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监控量子多体系统动力学研讨会 | （SMR 3868）
摘要- 谱形式因子 (SFF) 表征能量特征值的统计，是多体量子混沌的关键诊断。此外，可以定义部分谱形式因子 (pSFF)，它们指的是多体系统的子系统。它们为多体系统的能量本征态统计提供了独特的见解。我们提出了一种协议，允许在随机测量框架内测量量子多体自旋模型中的 SFF 和 pSFF。我们的协议提供了一个统一的测试平台，用于探测封闭量子系统中的多体量子混沌行为、热化和多体定位。此外，我们介绍了该协议在采用局部随机旋转和测量的捕获离子量子模拟器上的实现。
ACT MRF 合同签署公告 - 威立雅
“作为全球生态转型的领军企业，威立雅将把世界领先的技术带到堪培拉，使这座材料回收设施成为澳大利亚最先进的设施之一，并生产出用于回收和资源再利用的最高纯度材料，”威立雅首席执行官埃斯特尔·布拉赫利诺夫（Estelle Brachlianoff）表示。“该项目是我们‘绿色升级’战略的一部分，旨在加大对澳大利亚的投资，澳大利亚是威立雅的重点区域。目前，这一势头已经非常强劲：在‘绿色升级’的第一年，威立雅澳大利亚的营收就增长了7.7%。这座全新的、最先进的材料回收设施将提高当地的回收能力，通过在堪培拉本地对回收物品进行分类来减少运输排放，并为澳大利亚首都领地日益增长的循环经济提供更多就业机会。”
开放访问一系列成像研究（OASIS）：年轻，中年，非痴呆和痴呆的老年人的横截面MRI数据
开放式成像研究（OASIS）是一个旨在使大脑的磁共振成像（MRI）数据集的大脑数据集，可自由使用科学界。通过编译和自由分发MRI数据集，我们希望促进基本和临床神经科学中的未来发现。具体来说，OASIS项目旨在扮演许多角色。首先，绿洲图像和相关措施是持续科学探索的数据集。从整个成人寿命中从有或没有痴呆症的400多个个人获得的一组图像开始，选择了绿洲数据集，以鼓励对高兴趣主题进行研究，并提供对个别实验室难以获取的数据。第二，OASIS数据是研究人员创建和推动分析技术的目标。由于图像是从多个年龄和健康状况的受试者中获取的，因此绿洲数据可用于测试人类大脑各种景观各个范围内技术的鲁棒性和有效性。第三，绿洲数据可以用作相似分析技术的基准目标。标准图像证明了证明和对比方法的共同参考点。通过仔细筛选
引用Breviglieri CNM，Gouveia RV，Ginani VC，Santos CN，De Oliveira MRS，Batalha ABW，De Alencar GS，Goto EH，Marques JF，Pupim MPV和Seber A（2
小儿急性白血病是资源有限国家的一个重要挑战，在这种情况下，由于财务，后勤和监管限制，可以使用诸如汽车T细胞和免疫疗法等疗法。尽管这种疗法改变了高收入国家的治疗结果，但替代策略对于解决造血干细胞移植（HSCT）在资源有限的地区的造血干细胞移植（HSCT）后的高风险至关重要。在巴西，由于与成本和基础设施相关的挑战，与美国成千上万的CAR T细胞疗法相比，T-Cell疗法的经验仅限于100名患者（1）（1）（2）。tisagenlecleucel（Kymriah®），第一个商用汽车T细胞产品，批准了患有复发或难治性B-cell急性淋巴细胞白血病（B-all）的儿童和年轻人，于2023年在巴西供应。一项全国调查报告说，在用tisagenlecleucel治疗的七个机构中，只有15例儿科患者，其中46％的患者在270天的中位随访后，有46％的儿科患者可实现持久的缓解和B细胞Aplasia（3）。高昂的笨蛋患者可以接受治疗，因此迫切需要更广泛的资金机制或进行研究。巴西卫生监管机构（ANVISA）已实施框架，以确保对先进疗法的安全和监测，从而促进了他们在该国的介绍。Oswaldo Cruz基金会（Fiocruz）致力于通过当地生产（包括汽车T细胞疗法）的当地生产来降低成本，以扩大公共医疗保健系统中的访问。圣保罗大学（USP）RibeirãoPreto在该国开创了T-Cell开发的开发，其本地生产的成本要低得多。最近在骨髓移植期刊上发表的研究中详细介绍了这些努力，证明了这些举措在治疗儿科所有方面的可行性和安全性，并产生有希望的结果（4）。这种举措强调了学术研究和本地生产在应对低收入和中等收入国家（LMIC）的经济挑战方面的重要性。在所有复发后HSCT的CAR-T细胞中，对于预防疾病复发更为重要。已探索了移植后维护，以减轻急性白血病的复发风险。在成人急性髓细胞性白血病（AML）中广泛研究了降压剂（例如，偶氮替丁和德替滨）与Venetoclax结合的，
您的MRI问题回答了！
这是一个棘手的问题，因为我们以不同的方式感到和体验事物。一些有MRI扫描的孩子说这很有趣，因为您可以看镜子并见到父母。当您躺下并且床开始上升时，这也可能会令人兴奋。其他孩子说，一开始可能会有些恐惧，但是当您在扫描仪中时，感觉还不错，而且很放松。大多数孩子说，躺在床上和听音乐是最好的部分！当您在上方看时，就像看着白屏一样，它使您入睡。，如果您想摆脱扫描，可以按一下蜂鸣器，医生将停止扫描。
空中战斗机动范围/战术训练系统（ACMR/ TACTS）的能量可操作性显示。
高质量的战斗机/攻击飞行员是一个与他的机器一样的人，即，他整合了高度，“ G”，空速，攻击角度与飞机的声音。在他的脑海中创建了V-N图（描述了飞机在负载因子“ G”和速度方面的性能能力）或V-N图的一部分，并尽可能准确地将飞机定位在Thrt图中。已经努力向飞行员提供V-N信息，但在大多数情况下，显示器并未超出模拟器阶段，或者，如果它们飞行，则仅在实验中飞行。目前，在USAF或海军飞机上的飞行员驾驶员尚未显示任何集成的V-N信息，也没有在空中战斗机动范围（ACMR）上汇报期间显示任何集成信息。在此报告中不会讨论用于飞行中的能量可操作性数据的技术，有兴趣的读者被指向斯坦利（6）I和莫洛尼和巴内特（5）。
标准验证协议 /ICMR 36附件III。 ...
重复测量结果之间的一致性。它也被定义为单个测试结果的一致性级别（内部测定精度），从一个运行到另一种运行（Inter -inter -inssay Pecision）。通常以测量值的标准偏差和相对标准变化（变异系数或％cv）的特征来表征。
大脑和大型fMRI数据中功能性脑网络的层次结构建模
大规模脑成像数据集的一个主要目标是提供用于研究异质弹出的资源。从这些数据集中为各个受试者提供功能性脑网络的表征将具有预测认知或临床特征的巨大潜力。我们第一次提出了一种技术，即概率的功能模式（sprofumo），该技术可扩展到英国生物库（UKB），有预期的100,000名参与者，并且在个人和人群中层次估算了层次的功能性脑网络，同时对两种信息之间的双向流量进行了影响。使用仿真，我们显示了模型的效用，尤其是在涉及显着的跨主题可变性的情况下，或者需要在网络之间划定细粒度的差异。随后，通过将模型应用于4999名UKB受试者的静止状态fMRI，我们将静止状态网络（RSN）绘制为单个受试者，其详细范围比以前在UKB（> 100 rsns）中可能绘制了，并证明这些RSN可以预测somecorimotor andsocorimotor and somecorimotor and Emperife and Elighe colesions and Level Consoge。此外，我们证明了该模型的几个优点，而不是独立的组件分析与双重回归（ICA-DR）相结合，尤其是在估计RSN的空间配置和认知性状的预测能力方面。所提出的模型和结果可以为将来从大数据中对个性化的脑功能纤维进行调查打开新的门。
disgan：信息信息的歧视器将GAN引导到MRI超分辨率，并清洁噪声
MRI超级分辨率（SR）和Denoising任务是深度学习领域的挑战，传统上被视为具有分隔的配对培训数据的不同任务。在本文中，我们提出了一种创新的方法，该方法使用单个深度学习模型同时解决这两个任务，从而消除了在培训期间对明确配对嘈杂和干净的图像的需求。我们提出的模型主要是针对SR训练的，但在超级分辨图像中也表现出显着的噪声清洁功能。而不是将与频率相关操作引入常规过程的常规方法，我们的新方法涉及使用以频率信息歧视器为指导的GAN模型。为了实现这一目标，我们利用3D离散小波变换（DWT）操作的功率作为GAN框架内的频率结合，用于磁共振成像（MRI）数据的SR任务。特别是我们的分配包括：1）基于残差 - 残基连接块的3D发电机； 2）将3D DWT与1×1卷积的3D DWT集成到3D UNET内的DWT+CORV单元中； 3）训练有素的模型用于高质量的图像SR，并伴随着Intrinsic denoising过程。我们将模型“ deno诱导的超分辨率gan（disgan）”配音，原因是其对SR图像产生和同时降解的双重影响。与传统的培训SR和Deno Task作为单独模型的传统方法背道而驰，我们提出的disgan仅受到SR任务的培训，但在DeNoising方面也取得了出色的表现。我们的代码可用 -该模型经过了来自人类连接组项目（HCP）的数十个受试者的3D MRI数据的培训，并对先前看不见的MRI数据进行了进一步评估，这些MRI数据来自患有脑肿瘤和癫痫的受试者，以评估其denosis和SR性能。
和响应行动计划（CHMR-AP）
在所有情况下都符合相关程序，并在审查平民伤害事件时认真考虑采取额外调查措施。然而，CHMR-AP 代表了国防部对改进工作的下一阶段的持久承诺。通过实施这一行动计划，在 CHMR 委员会的领导和监督下，国防部将继续改进其减轻和应对平民伤害、保护美国国家安全以及应对现代安全环境复杂挑战的方法。1