最近开发了Terahertz(THZ)二维相干光谱(2DC)是一种强大的技术,可以以与其他光谱镜的方式获取材料信息。在这里,我们利用THZ 2DC研究了常规超导体NBN的THZ非线性响应。使用宽带THZ脉冲作为光源,我们观察到了一个三阶非线性信号,其光谱成分的峰值达到了超导间隙能量2δ的两倍。具有窄带Thz脉冲,在驱动频率ω处鉴定出THZ非线性信号,并在ω¼2δ时在温度下表现出谐振剂的增强。一般的理论考虑表明,这种共振只能由光激活的顺磁耦合引起。这证明了非线性THZ响应可以访问与磁磁性拉曼样密度波动不同的过程,据信这在金属的光学频率下占主导地位。我们的数值模拟表明,即使对于少量疾病,ω¼2δ共振也是由整个研究疾病范围内的超导振幅模式主导的。这与其他共振相反,其振幅模式的贡献取决于疾病。我们的发现证明了THZ 2DC探索其他光谱学中无法访问的集体激发的独特能力。
摘要:上市公司会计监督委员会(“PCAOB”或“委员会”)正在通过对 AS 1105《审计证据》和 AS 2301《审计师对重大错报风险的应对》的修订,并通过对另一项审计准则的相应修订。这些修订旨在通过解决涉及技术辅助分析电子形式信息等审计程序的设计和执行方面的问题,提高审计质量并加强投资者保护。委员会联系人:Barbara Vanich,总审计师,总审计师办公室(202/207-9363,vanichb@pcaobus.org);Dima Andriyenko,副总审计师,总审计师办公室(202/207-9130,andriyenkod@pcaobus.org); Dominika Taraszkiewicz,高级副总审计师,总审计办公室(202/591-4143,taraszkiewiczd@pcaobus.org);Donna Silknitter,副总审计师,总审计办公室(202/251-2485,silknitterd@pcaobus.org);Hunter Jones,总法律顾问,总审计办公室(202/591-4412,jonesh@pcaobus.org)。工作人员贡献者:Robert Kol,助理总审计师,总审计办公室;Martin Schmalz,首席经济学家兼经济与风险分析办公室主任;Erik Durbin,副首席经济学家,经济与风险分析办公室;Michael Gurbutt,经济与风险分析办公室副主任;Carrie Von Bose,高级金融经济学家,经济与风险分析办公室;
详细审查了各自的联邦石油和温室气体(GHG)存储立法,以了解立法中的技术要求,总体排放政策框架与CCS行业现有的现有技术能力之间的相互作用。然后使用CCS项目示例对温室气体立法的关键要素进行压力测试,以确定适用性。在未来5 - 25年内满足国家减少目标所需的CCS项目数量很高(也许高达40 MTPA(每年一百万吨)项目),但是现有的8 - 10年批准时间表仅提供2.5个全面的项目周期,即可实现40个项目,而没有实质性的监管改革。改进的机会应着重于促进强大而快速的CCS项目推出,并且可能包括以下内容:
建设性密码学(CC)[8,7,9]引入了一种抽象的方法来组合安全语句,该方法使一个人一次都可以专注于一次安全证明的特定方面。,CC研究系统类别,即相似系统的共享行为及其转换,而不是证明具体系统的属性。系统通信的建模在安全性语句的组合和可重复性中起着至关重要的作用;但是,在任何现有的CC结果中尚未研究此方面。我们使用一个称为融合资源模板(FRT)的新语义域扩展了我们的先前的CC形式化[5,6],该域在CC证明中抽象了系统通信模式。这扩大了Crypthol库中的密码证明形式化的范围[4,3,2]。[1]中描述了这种形式化。
在典范中使用心肺运动测试(CPET)为潜在的生理学原因提供了重要的见解,该原因是无法解释的与运动相关的抱怨或症状,以及基于生理反应或异常的特定病理生理模式。此外,CPET有助于评估慢性(肺/心脏)疾病儿童的运动表现。例如,它可以确定任何不良反应来行使和估计特定治疗措施的影响。它对静止的肺功能和/或Car-diac功能评估所反映出的病理学模式,反应和对运动的反应和异常的全球评估。儿科中CPET结果的临床解释需要有关病理生理反应和解释性策略的特定知识,这些知识可以适应于针对儿童医疗状况或残疾的问题。
D. Pablo García García Vice Minister of Health Policy on behalf of the Minister of Health of the Principality of Asturias Dª M. Concepción Saavedra D. Roberto García González Director of the Teacher and Resource Center (C.P.R) Gijón - Oriente D. Fernando Fombona Braga President Cofas (Asturian Pharmaceutical Cooperative)
直接面向消费者的人工智能/机器学习健康应用程序 (DTC AI/ML 健康应用程序) 越来越多地在应用程序商店中可供下载。然而,这类应用程序也带来了挑战,其中之一就是如何充分保护消费者的隐私。本文分析了 DTC AI/ML 健康应用的隐私方面,并提出了如何在美国更好地保护消费者的隐私。特别是,它讨论了 1996 年《健康保险流通与责任法案》(HIPAA)、联邦贸易委员会(FTC)法案、FTC 的健康违规通知规则、2018 年《加州消费者隐私法案》、《2020 年加州隐私权法案》、《弗吉尼亚州消费者数据保护法案》、《科罗拉多州隐私法案》和欧盟《通用数据保护条例》(2016/679 - GDPR)。本文的结论是,还需要做更多的工作来充分保护使用 DTC AI/ML 健康应用的消费者的隐私。例如,尽管联邦贸易委员会最近为保护使用 DTC AI/ML 健康应用的消费者而采取的行动值得称赞,但消费者的素养仍需要进一步提升。即使 HIPAA 不更新,提供高水平数据保护的美国联邦隐私法(类似于欧盟 GDPR)也可以弥补 HIPAA 的许多漏洞,并确保通过 DTC AI/ML 健康应用收集的美国消费者数据得到更好的保护。
作者归属:1 [UFG联邦大学医学院健康科学研究生课程,UFG,UFG,神经精神病学和神经心理学的参考中心,Cherne,Cherne,DasClínicas,Ebserh,Ebserh,Goiânia,Goiânia,Brazil]; 2 [医疗居住服务在国务院卫生部,霍尼亚综合医院,HGG,Goiânia,Go,Brazil]; 3、4、5 [卫生科学研究生课程,医学院,戈伊斯联邦大学,UFG,Goiânia,Go,Brazil]; 6 [精神病学服务,巴西帕尔马斯帕尔马斯大学联邦大学医学学院]首席编辑,负责这篇文章:Masal Sanches作者根据信用分类法的贡献:LF Caixeta,LR [1,6,7,8,8,10,10,13,14] [1,6,8,10,13,14]利益冲突:他们宣布没有资金来源:他们声明没有意见邮政编码:未收到:12/20/2023
