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安达自愿医保（优裕）计划推广优惠
3。限时优惠只适用于在推广期内由同一位合资格保单的保单持有人同时签署及递交限时优惠只适用于在推广期内由同一位合资格保单的保单持有人同时签署及递交iii （2 5年或5年或付期年保费缴）且年度化保费达15,000美元或以上及美元或以上及美元或以上及，2025年5月31日31日日日或之前由安达人寿缮发。如保单持有人拥有多于一份或之前由安达人寿缮发。如保单持有人拥有多于一份安达自愿医保
鲁汶天主教大学鲁汶工程学院 (UCLouvain) 正在招募三名射频器件工程博士生 (4 年)
鲁汶天主教大学鲁汶工程学院 (UCLouvain) 正在招募三名射频器件工程博士生 (4 年) 和一名博士后 (3 年)，研究在宽频率和温度范围内对绝缘体上硅 (SOI) 器件进行晶圆上特性描述和建模的先进技术。鲁汶工程学院 30 多年来一直率先推动 RF-SOI 在高频应用中的使用，并积累了数十年在该领域的经验。我们目前正在招募积极主动且感兴趣的候选人，以帮助我们研究 22 纳米以下的下一代 FD-SOI CMOS 晶体管，以解决 RF 和毫米波领域的应用，例如电信、雷达、成像、传感等。这些科学研究将在多个欧洲 Chips JU 项目 (SOIL、ArCTIC、FAMES、Move2THz) 的框架内进行。候选人将与最好的大学、研究中心（imec（比利时）、CEA-Leti（法国）等）和公司（STMicroelectronics（法国）、GlobalFoundries（德国）、SOITEC（法国）等）合作。
安全车
据世界卫生组织 (WHO) 最近报告，智能手机、多媒体系统或广告牌等智能设备的大量使用导致驾驶时注意力分散，并因此导致致命事故。基于脑电图的脑机接口 (BCI) 已被提议作为一种有前途的分心检测方法。然而，现有的解决方案并不适合驾驶场景。它们没有考虑互补数据源（例如上下文数据），也没有保证组件之间实时通信的真实场景。这项工作提出了一种使用 BCI 和逼真的驾驶模拟器检测分心的自动框架。该框架采用不同的监督机器学习 (ML) 模型，使用脑电图 (EEG) 和汽车传感器收集的情境驾驶数据（例如越线或物体检测）对不同类型的分心进行分类。已经使用无分心的驾驶场景和类似的场景对该框架进行了评估，其中对十个受试者产生了视觉和认知分心。所提出的框架使用 EEG 实现了 83.9% 的二分类 𝐹 1 得分，使用 EEG 实现了 73% 的多分类模型，通过将情境驱动纳入训练数据集，二分类提高了 7%，多分类提高了 8%。最后，神经生理学研究证实了结果，结果显示选择性注意和多任务处理中的电压明显更高。
炎症对 Lirias 的影响 - 鲁汶天主教大学
图 2. 不同炎症严重程度的 UC 患者组织活检中转运蛋白的表达，以内镜 Mayo 评分表示（Mayo 1：轻度炎症，Mayo 2：中度炎症，Mayo 3：重度炎症）。（A）MRP4、（B）P-gp、（C）MCT1 和（D）OATP2B1。单个数据点代表每位患者的直肠和乙状结肠活检平均值；实线代表所有患者的中位数。低于 LOD 或 LOQ 的表达水平被分配一个任意值（分别为 LOD/√2（虚线绿线 ---）或 LOQ/√2（虚线蓝线 ·-·），以允许进行统计检验。
高骨量疾病 - Lirias - 鲁汶天主教大学
1 英国布里斯托大学生命科学学院生理学、药理学和神经科学学院 2 英国布里斯托大学健康科学学院布里斯托医学院转化健康科学肌肉骨骼研究组 3 意大利拉奎拉大学生物技术和应用临床科学系 4 马耳他大学健康科学学院应用生物医学科学系 5 马耳他大学分子医学和生物银行中心 6 奥地利林茨约翰内斯开普勒大学儿科和青少年医学系 7 意大利骨病研究基金会 (FIRMO) 8 西班牙桑坦德坎塔布里亚大学瓦尔德西利亚医院内科系 9 荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯大学医学中心内科系荷兰 10 约阿尼纳大学医学院卫生与流行病学系，希腊 11 布朗大学公共卫生学院健康研究综合中心、卫生证据综合中心、政策与实践中心，美国罗德岛州普罗维登斯 12 约阿尼纳大学洛阿尼纳大学研究中心生物科学研究所，希腊 13 伦敦国王学院生命科学与医学院生命过程科学学院双胞胎研究与遗传流行病学系，英国伦敦 14 盖伊和圣托马斯 NHS 基金会内分泌学系，英国伦敦 15 马库斯老龄化研究所、希伯来老年生活和医学中心医学系和哈佛医学院、麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所，美国马萨诸塞州剑桥 16 IRCCS 里佐利骨科研究所罕见骨骼疾病系，意大利博洛尼亚17 伯明翰大学代谢与系统研究所，英国伯明翰 18 马拉加大学，西班牙马拉加 19 赫尔辛基大学儿童医院和赫尔辛基大学医院，芬兰赫尔辛基 20 赫尔辛基大学医学院临床和分子代谢研究项目，芬兰赫尔辛基 21 Folkhälsan 研究中心，Folkhälsan 遗传学研究所，芬兰赫尔辛基 22 安特卫普大学医学遗传学系，比利时安特卫普 23 鲁汶天主教大学人类遗传学系，比利时鲁汶
放射治疗和肿瘤学 - Lirias - 鲁汶天主教大学
人工智能 (AI) 目前正在被引入到不同的领域，包括医学。具体来说，在放射肿瘤学中，机器学习模型可以实现工作流程的自动化和优化。缺乏对这些 AI 模型的了解和解释可能会阻碍其在临床实践中的广泛和全面部署。为了促进 AI 模型在放射治疗工作流程中的整合，提出了关于 AI 模型实施和质量保证 (QA) 的普遍适用建议。对于放射治疗中常用的应用，例如自动分割、自动治疗计划和合成计算机断层扫描 (sCT)，深入讨论了基本概念。重点放在临床实践中有条不紊地引入所需的 AI 模型的调试、实施和针对具体案例和常规 QA。2020 作者。由 Elsevier B.V. 出版。放射治疗和肿瘤学 153 (2020) 55–66 这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ )。
高阶蒙面剑士 - COSIC - 鲁汶天主教大学
摘要：旁道攻击是对现实世界中部署的密码系统的巨大威胁。针对旁道攻击的一种有效且可证明安全的对策是掩蔽。在本文中，我们详细研究了密钥封装机制 Saber 的高阶掩蔽技术。Saber 是美国国家标准技术研究所后量子标准化程序中基于格的最终候选者之一。我们对最近为 Saber 提出的不同掩蔽算法进行了详细分析，并提出了一种优化的高阶掩蔽 Saber 实现。与未掩蔽的 Saber 相比，我们针对一阶、二阶和三阶掩蔽 Saber 提出的技术分别具有 2.7 倍、5 倍和 7.7 倍的性能开销。我们表明，与另一种基于格子的最终方案 Kyber 相比，Saber 的性能随着掩码阶数的增加而下降得更少。我们还表明，高阶掩码 Saber 需要的随机字节比高阶掩码 Kyber 少。此外，我们将掩码实现调整为 uSaber，这是 Saber 的一个变体，专门设计用于实现高效的掩码实现。我们介绍了 uSaber 的第一个掩码实现，表明它在任何阶数上确实比掩码 Saber 至少高出 12%。我们在 ARM Cortex-M4 微控制器上提供了我们提出的所有掩码方案的优化实现。