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公共卫生疫苗 rVSV-MARV 疫苗更新
*O'Donnell, KL；Henderson, CW；Anhalt, H.；Fusco, J.；Erasmus, JH；Lambe, T.；Marzi, A. 疫苗平台比较：在仓鼠模型中对抗致命马尔堡病毒攻击的保护效果。Int. J. Mol. Sci. 2024, 25, 8516. https:// doi.org/10.3390/ijms2515851
创新绿洲：沙特的生成性人工智能景观......
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推荐引用 Kliesen, KL, Wheelock, DC, 2020；管理新政策框架：保罗·沃尔克、圣路易斯联储和 1979-82 年通胀战争
1979 年 10 月，美联储主席保罗·沃尔克说服其 FOMC 同事采用新的政策框架，该框架 i) 承担控制通胀的责任，ii) 实施新的操作程序来控制货币总量的增长，以恢复价格稳定。这些举措得到了货币主义经济学家的大力支持，包括圣路易斯联邦储备银行的领导层和工作人员。接下来的三年，通胀达到顶峰，然后急剧下降，但也出现了两次经济衰退，利率和货币供应增长率也出现了相当大的波动。本文通过沃尔克和圣路易斯联储主席劳伦斯·罗斯的演讲和 FOMC 会议声明以及罗斯工作人员的文章回顾了这一事件。FOMC 采用货币主义原则来建立美联储的反通胀信誉，但沃尔克愿意接受货币增长偏离 FOMC 目标，而不像罗斯那样将这些目标视为不可侵犯。FOMC 于 1982 年 10 月放弃了货币总量，但保留了美联储对价格稳定的承诺。这一事件说明了沃尔克如何通过改变操作程序从根本上改变了政策，并在之后根据情况的变化调整程序，同时又不放弃政策的基本特征。
企业绿色电力计划能改变游戏规则吗？
一些 SPP 对该计划表示赞赏，称这是朝着由需求和供应决定的行业自由化迈出的一步。该计划还引起了 Pavilion Real Estate Investment Trust 等企业消费者的兴趣，根据其文件，该公司正在探索为 Pavilion KL、Intermarlc 和 Pavilion Bukit Jalil 购买太阳能发电。
COPD中的人工智能
la axperencia del paciente en el al al al al al almbito asmulatorio？降低了Grupo Janus。MedClín。2024。6。Poon H.多模式生成AI用于精确健康。nejm ai赞助； 2024。7。Ayers JW，Poliak A，Dredze M，Leas EC，Zhu Z，Kelley JB等。比较医师和人工智能聊天机器人对发布给公共社交媒体论坛的患者问题的回答。JAMA Intern Med。 2023; 183：589–96。 8。 全球阻塞性肺部疾病（黄金）倡议； 2025。 9。 Aaron SD，Vandemheen KL，Whitmore GA，Bergeron C，Boulet LP，CôtéA等。 早期诊断和治疗COPD和哮喘 - 一项随机，对照试验。JAMA Intern Med。2023; 183：589–96。8。全球阻塞性肺部疾病（黄金）倡议； 2025。9。Aaron SD，Vandemheen KL，Whitmore GA，Bergeron C，Boulet LP，CôtéA等。早期诊断和治疗COPD和哮喘 - 一项随机，对照试验。
在小量子计算机上的地球观测图像的组装
摘要 - 卫星仪器的白天和黑夜监视地球的地面，结果，地球观测（EO）数据的大小大大增加。机器学习/深度学习（ML/DL）技术通常用于分析并处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM提出了二次编程问题，包括量子退火器（QA）以及基于门的量子计算机（包括量子计算机）有望比惯性计算机更有效地解决SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）Divergence测试来测量原始数据集及其核心之间的接近性，此外，我们通过使用D-Wave量子量子退火器（D-Wave QA）和一台常规计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。
余弦卷积神经网络及其应用
使用 c X 和基于 KL 散度的校准方法计算激活 Q 尺度 l act S 计算当前层激活的 Q 因子：1 / ( ) llll act A act MSSSS − Ω = 更新偏差项：lll act BSB = End for 计算最后一个卷积层的反量化因子：1/ l N deQ act MS =
Supriya Lifescience Ltd.
我们的看法：Supriya Lifescience Ltd.是活跃的药品成分（API）玩家，专注于竞争有限的利基产品。它具有一个小众产品篮，其中包含38个API，遍及各种治疗段。它是印度氯苯胺酸酸盐和氯酸氯胺酮的最大出口商，也是印度硫酸盐尔氨基酚的最大出口商之一。Supriya拥有1200多个客户，并在86多个国家 /地区拥有在场。它是印度的氯化胺，maleate，盐酸氯胺酮和硫酸盐醇的最大出口商。管理层在未来2 - 3年内已指导美国，欧洲和拉丁美洲业务的强劲增长。对于23财年，该公司报告了美国业务的强劲增长，并占销售额的8％。混合能力利用率在23财年期间为70％。公司正在设立两个R＆D中心i）Lote Parshuram的R＆D中心，以迎合生命周期管理和向后整合项目ii）Ambernath，以迎合新的分子和CMO/CDMO机会。Lote中心已经运行，而Ambernath Center可能会在Q3FY24时进行操作。这些中心将有助于开发已确定的API，以补充现有产品配置文件。Supriya具有4个由治疗区域隔离的制造块，当前反应堆容量为597KL。容量利用率从47％增加到〜70％的财政量。该公司已向美国FDA提交了15个DMF，并与美国FDA提交了4个API，而9个具有EQDM的CEPS已获得授予，并且在EDQM中有5个CEPS。这将在中期进一步增强产品组合。在过去的两年中，它已经花费了约203CR的资本支出。管理层预计EBITDA利润率将达到28-30％。他们设定了雄心勃勃的目标，将公司的收入翻倍26/27。该公司计划以24财年的24财年在CAPEX的90CR卢比支出，总计100-120CR在25财年＆FY26。公司已与卡林加技术学院签署了两项协议，以开发一种名为QuickBlue的单一小说小说探测套件和名为Gelheal的伤口愈合凝胶。Supriya已进行了能力提高，以进一步落后于现有产品，新产品推广和CMO/CDMO机会。在Lote Parshuram的下一个制造块（E块）上正在进行工作，其容量为340 kl，可通过Q3FY24运营。在Ambernath还建立了一个具有70 kl的新制造块以及带有飞行员工厂的新研发设施。在这些项目中，Q3FY24的总容量将从597 kl增加到900 kl。
人脑中情感的依赖编码
摘要：卫星仪器昼夜监测地球的地面，因此，地球观测（EO）数据的大小显着增加。机器学习（ML）技术通常用于分析和处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM构成了二次编程问题，量子计算机（包括量子退火器（QA））以及基于门的量子计算机有望比常规计算机更有效地求解SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了一个给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM，这是一个大约5000个输入量子位的D-Wave量子式退火器。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）散射测试来测量原始数据集及其核心之间的接近度，此外，我们还通过使用D-Wave量子量子Quantum Nealealer（D-Wave QA）和一台传统计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异（较小的较小）近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。