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TNFR2信号在癌细胞和肿瘤微环境中的作用以及TNFR2靶向治疗的效力
摘要：人们认识到动态肿瘤微环境 (TME) 促进癌症生长，这催生了癌症治疗的新方法。新疗法包括激活静止 T 效应细胞的药物和干扰异常新生血管的药物。尽管前景光明，但许多针对 TME 的实验疗法都具有全身毒性。另一种方法是通过瞄准肿瘤坏死因子受体 2 (TNFR2) 信号通路，以更高的特异性靶向 TME。TNFR2 是一个有吸引力的分子靶点，因为它很少在正常组织中表达（因此，全身毒性的可能性较低），并且它在许多类型的癌细胞以及相关的 TME 成分（例如 T 调节细胞 (Tregs)、肿瘤相关巨噬细胞和其他促进肿瘤进展和扩散的细胞）上过度表达。阻断 TNFR2 信号传导的新疗法在细胞培养研究、动物模型和人类研究中显示出良好的前景。已经开发出新型抗体，专门杀死表达新合成的 TNFR2 蛋白的快速增殖细胞。本综述追溯了我们对 TNFR2 在 TME 中的多方面作用的理解的起源，并讨论了旨在阻断 TNFR2 的药物作为 TME 特定策略基石的治疗潜力。
人工智能在数字取证中的应用以及......
摘要 — 数字调查人员通常很难在数字信息中发现证据。很难确定哪个证据来源与特定调查有关。人们越来越担心的是，数字调查中使用的各种流程、技术和具体程序没有跟上犯罪的发展。因此，犯罪分子利用这些弱点进一步犯罪。在数字取证调查中，人工智能 (AI) 在识别犯罪方面具有不可估量的价值。据观察，基于人工智能的算法在检测风险、预防犯罪活动和预测非法活动方面非常有效。提供客观数据和进行评估是数字取证和数字调查的目标，这将有助于开发一个可以作为法庭证据的合理理论。研究人员和其他当局已经使用现有数据作为法庭证据来定罪一个人。本研究论文旨在使用特定的智能软件代理 (ISA) 开发用于数字调查的多代理框架。代理进行通信以共同解决特定任务，并在每项任务中牢记相同的目标。每个代理中包含的规则和知识取决于调查类型。使用基于案例的推理 (CBR) 技术可以快速有效地对刑事调查进行分类。所提出的框架开发是使用 Java 代理开发框架、Eclipse、Postgres 存储库和代理推理规则引擎实现的。所提出的框架使用 Lone Wolf 图像文件和数据集进行了测试。实验是使用各种 ISA 和 VM 集进行的。哈希集代理的执行时间显著减少。加载代理的结果是浪费了 5% 的时间，因为文件路径代理规定删除 1,510，而时间线代理发现了多个可执行文件。相比之下，使用数字取证工具包对 Lone Wolf 图像文件进行的完整性检查大约需要 48 分钟（2,880 毫秒），而 MADIK 框架在 16 分钟（960 毫秒）内完成了此操作。该框架与 Python 集成，允许进一步集成其他数字取证工具，例如 AccessData Forensic Toolkit (FTK)、Wireshark、Volatility 和 Scapy。
供应商采用以人为本的规划
以人为本的规划过程应包含以下内容：•在个人方便的时间和地点安排与个人的会面；•提供必要的信息和支持，以确保个人在最大程度上主导整个过程，并能够做出与服务和支持选项以及生活环境选项相关的明智选择和决定；•意识到文化因素，如精神信仰、宗教偏好、种族、传统、个人价值观和道德观，以确保将它们考虑在内；
人工智能在儿童和老年人护理方面的应用以及
随着不同技术的演进，对AI应用的研究也从单纯基于产品发展到以行业解决方案为中心4 ]。在本文中，我们试图了解这些AI技术是如何在典型的儿童和老年人护理以及短视频行业中使用的。由于生育率下降和预期寿命上升，世界正经历前所未有的人口老龄化趋势，尤其是在欧洲、日本和中国等发展中经济体5 ]。与此同时，千禧一代的崛起，他们既是子女的父母，也是父母的子女，推动了经济发展的新兴形式（例如，网红经济）。不可否认，短视频在很大程度上推动了网红经济的发展6 ]。儿童和老年人护理和短视频行业与我们的日常生活密切相关，尤其是在大流行期间，许多日常任务需要由在家工作的员工承担，而短视频虚拟世界中需要更多的日常娱乐。鉴于AI在这两个行业中的显着发展，本文讨论了相应领域的AI应用。
主题：对军事设施和国民警卫队设施中水成膜泡沫使用以及意外泄漏/泄漏的响应和报告
根据 2021 财年 NDAA 第 318 条，国防部各部门必须报告任何 AFFF 使用情况，或超过 10 加仑 AFFF 浓缩液或 300 加仑混合泡沫的泄漏情况。在 24 小时内，应通过适当的指挥系统将通知转发给国防部环境和能源复原力副助理部长办公室 (ODASD(E&ER))，电子邮件为 osd.pentagon.ousd-a-s.mbx.asds-environment@mail.mil。本政策及其报告要求实施了 2021 财年 NDAA 要求，并取代了之前的 ASD(S) 备忘录“水成膜泡沫使用和泄漏报告”（日期为 2020 年 1 月 13 日）。常规维护活动 1、码头船舶测试以及完全控制和处置 AFFF 的培训和测试活动不构成根据本政策需要报告的使用或泄漏。本报告必须使用附件 1 中的模板（24 小时 AFFF 释放和响应报告电子表格）包含以下信息：
人工智能在数字医疗服务中的应用以及 GDPR 和 LGPD 中的隐私监管
由于人工智能具有识别数据集中概率的强大能力，它已被用于解决一些最复杂的健康挑战。这项技术可以彻底改变老年人的家庭护理，降低疗养院成本，并改善这些患者的生活质量。它还可以改善农村、全科或资源匮乏的医生的诊断过程，这些医生的患者可能无法接触到专家。它还允许低风险医疗任务的自动化，让医生将更多精力放在复杂的病例上。也就是说，人工智能可以通过将患者与医生分开来提供更好的生活质量，这些任务涉及慢性、耗时和低依从性的任务，例如糖尿病控制——数据由可穿戴设备（如智能手表）和可通过智能手机监控的设备捕获。
FOIA 请求模板：在使用以下模板创建之前，请完整阅读文档（2 页）
根据信息自由法 (5 USC & 522)。我，您的名字，请求以下记录/文件：（尽可能具体地说明您请求的文件/记录，包括日期和时间范围）我从下面复制/粘贴一个选项接受明显可发布。不接受明显可发布。为了帮助您确定我的状态以评估费用，您应该知道我是个人，寻求信息用于个人用途而不是商业用途。我愿意支付处理我的请求期间产生的费用，最高 $$。如果估计费用超过 $$，请在继续处理我的请求之前先通知我。我的联系信息是：您当前/有效的邮寄地址个人电子邮件电话号码请附上您的非政府身份证件的复印件。（例如驾驶执照或州身份证）。请勿使用您的 CAC 或政府电子邮件地址。FOIA 请求不能以政府身份提出，而必须以平民身份提出。
使用以下方法高效优化功耗和延迟
摘要 本文的目的是使用逻辑门和 CMOS 逻辑设计一个 16:1 多路复用器。在本研究中，我们研究了 16:1MUX 的延迟和功率调制。这表明 CMOS 技术处于领先地位，因为它使用的晶体管数量更少、电容更少、速度更快。在本研究中，我们进行了比较工作并得到了模拟结果，结果说明了 CMOS 逻辑设计的优越性，并且功耗和延迟非常低。使用 Synopsys 工具 HSPICE 在 32 nm BSIM 4 模型卡下对 PTM 模型的块状 CMOS 技术进行了模拟，并检查了不同电压下的结果。最小和最大延迟和功耗结果分别为 68.82ps、92.16ps 和 103.96µW、1471.4µW。我们在多路复用器中获得的总晶体管数量为 282，这是模拟的，我们使用名为 HSPICE 的高级工具获得了 MUX 的输出波形，它们在结果部分中表示出来。关键词：多路复用器、2×1 多路复用器、4×1 多路复用器、8×1 多路复用器、16×1 多路复用器、延迟、功耗
使用以超高梯度强度获取的扩散 MRI 数据来改善常规质量数据的纤维束成像
在人类连接组计划的带动下，具有超高梯度强度的扫描仪的开发显著提高了体内扩散 MRI 采集的空间、角度和扩散分辨率。可以利用改进的数据质量来更准确地推断微观结构和宏观结构解剖结构。然而，这种高质量的数据只能在全世界少数几台 Connectom MRI 扫描仪上采集，而且由于硬件和扫描时间的限制，在临床环境中仍然无法使用。在本研究中，我们首先更新了基于纤维束成像的手动注释主要白质通路的经典协议，以使其适应当今最先进的扩散 MRI 数据所能产生的更大体积和更大变化的流线。然后，我们使用这些协议手动注释来自 Connectom 扫描仪的数据中的 42 条主要通路。最后，我们表明，当我们使用这些手动注释的通路作为具有解剖邻域先验的全局概率纤维束成像的训练数据时，我们可以在质量低得多、更广泛可用的弥散 MRI 数据中对相同的通路进行高精度、自动重建。这项工作的成果包括来自 Connectom 数据的 WM 通路的全新综合图谱，以及我们的纤维束成像工具箱的更新版本，即受基础解剖学约束的 TRActs (TRACULA)，该工具箱使用该图谱中的数据进行训练。图谱和 TRACULA 均作为 FreeSurfer 的一部分公开分发。我们首次全面比较了 TRACULA 与更传统的多感兴趣区域自动纤维束成像方法，并首次演示了在高质量 Connectom 数据上训练 TRACULA 以造福使用更温和的采集协议的研究。
麦当劳利用以人为本的人工智能加速招聘
Josh 于 2001 年创立了 Bersin & Associates，提供专注于企业学习的研究和咨询服务。他扩大了公司的业务范围，涵盖人力资源、人才管理、人才招聘和领导力，并成为人才市场公认的专家。Josh 于 2012 年将公司出售给德勤，并担任 Bersin by Deloitte 的合伙人，直至 2018 年。2019 年，Josh 创立了 Josh Bersin Academy，这是一所专业发展学院，已成为“人力资源之家”。2020 年，他组建了一支分析师和顾问团队，他们现在正与他合作，在 Josh Bersin Company 的旗下为来自世界各地的人力资源组织提供支持和指导。最近发表的研究涵盖了混合工作、人力资源技术市场趋势、员工体验以及多样性、公平性和包容性等主题。他经常出现在《福布斯》、《哈佛商业评论》、《人力资源主管》、《华尔街日报》和《CLO 杂志》等出版物上。他是一位受欢迎的博主，在 LinkedIn 上拥有超过 80 万名粉丝。