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曲妥珠单抗在乳腺癌中的应用
Trastuzumab deruxtecan (T-DXd) 是一种抗体-药物偶联物 (ADC)，由人源化抗人表皮生长因子受体 2 (HER2) 单克隆抗体与拓扑异构酶 I 抑制剂细胞毒性有效载荷 (DXd) 共价连接而成。高药物抗体比 (8:1) 确保在 T-DXd 内化并随后裂解其四肽基接头后，将高浓度的 DXd 输送到目标肿瘤细胞。DXd 的膜通透性使其能够穿过细胞膜并可能对周围肿瘤细胞发挥抗肿瘤活性，而不管 HER2 表达如何。T-DXd 独特的作用机制反映在其对 HER2 阳性晚期乳腺癌患者（在大量接受过治疗的人群以及之前接受过紫杉烷和曲妥珠单抗治疗的人群）以及 HER2 低转移性乳腺癌的临床试验中的疗效上。因此，T-DXd 等 ADC 有可能改变转移性乳腺癌中针对 HER2 的治疗模式，最终包括辅助/新辅助治疗。
评估可回收塑料改良的沥青混合物和人行道：I期 - 弗吉尼亚州的案例研究
这项研究的目的是评估弗吉尼亚州建造的回收塑料改装（RPM）沥青混合物现场试验。与弗吉尼亚州运输部（VDOT）相比，这项研究记录并评估了两种植物生产的RPM混合物（VDOT）典型的D和E表面混合物作为参考混合物的结构性和实验室性能。d和e分别是指中度至高点至极高的流量。报告了关于表面制备，植物生产或铺路操作的既定常规实践的变化。此外，这项研究试图检测和量化由人行道磨损产生的材料中的微塑料的存在，这些材料可能通过雨水径流动员。作为RPM沥青混合物是新型材料，该目标包括鉴定和开发适当的微塑料实验室分析方法。总的来说，这项工作是关于通过现场试验将回收塑料掺入沥青混合物中的最初和少数记录发现和经验教训的努力之一。
利用机器人人工智能对核电站（NPP）运营进行风险分析
摘要 — 研究了核电站 (NPP) 现场管理的认知架构，其中融入了人工智能 (AI)。结合机器人智能算法对正常运行和事故进行建模，其中随机抽样在量化中起主要作用。研究计算了事故动力学模拟器与机组人员情境认知模型 (ADS-IDAC) 中的信息、决策和行动以及工厂操作的认知技能。模拟显示了 ADS-IDAC 建模和仿真结果，在第 21 和第 21.75 序列中有两个峰值。否则，在第 13.25 序列中有几个峰值，一个大峰值。大峰位于心理状态、环境和身份的第 25.75 序列中。事故情况与认知系统的动作有关。在操作案例中，显示了各种信号，其中工厂的操作可以显示机器人要执行的几种操作。该图显示了核认知架构的过程。通过设计的模型调查了一起核事故，其中机器人的行为由人工大脑量化。本文开发的算法可应用于其他类型的复杂工业系统，如飞机操作和安全系统、航天器系统等。
人工智能与家庭医学：携手共进
未来学家认为，医疗保健领域的人工智能 (AI) 革命已经到来。1 虽然现在很流行，但这个概念并不新鲜，70 年前艾伦图灵描述“思考机器”时就首次提出了这个概念。2 约翰麦卡锡后来创造了“AI”一词，表示让计算机做一些事情的想法，而如果由人来做，则被认为需要智能。3 新的东西是从电子健康记录 (EHR) 到基因和微生物组等一切的数字化，它们提供了 AI 学习所需的数据。将图像、手写笔记和病理幻灯片转换成 1 和 0，使机器能够执行各种各样的任务，例如检测视网膜病变、皮肤癌和肺结节。 4-6 尽管可用数据的激增超出了个人和团队实际管理的能力，但计算机已经学会了如何处理这些数据，以预测对患者重要的结果，包括阿片类药物滥用、急诊就诊和死亡。7-9 这样的进步促使谷歌生命科学子公司的首席执行官安迪·康拉德宣称，在医学领域，“最重要的工具是计算机。”10
系统工程知识体系的差距
系统工程知识体系涵盖由人创建并为人服务的工程系统的开发。这些系统在多个角度都有目的，并满足关键利益相关者的需求。每个系统还具有其在外部环境中以及内部组织中存在的上下文，这多次决定了其效率和有效性水平。系统通常也是系统利益层次结构的一部分。本文探讨了特定知识体系、系统工程知识体系指南 (SEBoK)（Pyster 等，2011 年）与知识体系未能满足系统工程界需求的领域之间的关系。这些不足之处是通过 SEBoK 和系统工程研究生参考课程 (GRCSE™) 作者（由本文作者代表）以及审阅者（特别是审阅 SEBoK 0.25 和 0.5 版的人员）的努力发现的。虽然此不足之处列表不一定完整，但将根据 0.75 版（2012 年 3 月发布）和 1.0 版（将于 2012 年 9 月发布）作者的努力以及从这些产品的作者和审阅者收到的反馈修改此列表。
船舶推进系统
最早的船只肯定是由人力推动的，但很明显，风具有重要的夹带作用，风帆的起源是风向越大，推力就越大。有证据表明，公元前 5000 年，中东就出现了帆船和木桨，公元前 3000 年，在古埃及，尼罗河是主要的运输路线，利用水流顺流而下，利用盛行的北风逆流而上。航行（顺风除外）需要对各种风况和海况有丰富的了解，有时还需要非凡的洞察力（例如如何返回港口）：大航海时代的两位先驱，大西洋上的哥伦布和太平洋上的乌达内塔，都利用低纬度的东风（信风）和中纬度的西风，以及一般的海洋环流（北半球顺时针），将遥远的大陆人口联系起来，建立永久的贸易路线。目前，大多数水上交通工具（与任何其他类型的陆地、空中或太空交通工具一样）都由储存在船上的液体燃料和热机提供动力，热机将该燃料与氧化剂燃烧的化学能转化为实际执行推进工作所需的机械能。因此，到最后
使用深度学习方法基于面部图像的种族分类
摘要 - 种族和种族是用于根据生物学和社会学标准将人类描述和分类为群体的术语。这些标准之一是外观，例如面部特质，这些表面特征是由人的面部结构明确表示的。计算机科学领域主要与使用基于计算机视觉的技术自动检测人类种族，由于对如何通过定量和概念模型来暗示地从面部特征中推断出对种族阶级的歧义和复杂性，因此它可能具有挑战性。计算机视觉领域中种族识别的当前技术基于基于编码的面部特征描述符或基于卷积的神经网络（CNN）特征提取器。但是，为基于图像的分类而开发的深度学习技术可以为种族识别提供更好的端到端解决方案。本文是使用一种称为“视觉变压器”的深度学习技术来识别使用现实世界面部图像的人的种族的第一次尝试。实施多轴视觉变压器的实施为亚洲，黑人，印度，拉丁裔西班牙裔，中东和白人的种族群体实现了77.2％的分类精度。
人脑器官研究神经退行性疾病的局限性：生存的手册
在2013年，兰开斯特（M. Lancaster）描述了第一个获得人脑器官的方案。这些类器官通常是由人诱导的多能干细胞产生的，可以模仿人脑的三维结构。虽然他们概括了人脑的显着发育阶段，但它们用于研究神经退行性疾病的发作和机制仍然面临着关键的局限性。在这篇综述中，我们的目的是强调这些局限性，这些局限性阻碍了脑类器官成为可靠的模型，而不是研究神经退行性疾病，例如阿尔茨海默氏病（AD），帕金森氏病（PD）和肌萎缩性侧向硬化症（ALS）。具体来说，我们将描述结构和生物学障碍，包括缺乏衰老的足迹，血管生成，髓鞘形成以及功能和免疫能力的小胶质细胞 - AD，PD和ALS中神经变性的所有重要因素。此外，我们将讨论监测这些器官的微型解剖学和电生理学的技术局限性。并行，我们将提出解决当前局限性的解决方案，从而使人脑器官成为建模神经变性的更可靠的工具。
人机交互中的外部和内部归因
代理是按照人类的形象设计的，无论是内部还是外部。代理的内部系统模仿人类的大脑，无论是在硬件（即神经形态计算）还是软件（即神经网络）层面。此外，代理的外观和行为是由人设计的，并基于人类数据。有时，代理的这些类似人类的品质是故意选择的，以增加其对人类用户的社会影响力，有时影响代理感知的人为因素是隐藏的。受 Blascovich 的“社会影响阈值”（Blascovich 等人，2002 年）启发，该模型旨在解释虚拟环境中拟人化实体代理的不同方法的影响，我们提出了一个新颖的框架来理解人类对代理的人类品质归因如何影响其在人机交互中的社会影响。社会影响（EIA）的外部和内部归因模型建立在沉浸式虚拟现实中代理化身的先前研究的基础上，并提供了一个将先前的社会科学理论与神经科学联系起来的框架。EIA 将代理的外部和内部归因与两个与社会影响相关的大脑网络联系起来：外部感知系统和心理化系统。关注人机交互研究的每个归因
为何选择 SHM？动机 - NATO STO
当今，我们大量的工程基础设施正在老化，包括飞机、地面车辆、船舶或建筑物。损坏是施加在这些工程结构上的载荷的结果，从设计角度来看，必须承受这种载荷。维护是由此产生的行动，结构老化越久，需要的维护和检查就越多。检查主要由人来完成，成本可能越高，需要的检查工作就越多。因此，检查过程的自动化成为一个值得考虑的问题，而结构健康监测和管理通常以 SHM 的缩写形式出现。SHM 是将传感和驱动集成到材料和结构中，这样无损检测 (NDT) 就成为其中不可或缺的一部分，检查主要是自动化的。这项活动与损伤容限设计原则密切相关，而损伤容限设计原则是航空轻量化设计的主要基础。然而，损伤容限设计也会对使用寿命延长产生重大影响，这是另一个维度，如果轻量化设计可能不是唯一的设计参数。本章将讨论加强检查和 SHM 的不同原因，以及一般进行结构设计所需的步骤。这些步骤确实包括载荷及其对疲劳和断裂的影响。这将