说明•使用黑色墨水或球点笔。•填写此页面顶部的框,并使用您的姓名,中心号码和候选号码。•回答所有问题。•回答所提供的空间中的问题 - 可能有比您需要更多的空间。•在任何计算中显示所有步骤并陈述单元。•必须在盒子里的十字架上回答一些问题。如果您改变了关于答案的主意,请在盒子里放一条线,然后用十字架标记您的新答案。
无克隆定理指出,不存在复制量子比特通用量子态的算法。(1p)量子密钥分发 (QKD) 建议使用量子信道在发送者和接收者之间交换私有加密密钥。(1p)由于窃听者在执行测量时会被发送者和接收者检测到,因此如果发送者发射单个光子,BB84 是无条件安全的。但是,如果发送者发射多个光子,窃听者理论上可以使用光子数分裂攻击来获取有关比特值的完整信息,而不会导致任何比特错误。请记住,多光子发射事件可以看作是窃听者可以创建 Alice 发射的单光子的几个副本的场景。由于无克隆定理严格禁止克隆,因此 QKD 的安全性受到保护。(1p)
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六.六.六.六.六.机械连接 1A 1A 1A 1A 1A 不带适配器,9/16” - 18 UNF(仅限阀体尺寸 0 和 1) 1B 1B 1B 1B 1B 1/4” 管压缩 1C 1C 1C 1C 1C 1/ 8” 管压缩 1D 1D 1D 1D 1D 3/8” 管压缩 1E 1E 1E 1E 1E 1/4” VCR 1F 1F 1F 1F 1F 1/4” VCO 1G 1G 1G 1G 1G 1/4” NPT 1H 1H 1H 1H 1H 6mm 管压缩 1J 1J 1J 1J 1J 10mm 管压缩 1L 1L 1L 1L 1L 3/8”-1/2” VCR 1M 1M 1M 1M 1M 3/8”-1/2” VCO 1P 1P 1P 1P 1P 1P 1/2” 管压缩 1T 1T 1T 1T 1T 1/4” RC (BSP) 1Y 1Y 1Y 1Y 1Y 3mm 管压缩 B1 B1 B1 B1 B1 1/4” 管压缩,带过滤器 C1 C1 C1 C1 C1 1/8” 管压缩,带过滤器 D1 D1 D1 D1 D1 3/8” 管压缩,带过滤器 E1 E1 E1 E1 E1 1/4” VCR 带过滤器 F1 F1 F1 F1 F1 1/4” VCO 带过滤器 G1 G1 G1 G1 G1 1/4” NPT 带过滤器 H1 H1 H1 H1 H1 6mm 管压缩带过滤器J1 J1 J1 J1 J1 10mm 管压缩带过滤器 L1 L1 L1 L1 L1 3/8”-1/2” VCR 带过滤器 M1 M1 M1 M1 M1 3/8”-1/2” VCO 带过滤器 P1 P1 P1 P1 P1 1/2” 管压缩,带过滤器 T1 T1 T1 T1 T1 1/4” RC (BSP),带过滤器 Y1 Y1 Y1 Y1 Y1 3mm 管压缩,带过滤器
作为 MRI 的辅助手段,18 F-FDOPA PET 成像对神经胶质瘤的评估表现出很高的性能,它结合静态和动态特征来非侵入性地预测异柠檬酸脱氢酶 (IDH) 突变和 1p/19q 共缺失,世界卫生组织在 2016 年将其列为重要参数。本研究评估了其他 18 F-FDOPA PET 放射组学特征是否可以进一步提高性能,以及每个特征对性能的贡献。方法:我们的研究包括 72 例回顾性选择的、新诊断的神经胶质瘤患者,并进行 18 F-FDOPA PET 动态采集。提取了一组 114 个特征,包括常规静态特征和动态特征以及其他放射组学特征,并训练机器学习模型来预测 IDH 突变和 1p/19q 共缺失。模型基于机器学习算法,该算法由稳定、相关和不相关的特征构建而成,这些特征通过层次聚类和引导式特征选择过程选择。通过使用嵌套交叉验证方法比较曲线下面积来评估模型。使用 Shapley 加性解释值评估特征重要性。结果:最佳模型能够预测 IDH 突变(带 L2 正则化的逻辑回归)和 1p/19q 共缺失(带径向基函数核的支持向量机),曲线下面积分别为 0.831(95% CI,0.790 – 0.873)和 0.724(95% CI,0.669 – 0.782)。对于 IDH 突变的预测,动态特征是模型中最重要的特征(达到峰值的时间,35.5%)。相比之下,其他放射组学特征对于预测 1p/19q 联合缺失最为有用(对于小区域低灰度强调,重要性高达 14.5%)。结论:18 F-FDOPA PET 是一种有效的工具,可使用全套氨基酸 PET 放射组学特征无创预测胶质瘤分子参数。每个特征集的贡献表明,系统地整合动态采集对于预测 IDH 突变以及在日常实践中开发放射组学特征对于预测 1p/19q 联合缺失的重要性。
对于今天在化石燃料上运行的燃烧发动机驱动的车辆的投资组合中,产品碳足迹的70 - 90%是由使用阶段引起的,在生产阶段(包括供应链)(另请参见ACEA 2021 1p。3)。产品碳足迹的最新技术在解决努力和福利之间的权衡方面被认为足够。但是,最新和未来的动力总成技术和燃料途径旨在减少车辆的整体温室气体排放。这可以将贡献从使用阶段转移到生产阶段。尤其是对于电池电动汽车的50%的排放量可能是由于早期生产阶段造成的(另请参见ACEA 2021 1p。3)。因此,在生产阶段,车辆生命周期中的大多数温室气体排放量将在生产阶段发生,与当前的最新状态相比,将需要更精确的量化。
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