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受控释放杂志 - -ORCA - 卡迪夫大学
视网膜疾病是导致失明的主要原因，会导致视网膜神经元不可逆的退化和死亡。视网膜神经节细胞 (RGC) 就是这样一种细胞类型，它通过构成视神经的轴突将视网膜与大脑的其他部分连接起来，也是青光眼和外伤性视神经病变中主要的致死细胞。迄今为止，人们已经研究了不同的治疗策略来保护 RGC 免于死亡并保留视力，但目前可用的策略仅限于通过降低眼压来治疗神经元的丢失。这些研究发现，药物向 RGC 的递送是一个主要障碍，这在很大程度上是由于药物稳定性、靶向作用时间短、递送效率低以及不良的脱靶效应。因此，需要一种能够解决这些问题的递送系统，以确保候选治疗材料的最大效益。细胞外囊泡 (EV) 是一种由所有细胞释放的纳米载体，是一种包裹 RNA、蛋白质和脂质的脂质膜。由于这些囊泡能够自然地在细胞间运送这些封装的化合物，从而实现信息传递，因此它们或许具有应用价值，并为克服视网膜药物输送中的障碍（包括药物稳定性、药物分子量、视网膜屏障以及药物不良反应）提供机会。本文，我们总结了囊泡药物输送系统的潜力，探讨了其优势以及靶向视网膜神经节细胞（RGC）的潜在应用。
文章/书籍信息 - T2R2
我们提出了一种方案，通过量子计算机上的统计抽样来构建相互作用电子系统的单粒子格林函数 (GF)。尽管电子自旋轨道的产生和湮灭算符的非幺正性使我们无法有选择地准备特定状态，但已证明量子比特可以进行概率状态准备。我们提供配备最多两个辅助量子比特的量子电路，以获得 GF 的所有组件。我们基于幺正耦合簇 (UCC) 方法对 LiH 和 H 2 O 分子的 GF 构建进行了模拟，通过比较 UCC 方法中的准粒子和卫星光谱以及全配置相互作用计算的光谱来证明我们方案的有效性。我们还通过利用 Galitskii-Migdal 公式来检查采样方法的准确性，该公式仅从 GF 中给出总能量。
成人发作自身免疫性糖尿病 - 欧洲 - 卡迪夫大学
糖尿病是一种以高血糖水平为特征的疾病。当该疾病与胰岛素分泌严重丧失有关时，它被称为胰岛素依赖性，因为受影响的个体需要胰岛素治疗才能生存。相反，如果该疾病是由不太严重的胰岛素缺乏引起的，那么受影响的患者不依赖胰岛素。 存在免疫特征的疾病形式，例如外周血液胰岛特异性自身抗体，被归类为自身免疫性糖尿病，即1型糖尿病（T1DM）或更准确地，从IDIIPATHIC型糖尿病型糖尿病（T1DM）或更准确地，以IDIIPATY型糖尿病型1B糖尿病。 从广义上讲，在童年时期出现的个体通常具有胰岛素依赖性的T1DM，但也可能受到单基因糖尿病的影响（称为成熟的青年糖尿病（MODY），甚至是2型糖尿病（T2DM）。 相反，成年中存在的人通常具有非胰岛素依赖性的T2DM，但是成人发作自身免疫性（AOA）糖尿病的病例也很频繁。 成人发作性糖尿病已被建议包括五个不同的表型群，其中这些表型与胰岛特异性自身抗体一起被归类为严重的自身免疫性糖尿病（Saed）2。 严重的胰岛素缺乏症，需要胰岛素治疗的区别，以及可以通过其他方式治疗的更多胰岛素缺乏症，并不总是很清楚，尤其是在成人糖尿病中。 围绕成人发作的许多问题与T1DM和T2DM之间的关系有关，在发作时代，血糖水平和时相反，如果该疾病是由不太严重的胰岛素缺乏引起的，那么受影响的患者不依赖胰岛素。存在免疫特征的疾病形式，例如外周血液胰岛特异性自身抗体，被归类为自身免疫性糖尿病，即1型糖尿病（T1DM）或更准确地，从IDIIPATHIC型糖尿病型糖尿病（T1DM）或更准确地，以IDIIPATY型糖尿病型1B糖尿病。从广义上讲，在童年时期出现的个体通常具有胰岛素依赖性的T1DM，但也可能受到单基因糖尿病的影响（称为成熟的青年糖尿病（MODY），甚至是2型糖尿病（T2DM）。相反，成年中存在的人通常具有非胰岛素依赖性的T2DM，但是成人发作自身免疫性（AOA）糖尿病的病例也很频繁。成人发作性糖尿病已被建议包括五个不同的表型群，其中这些表型与胰岛特异性自身抗体一起被归类为严重的自身免疫性糖尿病（Saed）2。严重的胰岛素缺乏症，需要胰岛素治疗的区别，以及可以通过其他方式治疗的更多胰岛素缺乏症，并不总是很清楚，尤其是在成人糖尿病中。围绕成人发作的许多问题与T1DM和T2DM之间的关系有关，在发作时代，血糖水平和
GLE 收购肯塔基州帕迪尤卡的房产，用于……
Silex Systems Limited（Silex，该公司）（ASX：SLX；OTCQX：SILXY）欣然告知，第三代激光 SILEX 铀浓缩技术的独家授权商 Global Laser Enrichment LLC（GLE）已收购了位于肯塔基州的一块 665 英亩的土地，用于计划中的帕迪尤卡激光浓缩设施 (PLEF)。该地块之前归肯塔基州所有，由肯塔基州鱼类和野生动物资源部 (KDFWR) 管理，GLE 通过肯塔基州、KDFWR 和帕迪尤卡-麦克拉肯县工业发展局之间的协议收购了该地块。GLE 之前签订了一系列协议，这些协议提供了在 2024 年 6 月购买该地块的选择权（有关更多详细信息，请参阅 Silex 于 2024 年 6 月 4 日发布的公告）。该场址位于战略位置，毗邻美国能源部 (DOE) 前第一代帕迪尤卡气体扩散工厂 (PGDP)，该工厂在运营数十年后于 2013 年关闭，在 PGDP 设施中留下了数十万吨的废弃 UF 6 尾料库存。GLE 获得的场址可通往储存尾料库存的气瓶堆场，从而最大限度地减少了 PGDP 和 GLE 拟建 PLEF 场址之间的运输。GLE 已对该场址进行了数月评估，并进行了岩土工程分析，以支持其正在等待的许可证申请和向核管理委员会 (NRC) 提交的环境报告。GLE 目前有望在 2024 年 12 月提交环境报告，并在 2025 年中期提交许可证申请。 Silex 首席执行官兼董事总经理 Michael Goldsworthy 表示：“收购 PLEF 场址是 GLE 团队多年努力的结果，同时也得到了帕迪尤卡社区和肯塔基州的大力支持。GLE 场址毗邻 PGDP，这是 GLE 与 DOE 于 2016 年达成的协议的重要成果，根据该协议，GLE 将收购超过 20 万公吨的贫化尾矿库存，为 GLE 的 PLEF 项目机会提供支持。GLE 计划利用这种材料作为原料，使用 SILEX 激光浓缩技术生产天然级六氟化铀 (UF 6)，生产时间长达 30 年。预期生产率将相当于年产铀量高达 500 万磅的铀矿，按产量计算，将跻身当今铀矿产量前 10 名。”
UK-30 威尔士卡迪夫/布雷肯 - 美国陆军北约
联司令官电话：+49-(0)6111-43-549-5430 中士电话：+49-(0)6111-43-549-5420 行政支持电话：+49-(0)6111-43-549-5304 DSN：312-549-XXXX 参谋值班士官/下班后手机：+49-(0)172-291-5836 致美国陆军北约旅的新成员 我们谨向您和您的家人表示热烈的欢迎。我们很高兴您加入 USANATO 旅团队。我们的使命是在 21 个国家的 38 个地点进行个人训练、后勤、人力资源和特定服务支持，以便为北约提供战备状态良好且坚韧的士兵，维持我们的联合和多国伙伴关系，并加强联盟。纳入对 MPEP 和 SON 人员的行政控制将扩展我们目前的支持盟国之间安全合作的使命，扩展到另一个国家和 43 个新地点。USANATO 旅将通过 G5 IOD 部门开展日常行政支持和 UCMJ 行动，例如奖励、DD 表格 93、SGLV、休假和通行证、SRB 更新、MEDPROS 更新、FVAP 和所有其他与人力资源相关的行动。他们的使命是通过行政、人力资源、后勤、运营和通信支持确保个人士兵和家人的准备。他们直接接受旅领导的指导。您可以在 https://www.usanato.army.mil/About-Us/Leadership/ 找到有关我们和我们团队的更多信息。如果您有其他问题，请随时拨打 +49-(0) 611-143-549-5302 与我们联系。虽然 USANATO 旅负责管理对 MPEP 和 SON 人口的支持，但该计划由 USAREUR-AF 运行。 USAREUR-AF 项目经理负责建立和关闭职位、协调与 DOS 和伙伴国家单位的协议、接受替换提名、决定延长和缩短任期、制定评级方案、批准职责描述并进行项目评估。如对该计划有疑问，请发送电子邮件至 USAREUR 的 PM，邮箱地址为 lee.s.fennema.civ@army.mil 再次欢迎加入该旅，我们期待着支持您和您与伙伴国家的行动。诚挚问候
论文发表（2011 财年）- 国防部
使用弯曲压电盘的 Tonpilz 压电换能器的频率特性估计 Applied Acoustics Elsevier 第 72 卷，第 12 期，2011 年 12 月 Tomonao Okuyama Kenji Saijo
文章/书籍信息 - T2R2
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI)，在听觉语音感知、显性语音或想象（隐性）语音期间使用侵入性测量（例如皮层电图 (ECoG)）来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。这项研究招募了 16 名颅内植入电极的癫痫患者，在 8 个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG，每句句子由 3 个标记组成。具体来说，我们应用 Transformer 神经网络模型来从隐性语音中解码文本句子，该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型，然后评估该模型在使用显性任务训练以解码隐性语音时的性能。在隐性语音上训练的 Transformer 模型在解码隐性语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER)，而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0.05 ; d = 0.07)。因此，收集隐性语音训练数据的挑战可以通过使用显性语音来解决。通过使用几种显性语音可以提高隐性语音的性能。
先端科学技术研究科修士论文要旨
强化学习的实际应用中的主要障碍之一是模拟和实际真实环境之间的差异。因此，在模拟环境中训练的政策可能无法在现实世界中产生预期的行动，这是由于噪声，建模不准确和不同环境条件等因素。为了减轻此问题，强大的马尔可夫决策过程（RMDPS）框架集中于设计算法弹性，可弹性。在RMDP中，人们考虑了一个可能的过渡概率和奖励功能的家族，并选择了本集中最坏的案例过渡概率和奖励功能以进行策略优化。最近的研究表明，考虑策略的熵和差异可以捕获给定奖励功能的最坏情况。尽管引入了处理过渡概率的各种算法，但仍存在某些挑战。特别是，分布的支持可能是不一致的，在实际环境中未过渡的状态仍然可以分配非零过渡概率。在这项工作中，我们添加了有关软最佳策略的差异，并用KL差异术语替换了相对于名义环境的过渡概率，替换了最坏的案例过渡概率。可以解决RMDPS的挑战。