在 DARPA 担任项目经理期间,他领导了一系列专门从事先进材料和制造的项目,其中包括可定制原料和成型、平台材料开发和开放式制造项目。这些项目使新制造技术的认证和新先进材料的开发成为可能。在加入 DARPA 之前,Maher 先生曾在 ARL 担任复合和混合材料分部负责人和材料应用分部负责人。在 ARL 任职期间,他负责监督先进材料的研究和开发项目。最近,他担任美国应用科学技术研究组织 (ASTRO) 的首席技术官和联合创始人,该研究机构倡导采用增材/先进制造。在他职业生涯的早期,他在马丁·玛丽埃塔、AAI 和杜邦公司担任过各种技术和管理职位,时间长达 20 年。他获得过无数奖项,包括材料与过程工程促进学会 (SAMPE) 会员、国防部长卓越奖、100 项最伟大陆军发明奖和制造工程师学会的 Jud Hall 复合材料制造奖。
癌症仍然是全球健康挑战,其发病率和死亡率很高。在2020年,癌症造成了近1000万人死亡,这使其成为全球第二大死亡原因。但是,化学抗性的出现成为成功治疗患者的主要障碍。人类肠道微生物在通过其代谢物调节药物疗效中的作用而被认可,最终导致化学抗性。目前可用的数据库仅限于有关肠道微生物组与药物之间相互作用的知识。然而,尚未报道包含人类肠道微生物基因序列的数据库及其对化学疗法对癌症患者疗效的影响。为了应对这一挑战,我们提出了微生物化学抗性知识库(MICK),这是一种与化学耐药性癌症相关的综合数据库分类微生物基因序列。mick包含160万个与化学抗性和药物代谢相关的29种基因类型的序列,并从最近的文献和序列数据库中手动策划。数据库支持有效的数据检索和分析,为序列搜索和下载功能提供用户友好的Web界面。Mick旨在通过作为研究人员的宝贵资源来促进癌症中化学抗性的理解和缓解
这次3月由美国查尔斯大学查尔斯·维德格(Charles Widger)法学院数字存储库的第三巡回法院上诉法院的意见带给您免费的公开访问权限。它已被维拉诺瓦大学查尔斯·威德(Charles Widger)法学院数字存储库的授权管理员在2024年的决定中被接受。有关更多信息,请联系Reference@law.villanova.edu。
Eco-Flex冷却器McKesson已开始使用可重复使用的运输解决方案来从其孟菲斯仓库中运送出来(见下文)。这种新的Eco-Flex冷却器将取代大型且超大的泡沫聚苯乙烯托运人,必须返回冷链技术以重复使用。预付款返回标签将包含在每个Eco-Flex冷却器的内部瓣上。提供商将需要在从McKesson接种疫苗后的下一个工作日通过UPS返回冷却器。如果您有常规的UPS交付,提供商不需要安排接送服务。请不要在您的Eco-Flex冷却器中退回过期的疫苗。仍然需要向CVP报告过期的疫苗,并且将通过电子方式将邮件标签发送给您,以便将这些疫苗运回McKesson。
此通讯旨在通知您 FluLaval ® 疫苗的供应情况。儿童流感疫苗免疫实践咨询委员会 (ACIP) 建议所有 6 个月至 18 岁的儿童每年接种流感疫苗。在 2022-23 年流感季节,CVP 将仅提供获得许可使用的四价疫苗。完整的 2022 年流感疫苗建议将很快在 www.cdc.gov/mmwr 上提供。免疫计划将提供几种不同配方的疫苗,用于为所有 6 个月至 18 岁的儿童免疫,无论其保险状态如何。FluLaval ® 现在可通过 CVP 订购。请将您的疫苗请求限制为您当月的实际需要。我们的大部分流感疫苗供应预计将在 9 月和 10 月前提供。为了避免疫苗浪费,请确保只订购当月所需的疫苗,而不是整个流感季节所需的疫苗。由于供应商可以随意订购,CVP 鼓励供应商在一个月内多次订购少量流感疫苗,同时考虑到冰箱的存储容量,以便安全地将所有儿童疫苗保存在适当的温度下。
摘要。混合认证密钥交换 (AKE) 协议结合了来自不同来源(后量子、经典和量子密钥分发 (QKD))的密钥材料,以构建能够抵御不同组件灾难性故障的协议。这些故障可能是由于量子计算的进步、实施漏洞或我们对所谓量子安全原语的量子(甚至经典)安全性的不断理解。这种混合方法是后量子安全密码原语初始部署的主要候选方法,因为它可以防范未被发现的弱点。我们提出了一个通用框架 HAKE 来分析此类混合 AKE 协议的安全性。HAKE 扩展了经典的 Bellare-Rogaway AKE 安全性模型,使其涵盖前向安全性、后妥协安全性、不同加密组件的细粒度妥协等。我们使用该框架对名为 Muckle 的新混合 AKE 协议进行安全性分析。该协议在一次往返中运行,并利用当前 QKD 设计中固有的预建立对称密钥来提供消息认证,从而避免使用昂贵的后量子签名方案。我们提供了 Muckle 协议的实现,使用经典和后量子 Diffie-Hellman 算法选择实例化我们的通用构造。最后,我们报告了针对我们实现的基准测试练习,检查了其在时钟周期、已用挂钟时间和 LAN 和 WAN 设置中的额外延迟方面的性能。
识别可靠且灵敏的心理维度生理特征的能力是开发智能自适应系统的关键,而智能自适应系统反过来可能有助于减少复杂操作中的人为错误。这项工作的挑战在于诊断。尽管潜在原因不同,但工作量和急性心理压力的生理相关性表现得相当相似,并且很容易混淆。当前的工作旨在通过机器学习同时对心理工作量(通过 n-back 任务的三个级别变化)和急性压力(厌恶声音的存在/不存在)进行分类,建立心理状态的诊断模型。使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 和心电图 (ECG),该模型的分类器可以高于机会将心理工作量的变化与急性压力的变化区分开来。ECG 和 fNIRS 都可以预测心理工作量水平,两种测量方法结合起来准确率最高。仅通过 ECG 无法准确诊断压力水平,只有结合 fNIRS 或 ECG 和 fNIRS 才能准确诊断。个体校准可能很重要,因为压力分类对于主观状态焦虑程度较高的人更准确,这可能是由于他们对压力的敏感性更高。心理工作量和压力都可以通过皮质外侧前额叶区域的活动而不是内侧区域更好地分类,并且 HbO2 信号通常导致
