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参与Narita机场社区获得CEIV锂电池认证
Mitsui-Soko Express Co.，Ltd。和位于东京Minato-Ku的Mitsui-Soko供应链解决方案Inc.分别在Hisanari Ichiryu总统和Takayuki Sekitori总统的领导下，分别是集体的“我们”或“我们的”或“我们的“我们”）成为NarriTa的一部分。由Narita International Airport Corporation监督的这个社区旨在获得由国际航空运输协会（IATA）创建的CEIV锂电池*认证，以确保锂离子电池产品的航空运输质量。
设计和实施获取早产儿脉冲振荡数据的多中心方案
摘要 重要性：客观测量肺功能对于评估早产儿的呼吸系统结果至关重要。在极低胎龄新生儿（ELGAN）（胎龄 < 29 周）中，高比例的神经发育障碍可能会干扰肺功能测试。脉冲振荡法（IOS）是一种不需要用力呼气的呼吸系统力学无创测试。目的：描述一项在极度早产率高的队列中进行呼吸系统随访检测的多中心研究设计。方法：在五个中心用 IOS 评估了先前参加过两项 ELGAN 试验的学龄儿童和足月对照。组包括支气管肺发育不良发生率高的早产儿、没有或仅有轻微肺部疾病的早产儿以及健康的足月儿。严格的集中审查流程审查了 IOS 研究的技术可接受性。描述了设计和实施方案、可行性和成功率以及参与者的特征。结果：共招募了 243 名儿童，其中 239 名（98%）尝试了振荡法。三个队列（85%–90% 的尝试测试）和五个中心（80%–94% 的尝试测试）的技术可接受性都很高。与测试失败相关的呼吸和神经运动临床因素包括新生儿重症监护期间使用通气天数较多、3 级或 4 级脑室内出血史以及粗大运动功能障碍。解读：我们报告了在大型多中心 ELGAN 人群中振荡法的可行性和成功率很高，其中神经和发育合并症可能起着混杂作用。
Biocon是英国
Zentiva是一家泛欧洲公司，开发，制造和交付高质量和负担得起的药物，向欧洲有1亿多人。Zentiva拥有4个全资制造地点和一个广泛的外部制造合作伙伴网络，以确保供应安全。我们在心脏病学和流通，糖尿病，肿瘤学，呼吸道，中枢神经系统等关键治疗领域提供解决方案，并专注于扩展我们的自我护理投资组合。该公司属于私募股权，可实现可持续的双位增长，并制定了雄心勃勃的5年计划，以进一步强劲（有机和无机）增长。我们是一个由5,000个独特人才组成的团队，为所有代人提供健康和福祉。我们希望Zentiva成为一个工作的好地方，每个人都感到受到欢迎和赞赏，并且可以成为他们真正能力的真正自我。网站：www.zentiva.com
在边界附近的观察者的物理方案，以获取量子重力中的批量信息
我们考虑了一组生活在全球广告边界附近的观察者，并且只能以简单的低能单位行动起作用，并在较小的时间间隔内进行测量。不允许观察者离开近边界区域。我们描述了一种物理协议，尽管如此，这些观察者仍然可以获得有关批量状态的详细信息。该协议利用了大量激发在公制上的主要重力反应，也依赖于真空的纠缠结构。对于低能状态，我们展示了近似观察者如何使用该协议完全识别散装状态。我们解释了为什么该协议在没有重力的理论中完全失败，包括非严格规定理论。这为以下声称提供了扰动证据，即全息图的签名之一（关于散装的信息也可以在边界附近获得），这一事实在低能的重力理论中已经可见。
DHS合作伙伴并不总是使用DHS技术来获取新兴威胁信息
我们发现，国土安全部具有可以识别和共享新兴威胁信息的技术，但是DHS合作伙伴并不总是使用此技术来获取威胁信息。dhs具有多种技术方法，可维持实时情境意识和识别威胁信息，例如国土安全情境意识办公室的媒体监控和虚拟情况室。DHS通过其国土安全信息网络（HSIN）共享此信息。但是，DHS合作伙伴通常并不利用HSIN进行信息共享。 根据首席信息官的数据办公室，在2023年3月22日至9月15日之间，55,609个活跃的HSIN帐户持有人中有超过一半未登录HSIN。 取而代之的是，诸如Fusion Centers和其他外部合作伙伴之类的合作伙伴依靠自己的系统和商业产品来实时获取和共享信息。 此外，合作伙伴并不总是意识到HSIN现代化或培训工作。 合作伙伴并不总是完全利用DHS技术，因为缺乏HSIN功能阻碍了其使用。国土安全部没有进行宣传以支持合作伙伴的HSIN任务需求； DHS并不总是及时与合作伙伴共享信息。 结果，DHS不能总是与合作伙伴有效地分享新兴的威胁信息，这可能会限制DHS及其使命伙伴对新兴国土威胁的反应。 部门回应部门同意了两项建议，并且不同意两个建议。但是，DHS合作伙伴通常并不利用HSIN进行信息共享。根据首席信息官的数据办公室，在2023年3月22日至9月15日之间，55,609个活跃的HSIN帐户持有人中有超过一半未登录HSIN。取而代之的是，诸如Fusion Centers和其他外部合作伙伴之类的合作伙伴依靠自己的系统和商业产品来实时获取和共享信息。此外，合作伙伴并不总是意识到HSIN现代化或培训工作。合作伙伴并不总是完全利用DHS技术，因为缺乏HSIN功能阻碍了其使用。国土安全部没有进行宣传以支持合作伙伴的HSIN任务需求； DHS并不总是及时与合作伙伴共享信息。结果，DHS不能总是与合作伙伴有效地分享新兴的威胁信息，这可能会限制DHS及其使命伙伴对新兴国土威胁的反应。部门回应部门同意了两项建议，并且不同意两个建议。
量子安全隐私保护技术，以获取两个数据集的交集，以进行联系
接触追踪已成为一种强大而有效的措施，以遏制传染性疾病的传播。这是一个强大的工具，但由于接触跟踪需要收集大量个人信息，因此不利的一面是侵犯隐私的风险。因此，需要一个加密原始的原始词，以使用户的个人数据混淆。考虑到所有内容，私人集交叉路口似乎是解决问题的自然选择。几乎所有现有的PSI协议都依赖于基于理论假设的硬性问题。但是，这些问题在量子域中并不安全。因此，对于设计可以抵抗量子攻击并提供长期安全性的PSI至关重要。一个人可以应用量子密码学来开发这种PSI协议。本文使用量子密码学（QC）介绍了PSI的设计，其中安全性取决于基本量子力学的原理。我们的计划实现了长期的安全性，并且由于使用QC而保持量子攻击。与现有的量子PSI协议相反，我们计划的通信和计算成本独立于通用集合的大小。特别是，提出的协议在量子PSI领域实现了最佳的通信和计算成本。此外，与大多数现有的量子PSI协议不同，我们仅需要单个光子量子资源和简单的单粒子投影测量值。
使用可解释的人工智能来获得基于脑电图信号的有效癫痫检测模型
摘要：癫痫病是一种影响全球5000万个人的疾病，会对他们的生活质量产生重大影响。癫痫发作，一种短暂的发生，其特征是表现范围，包括运动功能和意识的改变。这些事件对受影响的人的日常生活施加了重新限制，经常导致社会孤立和心理困扰。在响应中，通过EEG信号分析，采用机器学习和深度学习方法来检测和预防癫痫发作。本研究提出了一种减少简单分类器所需的特征和渠道数量的方法，利用可解释的人工智能（XAI）检测癫痫发作。所提出的方法通过在时间域分析中仅利用六个特征和五个通道，其准确性，精度，召回和F1得分超过95％，其时间窗口为1 s。该模型证明了数据库中包含的患者队列中的强大概括，这表明在简单模型中的特征降低（没有深度学习）足以进行癫痫发作检测。该研究强调了属性和渠道数量大量减少的潜力，主张培训具有战略性选择的电极的模型，从而支持开发有效的移动应用程序以进行癫痫发作检测。
tenebrio molitor（鞘翅目：tenebrionidae） - 饲养条件的优化以获得所需的营养价值
本研究涉及温度和对Tenebrio molitor的营养价值的影响，尤其是在粗蛋白，氨基酸，脂肪和脂肪酸剖面的含量上。tenebrio molitor幼虫在15、20和25°C中保存，并用小麦麸皮，小扁豆粉和混合物喂食。通过国际标准方法对参数进行了分析。通常，随着饲料中小扁豆的增加，粗蛋白含量增加。温度和进料的变化最为明显，在必需的氨基酸谷，ARG和LEU上。在用小麦麸皮的昆虫中，在20°C下确定了最高的平均脂肪含量。最低的脂肪含量是在15°C的麸皮昆虫中确定的。脂肪含量依赖于小扁豆粉的饲料中的温度以及小麦麸和小扁豆粉的混合物在统计上微不足道（P> 0.05，Kruskal – Wallis，Mann – Whitney Post HOC HOC测试）。在15°C和麸皮饮食的饲养温度下，获得了最高的多烯脂肪酸。得出的结论是，较高比例的蛋白质饮食可以增加昆虫中粗蛋白的含量。温度的升高通常仅导致硝基物质含量略有增加。因此，饲料对这种营养参数的影响比饲养温度的影响要重要得多。通常，可以说饲料和温度也会显着影响脂肪含量。