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galah：来自GBIF节点网络的生物多样性数据
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sfpnet：用于一般激光雷德点云上语义分割的稀疏焦点网络
摘要。尽管LiDAR语义分割迅速发展，但最先进的方法通常融合了源自机械旋转激光雷的基准的专门设计的诱导偏差。这可以将模型的通用性限制在其他类型的LiDAR技术中，并使超参数调整更加复杂。为了解决这些问题，我们提出了一个广义框架，以通过我们稀疏的焦点调制来代替窗户注意力来适应市场中普遍存在的各种各样的发光剂。我们的SFPNET能够阐述多层上下文，并使用栅极机制动态聚集它们。通过实现渠道信息查询，编码包含本地和全局上下文的功能。我们还引入了一种新型的大型混合溶质激光雷达语义segmentation数据集，用于机器人应用。sfpnet表现出对源自机械旋转激光雷达的常规基准测试的竞争性能，同时在从固态激光拉尔的基准上实现最新结果。此外，它在我们的新型数据集中的现有方法胜过来自混合固体激光雷达的新型数据集。代码和数据集可从https://github.com/cavendish518/sfpnet和https://www.semanticindustry.top获得。
带有混合中继QKD和集中式的节点网络...
1。简介量子网络利用量子密钥分布（QKD）来确保通信安全。为了将QKD网络有效地集成到现有基础架构中并具有最佳功能，欧洲和国际QKD标准[1] - [4]提出了一个分层框架，包括量子层，密钥管理（KMS）层和应用层。此体系结构对于启用各种应用程序和用户的加密通信至关重要。第一个主要的量子网络是由DARPA实施的，该网络遵循三层体系结构，并采用了混合转换/中继实现。其他开发项目包括SECOQC网络，专注于中继QKD（可信的中继器原型）设置，东京项目[5]和剑桥量子网络[6]。最近，中国提出了一个46节点量子大都会区域网络[7]，连接了40个用户节点，包括三个可信赖的继电器和三个光学开关。但是，如果没有集中的编排，网络的管理仍然是最佳和效率低下的。软件 - 定义的QKD（SDQKD）提供了一种潜在的解决方案来解决此问题并提高网络的效率和灵活性。Madrid SDQKD是QKD技术在SDN环境中首次成功的全面集成，该环境可在3个继电器节点之间提供加密通信[8]。子载波[9]用于在启用3个节点SDN的网络配置中启用通信。[10]最后，最近的开发涉及一个针对QKD的软件定义网络作为服务（SDQAAS）的新框架[10]。
PLAN 试点网络研讨会 2
来自我们的学生……“这门课每天都给我带来真正的挑战……我正在学习提问、小组合作和独立学习数学……上课时，我大部分时间都很投入，对学习数学感到兴奋……我在这门课上玩得很开心。数学对我来说通常是一个挑战，但我很高兴能提高我的技能，并带着我们今年在数学课上学习的概念，投入到下一门数学课程中。”
引用本文：Manchukonda B, Kumar AHS。肝细胞癌靶点网络分析，用于基于证据的药理学方法
肝细胞癌 (HCC) 是肝脏最常见的恶性肿瘤，通常继发于肝硬化等慢性肝病。在肝硬化中，健康的肝组织不可逆地被纤维疤痕组织取代，阻碍肝脏生理机能。1,2 导致慢性肝病的几种病因也会大大增加患 HCC 的风险。2 初级医疗保健中肝病的筛查似乎并不是最佳选择，因为 HCC 的发病率在过去十年中逐渐增加。3 早期发现 HCC 是疾病管理的关键，因为它可以通过手术有效治疗。顺便说一句，HCC 患者通常在疾病后期才出现，此时疾病已经进展，限制了手术治疗的价值。4 此外，一项研究强调，患者在患上 HCC 之前似乎对自己的肝病知之甚少。2