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MM-505 Ciltacabtagene Autoleucel±Lenalidomide在新诊断的多发性骨髓瘤中维持的疗效和安全性，对前线自体干细胞移植具有次优响应：CATTUTION-2 COLOT-2队列D
Introduction: Chimeric antigen receptor T-cell therapy (CAR-T) and T-cell engager antibody (TCE) have revolutionized the treatment of RRMM.在免疫效应细胞治疗受体中，免疫效应物细胞相关的淋巴淋巴细胞增多症样综合征（IEC-HS）是一种威胁生命的高性炎症状态，这是由于天然杀伤细胞的不受控制的激活和细胞毒性T淋巴细胞的表征，使其染色体，并散发出氧化菌根的氧化。跨动性血症和高铁血症。方法：我们使用FDA不良事件报告系统（FAERS）数据库和监管活动的医学词典（MEDRA）进行了回顾性营销后营销药物宣传调查。我们检查了与CAR-T和TCE相关的不良影响，因为他们使用R软件在美国和非美国人群中获得了FDA的批准。The data were accessed on March 1, 2024, to analyze the incidence of IEC-HS associated with BCMA-targeting TCE, teclistamab, elranatamab, GPRC5D- targeting talquetamab, and 2 CAR T-cell products (idecabtagene vicleucel [ide-cel] and ciltacabtagene autoleucel [cilta-cel]).结果：FAERS中总共报告了2690个不良事件：CITTA-CEL（N = 837，31.1％），IDE-CEL（n = 651，24.2％），Talquetamab（n = 159，5.9％）teclistamab（teclistamab（n = 791，29.4％）和Elranatamab（n = N = 252），9.3％。我们确定了38个IEC-HS事件，其中89.4％（n = 34）是由于CAR-T和10.5％（n = 4）引起的，是由于GPRC5D双特异性抗体引起的。特异性IEC-HS的最高发病率是IDE-CEL（n = 15，2.3％），其次是CILTA-CEL（n = 19，2.2％）和Teclistamab（n = 4，0.5％）。诸如Talquetamab和Elranatamab之类的新药物迄今没有报告HLH-HS事件。孤立的IEC-HS（n = 10，26.3％），IEC-HS（n = 17，44.7％），IEC-HS，IEC-HS，具有ICANS（n = 1，2.6％）和IEC-HS，ICANS和CRS（n = 10，26.3％）的IEC-HS。teclistamab相关的IEC-HS具有
次优地的影响对青葱植物生长的影响：迷你审查
摘要次优地条件对葱植物生长的影响，以及可以使用哪些策略来减少负面影响。本研究旨在通过整合相关科学研究的最新发现来回顾次优地土地对葱植物生长的影响。通过使用Google Scholar和Scopus数据库（2020-2023）搜索相关科学出版物来进行文献综述。本综述包括对受次优的土地条件影响的葱植物生长参数的评估，以及可用于提高植物生产率的土地管理策略。这项研究证实，次优的土地可以对葱植物的生长和产量产生重大影响。通过这种全面的方法，希望这篇综述将深入了解葱植物与其不断增长的环境之间相互作用的复杂性。
ciltacabtagene自动糖粉的疗效和安全性±在新诊断的多发性骨髓瘤中，对前线自体干细胞移植具有次优响应的新诊断多发性骨髓瘤的效率和安全性：CATTUTION-2 COHORT D.
Bertrand Arnulf，Tessa Kerre，Mounzer E. Agha，Michel Delforge，Ira Braunschweig，Nishi Shah，Nishi Shah，Shambavi Richard，Melissa Alsina，Hermann Einsele，Hermann Einsele，Pankaj J.歌曲，Mythili Koneru，Muhammad Akram，Ya'el C Cohen，Wilfried Roeloffzen；法国巴黎的巴黎大学APHP圣路易斯医院；根特大学医院，比利时根特；宾夕法尼亚州匹兹堡的UPMC Hillman癌症中心；比利时鲁汶大学鲁南大学；新泽西州罗格斯癌症研究所，新泽西州新不伦瑞克省；纽约州布朗克斯市蒙特菲奥尔医疗中心；纽约州西奈山的伊坎医学院； H. Lee Moffitt癌症中心和研究所，佛罗里达州坦帕；阿特斯克林库姆·沃兹堡大学，德国沃兹堡的Medizinische Klinik und Poliklinik II；约翰逊和约翰逊创新医学，英国高维科姆；约翰逊和约翰逊创新医学，新泽西州拉里坦； Legend Biotech USA Inc.，新泽西州萨默塞特郡；特拉维夫·苏拉斯基（Ichilov）医疗中心和以色列特拉维夫大学的萨克勒医学院；荷兰格罗宁根大学医学中心格罗宁根
Cbl 抑制可增强细胞毒性 T 细胞对次优刺激的反应，并促进
分离 CD8 + T 细胞实验：通过负选择从健康人血中分离 CD8 + T 细胞，并按照指示用 +/- Cbl 抑制剂进行刺激，然后通过流式细胞术和细胞因子珠阵列进行分析。 OT-I 脾细胞实验：收获 OT-I 小鼠的脾脏并处理以产生单细胞悬浮液。用不同亲和力的卵清蛋白肽 +/- Cbl 抑制剂刺激脾细胞，并通过细胞因子珠阵列评估细胞因子的产生。 体内肿瘤模型：将 CT26 或 MC38 细胞植入皮下，当肿瘤达到 ~75mm 3 时，给小鼠按指示服用 αPD-1（10 mg/kg，IP，Q5D）和/或 Cbl 抑制剂 A0322275（30 mg/kg，PO，QD）。观察肿瘤体积，收集肿瘤，通过流式细胞术进行肿瘤浸润淋巴细胞分析。 癌细胞实验：根据供应商的建议培养癌细胞。根据指示，在不同时间点将细胞接种 +/- Cbl 抑制剂，并添加细胞滴度发光试剂以评估细胞活力。 Cbl 抑制剂化合物信息：Cbl-b/c-Cbl 抑制剂，A0322275，来自专利申请 WO2020264398。
英国与次优哮喘护理相关的温室气体排放：基于Sabina Healthcare的环境治疗成本（碳）研究
抽象背景不足控制的哮喘与发病率和医疗保健资源利用率增加有关（HCRU）。因此，为了量化哮喘护理对环境的影响，这种回顾性，同类，基于医疗保健的治疗成本（碳）研究估计了英国与控制良好相关的哮喘控制良好相关的温室气体（GHG）排放。方法包括在临床实践研究数据链接（2008年）中注册的当前哮喘（≥12岁）的患者。GHG emissions, measured as carbon dioxide equivalent (CO 2 e), were estimated for asthma-related medication use, HCRU and exacerbations during follow-up of patients with asthma classified at baseline as well-controlled (<3 short-acting β 2 -agonist (SABA) canisters/year and no exacerbations) or poorly controlled (≥3 SABA canisters/year or ≥1加重）。由于次优哮喘控制而导致的过量的温室气体排放包括≥3次SABA罐/年处方，病情加重，以及在住院后10天内或急诊室就诊的10天内进行的任何一般从业者和门诊就诊。分析的236例患者的结果，47.3％的基线哮喘控制较差。缩放到全国一级，英国哮喘护理的总体碳足迹为750 540吨E/年，哮喘控制不善，促成303 874吨Co 2 E/年的过量GHG排放量相当于英国> 12.4 000房屋的排放量。控制不良与控制良好的哮喘的总体上产生了3.1倍，人均碳足迹过剩，大部分是SABA引起的，HCRU的贡献较小。结论这些发现表明，解决哮喘控制良好的高负担，包括遏制高SABA使用及其加重的相关风险，可能会大大减轻与哮喘相关的碳排放。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
基于贪婪优先级的搜索次优多代理路径查找
多代理路径查找（MAPF）是在共享环境中发现无碰撞路径的问题，每个代理一个是每个代理的一个问题，同时最小化了旅行时间的总和。由于最佳地求解MAPF是NP-HARD，因此研究人员已经使用了副本且有效地求解MAPF的算法。基于优先级的搜索（PBS）是为此目的的领先算法。它一次找到一个单个代理的路径，并通过将优先级分配给碰撞代理并在其搜索过程中重新确定其路径来解决碰撞。但是，对于具有高密度的代理和障碍物的MAPF实例，PBS变得无效。因此，我们介绍了贪婪的PBS（GPB），该PBS（GPBS）使用贪婪的策略来通过最大程度地减少代理之间的碰撞数量来加快PBS。然后，我们提出了进一步加速GPB的技术，即部分扩展，目标推理，诱导的约束和软重新启动。我们表明，具有所有这些改进的GPB的成功率高于1分钟的运行时间限制的最先进的次优算法，尤其是对于具有小地图和密集障碍的MAPF实例。
线性约束二次优化的不精确量子内部方法
摘要：量子线性系统算法（QLSA）具有加快依赖求解线性系统的算法的潜力。内部方法（IPM）产生了解决优化问题的多项式时间算法的基本家族。IPMS在每次迭代中求解一个牛顿线性系统以找到搜索方向，因此QLSA可以潜在地加速IPMS。由于当代量子计算机中的噪声，这种量子辅助IPM（QIPM）仅允许牛顿线性系统的不精确解决方案。通常，不精确的搜索方向导致不可行的解决方案。在我们的工作中，我们提出了一个不可天性的QIPM（IF-QIPM），并在解决线性约束的二次优化问题方面表现出了优势。我们还将算法应用于ℓ1 -Norm软边缘支持向量机（SVM）问题，并获得有关依赖性尺寸的最佳复杂性。这种复杂性结合比任何产生经典解决方案的现有经典或量子算法要好。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
设计选择性分子束缚以增强次优药物特性
摘要：小分子药物在临床上有广泛的应用，然而，许多此类药物存在一种或多种不理想的特性，这些特性会阻碍其在体内的输送或细胞作用，甚至会阻碍原本生物可耐受的药物。虽然高通量筛选提供了一种发现具有改变化学性质的药物的方法，但直接设计小分子生物缀合物提供了一种专门调节药物特性的机会，而不是筛选看似“随机”的药物特性的大型药物库。在此，我们提出，选择性地将药物分子“束缚”到具有有利特性的额外基团上将改善药物缀合物的整体特性，例如溶解度。具体而言，我们概述了雷帕霉素 (RAP) 与额外的“高亲和力”基团的位点特异性化学缀合，以提高药物对环糊精基聚合物 (pCD) 的整体亲和力。通过这种方式，我们发现 RAP 对 pCD 的亲和力以及 RAP 从 pCD 微粒的递送窗口增加了三倍，同时又不影响 RAP 的细胞作用。这种合成方法应用于 pCD 的“亲和力”概念，但其他辅基也可以以类似的方式用于修改其他药物特性。这项研究展示了在 pCD 系统中增加小分子药物的药物递送窗口以用于慢性药物治疗的潜力，并引入了改变药物特性以调节聚合物-药物相互作用的想法。