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伊朗在纳坦兹展开掩体破坏行动
凯汉在一篇报道中讨论了西方媒体对伊朗和美国之间可能进行谈判的看法。报道写道：“西方媒体暗示未来特朗普政府将对伊朗采取更严厉的政策，但这并不意味着完全陷入僵局。这条道路虽然艰难而富有挑战性，但可以确保国家利益，减少国际压力，并为伊朗社会带来希望。应该记住，特朗普退出了伊核协议。通过施加最大压力，他寻求更多的命令，现在他想走同样的道路。谈判不是由于制裁的压力，但制裁一直是一种补充，谈判减轻压力的说法是在欺骗人们。第二点是，亲西方媒体声称欧洲政府将试图使伊朗和美国之间的关系紧张。他们还说，美国和西方可能正在寻求一项协议，让伊朗的相对利益处于双赢局面。但他们却侵犯了伊朗的不可剥夺的权利并犯下了巨大的欺诈行为。
药理学和毒理学年度评论下一代治疗学：利用 iPSC、基因组学、AI 和临床试验在培养皿中开展开创性药物发现
在高风险的药物研发领域，高达 92% 的失败率阻碍了从实验室到临床的进程，这主要是由于临床试验中无法预测的毒性和治疗效果不足。FDA 现代化法案 2.0 预示着一种变革性方法的出现，倡导将替代方法与传统动物试验相结合，包括采用人类诱导多能干细胞 (iPSC) 衍生的类器官和器官芯片技术进行细胞检测，并结合复杂的人工智能 (AI) 方法。我们的综述探讨了 iPSC 衍生的临床试验在为心血管疾病研究设计的培养皿模型中的创新能力。我们还强调了 iPSC 技术与 AI 的结合如何加速可行的治疗候选物的识别、简化药物筛选并为更加个性化的医疗铺平道路。通过此，我们全面概述了研究界和制药行业正在探索的 iPSC 和 AI 应用的当前前景和未来影响。
大Nc展开中SU(3)格子Yang-Mills理论领先阶的量子模拟
将连续规范场映射到量子计算机的复杂性限制了 QCD 动力学的量子模拟。通过以普朗克自由度的形式参数化规范不变希尔伯特空间，我们展示了如何将希尔伯特空间和相互作用展开为 N c 的逆幂。在这个展开的领先阶下，哈密顿量大大简化，无论是在所需的希尔伯特空间大小还是所涉及的相互作用类型方面。通过添加所得希尔伯特空间的局部能量状态截断，我们给出了明确的构造，允许在量子位和量子三元组上简单表示 SU(3) 规范场。此公式允许在 ibm_torino 上以 CNOT 深度 113 模拟 5 × 5 和 8 × 8 格子上 SU(3) 格子规范理论的实时动力学。
扩展开发氢融资H2Global Pilot拍卖的结果
•与非洲开发银行合作，通过短期研究咨询公司•开普敦的利益相关者研讨会计划于第1季度2025年第二季度与世界银行合作讨论清洁H2项目的财务
QUnfold 是一种基于量子退火的 HEP 展开工具
近几十年来，尽管在研制能够解决复杂问题的大型量子计算机方面迄今为止取得的成果很少，但量子计算一直是发展最快的领域之一。迄今为止，D-Wave 是第一家也是唯一一家允许用户直接与量子计算机交互的公司，从而让任何想要解决某些问题的人都能够使用量子计算。正是从这种可能性出发，QUnfold 的想法诞生了，这是一种软件，旨在利用 D-Wave 获得的量子优势实现一种新的展开技术（粒子物理学中的标准问题）。本论文旨在测试和分析该方法与常用的传统方法相比的局限性和优势。为此，我们利用了从 t 夸克衰变中获得的数据，并对这些数据运行了各种展开算法，以便可以比较获得的结果。
重新思考加速 MRI 的深度展开模型......
摘要。磁共振成像 (MRI) 是一种广泛用于临床诊断和外科手术计划的成像方式。加速 MRI 试图通过减少图像重建所需的原始 k 空间数据量来减轻长扫描时间的固有限制。最近，深度展开模型 (DUM) 通过使用深度神经网络截断和展开传统的迭代重建算法，已证明对 MRI 重建具有显着的有效性和更高的可解释性。然而，DUM 在 MRI 重建中的潜力尚未得到充分利用。在本文中，我们首先增强了 DUM 迭代阶段内和迭代阶段之间的梯度和信息流，然后我们强调了使用各种相邻信息进行准确且内存高效的敏感度图估计和改进多线圈 MRI 重建的重要性。在几个公共 MRI 重建数据集上进行的大量实验表明，我们的方法大大优于现有的 MRI 重建方法。代码可以在https://github.com/hellopipu/PromptMR-plus上找到。
CSF中的 NFL浓度是衰老和亨廷顿氏病神经退行性率的定量标记：基于半机械模型的分析 自动化核图分析，用于早期检测遗传和神经退行性疾病：一种混合机器学习方法 社论：海拔梯度的土壤微生物 用延迟差分分析解码想象的语音 线粒体展开的蛋白质反应（UPRMT） 免疫的概述和单臂荟萃分析 - trail及其心脏疾病的受体
脑脊液（CSF）和血浆中神经素制轻链（NFL）的浓度已成为许多神经退行性疾病的关键生物标志物，包括亨廷顿氏病（HD）。然而，CSF中NFL浓度的动力学与神经变性（全脑萎缩）的时间顺序之间的关系尚未以定量和机械的方式描述。在这里，我们提出了一种新型的半机械模型，该模型假定进入CSF的NFL量对应于受损神经元释放的NFL量，其退化导致大脑体积的减少。在数学术语中，该模型以脑组织的NFL浓度，整个大脑体积的变化率和CSF流量率表示了CSF的NFL浓度。为了测试我们的模型，我们使用了非线性混合效应方法来分析HD-CSF研究的NFL和大脑量数据，这是对具有前命中率HD，明显HD和健康对照的个体的24个月前瞻性研究。从MRI获得的整个大脑体积的时间顺序以二阶多项式在经验上表示，从中计算出其变化速率。CSF流量率是从最近的文献数据中获取的。 通过估计脑组织中的NFL浓度，该模型成功地描述了HD受试者和健康对照中CSF中NFL浓度的时间顺序。 此外，大脑中NFL浓度的模型衍生的估计值与最近的直接实验测量非常吻合。 讨论了我们的半机械NFL模型在其他神经退行性疾病中的应用。CSF流量率是从最近的文献数据中获取的。通过估计脑组织中的NFL浓度，该模型成功地描述了HD受试者和健康对照中CSF中NFL浓度的时间顺序。此外，大脑中NFL浓度的模型衍生的估计值与最近的直接实验测量非常吻合。讨论了我们的半机械NFL模型在其他神经退行性疾病中的应用。我们模型与NFL和脑量数据的一致性表明，CSF中的NFL浓度反映了神经变性的速率而不是范围，而NFL浓度随时间的增加是衡量与老化和HD相关的神经变性速率加速的量度。对于HD受试者，发现加速度的程度显着增加，其HTT基因上的CAG重复次数。对于HD受试者，发现加速度的程度显着增加，其HTT基因上的CAG重复次数。