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合金和电化学特性，用于锂离子电池的当前收集器
1）A。Yoshino，K。Sanechika：日本专利，2128922（1984）。2）A。Yoshino，M。Shikata；日本专利，2668678（1986）3）H.4）UACJ Foil Corporation网站。com/en/products/foil.html> 5）X. Zhanga，T。M. devine。 ：电化学学会杂志，153（2006）375-383。 6）M。M. M. Morita，T。Shibata，N。Yoshimoto，M。Ishikawa：Electrochimica Acta，47（2002）2787-2793。com/en/products/foil.html> 5）X. Zhanga，T。M.devine。：电化学学会杂志，153（2006）375-383。6）M。M. M. Morita，T。Shibata，N。Yoshimoto，M。Ishikawa：Electrochimica Acta，47（2002）2787-2793。
量子性的深度有效证明 - 研究集锦
量子性证明是一种质询-响应协议，其中经典验证者可以有效地证明不受信任的证明者的量子优势。也就是说，量子证明者可以正确回答验证者的质询并被接受，而任何多项式时间经典证明者都将基于合理的计算假设被高概率拒绝。为了回答验证者的质询，现有的量子性证明通常要求量子证明者执行多项式大小的量子电路和测量的组合。在本文中，我们给出了两种量子性证明构造，其中证明者只需执行恒定深度量子电路（和测量）以及对数深度经典计算。我们的第一个构造是一个通用编译器，它允许我们将所有现有的量子性证明转换为恒定量子深度版本。我们的第二个构造基于舍入问题学习，并且产生的电路深度比通用构造更短，需要的量子位更少。此外，第二种构造对噪声也具有一定的鲁棒性。
靶向、肿瘤外激活 - 研究合集
近年来，嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞癌症免疫疗法在临床上取得了长足进展。然而，与安全性相关的挑战仍然存在；一个主要问题是当 CAR 触发对健康细胞上存在的抗原的反应（靶向、肿瘤外反应）时。改善这种情况的策略依赖于受体亲和力和信号传导之间的复杂关系，这样人们就可以设计出一种仅由表达高抗原水平的肿瘤细胞激活的 CAR。在这里，我们开发了一个 CAR T 细胞展示平台，该平台具有稳定的基因组表达和基于白细胞介素 2 信号传导的快速功能筛选。从对靶抗原具有高亲和力的 CAR 开始，我们结合 CRISPR-Cas9 基因组编辑和深度突变扫描来生成抗原结合域变体库。该库根据抗原结合或细胞信号传导进行了多轮选择。对所得文库进行深度测序和比较分析，发现特定变体富集和消耗，我们从中挑选出基于抗原表达水平被肿瘤细胞选择性激活的 CAR。我们的平台展示了如何结合基于功能筛选的定向进化和深度测序引导选择来提高 CAR 的选择性和安全性。
生成式人工智能协作 - TRUSTED AI 框架 1.18.24
● 持续监控 c 和维护 a、b、d：随着新数据的出现，持续监控人工智能的性能，跟踪准确性、公平性和安全性等关键指标，以确保算法是最新的。定期使用最新的真实数据重新验证系统，以检查性能漂移。如果监控发现性能下降，及时重新训练或优化模型。由于在决策环境中赋予特定利益相关者特定责任时，问责制的构建效果最好，因此卫生系统应考虑明确所有权或委派监控、修改、重新训练和/或停用算法的责任。
CRREM和SBTI协作和途径应用程序
根据CRREM的途径，未达到过渡风险基准的下降并不表示立即贬值财产的价值。它使投资者可以评估相对于与房地产投资相关的其他风险的过渡风险。CRREM促进了对财产绩效和1.5°C野心水平之间差异所产生的潜在财务影响的评估。然后可以将这些见解纳入财产和投资组合水平的投资策略中，从而实现更明智的投资决策。鉴于CRREM途径始于平均市场强度，因此并非每个财产在近期都能达到相同水平的野心。在碳和能源绩效方面超过CRREM途径的财产不应被视为毫无价值或自动排除在潜在收购中。相反，应考虑过渡风险，类似于标准尽职调查期间确定的其他风险，例如税收，法律或建筑技术评估。
萨克拉门托城市学院人工智能报告
根据美国劳工统计局的数据，“一项被广泛引用和效仿的研究表明，2010 年至 2030 年期间，美国 47% 的工作面临被自动化取代的风险” [2] 皮尤研究中心在 2023 年 7 月的一份报告中指出，“19% 的美国工人从事的工作最容易受到人工智能的影响，其中最重要的活动可能会被人工智能取代或辅助”和“人工智能接触程度高的工作往往是薪酬较高的领域，而大学教育和分析技能可以成为加分项” [3]。如果高等教育的主要目的是为学生的终身职业生涯做好准备，那么这些统计数据和预测就不容忽视——大学需要帮助学生为这一现实以及新的与人工智能相关的工作做好准备；许多新的工作领域和行业尚不存在。
促进数字协作：Futures2 战略
领域，包括制定技术建议和蓝图。这些咨询工作组应与 InCommon 的主要受众群体进行接触。通过这一可重复的流程，这些工作组应在一年内制定出三种推荐的技术堆栈，以解决不同受众群体面临的主要挑战和需求。这一流程中可接受的结果还包括确定 InCommon 认为超出其技术目标范围的领域。在这种情况下，InCommon 可以通过推荐能够应对当前挑战的特定合作伙伴、产品或服务，为社区实现价值最大化。Internet2 工作人员应通过 InCommon 时事通讯、incommon.org 和 internet2.edu 使这些推荐的技术堆栈可供更广泛的社区查看和使用。在此过程中，InCommon 还应规范和跟踪 InCommon Catalysts 向社区参与者提供建议的过程。
采取协作方式加速为罕见肿瘤患者提供更好的治疗
✓ 前 500 名参与者的 10662 个数据字段 ✓ 前 200 名参与者的 57245 个数据字段 ✓ 193 种肿瘤的变异调用 ✓ 193 种肿瘤的 2370 个生物样本注释字段 ✓ 受控访问下的公开发布预计于 2023 年第四季度
国际合作小组 Birla Vishwakarma Maha ...
Birla Vishwakarma Maha Vidyalaya 成立于 1948 年，由 Birla Education Trust 捐款，由独立后的印度首任内政部长 Sardar Vallabhbhai Patel 授意。该学院由印度总督蒙巴顿勋爵于 1948 年 6 月 14 日揭幕。它拥有 75 年的辉煌历史。该学院是一所资助学院，由 Charutar Vidya Mandal (CVM) 管理。它是印度古吉拉特邦第一所采用相对评分累进学分制的工程学院。该学院已为 30,000 多名毕业生颁发了学位，其校友遍布全球。