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计算机网络 - Quantum Internet
古典互联网在过去的五十年中出现了异常发展，从早期的一些静态节点组成的网络到Leviathan互连数十亿个设备的网络。这是通过关注原则的分离而来的，该原理将网络功能作为一组层组织，每种都通过特定的网络协议提供了一些通信功能。在本调查中，由于量子力学的奇迹，我们旨在强调将经典的互联网协议堆栈改编为量子互联网的不可能。的确，量子互联网的设计需要整个协议堆栈的重大范式转移，以利用量子纠缠和量子信息的特殊性。在这种情况下，我们首先概述了有关量子Internet协议堆栈的相关文献。然后，从此驱动的是，我们阐明了开放问题，并需要为设计有效且完整的量子互联网协议堆栈设计而做出努力。据《最好的作者所知》，对这种类型的调查是其第一个调查。从此分析中出现的是，量子互联网虽然仍处于起步阶段，但它是一种破坏性的技术，其设计需要在量子物理，计算机和电信工程之间的边界上进行跨学科的努力。
伍德县贫民农场的历史，作者：博士……
有记录的第一批贫民农场所有者是金奇洛家族，他们主要种植谷物和饲养牲畜。金奇洛家族还拥有奴隶，其中包括一个名叫摩根的奴隶，他在死后将奴隶遗赠给了他的妻子，还有尼尼和塞缪尔，他把他们留给了儿子内斯特（“丹尼尔金奇洛的最后遗嘱，已故”）。大部分财产都留给了丹尼尔二世的儿子丹尼尔和以利亚。1858 年，金奇洛家族将部分土地卖给了托马斯巴特利特，1864 年，“伍德县贫民监工从巴特利特手中购买了前雪松林种植园 [近 300 英亩] 的区域，价格为 6,000 美元，六年内付清”（艾伦）。此后不久，县贫民农场开始运营。一名看守人负责监督农场的运营，并住在医务室附近的农舍里；一名由县政府任命的主管（任期两年）负责医务室的管理并住在楼内。
自动化地面车辆综合底盘控制技术的审查
摘要：集成的底盘控制系统代表了地面车辆动力学的重大进步，旨在提高整体性能，舒适性，处理和稳定性。随着车辆从内燃烧到电动平台的过渡，集成的底盘控制系统已经发展为满足电气化和自动化的需求。本文通过集成的底盘控制系统分析了自动化车辆的整体控制结构。纵向，横向系统和垂直系统的整合由于各种子系统的重叠控制区而呈现复杂性。提出的方法包括对国家技术技术的全面检查，重点是管理控制动作并防止子系统之间的干扰。结果强调了控制分配的重要性，以利用过度驱动系统提供的其他自由度。本文系统地概述了在集成的底盘控制和路径跟踪中应用的各种控制方法。这包括对感知和决策，参数估计技术，参考生成策略以及控制器层次结构的详细检查，包括高级，中级和低级控制组件。通过提供此系统概述，本文旨在促进对自动驾驶中使用集成底盘控制的多种控制方法的更深入了解，从而对其应用，优势和局限性提供见解。
DEGCN：基于骨架的动作识别的可变形图卷积网络
摘要 - 图卷积网络（GCN）最近进行了研究，以利用人体的图形拓扑用于基于骨架的动作识别。然而，不幸的是，大多数这些方法是通过动摇的各种动作样本的易加色模式汇总信息，缺乏对级别内部品种的认识和对骨架序列的适当性，这些骨骼序列通常包含冗余甚至有害连接。在本文中，我们提出了一个新型的可变形图卷积网络（DEGCN），以适应性地捕获最有用的关节。拟议的DEGC在空间图和时间图上学习了可变形的采样位置，从而使模型能够感知歧视性接受领域。值得注意的是，考虑到人类的作用本质上是连续的，相应的时间特征是在连续的潜在空间中定义的。此外，我们设计了创新的多分支框架，该框架不仅在准确性和模型大小之间进行了更好的权衡，而且还可以显着提高集合的效果。广泛的实验表明，我们提出的方法在三个广泛使用的数据集上实现了最新的性能，即NTU RGB+D，NTU RGB+D 120和NW-UCLA。
量子光子学SK2900
量子光子学汇集了基本和技术概念，以利用光的力量。这些笔记的目的是向学生介绍领域，并使他们了解潜在的物理概念以及技术要素，以使他们能够了解研究实验室中的情况。我们遵循领域的历史演变，考虑主要概念，看看基本理论，看看实验室中如何进行实验。一个重要的方面是技术和实验方面，创新不断地推动在量子光子学中实现和衡量的局限性。实验室练习也应与研究这些讲义一起进行。您将有机会在实验室中进行多项测量，从用非线性晶体产生的光子对的测量开始。此测量将向您介绍与单个光子检测和相关测量相关的挑战。然后，可以使用纠缠光子的来源来执行Hong-ou mandel测量值，并考虑基于单个和纠缠光子的量子键分布方案。参加了本课程后，您将拥有遵循和讨论该领域的研究文章所需的知识，并能够在量子光子学实验室中启动研究项目。
基于地理空间云框架的可持续农业大数据分析
人类面临着巨大的挑战：如何提高农业产量，实现 21 世纪的粮食安全，养活预计将增长到 100 亿的人口。这需要在保持可持续农业系统的同时，应对气候变化、水资源枯竭以及极端天气事件导致的土壤侵蚀和生产力下降等挑战。精准农业诞生于 20 世纪 80 年代，得益于 GPS 和卫星图像等几项关键技术的发展。本文认为，随着气候变化的影响日益加剧，精准农业和农业的下一次革命将由可持续精准农业和环境 (SPAE，类似于 7R) 驱动，它可以利用过去的技术与大数据分析相结合。这种新的以技术为中心的 SPAE 从特定地点的管理重点转变为全球可持续性的概念。为了实现这一转变，我们引入了 WebGIS 框架作为组织原则，将本地、特定地点的数据生成器（称为智能农场）与区域和全球农业视图联系起来，从而为农业行业和政府决策者提供支持。这将有助于将位于网络中的数据库集成到一个系统中，以实现所需的 SPAE 管理和连接
有希望的癌症免疫疗法
抽象细胞 - 细胞融合是一个基本的生物学过程，在各种生理功能中具有至关重要的作用，包括受精，胎盘发育，肌肉形成和组织再生。但是，这个过程也对癌症生物学有影响，因为正常和癌细胞都可以利用它来促进恶性肿瘤并促进肿瘤的进化。当癌细胞与免疫细胞（称为融合杂种）融合时，它们获得了增强肿瘤增殖和白细胞迁移率的特性，从而促进转移性扩散。此外，细胞融合会导致遗传和转录组改组，从而导致癌细胞中耐药性的发展。了解细胞融合的复杂机制对于设计旨在破坏靶向疗法的靶向疗法至关重要，从而阻碍了肿瘤的生长和转移。在本章中，我们深入研究了细胞融合在癌症生物学及其对癌症治疗的潜在影响的关键作用，尤其是在免疫疗法领域。通过理解细胞融合的复杂过程，研究人员可以了解癌细胞如何与微环境相互作用并逃避免疫监测的宝贵见解。这些发现为开创性的新型方法带来了令人兴奋的前景，以有效地打击癌症和其他疾病。关键字：融合杂种，转移，耐药性，免疫逃避，免疫监视
针对T- ...
尽管在治疗急性淋巴细胞白血病（ALL）方面，T-Cell All（T-All）的治疗选择有限，尤其是在复发/难治性疾病的情况下。使用公正的基因组尺度CRISPR-CAS9屏幕，我们试图识别T-All的途径依赖性，这可以利用用于治疗的发展。一碳叶酸，嘌呤和嘧啶途径的破坏是T-ALL增殖所需的最高代谢途径。我们使用了最近开发的SHMT1和SHMT2，RZ-2994的抑制剂来表征T-All中抑制单碳叶酸途径的这些酶的作用，并发现T-ALL细胞系对RZ-2994差异敏感，并诱导S/G2细胞周期的药物。通过补充甲酸盐挽救了SHMT1/2的抑制作用。SHMT1和SHMT2的丧失对于生长和细胞周期停滞受损是必要的，并抑制了SHMT1和SHMT2在体内抑制白血病进展。RZ-2994还减轻了体内白血病负担，并在体外甲氨蝶呤耐药性方面保持有效。这项研究强调了T-ALL中单碳叶酸途径的重要性，并支持SHMT抑制剂的进一步发展，以治疗T-All和其他癌症。
未经提示的有意注意中的 Alpha 侧化
自愿视觉空间注意研究使用了注意力引导线索（如箭头）来诱导或指示观察者将选择性注意力集中在视觉空间中的相关位置，以检测或辨别后续目标刺激。然而，在日常视觉中，自愿注意受到多种因素的影响，其中大多数因素与使用注意力引导线索的实验室范式截然不同。这些因素包括启动、经验、奖励、意义、动机和高级行为目标。在没有外部注意力引导线索的情况下内源性引导的注意力被称为“自我发起的注意”，或者如我们之前的工作中所述，称为“有意愿的注意”，即志愿者根据提示决定注意何处。在这里，我们使用了一种新颖的范式，它消除了关于应将空间注意力引导到何处和/或何时的外部影响（即注意力引导线索和提示）。使用机器学习解码方法，我们证明了空间注意期间众所周知的 EEG alpha 功率的侧化在纯粹自我产生的注意期间也存在。通过消除影响自愿注意分配的明确线索或提示，这项研究推进了我们对注意力控制的神经相关性的理解，并为开发基于 EEG 的脑机接口以利用人类意图提供了步骤。
TW-Net：用于新生儿脑部 MRI 分割的 Transformer 加权网络
摘要 — 准确的新生儿脑部 MRI 分割对于研究脑部生长模式和追踪神经发育障碍的进展非常有价值。然而，使用基于强度的方法来分割新生儿脑结构是一项具有挑战性的任务，因为固有的髓鞘形成过程导致脑区之间的对比度差异很小。尽管卷积神经网络提供了以强度无关的方式分割脑结构的潜力，但它们缺乏分割所必需的平面内长距离依赖性。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的 Transformer 加权网络 (TW-Net) 来整合平面内长距离依赖信息。TW-Net 采用传统的编码器-解码器架构，中间有一个 Transformer 模块。Transformer 模块使用旋转和翻转层来更好地计算切片中两个斑块之间的相似性，以利用脑结构内相似的几何和纹理特征模式。此外，还引入了深度监督模块和挤压和激励块来整合脑结构的边界信息。与最先进的深度学习算法相比，TW-Net 在两个独立的公共数据集上 2D 和 2.5D 配置的多标签任务中表现优于这些方法，表明 TW-Net 是一种很有前途的新生儿脑部 MRI 分割方法。