将下面一段话翻译成英文:“替雷利珠单抗是一种抗pd-1免疫检查点抑制剂,广泛应用于多种肿瘤的免疫治疗中,其可能引发免疫相关性不良反应,免疫相关性糖尿病为罕见但严重的并发症之一,发病迅速且不可逆,通常伴随糖尿病酮症酸中毒的急性发作。该文报道1例替雷利珠单抗注射液致免疫相关性糖尿病的病例,通过分析现有文献和临床案例,总结替雷利珠单抗引发免疫相关性糖尿病的临床特征,探讨免疫检查点抑制剂致糖尿病不良反应机制与处理、药学监护,以期在临床使用中警惕抗pd-1免疫检查点抑制剂引起的免疫相关性糖尿病。”


Tislelizumab is an anti-PD-1 immune checkpoint inhibitor that is widely used in the immunotherapy of various tumors. It may cause immune-related adverse reactions. Immune-related diabetes is one of the rare but serious complications, with rapid and irreversible onset, and is often accompanied by acute attacks of diabetic ketoacidosis. This article reports a case of immune-related diabetes caused by tislelizumab injection. By analyzing the existing literature and clinical cases, the clinical characteristics of immune-related diabetes caused by tislelizumab are summarized, and the mechanism and management of adverse reactions of diabetes caused by immune checkpoint inhibitors and pharmaceutical care are discussed, in order to be vigilant against immune-related diabetes caused by anti-PD-1 immune checkpoint inhibitors in clinical use. [2024-10-11 14:59:37 | AI写代码神器 | 150点数解答]
- 题目:按照以下步骤在 pycharm 中进行自动化测试脚本编写,并执行脚本。 步骤: (1)从 selenium 中引入 webdriver; (2)使用 selenium 模块的 webdriver 打开谷歌浏览器; (3)在谷歌浏览器中通过 get 方法发送网址eshop测试平台登录页面; (4)增加智能时间等待 5 秒; (5)查看登录页面中的用户名输入框元素,通过 css_selector 属性定位用户名输入框,并输入用户名(用自己注册的用户); (6)查看登录页面中的密码输入框元素,通过 xpath 属性定位密码输入框,并输入密码(用自己注册的用户对应密码) ; (7)查看登录页面中的登录按钮元素,通过 class_name 方法定位登录按钮,使用 click()方法点击登录按钮进入eshop测试平台首页; (8)在eshop测试平台首页通过 link_text 方法对“我的订单”按钮进行定位,使用 click()方法点击“我的订单”(304点数解答 | 2024-11-06 15:38:30)269
- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取教学账目数据 teaching_df = pd.read_excel('教学.xlsx') # 读取后勤账目数据 logistics_df = pd.read_excel('后勤.xlsx') # 读取行政账目数据 administrative_df = pd.read_excel('行政.xlsx') # 将各表格的取得日期列转换为日期时间类型,并提取年份作为新列 teaching_df['年份'] = pd.to_datetime(teaching_df['取得日期'], format='%y-%m-%d').dt.year logistics_df['年份'] = pd.to_datetime(logistics_df['取得日期'], format='%y-%m-%d').dt.year administrative_df['年份'] = pd.to_datetime(administrative_df['取得日期'], fo(69点数解答 | 2024-10-31 17:39:14)197
- # 引入规则 import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("https://cloud-cdn.acctedu.com/publicres/match/777d04dc22364384a12890c748682c80/employee_information.xlsx") # 设置基准日期为2023年12月31日 base_date = pd.timestamp('2023-12-31') # 计算每个入职日期与基准日期之间的天数差异,并创建一个新列'入职天数' df['入职天数'] = (base_date - pd).dt.days # .dt.days 是一个属性,用于获取日期时间对象中的天数部分。 # 查看结果 show_table(df.head())(248点数解答 | 2024-10-26 15:40:13)127
- 商品展示模块 前端页面:productlist.jsp、productdetail.jsp 后端逻辑:productservlet 处理获取商品列表与详情请求 实现商品分页显示、按类别或关键词搜索功能 前端页面渲染与交互 使用 jsp、el、jstl 渲染商品数据 使用 css 优化页面样式,确保用户界面美观统一 使用 javascript 实现简单的前端交互,如商品图片切换、下拉菜单 搜索与过滤功能 在 productlist.jsp 实现搜索栏,允许用户输入关键词进行搜索 后端根据搜索条件查询数据库,返回符合条件的商品列表 使用 jstl 循环输出商品数据,并实现价格或类别过滤选项(19点数解答 | 2024-12-13 15:00:43)194
- # 预处理 def load_and_preprocess(file_path): df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl') df = df.rename(columns={ '评价内容': 'comment', '星级': 'rating' }) # 删除未评论评价以及评论为空的记录 df = df.remove('此用户没有填写评价。') df = df.remove('此用户未及时填写评价内容') df = df.remove('此用户未填写评价内容') df = df.remove('该用户未评价,系统默认好评') df = df.dropna(subset=['comment']) # 去除非文字字符(保留中文、英文、数字) df['comment'] = df['comment'].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\u4e00-\u9fff]', '', (635点数解答 | 2025-06-25 15:46:50)56
- 5.对数据data作统计分析(1)统计分析各城市**数量分布图(2)**学历占比图 **学历占比图(3)通过**学历分析图,给出你对**发布情况的分析结论.(4)统计每一天发布的**数量图,按天来统计(提示:需要先将时间按每天来统计,去除时分秒)(5)通过**发布时间分析图,给出你对**发布情况的分析结论。 (6)仔细观察data数据,firsttype内容的最后一项如下图红色框中内容,是**工作大类,请将其剥离,对其进行统计,统计结果如下图蓝色框,将统计结果以柱状图展示。(704点数解答 | 2024-06-30 15:54:38)201
- 严重: 协议处理程序实例化失败 java.lang.classnotfoundexception: org.apache.coyote.http11.http11protocol(72点数解答 | 2023-12-27 17:12:45)212
- 通常,您使用以 10 为基数进行算术运算。在计算机科学中,您还处理二进制(以 2 为基数)、八进制(以 8 为基数)和十六进制(以 16 为基数)。在这个问题中,我们将考虑以 9 为基数,它使用数字 0..8。,语言方向:C++(349点数解答 | 2024-12-22 15:04:41)177
- #读取文件,查看数据前5行 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取文件 order = pd.read_csv(r'c:\users\30648\desktop\案例分析与设计实践\项目3输出结果.csv') print(order.head()) #查看数据类型是否正确,有没有缺失俏 print(order.info()) #后面要用到下单时间处理总量,先将它转换为时间类型 order['下单时间']= pd.to_datetime(order['下单时间']) #查看数据统计信息 print(order.describe()) #用户支付方式饼图 #设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcparams['axes.unicode_minus']= false group1 = order.groupby(by='支付状态')['支付状态'].count() # 准备标签 name(81点数解答 | 2024-10-24 10:38:10)217
- #读取文件,查看数据前5行 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取文件 order = pd.read_csv(r'c:\users\30648\desktop\案例分析与设计实践\项目3输出结果.csv') print(order.head()) #查看数据类型是否正确,有没有缺失俏 print(order.info()) #后面要用到下单时间处理总量,先将它转换为时间类型 order['下单时间']= pd.to_datetime(order['下单时间']) #查看数据统计信息 print(order.describe()) #用户支付方式饼图 #设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcparams['axes.unicode_minus']= false group1 = order.groupby(by='支付状态')['支付状态'].count() # 准备标签 names(296点数解答 | 2024-10-31 08:56:30)204
- #读取文件,查看数据前5行 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取文件 order = pd.read_csv(r'c:\users\30648\desktop\案例分析与设计实践\项目3输出结果.csv') print(order.head()) #查看数据类型是否正确,有没有缺失俏 print(order.info()) #后面要用到下单时间处理总量,先将它转换为时间类型 order['下单时间']= pd.to_datetime(order['下单时间']) #查看数据统计信息 print(order.describe()) #用户支付方式饼图 #设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcparams['axes.unicode_minus']= false group1 = order.groupby(by='支付状态')['支付状态'].count() # 准备标签 names =(31点数解答 | 2024-10-31 08:58:19)178
- import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("https://cloud-cdn.acctedu.com/publicres/match/525839b97fa94429ac26bf57a798accc/order_datas.xlsx") # 添加年份列 df['年份'] = pd.to_datetime(df['订单日期']).dt.year # 从订单日期提取年份,并创建“年份”列 # 计算销售金额 df['销售金额'] = ___count*amount__ # 计算每个订单的销售金额 = 销售单价 * 销售数量 # 按年份分组 grouped = df.groupby('年份') # 将数据按“年份”列进行分组,便于逐年分析 # 遍历每个年份,计算相关指标 for year, group in grouped: # 遍历每个年份的分组数据 total_order_count = __a_ # 计算该年份的总订单数量(行数) total_order_amount =___b_ # 计算该年份的(260点数解答 | 2024-11-10 14:26:05)161