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免疫疗法：利用癌症治疗中的侵略系统的力量
免疫疗法通过使人体的免疫系统靶向和破坏癌细胞，从而彻底改变了癌症治疗。这种开创性的方法在各种癌症类型中取得了巨大的成功，为以前的治疗方法有限的患者提供了新的希望。让我们探索免疫疗法在癌症治疗中的原理，类型，机制和临床应用。免疫系统通过复杂的免疫细胞，检查点和分子的复杂网络识别和消除包括癌细胞在内的异常细胞（包括癌细胞）起着至关重要的作用。免疫疗法旨在增强或重新存储免疫系统识别和攻击癌细胞的能力，从而增强人体对癌症的自然防御能力。免疫疗法包括几个AP疗法，包括：检查点抑制剂靶向免疫检查点，例如编程细胞死亡蛋白1（PD-1）和细胞毒性T-淋巴细胞相关蛋白4（CTLA-4），这些蛋白4（CTLA-4）调节免疫反应。
o r i g i n a l r e s a r c h osu-03012破坏了Akt信号，并防止子宫内膜癌在体外和体内
背景：传统的基于纳米颗粒的药物输送系统遭受了多种限制，例如血液和不准确的靶向清除。材料和方法：在这里，我们开发了血小板膜涂层的纳米颗粒（PM-NP），以改善药物向肿瘤部位的精确递送，并实现更有效的光热治疗（PTT）治疗。结果：模仿天然血小板膜，未通过免疫系统识别和清除含有药物和光热剂的纳米颗粒；它们可以长时间在血液中循环，并在肿瘤部位更有效地积累，从而释放更多的抗肿瘤药物并获得更好的PTT效应。值得一提的是，在这项研究中，我们发现在观察期（长达18天）中，完全消除了用仿制血小板的纳米颗粒治疗的小鼠的肿瘤。结论：本研究为设计药物或光热药物（无论是在生物疗法还是其他领域）设计了一种新的策略。关键字：仿制血小板，药物输送，IR780，阿霉素，化学剂疗法
病后免疫疗法治疗疣
抽象背景：疣是一种常见的皮肤病学疾病。它们是由于人类乳头瘤病毒的感染而发生的。它们可以在任何地点和任何年龄段发生。有时他们持续了很多年，对皮肤科医生和患者的治疗变得困难和挑战。方法：已将各种方式用于疣治疗，包括破坏性方法和免疫疗法。它们都没有被证明是完全有效的治疗方法。免疫疗法具有刺激免疫系统识别病毒的优势，因此可以清除经过处理的疣和远处的疣。它还避免了破坏性方法的不希望的副作用，例如剧烈的疼痛，疤痕，性能低或色素沉着。结果：感染性免疫疗法通过在疣病变中浸润CD4 T-淋巴细胞和巨噬细胞，激活CD4淋巴细胞在IL2，TNFα和（IFN-α，IFN-α，β，β，β和γ）中激活CD4淋巴细胞，刺激延迟类型的超敏反应。结论：已经尝试了各种抗原，例如BCG，PPD，MMR，念珠菌抗原和最近利用的丙型肝炎病毒疫苗。
使用图像
摘要：每天，全世界成千上万的人失踪，包括儿童，青少年，受到精神挑战，老年痴呆症和其他人的高年级学生。大多数人仍然没有追踪。在警察局中简化了此丢失的案件条目。使用图像处理将每个人与可用数据库进行比较并找到这些人。该系统旨在找到重罪和失踪的人。如果失踪人员或在网络录像带中设立的重罪也将失踪人员的位置射向派出所。失踪人员在网络录像带流中设置后，将位置派往派出所。为了使我们的系统在安全性和身份验证方面实现其关键部分。当时管理员执行此系统中的每个执行功能。董事有能力查看，添加和删除斯托纳警察。该系统识别问题并与它们一致。这将使执法部门为特定存在的狩猎增色。关键字：失踪人员，犯罪，身份证明，面部识别，OpenCV，CNN
数字孪生：工程动力学应用中建模和仿真的最新未来方向
摘要 本文回顾了数字孪生在工程动力学应用领域的最新研究成果。重点关注动力学应用是因为：（i）它们提供了创建有效数字孪生的一些最具挑战性的方面，（ii）它们与重要的工业应用相关，例如发电和运输系统。首先讨论数字孪生的历史，并回顾相关文献；然后考虑合成数字孪生的过程，包括定义数字孪生的目的和目标。以风力涡轮机的资产管理阶段为例，以展示合成过程在实践中如何应用。为了说明在数字孪生构建中出现的建模问题，本文基于一个小型三层结构的物理孪生，进行了详细的案例研究。本案例研究展示了数字孪生的发展，重点介绍了 17 个关键过程，包括：系统识别、数据增强建模以及验证和确认。最后，讨论了一些开放的研究问题和技术挑战，包括：工作流程、关节、不确定性管理和信任量化。在作为本期特刊一部分的配套论文中，开发了 20 个数字孪生应用的数学框架，作者
肝细胞癌的免疫治疗
肝细胞癌（HCC）发病广泛、死亡率高，是一种令人痛心的癌症。免疫治疗是肿瘤治疗领域的一个热点，以免疫检查点抑制剂（ICI）为代表，旨在提高免疫系统识别、靶向和消灭癌细胞的能力。HCC免疫微环境的组成是免疫抑制细胞、免疫效应细胞、细胞因子环境和肿瘤细胞内在信号通路相互作用的结果，由于HCC对ICI单一疗法的反应性有限，具有强抗肿瘤免疫力的免疫疗法受到越来越多的研究关注。有证据表明放疗、化疗、抗血管生成药物和ICI的有机结合迎合了HCC尚未满足的医疗需求。此外，过继细胞治疗（ACT）、癌症疫苗和细胞因子等免疫疗法也表现出令人鼓舞的疗效。它可以显著提高免疫系统清除肿瘤细胞的能力。本文就免疫治疗在HCC中的作用进行综述，希望能够提高免疫治疗的效果，制定个性化的治疗方案。
癌症 mRNA 疫苗是治疗管腔 A 型乳腺癌的一种有前途的方法
摘要：管腔 A 型乳腺癌是女性最常见癌症中最常见的亚型。目前使用手术和化疗的治疗方法在近几十年中大大改善了患者的治疗效果，但仍远未达到完美。mRNA 疫苗可以指导身体产生特定的蛋白质，有望成为管腔 A 型乳腺癌的“治愈方法”。免疫疗法正在解决化疗、手术和靶向疗法无法解决的问题。免疫疗法的最终目标是帮助免疫系统识别和摧毁肿瘤细胞以及制造抗原。本文探讨了 mRNA 解决肿瘤异质性问题的潜力，设想如何使其有效引发免疫反应；特别是如何快速修改它以改变其靶向的突变基因。本文还讨论了这种新兴技术的局限性以及在尚未进入临床试验时评估其疗效的困难。最后，本文总结了关于如何加速其开发的想法、对有效目标的预测以及这种疫苗作为现实世界治疗方法首次亮相的可能日期。
Mohsen Azimi - 机械工程
• Mohsen Azimi、Alana Lund、Yuguang Fu、Herta Montoya、Luca Vaccino、Murali Krishnan、Seungho Rhee、Leila Chebbo、Adnan Shahriar、Zixin Wang、Amin Maghareh 和 Shirley J. Dyke，(2023)“HabSim：用于模拟外星栖息地系统的模块化耦合虚拟试验台”，美国航空航天学会。• Luca Vaccino、Mohsen Azimi、Shirley J. Dyke 和 Dawn Whitaker，(2023)，“探索深空任务过渡期间对破坏性事件的应急响应”，美国航空航天学会。 • Luca Vaccino、Alana K. Lund、Shirley J. Dyke、Mohsen Azimi，“多物理深空栖息地的破坏建模、（2023）、检测、传播和修复”，工程软件进展。 • Saeid Nazari、Mohsen Azimi，“双足机器人关节轨迹生成，用于预定的 ZMP” • Mohsen Azimi、Qiuchen Zhang、Eniko T Enikov，“双旋翼机的系统识别、控制和稳定性；识别四旋翼机动态特性的简化模型。” 会议论文进展中 期刊论文已发表
统计信号处理和计算学习。pdf
在成功完成该模块后，学生应能够：LO1使用概率LO2设计的原理分析和设计重要的信号处理和机器学习（SPML）算法（SPML）算法，设计可易和有效的递归计算流量，用于在线过滤，以在线过滤和预测标准工程的LO3指定和替代设备的Steelarize in Startien felients in Startion interation felients in Startien felients in Startien felient in lo1 in lo1 in lo1 in lo1 in lo1 in lo1 in lo1， （过滤，均衡和系统识别）； and implement Kalman filters in nonstationary filtering scenarios LO5 Compare parametric and nonparametric techniques for temporal and spatio-temporal regression problems LO6 Derive optimal classifiers based on matched probability models, and compare them to off-the-shelf classifiers ( k -means, EM) LO7 Implement optimal transport (OT) solutions to problems of (i) resource allocation, and (ii) training-data repair for AI公平（AIF）研究生属性：负责任地行动的水平 - 独立思考 - 不断发展 - 增强 - 有效地进行交流 - 增强了 - 增强
深度基于模型的强化学习，用于对机器人系统的预测控制，并具有稀疏奖励
抽象的稀疏奖励和样本效率是增强学习领域的开放研究领域。在考虑对机器人技术和其他网络物理系统的增强学习应用时，这些问题尤其重要。之所以如此，是因为在这些领域中，许多任务都是基于目标的，并且自然而然地表达了二进制成功和失败，动作空间较大且连续，并且与环境的实际相互作用受到限制。在这项工作中，我们提出了深层的价值和预测模型控制（DVPMC），这是一种基于模型的预测增强学习算法，用于连续控制，该算法使用系统识别，值函数近似和基于采样的优化对选择动作。该算法是根据密集的奖励和稀疏奖励任务进行评估的。我们表明，它可以使预测控制方法的性能与密集的奖励问题相匹配，并且在样本效率和性能的指标上，在稀疏奖励任务上优于模型和基于模型的学习算法。我们验证了使用DVPMC训练在仿真的机器人上培训的代理商的性能。可以在此处找到实验的视频：https：//youtu.be/ 0q274kcfn4c。