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HO Wen Wei (何文维) Emergence of Quantum State ...
何文伟博士现为斯坦福大学理论物理研究所博士后学者，研究非平衡量子多体现象和新兴量子技术的应用。此前，他是哈佛大学的摩尔博士后研究员，与 Mikhail Lukin 教授和 Eugene Demler 教授一起工作。从 2022 年 8 月开始，他将担任新加坡国立大学校长青年（助理）教授。何文伟于 2017 年在日内瓦大学师从 Dmitry Abanin 教授获得博士学位，2015 年在滑铁卢大学/圆周研究所师从 Guifre Vidal 教授获得理学硕士学位，2013 年在普林斯顿大学获得学士学位，与 Duncan Haldane 教授一起工作。摘要：普遍性是指复杂系统普遍属性的出现，这些属性不依赖于精确的微观细节。量子热化是强相互作用量子多体系统非平衡动力学的一个例子，其中局部区域随着时间的推移变得由吉布斯集合很好地描述，而该集合仅受少数几个系统参数（例如温度和化学势）控制。局部区域与其补体（“浴”）之间产生的大量纠缠是这种普遍性出现的关键。在这次演讲中，我将介绍一种新的普遍行为，它源于某些类型的量子混沌多体动力学，超越了传统的热化。我将描述单个多体波函数如何编码由小子系统支持的纯态集合，每个纯态都与局部浴的（投影）测量结果相关。然后，我将展示这些量子态的分布如何接近均匀随机量子态的分布，即集合形成量子信息理论中所谓的“量子态设计”。我们的工作为研究量子混沌提供了一个新视角，并在量子多体物理、量子信息和随机矩阵理论之间建立了桥梁。此外，它还提供了一种实用且硬件高效的伪随机态生成方法，为设计量子态层析成像应用和近期量子设备的基准测试开辟了新途径。
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带状疱疹/带状疱疹病毒是独一无二的，因为它在初始感染后仍然对生命保持潜伏，而T细胞介导了绝对免疫保护。它通过增加特定的T细胞免疫来防止病毒重新激活和控制细胞内感染，从而降低了发展带状疱疹/疱疹的风险。这对应于mRNA疫苗的优势，mRNA疫苗有效地诱导T细胞反应而无需添加佐剂，并且没有与辅助剂有关的安全风险。目前，尚无mRNA Shingles/Herpes带状疱疹疫苗在世界范围内批准进行营销。目标人群中带状疱疹/疱疹带状疱疹疫苗的疫苗接种率仅为0.1％，留出了很大的改善空间。2023年，全球GSK带状疱疹/带状疱疹疫苗的销售额达到约428.6亿美元。根据中国洞察行业咨询有限公司的预测，一名行业顾问，预计中国的带状疱疹/疱疹带状疱疹疫苗的市场规模将达到约200亿卢比，全球市场规模将达到2030年约239亿美元。在批准产品以进行营销时，它将为小组的绩效带来可观的增长。
AIM Vaccine Co., Ltd. 艾美疫苗股份有限公司
呼吸道合胞病毒（RSV）是一种常见的呼吸道感染病原体，传染性极强，全球广泛流行。RSV感染是一岁以下婴幼儿死亡的重要原因，也是老年人呼吸道感染死亡的重要因素。同时，曾经感染过RSV的人仍有再次感染RSV的风险。目前，全球尚无针对RSV的抗病毒药物获批并投入临床使用，接种疫苗进行主动免疫预防是避免RSV重症感染的有效手段。中国尚未有RSV疫苗获批上市。2023年，RSV疫苗全球销售额达24.6亿美元。根据行业顾问灼识产业咨询有限公司的预测，预计到2030年，RSV疫苗全球市场规模将达到约167亿美元。该产品若进展顺利，将加快集团国际化步伐，为集团带来可观的业绩增长。
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The 2024 Corporate Day event (the “ Event ”) of AIM Vaccine Co., Ltd. (“ AIM Vaccine ” or the “ Group ”) was successfully held on November 21, 2024. The theme of the Event is “Persisting in Forging Honor, Leading Innovation with Action”. 57 securities firms and institutional investors, including CITIC Securities ( 中信证券), Guotai Junan ( 国泰君安), Shenwan Hongyuan ( 申万宏源), Huaxin Securities ( 华鑫证券), Guosheng Securities ( 国盛证券), Everbright Securities ( 光大证券), China Merchants Capital ( 招商局资本), Chengtong Fund ( 诚通基金), Wisdomshire Asset Management ( 睿郡资产), and Tasly Capital ( 天士力资本), as well as some industry experts, were invited to the Event. The attendees visited the modern production base of the Group, learned about the production process, and exchanged ideas with senior management of the Group on the blockbuster large single product vaccines that the Group has applied for launch, as well as our product pipeline layout, product export strategy, and future development plans. The agenda of the Event is as follows:
年度的年度业绩公告...
中国是全球最大的狂犬病疫苗市场。根据中国见解咨询公司的说法，在产品创新和迭代以及对狂犬病疫苗的可访问性的推动下，预计到2030年，市场规模将达到148亿元。按照“国家疾病控制和预防管理局和国家卫生委员会，狂犬病预防和治疗诊所发行的“狂犬病暴露预防和治疗指南（2023版）”（2023年）”（2023年）。利用其迭代技术优势，该集团的产品有望成为疫苗接种机构的首选。
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与传统的Vero细胞狂犬病疫苗和人二倍体狂犬病疫苗完全不同，该组开发的无迭代血清狂犬病疫苗是迭代升级的产品。动物血清残基是导致不良反应的重要因素之一，例如接种疫苗的人群过敏，该组开发的无血清狂犬病疫苗不含动物血清，这显着提高了安全性并降低了不良反应的可能性。迄今为止，尚无批准在全球市场发射的批准的无血清狂犬病疫苗，预计该产品将成为市场上的第一个。
2023环境社会和治理报告
最近从国家医学产品管理局获得了该组开发的人类二倍体狂犬病疫苗的临床试验批准。该产品作为一种迭代升级的人二倍体狂犬病疫苗，具有超高效率的特征，并且标志着全球狂犬病疫苗行业的技术迭代升级。动物测试的结果表明，该组的人类二倍体狂犬病疫苗会触发高水平的抗体，这些抗体在免疫后提供了足够的保护。在同一剂量下，该集团人类二倍体狂犬病疫苗的效力显着高于那些销售的人二倍体狂犬病疫苗。
Hanx Biopharmaceuticals (Wuhan) Co., Ltd. (翰思艾泰生物 ...
最终的[ 删节 ]预期将由我们与[ 删节 ]（代表其本身及代表[ 删节 ]）就[ 删节 ]达成协议而定。[ 删节 ]预期将于[ 删节 ]或前后生效。除非另有公布，[ 删节 ]将不会超过每[ 删节 ]港元[ 删节 ]，而目前预期将不低于每[ 删节 ]港元[ 删节 ]。申请[ 删节 ]的投资者在申请时（视申请渠道而定）可能需要支付最高[ 删节 ]，即每[ 删节 ] 港元[ 删节 ]，另加1.0%经纪佣金、0.0027%证监会交易征费、0.00015%AFRC交易征费及0.00565%联交所交易费，惟如[ 删节 ]低于每[ 删节 ]港元，则可退还该等费用。如因任何原因，我们与[ 删节 ]（为其本身及代表[ 删节 ]）未能于[ 删节 ]中午12时正或之前（香港时间）达成[ 删节 ]，则[ 删节 ]（包括[ 删节 ]）将不会进行并会失效。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程