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Abecma®（idecabtagene速度）
嵌合抗原受体T细胞疗法（CAR-T细胞疗法）是一种免疫疗法，也可以称为收养T细胞疗法，试图对患者进行自身识别和攻击癌细胞的免疫系统进行编程。本疗法的第一步是通过格言从患者那里清除T细胞，该过程可去除体内的血液并去除一种或多种血液成分（例如白细胞，血浆或血小板）。然后将剩余的血液返回到体内。随后将T细胞发送到药物制造设施或实验室，在那里它们进行了基因设计，以在其表面产生嵌合抗原受体（CAR）。这些CAR-TS是允许T细胞识别靶向肿瘤细胞上的抗原的方法。在实验室中生长了基因修饰的T细胞，直到有足够的（数百万）冻结并返回患者的中心。在那里，他们注入了受体，期望汽车T细胞将识别并杀死具有靶向抗原表面的癌细胞。由于在输注后很长时间可能会保留CAR-T细胞在体内，因此治疗可能会带来长期缓解。CAR-T细胞疗法可用于治疗某些血液学恶性肿瘤，当时疾病复发或难治性地治疗标准线。rems计划：ABECMA仅通过风险评估和缓解策略（REMS）的限制计划可用，称为Abecma REMS计划。食品药物管理局（FDA）批准的指示：•ABECMA（IDECABTAGENE速度）用于治疗两种或多个先前治疗后的复发或难治性多发性骨髓瘤的成年患者，包括免疫调节剂，一种蛋白酶体抑制剂，一种蛋白酶体抑制剂，抗CD38 Monoclonal抗体。a rems是一项药物安全计划，可管理与药物相关的已知或潜在风险，美国（美国）食品和药物管理局（FDA）要求确保药物的益处大于其风险。ABECMA仅在ABECMA REMS计划下可用，因为细胞因子释放综合征（CRS）和神经毒性的严重风险。
无法忍受的存在之缓慢：为什么我们的生活速度只有 10 比特/秒？
“快，想一件事。现在我会通过问你一些是非问题来猜那个东西。”几个世纪以来，“二十个问题”游戏一直是一种流行的思维挑战。如果问题设计得当，每个问题都会揭示有关神秘事物的 1 比特信息。如果猜测者经常获胜，这表明思考者可以在几秒钟内访问大约 2 20 至 1 百万个可能的项目。因此，思考速度 - 不受任何限制 - 相当于几秒钟内的 20 比特信息：10 比特/秒或更低的速率。更一般地说，人类行为的信息吞吐量约为 10 比特/秒。我们回顾了近一个世纪以来涉及人类认知各个方面的测量结果：感知、行动或 - 如上例所示 - 想象力。一般方法是评估一个人在给定时间内可能执行的一系列可能操作。在此过程中，我们需要一个明确的标准来区分动作和其噪声变化。香农熵量化了“信号”和“噪声”之间的区别，最终得出了信息速率，以比特/秒表示（见方框 1）。这种信息论方法使我们能够比较不同心理任务和过程、同一大脑中不同神经结构、不同物种以及大脑和机器之间的处理速度。这只是描述人类经验的一个框架，但它通过比较分析提供了宝贵的见解。特别是，我们的周围神经系统能够以更高的速率从环境中吸收信息，大约为千兆比特/秒。这定义了一个悖论：人类行为的微小信息吞吐量与行为所基于的大量信息输入之间存在巨大差距。这个巨大的比率——大约 100,000,000——在很大程度上仍未得到解释。
变革的新速度：工业AI x可持续性
Pina Schlombs，可持续性负责人，Dach，Siemens Digital Industries软件，增强了组织正在管理其可持续性目标的复杂性。“可持续性与所有其他业务目标相互联系，同时影响并受到它们的影响。这些关系可以与进步竞争或加强进步，这意味着企业必须对因果链的彻底理解。这是一项复杂的壮举，但是掌握允许组织在正确的时间和成熟度中利用正确的策略和技术堆栈来快速扩展进展。”
精密蓝网络速度指南
• Air Ambulance – Non-emergency (no benefit without prior authorization) • Applied Behavior Analysis** • Arterial Ultrasound* • Arthroscopy and Open Procedures (shoulder & knee)* • Bone Growth Stimulator • Cardiac Rehabilitation • Cellular Immunotherapy (no benefit without written authorization) • Coronary Arteriography* • CT Scans* • Day Rehabilitation Programs • Durable Medical Equipment (greater than $300) • Electric & Custom Wheelchairs • Gene Therapy (no benefit without written authorization) • Genetic and Molecular Testing* • Hearing Aids age 18 & older (no benefit without prior authorization) • Hip Arthroscopy* • Home Health Care • Hospice • Hyperbarics • Implantable Medical Devices over $2,000 (including but not limited to defibrillators) • Infusion Therapy – includes home and facility administration (exception: not required when performed in an office, the drug to be infused may require授权）•住院医院服务（例行产妇住宿除外）•密集的门诊计划**•介入的脊柱疼痛管理*•关节置换（臀部，膝盖和肩膀）*
新南威尔士州中央JO NET零加速度程序
新南威尔士州中央联合组织（CNSWJO）开发了52种绿色计划，以指导其11个成员理事会实现可再生能源的未来。该计划确定了52项活动，旨在在过渡到零排放净排放的情况下支持理事会。通过协作治理和共享资源模型，该计划促进了效率和创新，并在新南威尔士州地区复制了成果和策略。
为期 4 天的方案，探究学习速度和记忆力
使用 STARR FIELD 改造用于痴呆症小鼠模型的巴恩斯迷宫：一个为期 4 天的方案，用于探究学习速度、记忆力和认知灵活性。 Aimee Bertolli a、Oday Halhouli a、Yiming Liu-Martínez a、Brianna Blaine b、Ramasamy Thangavel a、Qiang Zhang a、Eric Emmons、Nandakumar S. Narayanan a、Serena B Gumusoglu b、c、Joel C. Geerling a、c、Georgina M Aldridge a、c 隶属关系：a 爱荷华大学卡弗医学院神经病学系 b 爱荷华大学妇产科系 c 爱荷华州神经科学研究所资金：这项工作得到了 NIH RO1s：NINDS NS129711 和 Roy J. Carver Charitable Trust 向 GMA 提供的 SMASH 痴呆症研究卓越计划的支持。利益冲突：没有利益冲突。关键词：长期记忆、短期记忆、工作记忆、毅力、坚持、神经退行性疾病、执行功能、正常压力脑积水、创伤性脑损伤、衰老、行为灵活性、迷宫、放射臂 # 通讯作者 Georgina M Aldridge Georgina-aldridge@uiowa.edu 电话：319-384-1635 169 Newton Road Pappajohn Biomedical Discovery Building- 5334 爱荷华大学，爱荷华城，52242
偏好获取速度与新癌症药物生存益处的确定性：一个离散选择实验
方法，通过用于调查研究的在线平台Cint招募了美国国家代表性的老年人样本，以参加在线离散选择实验。为了符合条件，受访者必须自我报告一些癌症的经验 - 他们，他们自己，亲密的朋友或家人，以前或目前被诊断出患有癌症。在实验中，受访者选择了两种癌症药物，考虑了五个属性：功能状态，预期寿命，新药的生存益处的确定性，该药物对替代端点的影响以及美国食品和药物管理（FDA）批准时间的延迟。第一个主要结果是生存益处确定性的相对重要性和等待受访者的时间。第二个主要结果是愿意等待更大的生存益处，包括按癌症经验，年龄，教育状况，种族或种族和收入和收入进行亚组分析。次要结果是对确定性和等待时间的敏感性的变化，具体取决于药物对替代端点的影响，受访者的功能状况和预期寿命。研究计划已在ClinicalTrials.gov，NCT05936632中注册。
Nesterov型加速度方法的快速符号积分器
摘要在本文中，为在提高Nesterov加速梯度方法的收敛速率时，提出了基于符号和接触差异的显式稳定积分器。符合性几何形状适用于描述Ham-iLtonian力学，接触几何形状被称为奇异的几何形状。一种称为符合性的程序是一种已知的方法，可以从触点歧管中构建符号歧管，从接触膜构造自动式哈密顿系统。在本文中发现，先前研究的非自主odes可以写为汉密尔顿系统家庭。然后，通过开发和应用表达非自主odes的非自主接触的符合性，并实现了新型的符号积分。由于所提出的符号积分器保留了ODES中隐藏的符号和接触结构，因此预计它们比Runge -Kutta方法更稳定。数值实验表明，正如预期的那样，二阶符号积分器是稳定的，并且达到了高收敛速率。
I2P注册通过学习从像素到点相似性的基本对齐特征空间 通过滚动曲线在大规模点云中的全局本地化... ct-lvi：一个朝着连续的激光 - 视觉的框架... AI和大型模型的基础 对象重新识别的功能聚合和连接性 混合现实可视化和人脑的交互式血流动力学计算 Guihua Wang 实时的表面识别系统，用于可变的双头机器人步行速度 lcnet.pdf-科学技术学院
估计相机和激光雷达之间的相对姿势对于促进多代理系统中复杂的任务执行至关重要。尽管如此，当前的方法论遇到了两个主要局限性。首先，在跨模式特征提取中，它们通常采用单独的模态分支来从图像和点云中提取跨模式特征。此方法导致图像和点云的特征空间未对准，从而降低了建立对应关系的鲁棒性。第二，由于图像和点云之间的比例差异，不可避免地会遇到一到一对像素点的对应关系，这会误导姿势优化。为了应对这些挑战，我们通过学习从p ixel到p oint sim Imarlities（i2p ppsim）的基本对齐特征空间来提出一个名为i Mage-p oint云注册的框架。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。 它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。 受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。 此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。 此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。 为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。结果证实了我们框架在改善图像到点云注册方面的有效性。为了使我们的结果可重现，源代码已在https://cslinzhang.github.io/i2p上发布。