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Mahdi Chehimi，Bernd Simon，Walid Saad，Anja Klein，Don Towsley和M´erouane Debbah”匹配游戏，以优化量子通信的优化协会
摘要 - 量子交换机（QSS）服务量子通信网络中量子端节点（QCN）提交的请求，这是一个具有挑战性的问题，这是一个挑战性的问题，由于已提交请求的异构保真要求和QCN有限的资源的异质性保真度要求。有效地确定给定QS提供了哪些请求，这是促进QCN应用程序（如量子数据中心）中的开发。但是，QS操作的最新作品已经忽略了这个关联问题，并且主要集中在具有单个QS的QCN上。在本文中，QCN中的请求-QS关联问题是作为一种匹配游戏，可捕获有限的QCN资源，异质应用程序 - 特定的保真度要求以及对不同QS操作的调度。为了解决此游戏，提出了一个量表稳定的request-QS协会（RQSA）算法，同时考虑部分QCN信息可用性。进行了广泛的模拟，以验证拟议的RQSA算法的有效性。仿真结果表明，拟议的RQSA算法就服务请求的百分比和总体实现的忠诚度而实现了几乎最佳的（5％以内）的性能，同时表现优于基准贪婪的解决方案超过13％。此外，提出的RQSA算法被证明是可扩展的，即使QCN的大小增加，也可以保持其近乎最佳的性能。I. i ntroduction量子通信网络（QCN）被视为未来通信技术的支柱，因为它们在安全性，感知能力和计算能力方面具有优势。QCN依赖于Einstein-Podolsky-Rosen（EPR）的创建和分布，这是遥远QCN节点之间的纠缠量子状态[1]。每个EPR对由两个固有相关的光子组成，每个光子都会转移到QCN节点以建立端到端（E2E）纠缠连接。然而，纠缠光子的脆弱性质导致指数损失，随着量子通道（例如光纤）的行驶距离而增加。因此，需要中间量子中继器节点将长距离分为较短的片段，通过对纠缠的光子进行连接以连接遥远的QCN节点[2]。当此类中继器与多个QCN节点共享多个EPR对以创建E2E连接时，它们被称为量子开关（QSS）。
tci-对接H2URUGUAY -GUB.UY
●Arichile：巴塔哥尼亚的创新项目。新的电解溶液原型制作（Innowwide Program）●HOASIS：应用于氢行工业（水能食品Nexus）的循环经济。将包括3GW PV设施和2GW电解设施。用于不同应用的氢和氧（氨，采矿迁移率，混合，出口）。●HVALLESUR：开发绿色氢走廊，用于在智利中南部地区进行林木繁重运输以进行林木的重型运输。●绿色氢生产阿根廷的采矿公司的技术和经济研究：
FRV - 配对 H2Uruguay.docx - GUB.UY
主要技术能力和设施 FRV 是可再生能源领域的先驱，它可以建造、运营、资助和维护使用可再生能源及其清洁能源载体氢能的设施。2019 年，它推出了卓越的 FRV-x 平台，专注于开发与可再生能源相关的创新解决方案，以覆盖难以脱碳的行业，例如移动出行。它还成功地开发了储能系统，目前正在开发高达 100 兆瓦的电池项目。在氢能技术方面，FRV 是 Abdul Latif Jamil 的一部分，该实体专注于提供可持续的移动出行服务，其使命是开发将这些清洁能源引入运输部门的解决方案。FRV 建立了可靠而稳定的合作伙伴关系，允许实施与绿色能源市场相关的市场上具有最佳技术和经济选择的解决方案。对于 FRV 来说，质量是一种差异化价值，在所有情况下都会选择市场上最可靠和最可信的解决方案。
AI临床试验计划对筛查，匹配的影响，...
作者：Dale Shepard（克利夫兰诊所）Matthias Weiss（TheDacare）Bert O'Neil（社区健康网络）Amol Rao（纪念馆）Nihal Abdulla（癌症和血液研究中心）艾哈迈德·扎尔祖尔（Ahmad Zarzour） Parsons（Gundersen Health System）Paul La Porte（TOI临床研究）Samantha Mallahan，Chelsea Osterman，Danielle Skelly，Emily Patnaude，Amy Gordon Franzen，Ezra Cohen，Ezra Cohen，Matthewewnewoney（Matthewewoney（tempus）
实时语义立体声匹配-IRIS
摘要 - 场景的理解在机器人技术，自动化，增强现实和许多其他领域至关重要。为了完全完成此任务，一个自主代理必须推断感应场景的3D结构（要知道它的位置）及其内容（了解它看到的内容）。为了解决这两个任务，经过训练的深度神经网络，从立体声图像中推断出语义细分和深度通常是首选的选择。特别是，可以独立训练这两个任务的独立模型或端到端的端到端体系结构来解决语义立体声匹配。到目前为止，这两种解决方案都是不具备的，因为在前一种情况下需要两个正向通行证，或者由于后者中单个网络的复杂性，尽管共同解决这两种任务通常在准确性方面是有益的。在本文中，我们为实时语义立体声匹配提供了一个紧凑而轻巧的体系结构。我们的框架以多阶段的方式依赖于粗到实体的估计，允许：i）即使在嵌入式设备上也非常快速推断，并且与最先进的网络相比，准确性下降的准确性下降，ii）根据特定的应用程序要求，速度的贸易准确性。与独立任务相比，在高端GPU以及嵌入式Jetson TX2上确保语义立体声匹配的优越性，并突出了我们框架在任何硬件和任何应用程序上的多功能性。
途径驱动的稀有种系变体与移植相关的血栓形成微型病变（TA-TMA）
这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。通信：Matthias Kretzler，华纳 - 兰伯特/帕克戴维斯戴维斯教授，医学/肾脏科学和计算医学与生物信息学，密歇根大学，1560毫秒II，1150 W Medical Center DR-SPC5676，Ann Arbor，密歇根州Ann Arbor，密歇根州48109-5676，美国。kretzler@umich.edu。披露MK报告来自国立卫生研究院（NIH）的赠款；密歇根大学的非财务支持；通过密歇根大学的资金，来自Goldfinch Bio，Boehringer-Ingelheim，Certa，Travere和Maze Therapeutics的资金；以及通过密歇根大学（NIH）与NIH，Chan Zuckerberg计划，JDRF，Roche，Roche，Roche，Astrazeneca，Novo Nordisk，Moderna，Moderna，Chinook Innovication Medicine，Chinook，Angion Pharmaceuticals，Renalytixai，Eli Lilly Lilly，Regenern，Renderean，Jenansissen，Inioniss，Inioners和J.通过Astellas，Poxel，Janssen和Novo Nordisk的密歇根大学通过密歇根大学的咨询费用；并在NIH - 国际促进转化科学中心（NCATS）理事会和肾脏肾脏国际委员会任职。此外，MK和WJ还具有授权专利，PCT/EP2014/073413“生物标志物和用于进展预测的慢性肾脏病”。 HT报告肾脏策略有限责任公司的就业。他与Aclipse，Angion，Goldfinch Bio，Maze Therapeutics，Natera（Renasight），Otsuka（数据安全监测委员会[DSMB]儿科试验主席），Travere Therapeutics，Inc，Boehringer-ingelheim，eppepv和phasev和eppepv and phasev和walder;以及参加由Astellas和Reata组织的肾小球疾病板的荣誉症。他是DUPRO的指导委员会和科学顾问委员会（Duplex [Sparsentan研究，对主要局灶性节段性肾小球硬化症患者的研究{FSGS}]，并保护[Sparsentan对IGA Nephropathy试验患者治疗的Sparsentan对治疗的影响和安全性的研究）他是肾脏健康计划董事会成员；儿科肾病，肾小球疾病和肾脏360的编辑委员会成员；并担任Nephcure肾脏国际的合作伙伴，致力于促进小儿参与肾小球疾病（Pioneer）的临床试验。LB报告了NIH，国家糖尿病与消化研究所和肾脏疾病（NIDDK）和国家癌症研究所（NCI）的当前工作之外的赠款；来自Elsevier-DP4Kidney的特许权使用费/许可；来自Vertex，Protalix和Sangamo的咨询费；以及基于DL的多站点的多个二次分割的专利。 她还在国际肾小球疾病学会的指导和临床试验委员会中。 se报告与Novo Nordisk，Astrazeneca，Gilead Sciences Inc，Janssen Pharmaceuticals，Eli Lilly and Company，Travere Therapeutics，Certa，Boehringer Ingelheim，Angion，Angion，BioMedica，BioMedica，Regeneron，Roche和Chinook通过Michigan大学。 LBH报告了当前工作之外的NIH的资金。 WJ通过密歇根大学获得了欧洲委员会的资金； Travere Therapeutics的咨询费；国际肾脏病学会的旅行支持；并且是美国肾脏病学会的成员。 CG得到了NIDDK的资金来支持这项工作。LB报告了NIH，国家糖尿病与消化研究所和肾脏疾病（NIDDK）和国家癌症研究所（NCI）的当前工作之外的赠款；来自Elsevier-DP4Kidney的特许权使用费/许可；来自Vertex，Protalix和Sangamo的咨询费；以及基于DL的多站点的多个二次分割的专利。她还在国际肾小球疾病学会的指导和临床试验委员会中。se报告与Novo Nordisk，Astrazeneca，Gilead Sciences Inc，Janssen Pharmaceuticals，Eli Lilly and Company，Travere Therapeutics，Certa，Boehringer Ingelheim，Angion，Angion，BioMedica，BioMedica，Regeneron，Roche和Chinook通过Michigan大学。LBH报告了当前工作之外的NIH的资金。WJ通过密歇根大学获得了欧洲委员会的资金； Travere Therapeutics的咨询费；国际肾脏病学会的旅行支持；并且是美国肾脏病学会的成员。CG得到了NIDDK的资金来支持这项工作。DSG报告了NIH的过去研究资金，疾病控制与预防中心，美国食品和药物管理局，Travere Therapeutics，Reata，Novartis和Boehringer Ingelheim；从Roche/Genentech和Vertex支付给密歇根大学的过去咨询费；过去参加DSMB的NIH；是肾脏研究网络协调中心的前任主任； and being the unpaid project colead of the National Kidney Foundation improving vaccination in the kidney disease community project, the past colead of the Kidney Health Initiative Pediatric IgA nephropathy project, the past member of the Kidney Health Initiative FSGS outcomes project, and the past planning committee member for the NephCure- and Kidney Health Initiative–sponsored workshop entitled Pathways to SGLT2i for renoprotection在小儿CKD中。JRS报告了NCAT，NIDDK和Nephcure Hidney International的资金，以支持这项工作，NIDDK，Calliditas，Niaid/Immuna Tolerance Network，Chinook和Chinook和Vertex在这项研究中。他已从赛诺菲获得了特许权使用费或许可费； Boehringer Ingelheim的咨询费；美国发行的专利美国/11,645,753，“使用肾脏活检全幻灯片图像进行基于深度学习的多站点的多站点，多个肾脏病理学的分割”，《发明披露》“用于APOL1相关的肾脏疾病和前宾夕法尼亚的转基因小鼠模型”；和主持肾脏X肾脏创新加速器的指导委员会。WRU已获得NIH和Boehringer Ingelheim International Gmbh/certa Therapeutics/Travere Therapeutics Inc的资助，并获得了NIH U01研究的共同评估者和2次R01研究，与本文无关。她是美国人类遗传学会和遗传咨询杂志编辑委员会委员会成员。lhm报告了NIDDK和NCAT的赠款，以支持本文，以及Boehringer-Intelheim，Travere Therapeutics和Reliant Glycosciences的Boehringer-Intelheim赠款，与密歇根大学与本研究无关。她曾在Reata Pharmaceuticals，Calliditas Therapeutics和Travere Therapeutics的顾问委员会任职；并以ASN ACP，Travere，Calliditas和Chinook Therapeutics为顾问委员会成员或相关演讲的Honoraria。在这项工作之外，她期望获得Vertex的咨询费；并且是NIDDK-KUH（肾脏，泌尿科和血液疾病的部门）COVID试验DSMB成员和美国肾脏学会的理事会成员。所有其他作者都不宣布竞争利益。
有效的端到端视觉定位，用于脱钩的BEV神经匹配
摘要 - 准确的定位在高级自主驾驶系统中起重要作用。传统地图匹配的本地化方法通过具有传感器观测值的明确匹配的地图元素来解决姿势，通常对感知噪声敏感，因此需要昂贵的超级参数调整。在本文中，我们提出了一个端到端定位神经网络，该神经网络直接估计车辆从周围图像中构成，而没有与HD图明确匹配的感知结果。为确保效率和可预性能力，提出了一个基于BEV神经匹配的姿势求解器，估计在基于可区分的采样匹配模块中估计姿势。此外，通过将每个姿势DOF影响的特征表示形式解耦来大大降低采样空间。实验结果表明，所提出的网络能够执行分解器水平的定位，平均绝对误差为0.19m，0.13m和0.39◦在纵向，横向位置和偏航角度，同时表现出68.8％的推理记忆使用率降低了68.8％。
有效的端到端视觉定位，用于脱钩的BEV神经匹配
摘要 - 准确的定位在高级自主驾驶系统中起重要作用。传统地图匹配的本地化方法通过具有传感器观测值的明确匹配的地图元素来解决姿势，通常对感知噪声敏感，因此需要昂贵的超级参数调整。在本文中，我们提出了一个端到端定位神经网络，该神经网络直接估计车辆从周围图像中构成，而没有与HD图明确匹配的感知结果。为确保效率和可预性能力，提出了一个基于BEV神经匹配的姿势求解器，估计在基于可区分的采样匹配模块中估计姿势。此外，通过将每个姿势DOF影响的特征表示形式解耦来大大降低采样空间。实验结果表明，所提出的网络能够执行分解器水平的定位，平均绝对误差为0.19m，0.13m和0.39◦在纵向，横向位置和偏航角度，同时表现出68.8％的推理记忆使用率降低了68.8％。
基于RF-squids的实验表征Josephson运动波参数放大器利用共振相位匹配方案
基于RF-squids的Josephson行动波参数放大器的实验表征利用共振相位匹配方案 / Fasolo，L。;阿伦斯（Ahrens），f。; Avallone，G。；男爵，c。 Borghesi，M。； Callegaro，L。； Carapella，G。；加载，A。P。; Carusotto，i。 Cian，A。; D'Elia，A。; Gioacchino，D。 Falferi，p。; Faverzani，M。； Ferri，E。; Filatrella，G。；猫，c。 Giubertoni，d。; Granata，V。; Guarcello，c。 Labranca，d。;狮子座，a。; Ligi，c。; Livreri，P。; Maccarrone，G。； Mantegazzini，f。; Margesin，b。 Maruccio，G。； Mezzena，r。 Montediro，A。G。； Moretti，R。 nucciotti，a。; Oberto，L。; Origo，L。; Pagano，s。; Piedjou，A。S。； Piersanti，L。; Rettaroli，A。; Rizzato，S。； Tocci，s。; Vante，A。; Zannoni，M。； Giachero，A。; Enrico和..- in：IEEE超导性的IEEE交易。- ISSN 1051-8223。-34：3（2024），p。 1101406。[10.1109/tasc。 2024.3359163]