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公司在符号“ ostx”
罗克维尔，马里兰州和纽约，纽约，2024年7月31日 - OS疗法（“ OS疗法”或“ Company”）（NYSE：OSTX），一种抗体药物结合物（ADC）（ADC）（ADC）和免疫疗法研究和临床阶段阶段的生物手术公司，今天宣布了公共公共公共产品的价格公共公共公共产品$ $ 4. $ $ 000,000 00,000 00,000 00,000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 00,000 00,000 00,000 000 000 000 00,000 00,000 000 00,000 000 000 00,000 000 000 000年，股份增加了640万美元的总收益。此外，该公司还授予了承销商的45天期权，以公开发行价格，更少的承销折扣和佣金购买多达240,000股普通股，以覆盖过度分配（如果有）。扣除了承保折扣和佣金后，净收益是在公司应付支付的估计支出之前，预计将约为600万美元。该公司打算从产品中使用净收益来推进其产品候选者的临床开发 - OST-HER2和OST-TADC，并发现和开发新产品候选者，以及营运资金和其他一般公司目的。OS疗法的铅产品候选OST-HER2是一种创新的免疫疗法，使用HER2生物工程形式的单核细胞增生李斯特菌（LM），以触发对表达HER2的癌细胞的强烈免疫反应。这种现成的治疗旨在防止转移，延迟复发，杀死表达HER2的原发性肿瘤并增加总体生存率。OST-HER2已从食品药品监督管理局（FDA）（FDA）获得了罕见的儿科疾病名称（RPDD），以及FDA和欧洲药品局（EMA）的快速轨道和孤儿名称。目前，该公司已完全招募了一项重复的IIB期临床试验，该试验已切除，切除的骨肉瘤，在美国的21个临床试验地点对41例OST-HER2患者给予了OST-HER2患者，预计在2024年6月发布了临时数据后，预计将在2024年第四季度进行Topline数据。OS疗法正在基于其IIB期临床试验的数据，从FDA寻求骨肉瘤的OST-HER2的突破疗法指定。在Osteosarcoma中FDA的OST-HER2的任何生物制剂许可授权（BLA）上，该公司将根据RPDD获得优先审查凭证。OST HER2还完成了一项主要在乳腺癌患者中的1期临床试验，除了强有力的临床前数据表明，在独立的基础上证明了功效并与Her2靶向的治疗性抗体（如Herceptin®）结合使用。OS疗法也正在开发OST-TADC，这是一种专有的下一代抗体偶联物（ADC）平台。这项先进的技术结合了pH敏感的硅连接器和涂层，并被商标为Silinkers™，可以在肿瘤微环境中选择性地释放多种治疗剂，该疗法的pH值低于身体的其余部分。这种方法旨在最大程度地提高治疗作用，同时最大程度地减少对健康细胞的损害。OS疗法已在癌症的各种鼠模型中完成了最初的安全性和功效概念证明。
VISE：知识图完整性的验证和无效的符号解释
抽象知识图（kgs）自然能够捕获数据和知识的收敛性，从而使它们成为高度表达的框架，用于以连贯和互连的方式描述和集成异质数据。然而，基于开放世界假设（OWA），kgs中没有信息并不表示虚假或不存在；它仅反映了不完整。使用数值或符号学习模型，基于KG中现有的事实陈述来预测基于现有的事实陈述的新关系。最近，知识图嵌入（KGE）和符号学习在各种下游任务（包括链接预测（LP））中受到了相当大的关注。LP技术采用实体及其关系的潜在矢量代表来推断缺失的链接。此外，随着KGS产生的数据数量的不断增加，进行额外质量评估和验证工作的必要性变得更加明显。尽管如此，最新的kg完成方法在产生预测的同时未能考虑质量约束，从而导致建立有错误关系的kg。在医疗保健决策的背景下，准确的数据和见解的产生至关重要，包括诊断过程，治疗策略的制定以及实施预防措施。我们提出了一种混合方法，即Vise，该方法采用了符号学习，约束验证和数值学习技术的整合。Vise利用KGE捕获隐式知识并表示kg中的否定，从而增强了数值模型的预测性能。我们的实验结果证明了这种混合策略的有效性，该策略结合了符号，数值和约束验证范式的优势。VISE实施是在GitHub（https://github.com/sdm-tib/vise）上公开访问的。
Ayvens和Byd符号备忘录的理解备忘录，以支持欧洲的能源转变
BYD是一家跨国高科技公司，致力于利用技术创新来改善生活。BYD成立于1995年，是一家可充电电池制造商，现在拥有各种各样的业务范围，涵盖了汽车，铁路运输，新能源和电子产品，中国，美国，加拿大，日本，巴西，匈牙利，匈牙利和印度拥有30多个工业公园。从能源产生和存储到其应用，Byd致力于提供零排放能源解决方案，以减少全球对化石燃料的依赖。其新的能源车辆足迹现在涵盖了6个大洲，超过70个国家和地区以及400多个城市。在香港和深圳证券交易所中列出，该公司众所周知是一家《财富》全球500企业，为追求更绿色的世界提供创新。关于比德欧洲
优化雅各比符号的计算
摘要。Jacobi符号是诸如原始测试，整数分解和各种加密方案之类的加密应用中的基本原始符号。通过探索算法循环中模量减少之间的相互依赖性，我们开发了一种精致的方法，可显着提高计算效率。以Rust语言实施的我们的光学算法，其性能比传统的教科书方法增长了72％，并且是以前已知的Rust实现的两倍。这项工作不仅提供了对优化的详细分析，而且还包括全面的基准比较，以说明我们方法的实际优势。我们的算法根据开源许可公开获得，从而促进了基础加密优化的进一步研究。
生成神经符号系统的模块化设计模式
能够产生新型输出的抽象开发系统是当前人工智能（AI）研究的主导趋势之一。近年来，这种生成系统的功能和可用性，尤其是所谓的大型语言模型（LLM）。尽管神经符号生成模型比纯粹的统计生成模型具有优势，但目前很难比较培训，微调和使用这种方法不断增长的方法的不同方式。在这项工作中，我们为此目的使用了van Bekkum等人的模块化设计模式和拳头语言，并扩展了这些模型，以实现生成模型，特别是LLM的表示。这些模式提供了一种通用语言来描述，比较和理解所使用的不同架构和方法。我们的主要目的是支持对生成模型的更好理解，并支持基于LLM的系统的工程。为了证明这种方法的有用性，我们探索了生成的神经符号结构和方法，作为这些生成设计模式的用例。
使用符号计算的ODE系统的Jacobi稳定性分析
摘要。在差异差异中开发的Kosambi – Cartan-Chern（KCC）的经典理论提供了一种有力的方法来分析动力学系统的行为。在KCC理论中，动态系统的属性是用五个几何不变剂来描述的，其中第二个对应于系统的所谓雅各比稳定性。与在文献中广泛研究的Lyapunov稳定性不同，最近使用几何概念和工具研究了雅各比稳定性的分析。事实证明，关于雅各比稳定性分析的现有工作仍然是理论上的，算法和象征性治疗雅各比稳定性分析的问题尚未解决。在本文中，我们对一类任意维度的ODE系统的问题启动了研究，并使用符号计算提出了两种算法方案，以检查非线性动力学系统是否可以表现出Jacobi稳定性。第一个方案基于特征多项式的复杂根结构的构建和消除量词的方法，能够检测给定动力学系统的雅各比稳定性的存在。第二个算法方案利用了半代数系统求解的方法，并允许一个人确定给定动力学系统的参数条件，以便具有规定数量的Jacobi稳定固定点。提出了几个示例，以证明所提出的算法方案的有效性。
触觉表情符号：在社交媒体沟通期间，用手动和机器人触觉反馈传达社交情绪和意图
Touch为社会影响沟通提供了重要的非语言可能性。但大多数数字通信都缺乏交换情感触觉信息（触觉表情符号）的能力。此外，先前对触觉表情符号的研究还没有利用有关人类皮肤某些机械感受器的情感影响的知识，例如C型肌（CT）系统。在这里，我们检查了以最佳激活CT系统（定义为“触觉表情符号”）的速度中轻柔的手动抚摸是否可以在实验室模拟的社交媒体沟通过程中传达出更多的社交支持感觉和其他亲社会意图的感觉，而（1）与（1）在CT亚波特速度上相比，与（1）触摸相比，要么在ct sub-opoptimal velocimal Velocal veloctimal veloctimal veloctimal vivations（或2）标准（2）标准（2）。参与者（n = 36）与次级最佳速度或视觉表情符相比，CT最佳意图具有更大的社会意图。在第二次预先进行的研究（n = 52）中，我们调查了将视觉表情符和触觉表情符号结合在一起，这次是通过软机器人设备以CT最佳速度传递的，可以增强亲社会意图的感知并影响参与者的生理度量，例如，比较的电导率（例如，相对的电导率）。Visuotac-瓷砖表情符号总体上传达了更多的社会意图，而在焦虑的参与者中，对物理学措施比视觉情绪更大。结果表明，情感社交媒体沟通可以通过触觉表情符号有意义地增强。
能源工程的符号回归
能源工程中的符号回归探讨了机器学习，以解决臭名昭著的资源波动引起的可再生能源挑战。符号回归，一种机器学习技术，可从没有预定义结构的数据中发现数学模型，从而提供了可解释和准确的模型。本文研究了符号回归在能源工程中的应用，尤其是在预测可再生能源输出（例如风速反对功率输出）方面，这些输出速度高度可变且无法预测。这项研究利用遗传编程来发展符号表达式，以模拟风能系统中的复杂关系。该方法包括收集和预处理数据，训练符号回归算法以及使用各种指标评估模型。结果证明了符号回归在创建预测模型方面的有效性，以优于准确性和可解释性的传统回归方法。通过捕获固有的数据模式，符号回归提供了一种有希望的方法来提高可再生能源系统的可靠性和效率。讨论强调了符号回归比传统方法的优势，包括更好的模型解释性和减少人类偏见，并建议未来的研究方向，以进一步提高该技术在能源工程中的适用性。
Arpes检测非常规超导体中超导间隙符号
超导间隙对称性对于理解潜在的超导性机制至关重要。角度分辨光发射光谱（ARPES）在确定非常规超导体中的间隙对称性方面起着关键作用。然而，到目前为止，ARPE只能测量超导间隙的大小，而不能测量其相位的幅度。该相必须由其他相敏感技术检测到。在这里，我们提出了一种直接检测ARPES超导间隙标志的方法。使用众所周知的D波间隙对称性，在Cuprate超导体BI 2 SR 2 SR 2 CACU 2 O 8+δ中成功验证了此方法。当两个频段具有较强的带间相互作用时，超导状态下所得的电子结构对两个频段之间的相对间隙标志敏感。我们目前的工作提供了一种检测间隙标志的方法，可以应用于各种超导体，尤其是具有多个轨道的超导体，例如铁基超导体。
最终符号 - 自动施加 - 刹车系统 -
1 https://crashstats.nhtsa.dot.gov/api/public/public/viewpublication/813079行人交通事实2019年数据，2021年5月。2 ID。 ，表1行人死亡2010 - 4,302，2019 - 6,272。 3向前碰撞警告（FCW）系统使用传感器检测到车辆前面的对象并为驾驶员提供警报。 FCW系统能够使用传感器的输入来确定其前面对象的速度以及车辆和对象之间的距离。 如果FCW系统确定车辆和物体之间的闭合距离和速度可能是碰撞的，则该系统旨在诱导车辆操作员立即避免前向崩溃的响应。 FCW系统可能会发现即将发生的任何数量道路障碍物（包括车辆和行人）的碰撞。 当今使用中的警告系统为驾驶员提供了视觉警告信号，例如仪表板上或附近的亮点，听觉信号或触觉信号，该信号向驾驶员提供触觉反馈，以警告驾驶员即将发生的碰撞，以便驾驶员可以干预。 FCW系统不会制动车辆。2 ID。，表1行人死亡2010 - 4,302，2019 - 6,272。3向前碰撞警告（FCW）系统使用传感器检测到车辆前面的对象并为驾驶员提供警报。FCW系统能够使用传感器的输入来确定其前面对象的速度以及车辆和对象之间的距离。如果FCW系统确定车辆和物体之间的闭合距离和速度可能是碰撞的，则该系统旨在诱导车辆操作员立即避免前向崩溃的响应。FCW系统可能会发现即将发生的任何数量道路障碍物（包括车辆和行人）的碰撞。当今使用中的警告系统为驾驶员提供了视觉警告信号，例如仪表板上或附近的亮点，听觉信号或触觉信号，该信号向驾驶员提供触觉反馈，以警告驾驶员即将发生的碰撞，以便驾驶员可以干预。FCW系统不会制动车辆。FCW系统不会制动车辆。