喜鹊医药获近亿元B轮融资,助力创新药物研究开发 ...

喜鹊医药近日宣布完成B轮融资近亿元人民币,由仙瞳资本独家投资。本轮资金将加速其心脑血管和线粒体疾病创新药物的临床和临床前项目开发。公司已进入II期临床研究的急性缺血性脑卒中治疗项目和即将展开I期临床的糖尿病肾病治疗项目成为关注焦点。

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2月13日消息,喜鹊医药”宣布完成B轮融资近亿元人民币,由深圳仙瞳资本管理有限公司独家投资,资金将用于加速公司临床和临床前项目的开发。据悉,这是喜鹊医药自2016、2017年分别完成 A 和 A+ 轮融资后的新一轮重大融资。

喜鹊医药是一家临床阶段的First-in-Class “全球新” 药物研究开发公司,专注于市场潜力大但临床需求尚未得到有效满足的心脑血管和线粒体疾病创新治疗药物的研究开发。 依托其独特的新药创制平台,喜鹊医药在脑卒中、糖尿病肾病、帕金森病、痴呆症、青光眼和心肌缺血等领域进行了深度布局。其中治疗急性缺血性脑卒中项目正在进行II期临床研究,治疗糖尿病肾病项目已经递交IND申请。同时,喜鹊医药也在积极布局针对肌萎缩性侧索硬化症、肺动脉高血压和杜氏肌营养不良症等罕见病治疗创新药物的开发。

喜鹊医药总经理王玉强博士表示:“目前喜鹊医药治疗缺血性脑卒中的II临床期试验进展顺利,治疗糖尿病肾病的I期临床即将展开。2019-2020年,公司其它品种的临床申报及临床试验将迎来一个高峰期。喜鹊医药秉承'创新、坚持'的理念,拥有一支年轻、高效、充满朝气和韧劲的创新药物研究开发团队。仙瞳资本这样优秀和专业的生物医药资本的加盟,将极大地加快公司产品的开发进度,为推进产品上市提供了资金保障” 。

仙瞳资本管理合伙人刘牧龙先生表示:“作为本轮融资的投资人,仙瞳资本对喜鹊医药的团队十分看好。喜鹊医药的研发管线布局别具一格,对心脑血管和线粒体疾病小分子治疗药物的前沿发展方向更是见解独到;更重要的是喜鹊医药的产品布局非常适合中国本土市场的特点,同时又具备国际竞争潜力。 我们很高兴与喜鹊医药这样具有国际研发背景、拥有本土研发实力、富有坚韧科研精神的企业和团队合作,根据公司项目特点,我们认为喜鹊医药未来主要项目的拓展空间将不仅仅局限于国内市场,更多将来自于欧美等发达国家市场,相信喜鹊医药未来在国际心脑血管与线粒体疾病药物研发领域可以占有重要的一席之地” 。

### PyTorch 中 `torch.cat` 函数详解 `torch.cat` 是 PyTorch 提供的一个用于张量拼接的功能。它允许沿着指定维度将多个张量连接在一起[^1]。以下是关于该函数的一些重要细节: #### 参数说明 - **tensors**: 这是一个包含要被拼接的张量列表。这些张量除了在指定的维度上可以不同外,在其他所有维度上的大小都必须一致。 - **dim (int)**: 表示沿哪个维度进行拼接操作。 如果输入张量不符合上述条件,则会抛出错误提示,例如尺寸不匹配等问题。 #### 使用示例 下面展示如何正确使用 `torch.cat` 来实现张量的拼接功能: ```python import torch # 创建两个形状相同的张量 tensor_a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) tensor_b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]) # 沿着第0维(行方向)进行拼接 result_0 = torch.cat((tensor_a, tensor_b), dim=0) # 沿着第1维(列方向)进行拼接 result_1 = torch.cat((tensor_a, tensor_b), dim=1) print("Result along dimension 0:\n", result_0) print("Result along dimension 1:\n", result_1) ``` 运行以上代码将会得到如下输出结果: ``` Result along dimension 0: tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]) Result along dimension 1: tensor([[1, 2, 5, 6], [3, 4, 7, 8]]) ``` 当遇到诸如“sizes do not match”的报错时,通常是因为参与拼接的张量之间存在尺寸差异所致。此时需仔细检查各张量的具体结构并调整至兼容状态后再执行相应操作。 #### 常见问题分析 有时可能会因为以下几个原因而导致无法正常完成拼接任务: 1. 输入数据类型不符; 2. 各个待处理数组间对应位置处数值范围跨度较大从而引发溢出风险; 3. 非法索引或者越界访问尝试; 针对这些问题可以通过转换成统一的数据形式以及合理设置参数来规避潜在隐患。
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