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对称信息完全测量复合物及其在量子密钥分发中的应用
对称信息完整测量 (SIC) 是希尔伯特空间中优雅、著名且广泛使用的离散结构。我们引入了一个由多个 SIC 复合而成的更复杂的离散结构。SIC 复合结构定义为 d 维希尔伯特空间中的 d 3 个向量的集合，可以以两种不同的方式划分：划分为 d 个 SIC 和 d 2 个正交基。虽然当 d > 2 时，它们的存在似乎不太可能，但我们意外地发现了 d = 4 的明确构造。值得注意的是，这种 SIC 复合结构与相互无偏基具有密切的关系，正如通过量子态鉴别所揭示的那样。除了基本考虑之外，我们利用这些奇特的属性来构建量子密钥分发协议，并分析其在一般窃听攻击下的安全性。我们表明，SIC 复合结构能够在存在足够大的错误的情况下生成安全密钥，从而阻止六态协议的推广成功。
马德里，2025年1月30日，星期四，他们设法通过石墨烯泡沫重新连接了老鼠的完全切割的脊髓
发生脊髓损伤时，通常不会完全损坏，但是损伤通常仅影响一个或多个水平的骨髓伸出的混凝土部分。 div>即使如此，这项工作也希望证明该材料即使在病变完成时也可以增强神经组织的重新连接。 div>ICMM-CSIC的研究人员，工作的主要作者之一 conchi Serrano：“我们的团队表明，这些泡沫在大鼠脊髓中产生了一个预反射的环境，但我们也想这样做扩大了损伤的大小和改变脊柱水平，我们已经设法复制了结果。” div>
完全肿瘤切除后的小细胞肺癌
3.1 手术切除肿瘤是许多早期非小细胞肺癌 (NSCLC) 患者的首选治疗方法，因为这种方法有可能治愈疾病。但是，尽管完全切除可以治愈疾病，但在手术后约 5 年内，45% 的 1b 期患者、62% 的 2 期患者和 76% 的 3 期患者会复发。在英国，约 13% 的 1b 期 NSCLC 患者和高达约 50% 的 3a 期 NSCLC 患者在切除术后接受了辅助化疗。由于与 5 年内不进行化疗相比，辅助化疗对总体生存率和无病生存率的益处相对较小，因此许多人拒绝接受辅助治疗。患者专家解释说，完全切除的 1b 至 3a 期表皮生长因子受体 (EGFR) 突变阳性 NSCLC 患者将欢迎新的有效辅助治疗方法来降低复发风险。他们强调，EGFR 突变阳性 NSCLC 患者往往比其他类型的 NSCLC 患者更年轻，因此拥有一种可以延迟或预防复发或中枢神经系统 (CNS) 转移的治疗方案非常重要。没有疾病可以使患者有更多的时间工作或陪伴家人。患者专家表示，奥希替尼的耐受性也优于其他酪氨酸激酶抑制剂 (TKI)。委员会得出结论，患者及其家属会欢迎新的、有效的治疗方法来降低复发风险。
案例报告：NRAS Q61R/ BRAF D594N突变对Dabrafenib的三重奏，TRAMETINI div>的NRAS Q61R/ BRAF D594N突变的完全反应
肿瘤甲状腺癌，BRAF非V600，NRA，联合免疫疗法和靶向治疗，病例报告。型甲状腺癌（ATC）是一种罕见的甲状腺癌，死亡率接近100％。BRAF V600和NRAS突变是ATC最常见的驱动因素。虽然可以通过BRAF靶向疗法治疗BRAF V600-Mutated ATC的患者，但没有有效的ATC治疗NRAS或非V600 BRAF突变。对于不可遗憾的驾驶员突变患者，免疫疗法提供了另一种治疗选择。在这里，我们提出了一个肿瘤PD-L1阳性（肿瘤比例评分为60％）和NRAS Q61R/ BRAF D594N突变的转移性ATC患者，该突变在PD-1抗体Sintilimab Plus Sintilimab Plus Sintilimab Plus血管生成抑制剂Anlotinib上进展。3类BRAF突变体D594N对MEK抑制剂Trametinib的抑制敏感，其致癌活性也取决于CRAF，BRAF抑制剂Dabrafenib可以抑制这种CRAF。由于这些原因，患者接受了达布拉尼，曲敏替尼和辛蒂利莫比的打捞治疗方案，这导致了完全的病理反应。据我们最大的了解，这是第一份关于与免疫疗法和靶向治疗结合结合的同时NRAS / BRAF非V600突变的ATC患者成功治疗的报告。需要进一步研究以解读dabrafenib/trametinib与PD-1抗体的结合的机制，克服了可能由并发的BRAF和NRAS突变介导的初始免疫疗法抗性。
CMU 阵列：3D 纳米打印、完全可定制的高...
微电极阵列提供了记录对大脑研究至关重要的电生理活动的方法。尽管它起着根本性的作用，但没有办法定制电极布局以满足特定的实验或临床需求。此外，目前的电极在覆盖范围、易碎性和成本方面存在很大局限性。使用克服这些局限性的 3D 纳米粒子打印方法，我们展示了利用 3D 打印过程灵活性的电极的首次体内记录。可定制且物理上坚固的 3D 多电极设备具有高电极密度（2600 个通道/cm 2 面积），组织损伤最小，信噪比极佳。这种制造方法还允许灵活的重新配置，包括不同的单个柄长度和布局，具有较低的总通道阻抗。这在一定程度上是通过定制的 3D 打印多层电路板实现的，这本身就是一项制造进步，可以支持多种生物医学设备的可能性。这种有效的设备设计可以实现整个大脑的有针对性和大规模电信号的记录。
派姆单抗用于完全切除的 3 期黑色素瘤的辅助治疗
3.1 黑色素瘤通常比其他一些癌症更早发病。它对患者及其家人和护理人员有很大的影响。肿瘤和相关淋巴结切除术是大多数 3 期黑色素瘤患者的标准治疗方法。直到最近，完全切除黑色素瘤患者的标准治疗还是常规监测。2018 年，NICE 关于达拉非尼联合曲美替尼用于切除的 BRAF V600 突变阳性黑色素瘤辅助治疗的技术评估指南推荐使用。2021 年，NICE 关于纳武单抗用于完全切除的黑色素瘤辅助治疗的技术评估指南推荐使用纳武单抗。纳武单抗和派姆单抗的作用机制相同，因为它们都是检查点抑制剂（PD-1 抑制剂）。但是，派姆单抗可以每 6 周给药一次，而纳武单抗每 4 周给药一次。临床专家表示，约 80% 的人使用 pembrolizumab 进行辅助治疗，20% 的人使用 nivolumab。他们指出，nivolumab 的许可范围更广，因为它也可用于完全切除的转移性黑色素瘤（即 4 期黑色素瘤）的辅助治疗。然而，由于其给药时间缩短，许多患者和 NHS 服务更倾向于使用 pembrolizumab。这是因为这意味着输液时间更少，治疗旅行次数也更少。在之前的 pembrolizumab 评估中，NICE 建议将其用于癌症药物基金内，用于已完全切除的成人淋巴结受累的 3 期黑色素瘤的辅助治疗（NICE 技术评估指南 553，从现在起
1 完全 3D 打印有机电化学晶体管 ...
Matteo Massetti 1、Silan Zhang 1,2、Harikesh Padinare 1、Bernhard Burtscher 1、Chiara Diacci 1、Daniel T. Simon 1、Xianjie Liu 1、Mats Fahlman 1,2、Deyu Tu 1、Magnus Berggren 1,2、Simone Fabiano 1,2 * 1 林雪平大学科学技术系有机电子实验室，瑞典诺尔雪平 SE-601 74。电子邮件：simone.fabiano@liu.se 2 林雪平大学瓦伦堡木材科学中心，瑞典诺尔雪平 SE-601 74。关键词：3D 打印、油墨配方、OECT、有机混合离子电子导体摘要
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
路线图完全开发GNSS ...
GNSS极化无线电掩星（Pro）在2009年（发表在Cardellach等人，2015年）中，并通过在两个正交线性（水平和垂直或H/V）中接收GNSS信号来扩展标准RO技术，而不是圆形极化。沿信号的轨迹的非球形水透水物的存在会导致水平成分中的延迟比垂直延迟，鉴于沿局部水平方向倾向于以其最大的尺寸定向。这是一个很小的效果，但是它沿着射线轨迹积累到电磁载体波长的一部分。可观察到的称为极化相位移位（𝛥𝜙）可以通过专用的GNSS Pro接收器来测量，并代表集成的特定
使用基于CT的深度学习的新辅助化学疗法对新辅助化学免疫疗法的病理完全反应的非侵入性预测：多中心
新辅助化学免疫性疗法已彻底改变了非小细胞肺癌（NSCLC）的治疗策略，并确定可能对这种先进治疗的候选者具有重要的临床意义。目前的多机构研究旨在开发一种深度学习模型，以预测基于计算机断层扫描（CT）成像的NSCLC中对新辅助免疫疗法的病理完全反应（PCR），并进一步探讨了拟议的深度学习签名的生物学基础。在2019年1月至2023年9月，总共有248名接受新辅助免疫疗法的参与者在Ruijin医院，Ningbo Hwamei医院接受NSCLC的手术，然后在Ruijin医院进行NSCLC手术和Zunyi医科大学的后医院。在新辅助化学免疫性疗法之前的2周内进行了成像数据。鲁伊因医院的患者被分为培训集（n = 104）和6：4比率的验证集（n = 69），而宁波·霍马伊医院（Ningbo Hwamei Hospital）和祖尼医科大学（Zunyi）医科大学的其他参与者则是外部队列（n = 75）。在整个人群中，在29.4％（n = 73）的病例中获得了PCR。我们对PCR预测深度学习签名曲线下的区域（AUC）为0.775（95％的置信间隔[CI]：0.649-0.901）和0.743（95％CI：0.618-0.869）的验证集和外部队列中的0.5％（95％）（95％）（95％）（95％）（95％）。临床模型的0.689）和0.569（95％CI：0.454-0.683）。此外，较高的深度学习评分与微环境中细胞代谢途径和更多抗肿瘤免疫的上调相关。我们开发的深度学习模型能够预测NSCLC患者的新辅助化学免疫性疗法。