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同时综合剂量比较
背景：脑转移瘤是成人中最常见的颅内肿瘤。据估计，8-10% 的癌症成人患者在其一生中会出现有症状的脑转移瘤。目的：本研究旨在比较全脑放射治疗 (WBRT) 和同步综合增强动态适形弧治疗 (DCAT) 的剂量结果，以确定治疗脑转移瘤的最佳方法。患者和方法：使用 Eclipse™ 治疗计划系统 (Varian Medical Systems) 为 20 名接受脑转移瘤治疗的患者制定了 WBRT 和 DCAT 计划。WBRT 计划设计为分 5 次给予 20.0Gy，而 DCAT 计划设计为分 5 次给予 25.0Gy 到脑转移瘤计划靶区 (PTV)。比较了两种技术的目标覆盖率和危及器官 (OAR) 的保护。使用监测单元 (MU) 总数和治疗时间来评估治疗效率。结果：在本研究中，比较两组的平均值时，DCAT 技术在平均 PTV25Gy 覆盖率方面明显优于 WBRT 技术（25.64 ± 0.27 Gy Vs 20.84 ± 0.09 Gy）（P = 0.02），在最大 PTV25Gy 方面也是如此（26.59 ± 0.52 Gy Vs 21.25 ± 0.08 Gy）（P = 0.001）。此外，在监测单元数量（474.95 ± 15.16 Gy Vs 1250.70 ± 20.16 Gy）（P = 0.01）和治疗时间（0.76 ± 0.02 分钟 Vs 0.88 ± 0.02 分钟）（P = 0.01）方面，WBRT 方法和 DCAT 技术之间存在很大差异。对于 OAR，使用 DCAT Vs WBRT 时，海马的剂量也显著降低 (10.91 ± 5.16 Gy vs. 20.64 ± 0.26 Gy) (p =0.03)。使用 DCAT Vs WBRT 时，视交叉的最大值也显著降低 (7.52 ± 3.33 Gy vs. 20.56 ± 0.34 Gy) (p =0.007)，对于左右视神经，使用 DCAT Vs WBRT 时也显著降低 (左侧 4.72 ± 0.74Gy vs. 20.07 ± 0.25 Gy) (p =0.006) & (右侧 4.64 ± 0.82 Gy vs. 20.80 ± 0.12 Gy) (p =0.006)。结论：DACT 策略有利于增强对脑转移瘤的放射治疗，同时保护处于危险中的器官，允许小病灶和大病灶的剂量增加
有感知网络的出现和革命性的......
• JSON-LD 1.1 目前是 W3C 建议的推荐标准 • 数据目录词汇表 (DCAT) 第 2 版，W3C 推荐标准 (2020 年 2 月) • Web of Things W3C 数字孪生抽象层推荐标准 (2020 年 4 月) • 在本体和 schema.org 词汇表的广泛部署方面开展了大量工作
储蓄的悖论
Class 11th – Economics (Indian Economic Development) Class 12th – Introduction to Macroeconomics (Complete) & Microeconomics (only relevant topics) Reference Book: ‘Indian Economy Key Concepts' by Shankar Ganesh Indian Economy Book by Ramesh Singh The Indian Economy Book by Sanjiv Verma “Source From Drishti IAS” Prelims Practice Series (PPS) Indian Economy Mains Capsule Series-GS Paper III Drishti Curent Affairs Today （DCAT）一本精选论文的手册至SANSAD电视讨论每月CA合并每日时事通过地图
对称多量子系统中纠缠研究中的信息图及其在 Lipkin–Meshkov–Glick D 级原子模型中量子相变的应用
信息图被用来讨论两种不同信息测度之间的关系，如冯·诺依曼熵与误差概率[1]，或冯·诺依曼熵与线性熵[2]。对于线性（L）熵和冯·诺依曼（S）熵，通常对任何有效的概率分布ρ绘制（L（ρ），S（ρ））图。这里，ρ也可以表示量子系统的密度矩阵（或者更确切地说是具有其特征值的向量），这也是本文的主要兴趣所在。我们特别关注由此产生的信息图区域的边界，其中相关的概率分布（或密度矩阵）将被表示为“极值”。在参考文献[3]中，对两个量子比特的熵进行了比较（有关离子-激光相互作用的情况，另见[4]）。在 [5] 中，对任意熵对的信息图进行了详细研究。文中证明了，对于某些条件（线性、冯·诺依曼和雷尼熵满足），极值密度矩阵始终相同。文中给出了反例，但一般来说，偏差会非常小，并且可以安全地假设这些极值密度矩阵具有普适性。在本文中，我们将使用信息图来获取对称多量子系统中粒子纠缠的全局定性信息，该系统由广义“薛定谔猫”（多组分 DCAT）态（在 [6] 中首次引入，作为振荡器的双组分偶态和奇态）描述。这些 DCAT 态原来是 U(D)自旋相干（准经典）态的 ZD−12 宇称改编，它们具有弱重叠（宏观可区分）相干波包的量子叠加结构，具有有趣的量子特性。为此，我们使用一和二量子Dit 约化密度矩阵 (RDM)，它是通过从由 cat 态描述的 N 个相同量子Dit 的复合系统中提取一两个粒子/原子，并追踪剩余系统获得的。众所周知（见 [3] 及其参考文献），这些 RDM 的熵提供了有关系统纠缠的信息。我们将绘制与这些 RDM 相关的信息图，并提取有关一和二量子Dit 纠缠的定性信息，以及相应 RDM 的秩，这也提供了有关原始系统纠缠的信息 [7]。我们将应用这些结果来表征 3 级全同原子 Lipkin–Meshkov–Glick 模型中发生的量子相变 (QPT)，以补充 [ 8 ] 的结果。具体来说，我们已经看到，一和二量子 DIT RDM 的秩可以被视为检测 QPT 存在的离散序参量前体。本文结构如下。第 2 节回顾了信息图的概念，描述其主要属性，特别是关于秩的属性。第 3 节回顾了 U(D) 自旋相干态的概念及其 ZD−12 宇称适配版本 DCAT。在第 4 节中，我们计算了 2CAT 和 3CAT 的一和二量子 Dit RDM、它们的线性熵和冯诺依曼熵，绘制了它们并构建了相关的信息图。在第 5 节中，我们使用信息图提供有关 Lipkin–Meshkov–Glick (LMG) 模型中 QPT 的定性信息。第 6 节致力于结论。
FAA ATO太空行业2023计划
她的经验范围从华盛顿中心（ZDC）的交通管理部门（OM）（OM）（OM）（OM）（OM）（OM）的前线经理（FLM），运营经理（OM）（om）的经验不等； Reagan-National Airport（DCAT）的控制塔操作员（CTO），FLM和OM； JB Andrews空中交通管制塔（ADWT）的空中交通经理（ATM），在那里她获得了“年度最佳设施”奖；联合空中交通运营司令部（JATOC）的总经理（GM），JATOC危机行动团队（J-CAT）的国家事件响应经理，国家运营经理（NOM）和ATM在空中交通控制系统指挥系统指挥中心（ATCSCC）。她还提供了质量保证指导，开发的培训计划，领导客户专注会议和系统审查会议，并在实现ATO目标方面提供了国内和国际领导。
