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利用中性原子进行量子计算
利用光操控中性原子是过去 30 年量子物理领域无数科学发现的核心。在光阱阵列中，在单粒子层面实现的控制水平已经保留了量子物质的基本特性（相干性、纠缠和叠加），这使得这些技术成为实现颠覆性计算范式的首选。在本文中，我们回顾了这些设备从原子 / 量子比特到应用接口的主要特征，并提出了在我们所处的嘈杂中尺度量子 [ 1 ] 时代已经可以以计算高效的方式解决的各种任务的分类。我们说明了如何在数字层面（编程基于门的电路）或模拟层面（编程哈密顿序列）探索从优化挑战到量子系统模拟等各种应用。我们提供了 100-1,000 量子位范围内中性原子量子处理器的内在可扩展性的证据，并介绍了通用容错量子计算和超越量子计算的应用的前景。
先天性和获得的慢性中性粒细胞减少
白血病（AML）和非毛虫器官的频繁功能障碍。2 - 6个未折叠的蛋白质反应，内质网应激，凋亡升高，转录因子的失调表达，分泌囊泡中异常和线粒体代谢，缺陷，inInribosomos inribosomy inribosome inribosom insomogenesemenaseaseaseSemensemensemblyHave被识别为可能的病原体机制。2 - 5个含有中性粒细胞减少症还包括与已知或未知基因的多态性相关的良性家族性或种族变异，其频率和病理生理显着性的基因需要进一步研究。7,8获得的CNP涵盖了通过中性粒细胞指导的抗体，细胞（NK或T细胞）或细胞因子依赖性免疫过程或未知的致病机制介导的多种疾病实体。9 - 12这些后一种类别（也称为特发性CNP）包括疾病的良性和简单形式，以及与克隆性肢体疾病有关或不相关的MDS病例，需要早期识别和密切监测。9 - 12
基于中性原子量子计算机的实际应用 - QC-755
根据应用选择（金融、制药、物流、可再生能源），将使用优化和机器学习等技术，其中整个过程或部分过程将适应中性原子量子计算机的计算。目前，有使用中性原子进行优化和机器学习的算法。每个项目都旨在改进现有算法或提出替代算法和方法，以提高速度、所需的量子资源、步骤数或结果的准确性。
针对中性粒细胞粘附事件来解决血管...
中性粒细胞对于保护宿主免受入侵病原体至关重要，但可以通过遵守整个人体周围组织中炎症的微血管网络来促进镰状细胞病（SCD）的疾病进展。在炎症反应期间，白细胞使用Selectin粘附分子从血液中外出外出，并通过激活整联蛋白而迁移到组织损伤部位，而整联蛋白对于对抗病原体必不可少。然而，在与SCD相关的血管结合期间，在链接和滚动的链球上，嗜中性粒细胞被激活，在被激活的内皮细胞上上调的selectecon蛋白上，该线血管上调。最近，我们报道了中性粒细胞滚动过程中e-选择蛋白对L-选择蛋白对L-SELECTIN的识别，会引发抗剪切力的抗力量粘结键，从而促进链接到内皮和激活整合蛋白键簇，从而将细胞锚定在容器壁上。证据表明，阻止这种重要的信号传导级联反应可防止微脉管系统中的充血和缺血，这是由于中性粒细胞捕获镰状红细胞的捕获而发生的。最近完成了针对选择蛋白的疗法的两项临床试验及其对小血管中嗜中性粒细胞激活的影响揭示了机械调节的重要性，即在健康中是一种免疫适应性，可促进快速和比例的白细胞粘附，同时维持组织灌注。我们及时提供了对血管核危机（VOC）的机制的及时观点，其重点是针对靶向选择素介导的整联蛋白粘附粘合键形成的新药。
中性粒细胞与淋巴细胞比率之间的关系...
据世界卫生组织统计，脑卒中是全球第二大死亡原因和第三大致残原因（1）。脑卒中作为最具破坏性的神经系统疾病之一，给社会带来了巨大的经济和医疗负担（2）。根据神经病理学特点，脑卒中可分为缺血性脑卒中和出血性脑卒中（3）。其中，缺血性脑卒中是指因各种原因导致脑供血中断，从而引起相应的神经功能障碍，约占所有脑卒中的 70% ～80%（4）。45% ～62% 的缺血性脑卒中患者（5）有颅内动脉粥样硬化斑块及大动脉狭窄，25% 的病例（5）有微血管血栓形成和小动脉闭塞，22% 的缺血性脑卒中患者（6，7）可引起心源性栓塞。虽然大多数特发性脊髓损伤患者接受静脉溶栓或机械取栓治疗后神经功能得到改善，但部分患者仍会出现不同程度的并发症，如谵妄、言语障碍等(8)。
使用卷积中性网络检测脑肿瘤
＃顾问摘要对脑肿瘤的早期和准确诊断是由大脑中细胞异常生长引起的致命疾病，这对于提高存活率至关重要。一种流行的检测，诊断和治疗方法是磁性推理成像（MRI），因为它是无创的，并且提供了高质量的视觉效果。不幸的是，手动分析它们通常很耗时，需要医疗专业知识。图像分类是计算机视觉的子集，是计算机在图像中对对象进行分类和解释对象的能力。它可以支持医生的诊断，并作为脑肿瘤的入门级筛查系统。本研究旨在建立一个准确的机器学习模型，以预测磁共振图像中脑肿瘤的存在。我们使用BR35H数据集构建了两个不同的卷积神经网络（CNN）模型：KERAS顺序模型（KSM）和图像增强模型（IAM）。首先，我们数据集中的图像进行了预处理，进行了预处理和标准化，以提高效率并减少不准确性。然后，将数据归一化，我们的模型进行了培训。最后，除了在训练过程中观察到的验证精度和损失外，我们还使用准确性验证数据集互为模型的准确性。在我们的两个模型中，IAM超过了KSM。IAM的验证精度为97.99％，BR35H数据集的验证损失为4.94％，从准确性验证数据集对MRIS进行分类时，精度为100％。引入由于其生存率低，脑肿瘤是一种致命的疾病。他们可以是良性（非癌性）或恶性（癌）。良性脑肿瘤逐渐生长，通常包含在大脑的一个区域中，而恶性脑肿瘤迅速生长并侵入健康的脑组织。这些恶性肿瘤的5年生存率仅为36％，尽管它可以根据年龄和肿瘤的位置而变化。
中性原子处理器的量子网络架构
摘要 开发用于量子处理器远程纠缠的网络是量子信息科学领域的一项突出挑战。我们提出并分析了一种用于中性原子量子计算机远程纠缠的双物种架构，该架构基于光学捕获原子量子比特阵列与用于光子收集的快速光学器件的集成。其中一种原子用于原子-光子纠缠，另一种原子用于局部处理。我们比较了两种光学方法可实现的远程纠缠生成速率：使用透镜的自由空间光子收集和近同心、长工作距离谐振腔。腔内的激光冷却和捕获消除了从源区域机械传输原子的需要，从而可以实现快速的重复率。使用优化的腔精细度值，预测在实验可行参数下远程纠缠生成速率 > 10 3 s − 1。
中性粒细胞减少病接受治疗
1耐药革兰氏负面有机体包括：●嗜嗜性嗜酸性粒细胞粒细胞碱●产生革兰氏阴性杆菌的任何扩展的频谱β-内酰胺酶（ESBL）●任何其他抗碳纤维的负面杆菌●任何其他革兰氏杆菌均通过推荐的一线造成的collunter prationer prationer prationer propers ofers tline offers ofers prathers pration thine proseter 2进入站点3请参阅革兰氏阴性和革兰氏阳性抗体图（仅内部）4甲硝唑，如果使用MeropeNem，则不需要5甲硝唑5如果患者具有以下任何一项，请考虑MeropeNem：●非 - Ige介导的替代药物对替代药物的过敏●对Cepepime或pipeeracillin/tazobactam for Esbapen Artansism wantemissiral wantemiss●对Esbapen is Organsism●●失败的治疗失败● AML患者，如果培养物为阴性，则在48小时后停止使用7确认在移植患者开始之前与小儿干细胞移植服务一起使用