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基于“AND”逻辑门的超分子治疗纳米平台，用于对抗耐药性非小细胞肺癌
尽管有表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂 (EGFR-TKI) 等靶向疗法，但由于耐药性阻碍了其疗效，非小细胞肺癌 (NSCLC) 仍然是一个临床挑战。在这里，我们设计了一个基于“AND”逻辑门的超分子治疗平台 (HA-BPY-GEF-NPs)，用于治疗 EGFR-TKI 耐药性 NSCLC。该系统集成了需要按照预设顺序激活的内部和外部刺激响应机制，使其能够精确控制药物释放行为，从而提高治疗精度。通过对系统进行编程以响应连续的近红外 (NIR) 辐射和酶 (组织蛋白酶 B) 输入，吉非替尼的释放被有效地限制在肿瘤区域。此外，NIR 辐射会诱导活性氧的产生，抑制肿瘤生长并抑制旁路信号通路。设计的药物输送系统提供了高度控制和针对性的治疗方法，有效抑制肿瘤生长，抑制旁路信号通路，克服EGFR-TKI耐药性，从而为最大化治疗效益提供了潜在的解决方案。
零能量可切换辐射冷却器，以增强建筑能源效率
摘要。用于加热和冷却的化石燃料消耗代表了世界总能源使用的大约一半，从而在减少对这些能源的依赖性方面面临着重大挑战。我们的研究介绍了零能切换辐射冷却器（ZESRC）的设计和制造，以通过减少建筑物内的能源消耗来解决全球气候危机。ZESRC使用了一种简单的形态驱动的方法，该方法利用了材料不同的热膨胀系数，从而在任何预设温度点在冷却和加热模式之间实现了无缝的切换，从而实现了出色的自适应热管理。现场实验表明，相对于环境温度，ZESRC的使用导致夏季最高温度降低7.1°C，冬季最大温度降低了7.5°C。此外，我们为不同的气候区域开发了一个能效图，显示了ZESRC优于太阳加热或辐射冷却的设备优势，将建筑物的能量使用降低了14.3％。结果强调了ZESRC净能量能量的能力，可显着推动全球能源保护和2050净零碳目标。
生成的人工智能和劳动：工作中的权力，炒作和价值
与其他自动化浪潮一样，生成的AI所谓的潜力转变我们的工作方式。生成的AI是AI的子集，它使用特定类型的机器学习来生成文本或图像之类的内容，而没有预设说明。媒体的推测集中在AI是否可以“增强”起作用或推动大量失业率上。但是，研究生物AI对不同行业的影响揭示了一个更复杂的故事。了解AI将如何影响工作需要查看工作的组织方式，行业的结构以及工作和工作的价值。生成的人工智能和劳动力：工作中的权力，炒作和价值将工人的当前和物质经验纳入公众话语，并质疑有关人工智能的能力和看似无法判断性的促销语言。重要的是，AI公司的狭窄且相互构成的演员正在塑造生成AI的未来，其预期用途和长期影响。同时，工人代理通常被构成，因为它只是一种利用其权力或“落伍”的选择。
Frequency-constrained Co-planning of Generation and ...
摘要 - 大规模可再生能源整合会降低系统的惯性并限制频率调节。为了使频率稳定性提高，分配适当的频率端口来源对计划者构成了关键的挑战。在此内容中，我们提出了一个频率约束的协调计划模型的热单元，风电场和电池储能系统（BESS），以提供令人满意的频率支持。首先，使用同步发电机和网格连接的逆变器的动态响应来说明了修改的多机频率响应（MSFR）模型，该模型是用预设功率主管构建的。其次，频率变化（ROCOF）和频率响应功率被推论以构建频率约束。基于超平面拟合和数据分类的数据驱动的分段线性化（DDPWL）方法可用于线性化高度非线性频率响应功率。第三，将频率组合插入我们的计划模型中，而基于热力发生混合系统的协调操作的单位承诺。终于将提出的模型应用于IEEE RTS-79测试系统。结果证明了我们共同计划模型保持频率稳定性的有效性。
ISSN: 2320-5407 国际J. Adv. Res. 13(01), 357-363
量子计算是一门跨学科领域，融合了理论物理学、泛函分析和算法计算机科学。量子计算研究的主要目的是证明使用量子计算机可以比传统计算机更快地完成某些任务。为此，量子存储器对于开发协调量子计算机中各种过程的同步工具和保留量子态（如叠加）身份的量子门以及将预设光子转换为按需光子的方法至关重要。量子存储器对于大规模光子量子计算系统至关重要，可实现光子信号的相干操控、缓冲和重新定时。与传统存储器不同，量子存储器允许状态以量子叠加的形式存在，为量子算法提供了比传统存储系统更大的灵活性。虽然传统的只读存储器 (ROM) 往往速度较慢，但量子计算促进了以量子位作为输入状态运行的新型计算机类型的开发，从而增加了存储容量。本文提出了一种基于量子的 ROM（QROM）架构，该架构利用基于量子的二进制逻辑运算，并对系统性能进行了分析，重点关注热量产生和速度参数。
按需无线充电概述
无线电力传输 (WPT) 这项新兴技术的快速发展使得能量受限的无线传感器网络 (WSN) 能够通过移动充电机器人持续为传感器的电池充电。之前的方案是移动充电器 (MC) 不管网络中的每个传感器节点 (SN) 的能量状态如何，都定期访问并为其充电，而当前的趋势是使用一种更高效的充电方案，即按需充电方案。在按需充电方案中，当电池能量低于预设阈值时，MC 只会访问并给少数转发了充电请求的 SN 充电。然而，由于 WSN 的能耗动态性，设计按需无线充电方案仍然是一个具有挑战性的研究问题。本文探讨了按需无线充电方案的一些最新设计问题以及相应的性能评估指标。虽然近年来研究人员已经提出了许多高效的按需充电方案，但仍然存在一些限制，例如可扩展性、MC 的高能耗以及 SN 的充电延迟延长，如果不通过研究充分解决这些问题，可能会限制网络的性能效率和寿命。
引用本文：杨勇，张勇，李勇。人工智能在儿科肿瘤诊断中的应用。探索靶向抗肿瘤治疗。2023；4：1
人工智能 (AI) 算法已应用于大量医疗任务，具有很高的准确性和效率。医生可以借助 AI 技术提高诊断效率，从而改善后续的个性化治疗和监测。AI 算法从根本上捕获数据、识别潜在模式、实现预设终点，并利用机器学习和深度学习的工作原理对现实世界事件做出决策和预测。具有足够图形处理单元能力的 AI 算法已被证明能够基于对大量临床和影像数据的初步训练提供及时的诊断参考。考虑到儿科肿瘤的发病率低和个体异质性，样本量问题是儿科肿瘤学不可避免的挑战。然而，考虑到 AI 算法在技术上的飞速进步，AI 操作对数据集数量和计算能力效率的依赖性降低，这个问题可能在不久的将来得到解决。例如，通过将卷积神经网络 (CNN) 从成人转移并在多个机构之间共享 CNN 算法（除了原始数据）可能是一个可行的解决方案。本综述通过系统地概述最新文献，为儿科肿瘤诊断的新兴人工智能应用提供了重要见解。
电动汽车与网格和微电网的互连操作
摘要本文介绍了高性能电动汽车（EV）同步不情愿电动机（Synrm）驱动器及其车辆到网格（V2G）和车辆对微电网（V2M）双向操作的开发。电池通过双边接口Boost-Buck buck buck buck buck buck buck buck buck buck buck buck buck buck buck buck buck buck buck buck buck buck buck buck buck buck buck buck-link电压良好的驾驶性能在较宽的速度范围内建立。 电动机效率在额定负载附近为92.3％。 在空闲条件下，可以安排嵌入式接口转换器和电动机驱动器的逆变器，以通过添加外部LC低通滤波器来执行G2V/V2G操作。 可以在G2V模式下从电源中充电，并具有良好的线拉功率质量。 另外，在V2G模式下，电池可以以良好的电流波形质量将预设电源发送回实用程序网格。 此外，相同的原理图也可以进行M2V/V2M操作。 基于风开关的利用发电机（SRG）的微电网用作测试工厂。 通过安排的控件成功地提供了电动流动的EV移动储能应用程序，以有效利用可再生能源。 测量结果以所有功率阶段和操作案例令人满意的性能来验证正常操作。良好的驾驶性能在较宽的速度范围内建立。电动机效率在额定负载附近为92.3％。在空闲条件下，可以安排嵌入式接口转换器和电动机驱动器的逆变器，以通过添加外部LC低通滤波器来执行G2V/V2G操作。可以在G2V模式下从电源中充电，并具有良好的线拉功率质量。另外，在V2G模式下，电池可以以良好的电流波形质量将预设电源发送回实用程序网格。此外，相同的原理图也可以进行M2V/V2M操作。基于风开关的利用发电机（SRG）的微电网用作测试工厂。通过安排的控件成功地提供了电动流动的EV移动储能应用程序，以有效利用可再生能源。测量结果以所有功率阶段和操作案例令人满意的性能来验证正常操作。
通过选择性互动和多代理强化学习中的长期经验来增强合作
网络结构在社会困境内促进群体合作中的重要性已得到广泛认可。先前的研究将这种促进性归因于空间相互作用驱动的各种策略。尽管已经采用了强化学习来研究动态互动对合作演变的影响，但仍然缺乏对代理如何发展邻居选择行为以及在显式相互作用结构中形成战略分类的影响。为了解决这个问题，我们的研究介绍了一个基于空间囚犯困境游戏中多代理增强学习的计算框架。此框架使代理商可以根据他们的长期经验选择困境策略和互动邻居，与依赖于预设社会规范或外部激励措施的现有研究不同。通过使用两个不同的Q-networks对每个代理进行建模，我们可以纠缠着共同操作和相互作用之间的协同进化动力学。结果表明，长期经验使代理人能够发展出识别非合作邻居并表现出与合作社相互作用的偏爱的能力。这种紧急的自组织行为导致具有相似策略的代理的聚类，从而增加网络互惠并增强群体合作。
使用格子修剪，正向上下文适应和矢量化
摘要 - 依赖性量化（DQ）是多功能视频编码（VVC）标准中的关键编码工具之一。dq采用两个标量量化器，每个标量量化器的选择受奇偶元驱动的四州状态机的控制。由于设计是规范上执行的，因此DQ的使用需要汇率优化的量化（RDOQ），并具有每个系数决策和状态更新，例如基于网格的量化，最初针对VVC参考软件（VTM）提出。由于其固有的依赖性（包括基于先前编码的系数值的VVCS上下文选择）以及相当广泛的搜索范围，因此Trellis量化在计算上是高度复杂的。降低该算法的复杂性对于实用的VVC编码器至关重要。在本文中，我们提出了一个快速依赖的量化格子搜索，通过以下方式改进了初始设计：不可能的分支的格子修剪，正向自适应上下文传播，最后是矢量化的实现。在开放和优化的VVEND编码器中提出的建议方法将量化运行时减少了37％，允许在中等预设中总体15％的编码器加速，而在全intra编码条件下对压缩性能没有影响。在随机访问条件下，实现了9％的整体编码器加速。索引项 - VVC，VVEN，量化，格子，矢量。