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第二学期英语考试级别：3Ms 时间：01h 30
文本：阿维塞纳，又名伊本西纳，被认为是伊斯兰黄金时代最重要的医生、天文学家、思想家和作家之一，出生于公元 980 年左右，在布哈拉（今乌兹别克斯坦）附近的一个村庄阿夫沙纳。十岁时，他学习并记住了整本《古兰经》。十几岁时，他被亚里士多德的《形而上学》深深困扰，直到他读了法拉比对这部作品的评论后才明白。在接下来的一年半里，他学习了哲学。十六岁时，他转向医学。他不仅学习了医学理论，还发现了新的治疗方法。他很快取得了巨大的进步，成为一名优秀的医生，并开始使用经过批准的疗法治疗患者。他治疗了许多患者，却不收取任何费用。他最著名的作品是《医书》，一部哲学和科学百科全书，以及《医典》，一部医学百科全书，成为许多中世纪大学的标准医学教材，并一直沿用到 1650 年。1973 年，阿维森纳的《医典》在纽约重印。伊本西那于 1037 年 6 月 21 日去世。改编自维基百科，免费百科全书任务一：A/ 我阅读文本，然后完成下表。（02 分）
低级别浆液性卵巢癌和腹膜癌的临床特征和分子方面：一项多中心、观察性、回顾性分析
背景：低级别浆液性卵巢和腹膜癌 (LGSC) 是一种罕见疾病，关于其临床和基因组学状况的数据很少。方法：对 1996 年至 2019 年期间在 MITO 中心确诊为 LGSC 的患者进行了回顾性分析。评估了治疗后的客观缓解率 (ORR)、无进展生存期 (PFS) 和总生存期 (OS)。此外，使用下一代测序 (NGS) FoundationOne CDX (Foundation Medicine®) 评估了 56 例患者的肿瘤分子谱。结果：共确定 128 名具有完整临床资料且病理确诊为 LGSC 的患者。首次和后续治疗的 ORR 分别为 23.7% 和 33.7%。 PFS 为 43.9 个月（95% CI：32.4 – 53.1），OS 为 105.4 个月（95% CI：82.7 – 未达到）。最常见的基因变异是：KRAS（n = 12，21%）、CDKN2A/B（n = 11，20%）、NRAS（n = 8，14%）、FANCA（n = 8，14%）、NF1（n = 7，13%）和 BRAF（n = 6，11%）。意外的是，发现了致病性 BRCA1（n = 2，4%）、BRCA2（n = 1，2%）和 PALB2（n = 1，2%）突变。结论：MITO 22 表明 LGSC 是一种异质性疾病，其临床行为对标准疗法有反应，其分子改变也不同。未来的前瞻性研究应根据肿瘤的生物学和分子特征测试治疗方法。临床试验注册：本研究在 ClinicalTrials.gov 上注册号为 NCT02408536。
DSO 级别和多服务业务的本地灵活性...
迄今为止，欧洲最常见的短期本地灵活性来源是主动网络管理方案 (ANM)。这些方案利用电网灵活性来管理实时或预期拥塞，采用最合适的电网配置来减少电力限制。这些解决方案主要在法国、意大利、比利时开发，在西班牙开发程度较低。电网重新配置可以无成本地解决限制问题，因为无需重新调度。另一种形式的 ANM 是由灵活连接提供的。这些连接的合同安排包括较低的初始连接电网成本，以换取可能无补偿的削减。在可再生能源发电渗透率较低的情况下，可再生能源开发商可以考虑这些合同作为替代方案，但随着更多可再生能源项目连接到同一接入点，削减风险会增加，这可能会阻碍这些项目的商业案例。在这些情况下，可以使用本地灵活性产品（例如需求开启和关闭）来管理这些风险。
零外部磁场量子量子在10 -9级别的电阻标准
量子异常霍尔效应在凝结物理和计量学中具有颠覆性创新，因为它可以根据von-klitzing常数r k = h/e 2在零外部磁场上访问霍尔电阻量化。在这项工作中，我们研究了基于磁性拓扑绝缘体材料（V，BI，SB）2 TE 3的设备中霍尔电阻量化的准确性。We show that the relative deviation of the Hall resistance from R K at zero external magnetic field is (4.4 ± 8.7) nΩ/Ω when extrapolated to zero measurement current, and (8.6 ± 6.7) nΩ/Ω when extrapolated to zero longitudinal resistivity (each with combined standard uncertainty, k = 1), which sets a new benchmark for the quantization accuracy in topological matter.在NΩ/ω水平（或相对不确定性的10 -9）处的这种精度和准确性达到了相关的计量应用的阈值，并建立了零外部磁场量子量子标准电阻标准 - 朝着将量子基于量子的电压和电阻整合到单个通用电气电气电气中的重要步骤。
2024 SST 学习计划（用于课程级别更新）
英语 9 荣誉课程 学分：1 ______________________________________________________________________________ 先决条件：8 年级成绩和 SST 分班考试成绩相结合 这门荣誉级课程适合那些准备好应对更严格、更快节奏和更高水平的写作任务和批判性思维技能的学生。 本课程的学生将学习许多与其他新生相同的文本 - 重点是散文、短篇小说和小说。 然而，荣誉课程的学生将批判性地研究补充材料，以加深对这些作品及其相关性的理解。 本课程的学生还将遇到各种严格的作业，包括研究论文、几次课堂讨论和合作项目。 英语 9 荣誉课程将有部门选择的形成性和总结性评估。
文章低级别胶质瘤 (LGG) 靶向 Alpha 疗法 (TAT) 后的长期肿瘤控制：一种新的治疗模式？
1 华沙医科大学核医学系，02-091 华沙，波兰；leszek.krolicki@wum.edu.pl（LK）；jolanta.kunikowska@wum.edu.pl（JK） 2 巴塞尔大学医院神经外科系，4031 巴塞尔，瑞士；dominik.cordier@usb.ch 3 伯尔尼大学医院 Inselspital 神经内科系，3010 伯尔尼，瑞士；nedelina.slavova@gmail.com 4 精神病学和神经病学研究所神经外科系，02-957 华沙，波兰；henryk.koziara@gmail.com 5 欧洲委员会联合研究中心 (JRC)，76125 卡尔斯鲁厄，德国；frank.bruchertseifer@ec.europa.eu (FB); alfred.morgenstern@ec.europa.eu (AM) 6 核医学与放射化学，巴塞尔大学医院，4031 巴塞尔，瑞士 7 伯尔尼与巴塞尔大学神经外科系，4001 巴塞尔，瑞士 * 通信地址：adrian.merlo@bluewin.ch
DeepSeek vs.在高级级别
简介大型AI模型，例如DeepSeek和Chatgpt，在解决常见问题方面表现出了令人印象深刻的能力，通常与博士专家的级别相当。在解决这些类型的查询时，两个模型都会相似地执行，因此很难区分它们。这种情况类似于为博士研究生和高中生提供高中物理问题 - 两者都可以提供令人满意的答案。但是，当问题冒险进入更高级领域时，真正的区别就会显而易见。本文将评估模型在尖端研究问题上的表现，尤其是在可靠知识仍在不断发展的领域中。这样的例子是Crookes辐射仪的操作，这是理解布朗运动和相变的核心机制。Crookes辐射计（通常称为灯厂）由安装在低压保持在低压玻璃灯泡内的低摩擦主轴上的一组叶片组成，如下图所示。每个叶片在一侧涂成黑色，另一侧为白色。暴露于光线时，叶片随着黑色的侧面移开光源而旋转。旋转速度随光的强度增加，最佳性能的压力约为1 pa。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
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一种深入的CNN方法，用于解码上肢的电动机从源级别的EEG信号的时间 - 频率图
一个可以检测到行动和解码计划运动意图的系统，可以帮助所有可以计划运动但无法实施的受试者。在本文中，通过使用脑电图（EEG）信号来研究电动机计划活动，目的是解码运动制备阶段。在执行不同动作（肘部流量/扩展，前臂旋转/supination/supination/suplination/open/loth/collos）的过程中，可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。 引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。 对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。 拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。 所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。