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文章“欧亚大陆的经济转变：债务的兴起和对金融自主权的追求”严格研究了变革性的行动
文章“欧亚大陆的经济转变：债务的兴起和对金融自主权的追求”严格地研究了从欧亚大陆境内美元的变革性运动，这个地区越来越多地取决于其对金融主权的追求。新兴经济体，包括中国，俄罗斯，伊朗以及印度和巴西等主要参与者，正在积极追求旨在降低依赖美元的替代经济框架，这一转变加剧了美国制裁等地缘政治压力。对这些制裁的实施，尤其是在乌克兰冲突之后，促进了对货币战略的重新评估，并在债务努力方面取得了重大进展。通过各种双边协议，例如印度与孟加拉国的贸易解决以及伊朗与俄罗斯之间的合作增强。此外，数字资产和中央银行数字货币（CBDC）的创新有可能进一步破坏美元的主导地位。大陆联盟和上海合作组织（SCO）成为促进经济合作和货币多元化的关键平台。本文强调了欧亚大陆地区这些发展的复杂性和含义，强调了产生多极金融景观的潜力，挑战了美元的长期霸权。它通过组织（例如金砖国家）建立联系，增强了欧亚国家及其合作伙伴的代理，促进了合作以寻求共同的经济利益。
具有张量网络的隐私机器学习
张量网络广泛用于提供有效的局部量子多体系统的低能状态的有效表示，最近被提议为Ma-Chine学习体系结构，这些体系结构可以在传统方面具有优势。在这项工作中，我们表明，张量网络体系结构尤其具有潜在的潜在属性来保存机器学习，这在诸如医疗记录处理之类的任务中至关重要。首先，我们描述了馈电神经网络中存在的一个新的隐私漏洞，以合成和现实世界数据集进行了说明。然后，我们开发明确定义的条件，以确保对这种脆弱性的鲁棒性，这涉及仪表符号下的模型的表征。我们严格地证明，张量 - 网络构造可以满足此类条件。这样做，我们为基质产品状态定义了一种新型的规范形式，该状态具有高度的规律性，并根据基于奇异值分解的规范形式固定剩余的规格。我们通过在医疗记录数据集中对矩阵产品状态进行培训的实际示例补充发现结果，这表明攻击者从模型的术语中提取有关培训数据集的信息的可能性很大。鉴于在训练张量 - 网络架构方面的专业知识越来越大，这些重新
纳米霉素赋予CD8+ T细胞能力
癌症免疫疗法利用纳米酮代表精密医学的尖端边界，专为增强基于CD8 + T细胞的免疫疗法而设计。这篇综述彻底描述了癌症纳米酮发育的不断发展的景观，强调了它们在调节免疫抑制性肿瘤微环境（TME）方面的优势作用，以提高CD8 + T细胞效率。我们严格地分析了纳米酮设计中的当前创新，重点是它们有效地输送肿瘤抗原和免疫刺激佐剂的能力。这些纳米甲虫的设计是为了克服TME的物理和免疫障碍，从而促进了CD8 + T细胞的稳健激活和增殖。的挑战，例如交付功效，安全性和可扩展制造业，以及未来的前景，其中包括开发特定生物材料方法以提供持久抗肿瘤免疫力的潜力。这种全面的分析不仅强调了癌症纳米甲烷在增强CD8 + T细胞反应方面的变化潜力，而且强调了对高级解决方案的关键需求，以克服限制当前免疫疗法功效的因素的复杂相互作用。
来自量子混沌动力学的精确涌现量子态设计
我们给出了一种新型的随机矩阵普适性的精确结果，这种普适性是无限温度下量子多体系统可以表现出的。具体来说，我们考虑一个纯态集合，该集合由一个小的子系统支撑，该子系统是通过对系统其余部分进行局部投影测量而生成的。我们严格地证明了，从一类经历淬火动力学的量子混沌系统推导出的集合接近于一种完全独立于系统细节的普适形式：它在希尔伯特空间中均匀分布。这超越了量子热化的标准范式，该范式规定子系统放松为一个量子态集合，该集合再现了热混合状态下局部可观测量的期望值。我们的结果更普遍地意味着量子态本身的分布与均匀随机态的分布变得难以区分，即集合形成了量子信息论术语中的量子态设计。我们的工作建立了量子多体物理学、量子信息和随机矩阵理论之间的桥梁，表明伪随机态可以从孤立的量子动力学中产生，为设计量子态断层扫描和基准测试的应用开辟了新方法。
可持续材料和技术
基于2的材料已在催化领域进行了广泛的研究和探索。但是，原始TIO 2表现出宽的能带隙和快速电荷重组，从而限制了它们的大规模应用。他们的性能可以受到合成方法，掺杂和制作复合材料的影响。在其中修改合成技术以及导致高度活性材料制备的变量和设置，是具有具有优质催化活性的这些材料的最关键阶段。与常规合成方法相反，发现火焰喷射热解（FSP）特别简单，高效，可扩展，并且适合在线连续生产，并且可以被认为是具有可控形态和成分的基于TIO 2的基于TIO 2的纳米材料的有前途的方法。此审查总和首次通过FSP合成的基于TIO 2的材料的最新进展及其广泛的潜在催化应用，包括光催化，热催化，催化，催化和有机转化。在简要介绍了常规合成方法之后，突出显示了FSP方法，设备和组件的基本面。最后，我们严格地分析了与火焰喷射热解相关的潜在优势和挑战，被认为是纳米结构材料的合成方法。我们仔细考虑了FSP的前景和局限性，并强调了该领域未来研究和高级发展的关键领域。
通过气态氢工程恢复块状 La-Ni 金属间化合物的氧析出电催化
: 对于经济有效地驱动OER，研制出耐用的电催化剂至关重要。[5–9] 为了应对这一挑战，最近，基于非贵重过渡金属（TM：Fe、Co、Ni、Mn）的金属间化合物由于其低电阻率、可调的成分和独特的晶体结构而受到了特别的关注。[10–15] 目前对基于金属间化合物的OER电催化剂的研究集中在合金化TM和准金属（例如，B、Si、Ge、As）或贫金属（例如，Al、Ga、Sn、Bi）。[16–25] 在这些金属间化合物中，TM物质严格地原位转化为活性TM（氧）氢氧化物，而非金属在碱性OER过程中大部分从结构中浸出，导致活性纳米域的形成，从而增强催化活性。 [17,18] 此外，在大多数情况下，虽然块体金属间化合物的表面会经历重构，但其内部仍能很好地保留，从而形成具有高导电性的独特核壳结构。[21] 另外，金属间化合物也可以根据结构中非金属的尺寸和类型在施加的OER电位下完全转变，形成多孔的块体活性催化剂。[15] 尽管已经取得了令人瞩目的进展，但块体金属间化合物的转变速度比块体金属间化合物快得多。
将路径积分蒙特卡洛快速混合，用于一维菌
路径积分量子蒙特卡洛（PIMC）是一种通过使用马尔可夫链蒙特卡洛（Monte Carlo）从经典的吉布斯分布中抽样的量子量子自旋系统的热平衡性能的方法。PIMC方法已被广泛用于研究材料物理和模拟量子退火，但是这些成功的应用很少伴随着正式的证据，即PIMC依据的马尔可夫链迅速汇聚到所需的平衡分布。在这项工作中，我们分析了1D stoquastic hamiltonians的PIMC的混合时间，包括远程代数衰减相互作用以及无序的XY旋转链，以及与最近的静脉相互作用。通过将收敛时间与平衡分布联系起来，我们严格地证明使用PIMC在近似温度下对这些模型的可观察到的分区函数和期望为近相数，这些模型与Qubits的数量最大程度地对数扩展。混合时间分析基于应用于单位大都会马尔可夫链的规范路径方法，用于与与量子汉密尔顿量子相互作用相关的2D经典自旋模量的吉布斯分布。由于系统具有强烈的非偶然耦合，随着系统大小而生长，因此它不会属于已知2D经典自旋模型迅速混合的已知情况。
头颈癌发病机制中的分子途径和靶向治疗
头颈癌 (HNC) 表现出显著的异质性，包括不同的细胞来源、解剖位置和病因因素，再加上普遍的晚期诊断，给临床管理带来了重大挑战。基因组测序工作揭示了调节细胞增殖和存活的关键信号通路的广泛改变。针对这些失调通路的疗法设计计划正在进行中，几种候选分子正在进入临床评估阶段，包括 FDA 批准的用于 K-RAS 野生型、EGFR 突变型 HNSCC 治疗的 EGFR 靶向单克隆抗体西妥昔单抗等药物。非编码 RNA (ncRNA) 由于其在生物体液中的稳定性增强以及在 HNC 环境中的细胞内和细胞间信号传导中的重要作用，现在被认为是疾病管理的有力生物标志物，可催化进一步完善的诊断和治疗策略，更接近个性化医疗的要求。预计，对 HNC 特有的基因组和免疫学特征的深入了解将有助于更严格地评估靶向疗法的利弊，优化其临床部署，并促进治疗方法的创新进步。本综述介绍了驱动头颈部恶性肿瘤发生发展的 HNC 分子机制和突变谱的最新情况，并探讨了它们对推进诊断方法和精准治疗的意义。
工程专业学生对人工智能伦理情景的反应分析
随着科技行业重大伦理问题的出现，例如加剧种族偏见的算法、网络虚假信息的传播以及大规模监控的扩大（Noble 2018；Vraga、Tully 和 Bode 2020；Zuboff 等人 2019），在人工智能 (AI) 课程中引入与伦理、公平、心理影响、社会和环境正义以及公平、多样性和包容性相关的主题非常重要。为了实现这一目标，我们必须研究教育工作者和机构如何让未来的毕业生做好准备，以识别和解决道德问题。学者们一致认为，工程和技术相关学科历史上孤立的伦理生态系统，加上工业界不负责任的技术设计加剧的持续社会不公，表明需要在工程课程中更加严格地纳入伦理内容 (Raji、Scheuerman 和 Amironesei 2021；Nasir 等人 2021；Antoniou 2021)。近年来，许多机构都开设了人工智能伦理课程；自 2019 年以来，教育工作者和研究人员从北美机构众包并编目了 400 多个人工智能和/或技术伦理（包括机器学习和人工智能算法内容）教学大纲 (Raji、Scheuerman 和 Amironesei 2021；Fiesler、Garrett 和 Beard 2020；Nasir 等人 2021)。教育工作者已经提出并实施了单独的模块、研讨会和启发式方法，以结合标准课程教授人工智能伦理（Cohen 等人，2021 年；Saltz 等人，2019 年；
人工智能战略 2022（草案）
1 以AI（人工智能）为例，欧盟高级别专家组报告将其定义为“根据环境和输入，表现出智能行为（可能具有一定自主性）的系统”，但“智能行为”的实质，在某种程度上依赖于解释。 此外，2016年美国发布的AI100报告中，曾引用尼尔斯·尼尔森对人工智能这一学科领域的定义：“人工智能是一门创造智能机器的研究，其中智能是指在其所处的环境中适当地发挥功能并具有一定的洞察力的能力。”但这一定义也存在很大程度的模糊性。事实上，报告指出，人工智能的模糊定义本身也有积极的一面，即加速人工智能的研究。基于此，尽管对于什么是“人工智能”或“人工智能技术”目前已达成一定共识，但过于严格地按照所采用的技术进行定义意义不大。同时需要注意的是，此类系统嵌入在高度复杂的系统中。此外，如果没有收集、存储和访问大量数据的基础设施、超高速通信网络、传感器组、机器人等，人工智能系统的实施将充满不确定性。如果不能开发并实施网络安全和人工智能伦理等确保此类系统安全性和稳健性的技术，人工智能将很难被广泛接受。人工智能涵盖了实现智能功能的广泛系统，预计将部署到未来社会、产业、日常生活以及科学研究和技术开发等所有领域。因此，这一战略的目标也必须在这些领域进行综合构思。