是在室温下的84.33％。具有如此出色的效率，NVP成为低温LIB的引人注目的阴极候选者。