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使用高级加密标准256
在以猖ramp的数字化和无处不在的连接为标志的时代中，确保通信的安全性和隐私已变得至关重要。本文介绍了使用Node.js开发的新颖应用程序，旨在通过提供将纯文本转换为密码文本的安全手段来满足这种紧迫需求。在其核心上，该应用程序采用了高级加密标准（AES），其关键长度为256位，这是一种以鲁棒性和可靠性而闻名的广受赞誉的加密算法。这项研究的主要目的是为两个用户之间的安全通信提供全面的解决方案，利用AES 256的强大加密功能。通过利用Node.js的功能，一种流行且通用的运行时环境，该应用程序可以达到可扩展性，效率和跨平台兼容性，从而满足了不同的用户需求和偏好。应用程序的体系结构经过精心设计，以确保AES 256加密的无缝集成，使用户能够对其机密性和完整性充满信心地交换消息。通过用户友好的界面，个人可以输入纯文本消息，然后使用AES 256加密具有共享的秘密键。可以在各种通信渠道上安全地传输所得的密码文本，从而保护敏感信息免受未经授权的访问和拦截。在本文中阐明了应用程序设计和实施的关键方面，包括数据加密，解密和关键管理机制。特别强调了AES 256加密的加密原则，阐明了其在强化通信安全中的作用。此外，Node.js的集成促进了实时通信功能，使用户可以迅速有效地交换加密消息。总而言之，本文提供的研究对使用AES 256加密进行了基于Node.js的安全通信的应用程序进行了全面探索。通过将尖端的加密技术与强大的软件体系结构相结合，该应用程序代表着在越来越互连的世界中增强数字通信的安全性和隐私性的重要大步。
影响越南河内蔬菜生产采用高科技的因素
在数字经济发展的背景下，高科技蔬菜生产正成为越南农业发展的重点。本研究旨在确定河内当地农民在蔬菜生产中采用高科技的因素。我们利用计划行为理论和其他农民的个人、社会和经济因素来建立实证模型和假设。通过对河内 450 名蔬菜生产者的调查收集了原始数据，采用整群抽样结合随机选择的方法。然后，使用二元 Logit 模型分析影响因素的影响。结果表明，有 7 个因素对农民在蔬菜生产中应用技术的决策有显著影响，包括对高科技生产的态度、信息获取、农场规模、推广组织成员、教育水平、信贷获取和感知行为控制，其中态度变量是影响最大的因素。提出的主要管理建议包括加强技术信息的获取、提供示范访问、提供更多的推广服务、提高社会包容性和为蔬菜生产农民提供高科技培训。
使用高效网络体系结构的皮肤癌分类
皮肤癌是全球最常见的致命疾病之一。因此，皮肤癌的分类变得越来越重要，因为在皮肤癌的早期治疗更加有效。本研究的重点是使用效率网络结构的三种常见皮肤癌类型的皮肤癌分类，即基底细胞癌（BCC），鳞状细胞癌（SCC）和黑色素瘤。数据集进行了预处理，并且在以后的阶段合并之前，数据集中的每个图像都调整为256×256像素。然后，我们训练从EfficityNet-B0到EditiveNet-B7开始的所有类型的效率网络，并比较其性能。基于测试结果，所有受过训练的有效网络模型都能够在皮肤癌分类中产生良好的准确性，精度，回忆和F1得分。尤其是，我们设计的有效网络B4模型可实现79.69％的精度，81.67％的精度，76.56％的召回率，而79.03％的F1得分是最高的。这些结果证实，可以利用有效网络结构对皮肤癌进行分类。
使用高分辨率精确质量（HRAM）质量谱
在过去的十年中，抗体 - 药物缀合物（ADC）已演变为有望且有效的治疗剂，用于癌症的靶向化学疗法。截至2023年8月，全球批准了16个ADC用于血液恶性肿瘤和实体瘤，超过100名ADC候选者正在接受临床试验[1]。ADC是通过针对肿瘤细胞的肿瘤相关抗原（TAAS）和高效的细胞毒性药物有效载荷的肿瘤抗原（TAA）的偶联而产生的，该抗原具有高效或不可裂解的化学化学化学连接器。在这里，我们证明了EnherTu®（trastuzumab deruxtecan，t-dxd）的全面表征，由阿斯利康（Astrazeneca）和Daiichi Sankyo开发，这是一种最新代代的同质半胱氨酸共轭 - ADC，与高级DAR，使用A Vanquish Flex flex uhplc uhplc coupled bibipled forbial for Orbitap bosema squeckement squeckement squeckection24000000000。
使用高强度 - 强度（氧化乙烷）基于基质的基质
摘要：结构电池正在引起人们的关注，并且可以在设计无排放的轻型防御和运输系统中发挥重要作用，例如飞机，无人驾驶汽车，电动汽车，公共交通，垂直起飞和着陆（VTOL） - 城市空中交通。这种综合功能的方法有助于总体质量减少，高性能和增强的车辆宽敞。目前的工作着重于开发和表征多功能结构钠电池电池组件，即使用高强度 - 强度的结构电解质（SE），该结构电解质（SE）通过在基于薄薄的（氧化乙烯）基于基于的乙二醇（氧化乙烯）的复合材料电解质层之间制备。结构电解质的电化学和机械特性表现出多功能性能，拉伸强度为40.9 MPa，离子电导率为1.02×10 - 4 s cm-1 60°C时在60°C时在60°C下使用0至4.5 v的电极式插入。 （CFS）针对结构电解质，其高抗拉力强度为91.3 MPa。制造的结构电池CF || SE || NA提供的典型能量密度为23 WH kg -1，并执行500个周期，同时保持80％的容量直至225个周期。在这项初步工作中对钠结构电池结构进行的研究表明，钠离子在中间模型型碳纤维电极中的插入显示，显示了具有出色的循环稳定性和结构强度的多功能性能，并为当前结构电池设计提供了替代路径。关键字：结构性钠电池，结构能量存储，多功能材料，碳纤维电极，多功能功率复合材料
使用高阶动态模式分解和小型数据集的视觉变压器
基于机器学习的框架，以及深入学习的更具体的框架。这包括第一次使用高阶动态模式分解（HODMD）算法，以便在医学场中的数据增强和特征提取。第二阶段的重点是构建和训练视觉变压器（VIT），在相关文献中几乎没有探索。即使使用小数据集，VIT也适用于从头开始的有效培训。设计的神经网络分析来自超声心动图序列的图像，以预测心脏状态。获得的结果表明了所提出的系统的优越性和HODMD算法的效率，即使表现优于预认证的综合神经网络（CNN），这是迄今为止文献中选择的方法。
使用高维单维和多维数据估计 pi ...
量子计算是基于量子力学的工作原理进行的，当前二维量子计算技术面临噪声、信息容量等重大问题，高维量子计算被用来解决这些问题。本研究尝试通过高维下的多全局和单全局量子相位估计（QPE）算法来近似计算π。研究表明，在高维下可以使用更少的量子资源来计算π，且精度至少等于或高于二维QPE。此外，当量子数或维数保持不变时，高维下多全局QPE的结果至少等于或优于单全局QPE。本研究中的所有计算均在Cirq上实现。
用高吞吐量测量单细胞密度可以使免疫细胞的动态分析和患者样品的药物反应
用高吞吐量测量单细胞密度可以使免疫细胞和药物1的动态分析2 Weida Wu 1,2，Sarah H. Ishamuddin 1，Thomas W. Quinn 3,4 3,4，Smitha Yerrum 3,4，Smitha Yerum 3,4，Ye Zhang 1，Ye Ye Zhang 1，Ye Ye Ye Zhang 1，Yedie L. DeBaiz 5，3 pei-lun karie arie karie 3,4，du un kao 3,4,4,4,4,4 ,4，; Murakami 5 , Morvarid Mohseni 6 , Kin-Hoe Chow 3,4 , Teemu P. 4 Miettinen 1 , Keith L. Ligon 3,4,7,8,9,* , Scott R. Manalis 1,2,7,10,* 5 6 1 Koch Institute for Integrative Cancer Research, Massachusetts Institute of Technology, 500 Main St building 76, Cambridge, MA 02139, USA.7 2马萨诸塞州理工学院生物工程系，21 Ames ST＃56-651，剑桥，马萨诸塞州02139，美国。然而，现有的密度测量缺乏21个精度或吞吐量，无法量化细胞状态的细微差异，尤其是在主要样本中。22在这里，我们提出了一种方法，可以通过将荧光排除显微镜与悬浮的24个微通道谐振器进行整合，以0.03％（0.0003 g/ml）的精度为0.03％（0.0003 g/ml）的密度。将这种方法应用于人淋巴细胞时，我们发现细胞25密度及其变化随着细胞从静止状态过渡到增殖状态而降低，26表明分子拥挤的水平会降低，并在进入细胞周期时受到更高的调节。使用胰腺癌患者衍生的异种移植模型，我们发现原发性肿瘤细胞对药物治疗的EX 28体内密度反应可以预测体内肿瘤生长29反应。45 46测量细胞密度的主要挑战是获得高采样吞吐量以及高47精度。8 3患者衍生模型中心，达纳 - 法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿伯灵顿大街21号，美国马萨诸塞州02215，美国9 4病理学系，达纳 - 法伯癌症研究所，哈佛大学450 Brookline Avenue，波士顿，波士顿，波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州02215 02215, USA 11 6 Oncology Discovery, Bristol-Myers Squibb, 250 Water St, Cambridge, MA 02141, USA 12 7 Broad Institute of Harvard and MIT, 415 Main St, Cambridge, MA 02142, USA 13 8 Department of Pathology, Brigham & Women's Hospital, Harvard Medical School, 75 Francis St, Boston, MA 02215, USA 14 9 Department of Pathology,波士顿儿童医院，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿朗伍德大街300号，美国马萨诸塞州02115，美国15 10 Massachusetts理工学院机械工程系，马萨诸塞州33 Massachusetts Ave，Masbridge，MA 02139，USA，美国16 17 *通讯作者Keith_ligon@dfci.harvard.eduuuse; srm@mit.edu 18 19细胞密度，细胞质量与体积的比率是分子拥挤的指标，因此是细胞态和功能的20个基本决定因素。我们的方法揭示了细胞状态过渡30期间分子拥挤的意外行为，并将密度作为功能精确药物的新生物标志物。31 32 33细胞密度取决于细胞的干质量组成和水的细胞体积的比例，34反映其分子拥挤水平。尽管细胞质量和体积在增殖的35个细胞中可能会变化高达50％，但细胞密度受到严格调节，以保持最佳的分子拥挤水平1,2,3。使用流线型的音量传感单元，可以实现63环境36提示，例如养分耗竭和渗透压变化会改变分子拥挤，37个通过改变扩散率和蛋白质构象1,4,5来影响细胞生物化学。38个拥挤水平和细胞生理学之间的耦合使细胞密度成为表征基本细胞39过程的关键，例如增殖，凋亡，代谢转移和分化1,3，指出了其潜在的40个生物标记物，用于细胞适应性和药物反应。对细菌和酵母41等单细胞生物的研究报告说，在42种增殖和休眠之间的细胞状态过渡过程中，分子拥挤水平显着变化，并且人们认为密度被认为急性地反映了这些过渡5-8。在原发性哺乳动物细胞中是否存在密度和增殖之间的这种43连接尚不清楚，部分原因是44归因于现有密度测量方法的局限性。传统的梯度离心方法在人口水平上评估细胞密度，但速度为48，需要大量样本量，这限制了它们用于研究瞬态生物学过程的使用。单49个细胞测量结果揭示了人群内细胞密度的异质性，从而深入了解了密度50调节。磁悬浮方法通过平衡细胞的重力来确定单细胞的密度，而51浮力培养基9,10施加的浮力。方法检测干质密度（总数超过52体积的干质量），例如定量相显微镜（QPM）或与细胞体积53测量相结合的拉曼成像，提供替代密度测量值11,12,13,14,15,16。尽管这些方法提供了54个亚细胞分辨率和单细胞跟踪，但在测量细胞密度时，迄今为止使用哺乳动物细胞发表的实验含有55米至数百个单细胞。悬浮的微通道谐振器（SMR）56是一种微流体质量传感器，已用于通过测量两种类型的流体中的57个细胞的57个质量来测量单细胞密度，具有不同的密度为17,18-20。但是，这种方法的吞吐量为58限制为每个实验几百个单元，因为它要求细胞在两种类型的59种流体中进行顺序测量。60 61 SMR和QPM设备已经达到了每62个实验21-23的数十万个单元的吞吐量。
使用高级深度学习技术在数字化ECG数据集上使用高级深度学习技术
摘要：心电图分类或心跳分类是心脏病学中极为有价值的工具。基于学习的深度技术，用于分析ECG信号的技术有助于人类专家及时诊断心脏疾病，并有助于挽救宝贵的生命。本研究旨在将ECG记录图像的数据集数字化到时间序列信号，然后在数字化数据集上应用深度学习（DL）技术。提出了将ECG信号分类为不同心脏类别的最新DL技术。多个DL模型，包括卷积神经网络（CNN），长期的短期记忆（LSTM）网络以及使用自动编码器的基于自律的学习（SSL）模型，并在本研究中进行了比较。这些模型是由来自巴基斯坦各种医疗机构的患者的ECG图产生的数据集培训。首先，将ECG图像数字化，将Lead II心跳分段，然后将数字化信号传递给了提出的分类深度学习模型。在本研究中使用的不同DL模型中，提出的CNN模型达到了约92％的最高精度。所提出的模型非常准确，并为实时和直接监视ECG信号提供了快速推断，这些ECG信号是从放置在身体不同部位上的电极（传感器）中捕获的。使用ECG信号的数字化形式而不是图像进行心律失常分类，可以使心脏病学家直接从ECG机器上直接在ECG信号上使用DL模型，以实时和准确地监视ECGS。