2. 小林丸软件工厂 小林丸软件工厂专注于持续交付美国太空军作战人员喜爱的作战指挥与控制 (C2) 软件。小林丸的战略主题是在精益管理实践的背景下定义的。精益管理将精益思维应用于管理企业和产品组合,以提供快速灵活的高价值工作流程。这种方法侧重于首先交付最有价值的工作,同时限制在制品、限制中断并使工作与组织预期成果和团队能力保持一致。精益管理将工作软件作为最值得学习的东西。它需要一种严谨的基于结果的项目管理方法,鼓励迭代规划,然后验证结果并调整计划。从需求流到直接与用户合作的开发团队,任务能力得以交付给太空作战中心。
参考文献1。Divincenzo,D。P.量子计算的物理实施。Fortschritte der Physik:物理进展48,771(2000)。2。Ladd,T。D.等。量子计算机。自然464,45(2010)。3。Ito,T。等。四个四倍量子点中的四个单旋rabi振荡。应用物理信函113,093102(2018)。4。Mills,A。R.等。将单个电荷穿过一维硅量子点。自然传播10,1063(2019)。5。Mortemousque,P.A。等。在二维量子点阵列中对单个电子旋转的相干控制。自然纳米技术(2020)。6。损失,D。,Divincenzo,D。P.用量子点进行量子计算。物理评论A 57,120(1998)。7。Veldhorst,M。等。具有容忍控制的可寻址量子点量子量子。自然纳米技术9,981(2014)。8。Veldhorst,M。等。硅中的两分逻辑门。自然526,410(2015)。9。Takeda,K。等。 天然硅量子点中的易耐故障可寻址自旋值。 科学进步2,E1600694(2016)。 10。 Watson,T。F.等。 硅中可编程的两分量子处理器。 自然555,633(2018)。 11。 Zajac,D。M.等。 电子旋转的共同驱动的CNOT门。Takeda,K。等。天然硅量子点中的易耐故障可寻址自旋值。科学进步2,E1600694(2016)。10。Watson,T。F.等。 硅中可编程的两分量子处理器。 自然555,633(2018)。 11。 Zajac,D。M.等。 电子旋转的共同驱动的CNOT门。Watson,T。F.等。硅中可编程的两分量子处理器。自然555,633(2018)。11。Zajac,D。M.等。电子旋转的共同驱动的CNOT门。科学359,439(2018)。12。Yoneda,J。等。 一个量子点旋转量子置量量子,一致性限制了电荷噪声,而忠诚度则高于99.9%。 自然纳米技术13,102(2018)。 13。 Takeda,K。等。 在诱导频移的存在下,对Si/Sige自旋量子置量置量的优化电控制。 NPJ量子信息4,1(2018)。 14。 Huang,W。等。 硅在硅中的两倍大门的保真基准。 自然569,532(2019)。 15。 Zheng,G。等。 使用芯片谐振器在硅中快速基于门的自旋读出。 自然纳米技术14,742(2019)。 16。 Volk,C。等。 通过高频累积门对Si/Sige量子点的快速电荷传感。 Nano Letters 19,5628(2019)。Yoneda,J。等。一个量子点旋转量子置量量子,一致性限制了电荷噪声,而忠诚度则高于99.9%。自然纳米技术13,102(2018)。13。Takeda,K。等。 在诱导频移的存在下,对Si/Sige自旋量子置量置量的优化电控制。 NPJ量子信息4,1(2018)。 14。 Huang,W。等。 硅在硅中的两倍大门的保真基准。 自然569,532(2019)。 15。 Zheng,G。等。 使用芯片谐振器在硅中快速基于门的自旋读出。 自然纳米技术14,742(2019)。 16。 Volk,C。等。 通过高频累积门对Si/Sige量子点的快速电荷传感。 Nano Letters 19,5628(2019)。Takeda,K。等。在诱导频移的存在下,对Si/Sige自旋量子置量置量的优化电控制。NPJ量子信息4,1(2018)。14。Huang,W。等。 硅在硅中的两倍大门的保真基准。 自然569,532(2019)。 15。 Zheng,G。等。 使用芯片谐振器在硅中快速基于门的自旋读出。 自然纳米技术14,742(2019)。 16。 Volk,C。等。 通过高频累积门对Si/Sige量子点的快速电荷传感。 Nano Letters 19,5628(2019)。Huang,W。等。硅在硅中的两倍大门的保真基准。自然569,532(2019)。15。Zheng,G。等。 使用芯片谐振器在硅中快速基于门的自旋读出。 自然纳米技术14,742(2019)。 16。 Volk,C。等。 通过高频累积门对Si/Sige量子点的快速电荷传感。 Nano Letters 19,5628(2019)。Zheng,G。等。使用芯片谐振器在硅中快速基于门的自旋读出。自然纳米技术14,742(2019)。16。Volk,C。等。 通过高频累积门对Si/Sige量子点的快速电荷传感。 Nano Letters 19,5628(2019)。Volk,C。等。通过高频累积门对Si/Sige量子点的快速电荷传感。Nano Letters 19,5628(2019)。
通过人工智能(AI)进行定量分析的抽象目标(AI)在一家急诊护理医院的医生在多模式综合护理沟通技巧培训计划之后的老年医院的沟通技巧,并定性地探索该培训计划的教育益处。设计了一项收敛的混合方法研究,包括一项具有准实验设计的干预试验,以定量分析医生的沟通技巧。定性数据是通过医师对培训后管理的开放式问卷的回答收集的。设置急诊医院。参与者共有23位医生。在4周的多模式综合护理沟通技巧培训计划中进行干预,包括视频讲座和床边教学,从5月到2021年10月,所有参与者在培训前后的相同情况下检查了模拟患者。这些检查是通过眼睛跟踪摄像头和两个固定摄像机录制的视频。然后,AI分析了视频的沟通技巧。主要结果衡量主要结果是与模拟患者的医师眼神交流,言语表达,身体触摸和多模式沟通技巧。次要结果是医生的同理心和倦怠分数。导致参与者单峰和多模式类型的通信持续时间的比例显着增加(p <0.001)。训练后的平均同理心分数和个人成就倦怠分数也大大提高。我们根据训练医生的角度训练后的六个类别开发了一种学习周期模型:多模式综合护理沟通技巧培训;对老年患者状况的变化的认识和敏感性提高;临床管理的变化;专业精神;团队建设和个人成就。结论我们的研究表明,多模式综合护理沟通技巧培训医生增加了所花费的时间
(1 国家农业和食品研究机构,西日本农业研究中心,2 名古屋大学生物农业科学研究生院)水稻和罗德斯草叶片细胞的内多倍体 Hidekazu Kobayashi 1*,Takao Oi 2
Kobayashi Kazuyoshi,Kazutoshi教授综合电路,电力电子和量子计算机Kobayashi Kazuyoshi,Kazutoshi教授综合电路,电力电子和量子计算机
非小细胞肺癌 (NSCLC) 占肺癌病例的大多数,是癌症相关死亡的主要原因。大多数 NSCLC 病例在诊断时伴有远处转移 (1)。因此,对晚期 NSCLC 病例的有效治疗至关重要 (2)。经过随机 3 期试验,针对程序性细胞死亡蛋白 1 (PD-1) 的单克隆抗体 nivolumab 和 pembrolizumab 已成为晚期 NSCLC 患者的标准治疗 (3-5)。程序性死亡蛋白配体 1 (PD-L1) 在 NSCLC 组织中的表达率为 24% 至 60%,肿瘤 PD-L1 表达似乎是预测免疫检查点抑制剂 (ICI) 有效性的潜在生物标志物。目前,这些抗 PD-1 抑制剂已被用作一线治疗 PD-L1 高表达(≥ 50% 的肿瘤细胞)且无 EGFR、ALK 或 ROS1 异常的晚期 NSCLC 患者的单药疗法(6)。获取晚期 NSCLC 患者的肿瘤组织可能具有挑战性。与基于血清的检测相比,组织分析不太适合用于治疗监测。最近有报道称,血浆或血清中的治疗前或治疗后可溶性 PD-L1(sPD-L1)可作为监测 NSCLC 患者 ICI 治疗的潜在生物标志物(7-13)。然而,很少有报道研究 sPD-L1 随时间的变化是否可以作为 ICI 疗效的生物标志物。在过去几年中,一些研究已经检验了治疗前或治疗后 sPD-L1 水平与各种癌症预后之间的关联。 2023 年,Sze ́ les 等人进行了一项荟萃分析,以评估治疗前 sPD-L1 与多种人类恶性肿瘤生存期之间的相关性 ( 14 )。汇总的总体估计值表明,sPD-L1 是各种癌症中 OS 较短的重要指标,在 NSCLC 中观察到的关联性最强。然而,当谈到 sPD-L1 变化时,先前的研究得出了不一致的结果,可能是由于样本量小或缺乏具有临床意义的关系。为了确定 sPD-L1 变化的作用,我们使用来自七项试验中的两项的个体患者数据对 PD-1 抑制剂治疗进行了协作个体患者数据荟萃分析。
daikichiro kobayashi)宣布,Belumosudil的III期临床试验结果(Jan:
Jin Nishida,Eiichi Kobayashi,Takeharu Sugiyama,Atsunori Matsuda,Shoichi Toh,Pandian Ganesan和Naotoshi Nakashima。 简单的方法是增强基于碳纳米管的镍 - 铁分层双氢氧化物作为双功能电催化剂的氧化重还原活性。 《物理化学杂志》,2023年9月。Jin Nishida,Eiichi Kobayashi,Takeharu Sugiyama,Atsunori Matsuda,Shoichi Toh,Pandian Ganesan和Naotoshi Nakashima。简单的方法是增强基于碳纳米管的镍 - 铁分层双氢氧化物作为双功能电催化剂的氧化重还原活性。《物理化学杂志》,2023年9月。