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图2:在隐性BGC的验证数据集(n = 940)的验证数据集上的现有方法的比较。a,BGC的数量通过每种方法预测至少一个化学有效的结构,并以每种方法(成功率)的至少一个为每种BGC预测的化学有效结构的百分比(成功率)。b,每种方法预测的化学有效SM结构的数量,并用每种方法预测的独特结构的百分比(唯一性)。c,通过每种方法的预测SM结构的化学空间。d,通过每种方法的分子量的分子量分布。e,通过每种方法的综合可访问性(合成可访问性得分)的分布。f,通过每种方法对预测的SM结构的QED分布(药物的定量估计值)。源数据在源数据文件中提供。
“将石墨材料塑造成高级应用的复杂几何形状,一直是一个关键挑战,限制了其广泛采用。”滑铁卢化学工程系教授Milad Kamkar博士说。“使用我们提出的方法,我们可以将3D-Print石墨烯变成任何形状。”
现在可以自由使用研究界,该工具代表了探索疾病联系的科学家的重大进步。其潜在应用从预防预防策略到建议现有药物的新用途。随着研究人员进一步研究疾病途径,该工具可以作为寻求解码人类健康相互联系的景观的关键资源。
作为数字身份的新兴范式,分散的身份(DID)在各个方面都具有比传统身份管理方法的优势,例如增强以用户为中心的在线在线服务并确保完整的用户自主权和控制。验证凭证(VC)技术用于促进跨多个实体的分散ID访问控制。但是,现有计划通常依赖于分布式的公钥基础,该基础也会引起挑战,例如上下文信息推论,密钥曝光和发行人数据泄漏。为了解决上述问题,本文提出了一个永久性发行人隐藏(PIH),这是首次使用签名的无VC模型(名为SLVC-DIDA)进行了多方身份验证框架。我们提出的计划避免了通过采用哈希和发行人会员证明来签署密钥的依赖,这支持通用零知识多党派进行了认证,从而消除了其他技术集成。我们采用零知识的RSA蓄能器来维护发行人集的匿名性,从而通过基于默克尔树的VC列表来保护身份属性的隐私,从而实现公众验证。通过消除对公钥基础设施(PKI)的依赖,SLVC- DIDA可以完全分散发行和验证DIDS。此外,我们的计划通过实施零知识发行者集和VC列表来确保PIH,从而有效地减轻了关键泄漏和上下文推理攻击的风险。我们的实验进一步评估了SLVC-DIDA的有效性和实用性。
沿海地区在这项研究中表现出更强的非洲混合物,而北部也门也门地区的北部地区表明与阿拉伯和黎凡特有更紧密的遗传关系。在也门漫长而持续的内战中,这项研究发现,沿海和内陆分裂的历史基因组起源不同,这与当前冲突的划分线相处。
调节心脏壁以及其他器官中血流或血管抗性和电容的调节是基于几种机制。其中,最重要的是自动调节,代谢恢复和机制取决于内皮衍生的因素,激素和神经[1,2]。它们之间的平衡取决于这些血管提供的器官,并与器官生理有很强的联系。存在血管性纤维化的存在可能会限制调节机制正常工作的能力,从而代表了氧气和养分供应和代谢产物的限制。周围血管纤维化,其特征是血管周围的结缔组织增加,尤其是胶原蛋白,已在脑,肾脏,心脏,肝脏,肺,肺,皮肤和骨骼肌和骨骼肌肉中被延伸[3-7]。由于氧气提取在心脏中的静止状态已经很高,因此在恒定灌注压力下氧气递送的质量取决于通过扩张前动脉和小动脉扩张增加冠状动脉流的能力。因此,微循环的故障或纤维化重塑是对心脏健康的主要威胁。宏观重塑心脏意味着心脏的形状和大小的变化,而在微观水平上,重塑均涉及
摘要 简介 癫痫的诊断通常依赖于神经科医生对脑电图 (EEG) 的视觉解释。癫痫在脑电图上的标志是发作间期癫痫样放电 (IED)。该标记缺乏敏感性:仅在癫痫患者 30 分钟常规脑电图中的一小部分中可捕获到它。在过去的 30 年里,人们对使用计算方法来分析脑电图而不依赖于 IED 的检测的兴趣日益浓厚,但目前尚无一种方法应用于临床实践。我们旨在回顾应用于动态脑电图分析的定量方法的诊断准确性,以指导癫痫的诊断和治疗。方法与分析该方案符合 Cochrane 对诊断测试准确性系统评价的建议。我们将在 MEDLINE、EMBASE、EBM 评论、IEEE Explore 以及灰色文献中搜索 1961 年以后发表的文章、会议论文和会议摘要。我们将纳入观察性研究,这些研究提出了一种计算方法来分析脑电图以诊断成人或儿童癫痫,而不依赖于 IED 或癫痫发作的识别。参考标准是医生对癫痫的诊断。我们将报告每个标记的估计汇总敏感度和特异性以及接收者操作特征曲线下面积 (ROC AUC)。如果可能,我们将对每个单独的标记的敏感度和特异性以及 ROC AUC 进行荟萃分析。我们将使用改进的 QUADAS-2 工具评估偏倚风险。我们还将描述用于信号处理、特征提取和预测建模的算法,并评论不同研究的可重复性。道德与传播 不需要伦理批准。研究结果将通过同行评审的出版物传播,并在与该领域相关的会议上发表。 PROSPERO 注册号码 CRD42022292261。
简介。- 一词“结构化光”是指具有非平凡且有趣的幅度,相位和/或极化分布的光场。大量工作已致力于生产结构化的光场,从而导致了新技术的发展和改进现有技术[1,2]。也许结构化光的最著名示例对应于携带轨道角动量的梁,广泛用于从量子光学到显微镜的应用中[3,4]。当前的工作着重于所谓的结构化高斯(SG)梁的结构梁的子类[5-8]。这些对近似波方程的解决方案具有自相似的特性,这意味着它们的强度曲线在传播到缩放因子时保持不变。sg梁包括众所周知的laguerre-gauss(lg)和雌雄同体 - 高斯(HG)梁[9],它们一直是广泛研究的主题,用于许多应用中的模态分解,例如模式分类和分量额定定位[10-13]。lg和Hg梁属于更广泛的SG梁,称为广义的Hermite-Laguerre-Gauss(HLG)模式[14,15],可以使用适当的圆柱形透镜(Attigmatic Translions)[16]来从HG或LG梁上获得。这些模式可以表示为模态Poincar´e球的表面上的点(MPS)[17-19],如图1。这种表示形式导致了这样的见解:这些梁可以在一系列散光转换上获得几何阶段[7,20 - 23]。HLG模式的MPS表示揭示了其固有的组结构和转换属性。这种结构的概括是将模态结构和极化混合[24]。但是,没有为无限的
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