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由Gibran建立的渔业的出现通过其创新技术驱动的解决方案彻底改变了水产养殖景观。从2012年自动化鱼类喂养装置的开发开始，efishery从创业到独角兽地位的旅程取决于养鱼习惯的变革性进步。此摘要探索了Efishery的轨迹，包括其战略进化，技术创新和重要的里程碑。从2023年获得D系列融资到开创基于非应用程序的技术，该渔业重塑了水产养殖行业，以高效，具有成本效益的解决方案赋予全世界的养鱼者。此外，Efishery扩展到虾养殖技术以及Efermerfresh的推出表明了公司对持续产品创新的承诺。通过反复试验，技术能力和战略远见的融合，渔业巩固了其作为水产养殖技术领域的领导者的地位，推动了该行业的可持续增长和盈利能力。
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摘要：在非小细胞肺癌（NSCLC）中已经确定了越来越多的驱动基因组改变，具有潜在的靶向治疗方法。对并发变化的发生率和不同分布的了解少得多，这是通过在癌基因成熟的NSCLC中进行的全面基因组培养所确定的。回顾性地收集了使用广泛的下一代测序面板连续分析的高级NSCLC的基因组数据。根据存在/不存在并发基因组畸变，对具有至少一个主要可起作基因改变的肿瘤进行了分类，以评估主要致癌基因中吸收的NSCLC之间的不同模式。在研究期间，在284名晚期NSCLC患者中鉴定出了三百九个可作用的基因改变。二十五个肿瘤样品（8％）在可起作的基因中表现出同时改变。共发生。总体上，在八个可起诉的基因组中观察到了并发变化数量的显着差异，TP53，STK11，循环和受体酪氨酸激酶（RTK）的分布分布。ngs对癌基因上瘾的NSCLCs的分析显示出不同的共同分布和模式。需要进一步的研究来评估这些并发变化的预后和治疗相关的影响，并挂在主要基因畸变中。
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引言衰老的人口正在迅速增长，这给公共卫生和社会经济学带来了巨大的挑战。1根据世界卫生组织（WHO）的流行病 - 逻辑数据，老年人（超过60年）到2050年将占人口的11-22％。2衰老是所有慢性疾病的最高危险因素，例如心血管疾病，中风和阿尔茨海默氏病，这表明需要制定有效的健康衰老策略。3,4与基因操纵相比，靶向衰老细胞的治疗药物在治疗依从性方面具有独特的优势。但是，目前可用的策略主要是在早期研究阶段。细胞衰老在寿命和与衰老相关的多种疾病中起因作用。5细胞衰老被定义为细胞命运，其中增殖或分化细胞经历复制停滞并发展为纤维化或促炎性衰老相关的分泌表型（SASP）。6细胞衰老包括复制衰老和非复制性衰老。复制性衰老与细胞分裂的有限能力有关，与
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非营利部门在促进卢旺达的经济发展和社会变革中起着至关重要的作用，尤其是在解决年轻妇女失业的紧迫问题方面。但是，非营利部门在赋予非洲经济权的能力，尤其是在卢旺达的贡献较少。本办公桌审查研究了非营利组织对卢旺达经济的多方面贡献，重点是他们在为年轻人创造尊严和充实的工作机会方面的作用。我们阐明了非营利组织促进卢旺达的青年就业的各种机制。审查调查了这些干预措施的有效性和可持续性，阐明了最佳实践和改进领域。该研究综合了来自各种报告，学术文章和政策文件的数据，以评估该部门对创造就业，技能发展和赋权的贡献。关键发现表明，非营利组织通过提供职业培训，支持企业家企业并倡导包容性劳动力政策来显着影响卢旺达经济。此外，该评论重点介绍了非营利组织在实现目标时面临的成功案例和挑战，并提供了对有效的战略和需要政策干预领域的见解。该分析强调了一个强大的非营利部门在解决青年失业和增强卢旺达经济包容性方面的重要性。
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使用时间依赖性的哈密顿人对量子系统的控制对于量子技术至关重要[1]，即实施状态转移和闸门操作。一个重要的任务是确定如何在此类过程中实现最佳性能。在理想的封闭量子系统中，完美的操作在足够的时间给定时间[2]。速度限制是因为物理哈密顿人的界限，因此能量时间不确定性给出了最大的时间进化速率，从而提供最小的操作时间。除了这种理想的情况之外，还会出现其他考虑。当无法进行精确控制时，人们的渴望是对可靠操作的渴望；这可以通过使用强大的控制技术[3]或绝热过程[4，5]来实现。另一个是变形和耗散的影响。在标准的马尔可夫近似中，这种过程会随着时间的流逝而导致信息丢失。因此，尽管有明显的例外，但人们期望将快速操作最小化，以最大程度地减少信息丢失，在这种情况下，操作较慢允许访问decherence-tree-note-nodspace [6]。在本信中，我们显示在非马克维亚系统中并不总是需要快速操作，因为较慢的操作可以使信息回流得到利用以提高忠诚度。为了提供非马克维亚系统中速度和保真度之间权衡的具体演示，我们使用数值最佳控制来探索由由驱动的Qubit与波音环境相互作用的系统的可实现性能。最佳控制[7]涉及确定一组时间依赖性的控制场，以最大化目标函数（例如保真度）。在这里，我们表明可以使用我们先前引入的过程张量方法[8]的扩展在非马克维亚系统中进行效率进行效率，以有效地计算客观功能的梯度。这使我们能够反复优化数百个控制参数，以用于不同的过程
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摘要 - 增强学习（RL）已经证明了在空中机器人控制中的短期培训中保持政策可塑性的能力。但是，在非平稳环境中长期学习时，这些策略已显示出可塑性的丧失。例如，观察到标准近端策略优化（PPO）策略在长期培训环境中崩溃并导致重大控制绩效降级。为了解决这个问题，这项工作提出了一项成本吸引力的框架，该工作使用回顾性成本机制（ROCOM）与非固定环境平衡RL培训中的奖励和损失。使用奖励和损失之间的成本梯度关系，我们的框架动态更新了学习率，以在受干扰的风环境中积极训练控制政策。我们的实验结果表明，我们的框架在不同的风条件下学习了悬停任务的政策，而在可变的风条件下，与使用PPO的L2正则化相比，在可变风条件下的政策崩溃，休眠单位的休眠单位少11.29％。项目网站：https：//aerialroboticsgroup.github.io/ rl-plasticity-project/
考试：双态热力学分析程序
该项目的开发是在作者担任美国国立卫生研究院国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所 (NIDDK) Ira Levin 博士实验室客座研究员期间进行的，他的热情好客和热情将永远被人们铭记和赞赏。最后，
理解量子隐形传态协议
量子计算的发展推动了对量子网络的发展需求，以便将地理上分散的量子计算机互连 [1,2]。量子隐形传态协议可以将任意未知的量子态从一个位置传输到另一个位置 [3]。本文旨在说明如何将复杂系统的行为分解和抽象为一组较小的块，以方便理解更复杂的行为。具体来说，我们将展示如何将量子隐形传态协议（量子网络的基本元素）分解为其组成块，独立研究每个块的行为，并检查这些块的互连集合如何表现，从而简化对协议工作原理的理解。量子隐形传态协议通常被视为“神奇的”，因为它是将未知量子态从一个位置传输到另一个位置的唯一方法 [2]。我们试图揭开这种观点的神秘面纱，以表明量子隐形传态协议背后没有“魔法”。通过对量子力学块的数学抽象建立良好的理解，检查组成块的行为，研究块集合的组成，并使用大学水平的代数进行简单的数学分析，人们可以轻松理解该协议的工作原理。在本文中，我们假设读者对量子信息理论表示有基本的了解。
隐形传态中的量子信息传输
最近，我们目睹了量子信息科学的快速发展，这得益于量子技术革命，它使许多理论思想得以通过实验实现。对量子概念的哲学分析比以往任何时候都更加重要，这些概念在量子理论诞生之初就被引入，但从未达成共识。在这里，我分析了可以说是最奇怪的量子信息协议：量子隐形传态，即使用极少的资源传输量子态。当隐形传态论文 (Bennett et al. 1993) 的合著者 Asher Peres 被记者问到量子隐形传态是否可以像传送身体一样传送灵魂时，他回答说：“不，不是身体，只是灵魂。”隐形传态协议中传送了什么以及如何传送，仍然是有争议的问题。量子粒子的不可区分性使得 Saunders (2006) 提出了这样的问题：“量子粒子是物体吗？”但正是这种不可区分性使得隐形传态成为可能：在隐形传态协议中，粒子（“身体”）不会移动。一个地方的粒子（“灵魂”）的量子态会转移到另一个地方的粒子。如今，人们不会从一个城市被隐形传态到另一个城市，而且可以肯定地说，这种情况永远不会发生，但隐形传态协议已成为量子信息的基石之一。隐形传态的数学原理没有争议，但我们仍需要了解这一过程的矛盾特征（见 Vaidman 1994a）：如何通过经典信道发送少量信息来发送需要大量信息的量子态：