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区域经济采用混合序列到...
近年来，在全球化和结构调整的某些条件下，区域经济的作用发生了重大变化。变化过程对于分析区域经济和制定区域经济规划至关重要。发展中经济体往往依赖于产业和国家政策。现代研究倾向于参与该领域的重要因素，如能源强度、劳动力技能、当地产业、资源和当地专业知识。此外，在这项研究中，为了开始发展区域经济并在该领域进行革命以将其与新技术联系起来，我们训练了深度学习算法来收集因素以完美地管理它们并对未来经济做出良好的预测。混合序列到序列 (seq2seq) 深度学习算法以过去几年的先前信息为基础，并运行系统将预测结果数据与当前信息进行比较，以评估未来几年要认证的方法。
重排版 AML
具有 KMT2A 重排 (KMT2Ar) 的急性髓系白血病 (AML) 位于染色体 11q23 上，通常称为 KMT2A 重排 AML (KMT2Ar-AML)。这种变异具有高度侵袭性，其特点是疾病进展迅速且预后不良。对表观遗传变化（尤其是乳酸化）的了解日益增多，为研究和管理这种亚型开辟了新途径。乳酸化在癌症、炎症和组织再生中起着重要作用，但其潜在机制尚未完全了解。这项研究检查了乳酸化对 KMT2Ar-AML 内基因表达的影响，最初确定了十二个值得注意的乳酸化依赖性差异表达基因 (DEG)。利用先进的机器学习技术，确定了六个关键的乳酸化相关基因（PFN1、S100A6、CBR1、LDHB、LGALS1、PRDX1），这些基因对于预后评估至关重要，并与相关疾病途径相关。该研究还建议使用 PI3K 抑制剂和 Pevonedistat 作为调节免疫细胞浸润的可能治疗选择。我们的研究结果证实了乳酸化在 KMT2Ar-AML 中的关键作用，并确定了六个可作为诊断和治疗生物标记的关键基因。除了强调需要在临床环境中进一步验证外，这些发现还有助于我们了解 KMT2Ar-AML 的分子机制。
策略重要吗？
战略思想家——来自桑迪亚各地的团队在过去三年中共同制定并实施了由七项优先事项组成的战略方向，以指导实验室未来 20 年的发展。核心团队成员从左至右依次为 Amber Harwell、Tracy Wilbur、Karla Weaver、Kathryn Hanselmann、Scott Holswade、Donna Robertson、John Foley、Rita Gonzales、Elizabeth Roll、Anita Romero O'Brian、Caren Wenner 和 Danielle Rodriguez。图中未出现的核心成员包括 Bill Miller、Chrisma Jackson、Amy Shrouf、Gil Herrera 和 Pam McKeever。照片由 Lonnie Anderson 拍摄
你在哪里工作重要吗？
在11月和12月的Bul Letin问题中，Hong Dao在两个部分的系列中讨论了出售和购买法律实践的组成部分。在“过渡遗产：出售您的法律实践”中突出显示是有助于其价值的实践中的因素。一个经常出现的外观和关键因素是个人的善意。个人善意是指所有者所附的价值，例如他们的专业知识，声誉和关系。不像有形的资产，个人善意向新所有者的可转让性很难。律师事务所通常是在赚取的结构上购买的，卖方在卖出的客户群销售后获得了一部分收入。买方在销售期间有效地转移其客户群的能力保留了实践的价值并增加了卖方的支出。供卖方在销售期间利用其个人善意，需要过渡
实现晚期胃癌序贯治疗
摘要 晚期胃癌 (AGC) 患者的治疗选择有限。改善 AGC 患者生存率的一种方法是通过序贯疗法优化可用药物。然而，一线化疗的临床试验报告表明，老年患者和大量腹水患者不太可能接受后续治疗。此外，二线和三线化疗的临床试验通常将这两类患者排除在外，因为他们可能体能状态不佳，并且存在难以处理的其他问题。良好的患者管理可能是成功在这两类患者群体中使用序贯疗法的关键，它可以最大限度地减少不良反应，使患者从附加治疗中获益。本叙述性综述总结了有关老年患者和大量腹水患者的 AGC 治疗和患者管理的可用信息。现有数据表明老年患者可从化疗中受益；然而，监测毒性对于避免化疗相关毒性至关重要。老年患者管理的重要方面包括症状监测、营养支持和跌倒预防。大量腹水患者的现有数据显示，一系列治疗方法（包括全身化疗）的成功率有限。腹水的治疗也具有挑战性，没有明确的指导方针指导首选策略。为了弥补这些知识上的差距，未来的临床试验应采用更具包容性的资格标准来招募 AGC 患者群体，这些患者群体在年龄、并发症和总体健康状况方面更能反映现实世界的人群。
计划、参加、生成：规划序列到...
我们研究了使用注意力机制将规划机制集成到序列到序列模型中。我们开发了一个模型，该模型可以在计算输入和输出序列之间的对齐时提前规划未来，构建一个拟议未来对齐矩阵和一个承诺向量，该承诺向量决定是否遵循或重新计算计划。该机制的灵感来自最近提出的强化学习战略性专注读者和作家 (STRAW) 模型。我们提出的模型是端到端可训练的，主要使用可微分操作。我们表明，它在 WMT'15 的字符级翻译任务、查找图的欧拉电路的算法任务以及从文本生成问题方面的表现优于强大的基线。我们的分析表明，该模型计算出定性的直观对齐，比基线收敛得更快，并且以更少的参数实现了卓越的性能。
bapi-stat“量子序”温度和湿度传感器
Power Supply: 10 to 40 VDC (15 to 24 VDC Recommended) for 4 to 20 mA or 0 to 5 VDC Outputs 15 to 40 VDC (15 to 24 VDC Recommended) for 0 to 10 VDC Outputs 12 to 28 VAC (Requires a separate pair of shielded wires) for 0 to 5 VDC Outputs 15 to 28 VAC (Requires a separate pair of shielded wires) for 0 to 10VDC Outputs Power Consumption: 100 mA maximum DC: 4 to 20 mA Output (<30mA typical) 75 mA maximum DC: 0 to 5 VDC or 0 to 10 VDC Outputs (6mA typical) 1.9 VA maximum AC: 0 to 5 VDC or 0 to 10 VDC Outputs (0.2VA typical) Outputs: 4 active outputs plus 1 passive temperature sensor Volts........................0 to 5 VDC or 0 to 10VDC, Impedance >10KΩ (OUT1, OUT2, OUT3, OUT4) Current....................4 to 20 mA, Impedance <500Ω @ 24 VDC (OUT1, OUT2) Resistance..............Setpoint, 5 VDC @ 5 mA max (OUT3, OUT4) - Factory selected per application Relay Contact.........N.O., 500 mA @ 24 VDC max Temp.传感器.........被动RTD或热敏电阻（temp+/temp-）输入：外部覆盖.... 5 VDC或24 VDC/VAC/vac外部传感器...... 10K-2 Themistor单独购买。Wired 25' max from sensor Sensing Elements for Active Outputs and Display: Temperature............10K-2 Thermistor Humidity..................Capacitive Polymer, ±2%RH Sensing Element for Resistive Temp Output: Thermistor or RTD Mounting: Standard 2”x4” junction box, European junction box