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与区块链和AI的可扩展，安全和有效组合合并的下一代平台，该平台合并了工资访问（EWA）。
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通过改变癌症微环境
癌症是一种毁灭性的疾病，与正常细胞相比，癌细胞的能量和物质利用能力强大。这部分是由于能够根据环境变化来调整其新陈代谢的能力。在癌细胞的寿命中，在癌变，进度或转移中观察到巨大的能量和物质需求。但是，涉及的机制是有争议的，尚不清楚。了解癌细胞如何比正常细胞捕获更多的能量和物质，对于开发下一代癌症治疗，包括寻找新的药物靶标和设计药物。最近通过与正常细胞和细胞质中分级的使者池相连的自组装蛋白纳米管的癌细胞线粒体劫持的最新报道引起了极大的兴趣。考虑到这种角度考虑了物理和化学区域中广泛讨论的纳米域，因此对生物纳米限制（BNC）进行了合理讨论。We discuss various aspects such as the tendency of solid cancer cells to prioritize and utilize energy and substances at hypoxia while creating a lesser nutrition-supplying environment extra- and intra-cellularly, the paradox that chimeric antigen receptor T (CAR-T) therapies are effective in hematological cancers but less effective in solid tumors, and the fact that CAR-T adjuvant therapy with chemotherapy has synergetic enhancement效果。此外，我们得出的结论是，迫切需要开发新型抑制剂以解散生物纳米浓缩。
区块链网络中的量子抗性-Cognizium.io
5实施9 5.1量子熵的生成和分布。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 5.1.1 OpenSSL框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 5.1.2熵源设置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 5.2产后证书的生成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 5.3使用量子安全加密图15 5.4使用后量子键的交易签名。。。。。。。。。。。。。。。。。17 5.5 Quantum签名的链链验证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 5.5.1固体验证代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 5.5.2基于EVM虚拟机的签名验证支持。。。。。。。。。。。。20 5.5.3 EVM基于预编译的签名验证支持。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 5.5.4在不同溶液之间进行比较，以验证后量子后的定性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23
区块链和人工智能在 6G 物联网网络中实现协作入侵检测
摘要 —6G 技术的出现为物联网 (IoT) 的空前进步铺平了道路，开创了超连接和无处不在的通信时代。然而，随着 6G 物联网生态系统中互联设备的激增，恶意入侵和新网络威胁的风险变得更加突出。此外，人工智能融入 6G 网络带来了额外的安全问题，例如对抗性攻击人工智能模型的风险以及人工智能可能被滥用于网络威胁。因此，在 6G 环境中，保护广泛而多样的连接设备是一个巨大的挑战，需要重新考虑以前的安全传统方法。本文旨在通过提出一种依赖于人工智能和区块链技术的新型协作入侵检测系统 (CIDS) 来应对这些挑战。所提出的 CIDS 的协作性质促进了一种集体防御方法，其中物联网网络中的节点主动共享威胁情报，从而实现快速响应和缓解。通过全面的模拟和概念验证实验评估了所提系统的有效性。结果表明，该系统能够有效检测和缓解伪造和零日攻击，从而加强 6G 物联网环境的安全基础设施。索引术语 —AI、区块链、6G 网络、安全、协作入侵检测、零日攻击、安全
Adoption of AI, Blockchain and other emerging technologies within the European public sector
Figure 1. Virtual Worlds' continuum Figure 2. Evolution of the PSTW database from previous publication Figure 3. PSTW composition by technology type Figure 4. Distribution of cases according to their starting date Figure 5. Distribution of cases according to administrative level of application Figure 6. Cases across levels of administration, by technology Figure 7. Distribution of cases according to administrative level and e-government interaction Figure 8. Distribution of cases according to level of administration and status of development Figure 9 . Public value assessment of the cases Figure 10. Public value assessment by type of technology Figure 11. Public assessment subcategories for Improved Public Services Figure 12. Public assessment subcategories for Improved administrative efficiency Figure 13. Public assessment value for Open government capabilities Figure 14. Distribution of AI cases by status of development Figure 15. Distribution of cases by type of e-government service and level of administration Figure 16. Distribution of AI cases by process type and level of administration. Figure 17. Distribution of cases across type of services and functions of government Figure 18. Distribution of AI cases according to application type and function of government. Figure 19. Distribution of AI cases according to technology subdomain. Figure 20. Distribution of Generative AI cases by status of development Figure 21. Geographic distribution of the Generative AI cases and their responsible organisations Figure 22. Distribution of Blockchain-based cases by status of development. Figure 23. Distribution of Blockchain-based cases by level of administration. Figure 24. Blockchain-based cases by e-government type of interaction and level of administration. Figure 25. Blockchain-based cases across type of interaction and function of government. Figure 26. Blockchain-based cases by type of application and function of government. Figure 27. Distribution of AI and Blockchain cases by cross border sector feature Figure 28. Distribution of AI and Blockchain cases by cross sector border feature Figure 29. Distribution of cases of other emerging technologies across functions of government. Figure 30. Cases of emerging technologies by type of service and level of administration.
m e t h o d o l o g y meta-analyses证明在其包括的主要试验中如何处理丢失的数据是不一致的：一种方法学调查
目的：由于缺乏证据，慢性阻塞性肺疾病（COPD）和心房颤动（AF）的共存尚不清楚。这项研究旨在找到β受体阻滞剂和肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮系统抑制剂（RAASI）对这一特殊人群的影响。患者和方法：我们设计了一项观察性的现实世界研究，其中包括来自全国20家医院的2016名AF患者。从病例报告表中提取了COPD的诊断，并由专家确认。研究终点是全因死亡率。Kaplan-Meier曲线和对数秩检验用于分析不同处理的预后。进行了几种多变量COX回归模型，以识别药物的独立预后价值。结果：大约30％的患者被处方β受体阻滞剂或RAASI。生存曲线表明，β受体阻滞剂不会影响AF患者的AF患者的全因死亡率（P = 0.130）。RAASI患者的预后比没有的预后更好（p = 0.011）。在多变量的COX回归分析调整了人口统计学，其他合并症和治疗方法之后，β受体阻滞剂和血管紧张素II受体阻滞剂（ARB）并未独立影响端点。血管紧张素转化酶抑制剂（ACEI）仍然是AF患者总生存的保护因素（模型1：HR = 0.45，95％CI 0.21-0.98，p = 0.045，P = 0.045;模型2：HR = 0.41，95％CI 0.18-0.18-0.93，p = 0.0.0.93，p = 0.034； 0.16–0.89，p = 0.026）。结论：β受体阻滞剂不会影响AF和COPD患者的总体生存率，而ACEI可能具有保护性。关键词：心房颤动，慢性阻塞性肺部疾病，β受体阻滞剂，肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮系统
超分子聚合物的非均匀照相诱导的展开，导致拓扑块纳米纤维
摘要：同一主链中具有差异性拓扑（高阶结构）结构域的一维纳米纤维的合成是现代超分子聚合物化学的挑战性主题之一。通过外部刺激对超分子聚合物链的非均匀结构转化可以使这种纳米纤维制备。为了证明这种聚合后策略的可行性，我们从巴比妥酸盐单体中制备了光反应性的旋转折叠超折叠的超聚合物，该单体含有偶氮苯嵌入的刚性P-P-互轭支架。与以前的螺旋折叠超分子聚合物相比，由更灵活的偶氮苯单体组成，UV-Light诱导的新制备的螺旋折叠折叠的超分子聚合物的展开是不均匀的，发生了不均匀的，可提供折叠和无折叠域的拓扑块共聚物。这种块状共聚物的形成表明，光诱导的螺旋折叠结构的展开是从相对灵活的部分（例如末端或缺陷）启动的。在可见光照射后，随后衰老以恢复完全折叠的结构后，观察到了展开的结构域的自发重折叠。
基于区块链和FHIR
抽象的个人健康记录（PHR）将使患者有能力在质量医疗保健方面发挥积极作用，并获得常规检查和自我保健管理的访问权限。有必要以更广泛的规模确定成功设计，实施和采用PHR的安全性，隐私和互操作性问题。但是，这是在医疗保健领域同时实现互操作性，安全性和隐私性的最大挑战之一。健康级别7（HL7）国际标准机构正在努力为医疗保健信息系统提出互操作性标准。但是，需要将隐私和安全性纳入系统设计和实施中。这项工作着重于使用区块链设计符合HL7的PHR，这是一种分布式分类帐数据存储机制。本文的范围仅限于快速医疗保健互操作性资源（FHIR）的许多核心功能要求。区块链对这些要求的PHR模型应用程序提出了基本系统体系结构。几种工具支持HL7标准家族的符合FHIR的开发。我们分析了基于区块链的PHR及其在域中的数据共享服务，以集成FHIR和区块链技术。目的是通过设计可互操作的可互操作性共享数据，例如医生和保险公司等不同保管人的数据来共享患者的数据，以促进卫生服务。同时，通过使用Python的Python在开源工具Spyder IDE中使用Python来创建概念证明。