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长QT综合征
•考虑转介到咨询和基因检测的临床遗传学•β受体阻滞剂（例如nadolol）在LQT1患者中具有极高的保护性，并且在LQT2和LQT3中具有适度的保护性。LQTS基因型的意识允许选择性地使用Beta阻滞剂。 β受体阻滞剂在整个怀孕期间都与胎儿生长限制有关，因此通过连续生长扫描提供胎儿监测（或者考虑到局部治疗后）。 • High risk individuals may be fitted with an implantable cardiac defibrillator (ICD) - arrange an ICD check & download • Avoid QT prolonging medication—please refer to full list at back of high risk folder at reception on delivery suite or see www.crediblemeds.org • Risk of congenital LQTS with fetal heart block. 从20周的妊娠每4周通过听诊或超声检查来监测胎儿心率。 如果持续的胎儿心动过缓<110bpm，请参考胎儿回声。LQTS基因型的意识允许选择性地使用Beta阻滞剂。β受体阻滞剂在整个怀孕期间都与胎儿生长限制有关，因此通过连续生长扫描提供胎儿监测（或者考虑到局部治疗后）。• High risk individuals may be fitted with an implantable cardiac defibrillator (ICD) - arrange an ICD check & download • Avoid QT prolonging medication—please refer to full list at back of high risk folder at reception on delivery suite or see www.crediblemeds.org • Risk of congenital LQTS with fetal heart block.从20周的妊娠每4周通过听诊或超声检查来监测胎儿心率。如果持续的胎儿心动过缓<110bpm，请参考胎儿回声。
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改变代谢可塑性的齿轮来推动癌症细胞状态的转变
摘要：癌症代谢是癌症的一个特征。代谢可塑性定义了癌细胞在疾病进展的各个阶段重新编程大量代谢途径以满足独特能量需求的能力。细胞状态转变是一种表型适应，它赋予癌细胞独特的优势，帮助癌细胞克服进展障碍，包括肿瘤起始、扩张性生长、对治疗的抵抗、转移、定植和复发。人们越来越认识到，癌细胞需要及时适当地重新编程其细胞代谢，以支持与新表型细胞状态相关的变化。我们讨论了癌细胞可能采取的代谢改变，这些改变与维持癌症干细胞、激活上皮-间质转变程序以促进转移以及获得耐药性有关。虽然癌细胞利用这种代谢可塑性来生存，但它们对某些代谢途径的依赖和上瘾也提供了可以利用的治疗机会。
四齿席夫碱 Ni(II)，Pd(II) 和 Pt(...
摘要 . 首先将水杨醛与乙二胺以 1:2 的摩尔比缩合制备偶氮席夫碱配体 (L1)，然后将制备的亚胺化合物 (S1) 与 2,5-二氯苯胺反应，合成了一种新的 Ni(II)、Pd(II) 和 Pt(II) 配合物，并用于制备含有金属离子 Ni(II)、Pd(II) 和 Pt(II) 的配合物。利用紫外可见光、红外和核磁共振、摩尔电导、元素分析和质谱研究了合成化合物的结构特征。元素分析结果表明 [M:L] 化学计量为 1:1。根据摩尔电导研究，制备的所有最终产品都不具有电解性质。根据光谱研究，Ni(II)、Pd(II) 和 Pt(II) 的配合物可能具有方平面几何形状。然后评估了 Pd(II)、Ni(II) 和 Pt(II) 配合物对不同类型的革兰氏阴性菌 [ 大肠杆菌 ( ATCC 25922 )] 和阳性菌 [ 金黄色葡萄球菌 ( ATCC 25923 )] 的抗菌活性，结果显示对这些细菌具有良好的显著性。通过研究的 PC3 细胞系对正常细胞 WRL-68 来检查钯配合物对前列腺恶性细胞的细胞毒性作用。将使用 MOE 软件研究这些配合物的目标微生物的分子对接。
长提示的自动工程
我们提出了PCA基础，这是一种多模式决策 - 用于评估多模式大型语言模型（MLLM）的整体功能的基准。偏离了专注于简单任务和单个模型功能的预先基准，PCA基础台面引起了三种复杂的方案：自动驾驶，国内机器人和开放世界游戏。给定的任务说明和不同的文本，该模型必须在推理链中无缝地掌握感知，齿轮和行动的多种功能，以做出准确的决策。此外，PCA基础台上的错误定位功能，在感知，知识或推理等领域的审查模型不准确。这增强了部署MLLM的可靠性。为了平衡评估的准确性和效率，我们可以使用PCA-Eval，一种自动评估程序，并评估10个普遍的MLLM。结果揭示了开源模型与强大的专有模型（如GPT-4 Vision）之间的显着性能差异。为了打扮，我们介绍了体现的实体演化（EIE），这是一个自动框架，用于在多模式体现的环境中综合说明调谐示例。EIE在PCA板台上有7,510个培训示例，并提高了开源MLLM的性能，偶尔超过了GPT-4 Vi-Sion（决策准确性+3％），从而确保EIE的有效性。我们的发现表明，诸如GPT4-Vision之类的强大MLLM在实施剂中显示了决策的希望，为MLLM研究开辟了新的途径。所有基准数据和评估代码均公开。
太空行动长办公室
1N1XX 地理空间情报 1N2XX 信号情报分析员 1N3XX 密码语言分析员 1N4XX 网络情报分析员 1POXX 机组人员飞行设备 1S0XX 安全 1T0XX 生存、逃避、抵抗与逃脱 1T2XX 伞降救援 1U0XX 职业 RPA 传感器操作员 1W0XX 天气 2A0XX 航空电子测试站与组件 2A3XX 航空电子系统 2A5XX 航空航天维护 2A6XX 航空航天推进 2A7XX 飞机金属技术 2E1XX 卫星、宽带与遥测系统 2E2XX 网络基础设施系统 2E6XX 通信电缆与天线系统 2F0XX 燃料 2G0XX 物流计划 2M0XX 导弹维护 2P0XX 精密测量设备实验室 2R0XX 维护管理分析 2R1XX 维护管理生产 2S0XX 物资管理 2T0XX 交通管理 2T1XX 车辆作战 2T2XX 空中运输 2T3XX 车辆维护 2W0XX 弹药系统 2W1XX 飞机武器系统 2W2XX 核武器
