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马丁喷气特 - 欧盟
Tommaso Calarco教授率先应用了量子最佳控制方法在量子计算和多体量子系统中的应用。目前，科隆大学托马索大学理论物理学研究所的ForschungszentrumJülich彼得·格伦伯格研究所的量子控制研究所主任，汤马索大学理论上的量子信息教授，在费拉拉大学获得了博士学位，并开始在P. Zollerererersh of P. Zollersrruck of P. Zollersrruck of P. Zollerersrruck of inssfruck。他于2004年被任命为特伦托BEC中心的高级研究员，并于2007年在乌尔姆大学（University of Ulm）担任物理学教授，随后他成为复杂量子系统研究所和综合量子科学技术中心的主任。他于2016年撰写了《量子宣言》，该宣言发起了欧洲委员会的Quantum旗舰计划，目前是旗舰管理机构之一的主席：量子社区网络（QCN）。在2020年，他与QCN一起发起了一项计划，以建立欧洲量子工业的财团，该联盟已于2021年以欧洲量子工业联盟（QUIC）的名义合法建立。
Creutzfeldt-Jakob疾病（CJD）在幸存的Covid-19：休闲或因果关系中？
结果：血液和CSF筛查和微生物测试导致所有阴性。胸部CT扫描记录了轻度下降炎。脑MRI显示出多种DWI/FLAIR高强度的尾状果油和Globus Pallidus，Putamina和Thalami。eeg显示了周期性多方三角波的短序列。静脉注射类固醇和免疫球蛋白的治疗迅速尝试而没有任何临床改善。在怀疑CJD时，CSF导致14-3-3蛋白呈阳性，而RT Quic测定法证明了prion播种活性。PRNP测序揭示了密码子129处的Valine纯合性（VV），没有致病性突变。我们的患者发展到突变，偶然和完全依赖状态，并在出院后两个月死亡。进行了脑尸检。神经病理学检查显示，海绵状的变化，神经胶质和神经元丧失，主要涉及小脑，纹状体和丘脑。免疫印迹检测到异常的蛋白酶-K抗性prion蛋白（根据Parchi的分类为2型）。没有发现相关脑炎的结果。
全球汽车领域的生成式人工智能
在瞬息万变的全球汽车行业中取得成功，很大程度上取决于创新。汽车制造商面临的挑战是满足客户对技术更先进、更环保和更个性化汽车的期望，同时在瞬息万变的市场中保持竞争力。生成式人工智能正在改变汽车的设计、开发和生产方式。它可以通过减少设计迭代次数、预测客户偏好和改进生产流程来实现这一点。显然，随着我们探索人工智能与汽车卓越之间的联系，生成式人工智能对未来移动出行具有巨大潜力。生成性人工智能正在引发汽车行业的范式转变，打开智能移动新时代的大门，并通过使制造商突破创造力、效率和可持续性的边界，改变全球数百万客户的驾驶体验。
肠道粘膜细胞将α-突触核蛋白转移到迷走神经
引言帕金森氏病（PD）是一种使人衰弱的神经退行性疾病，具有特征性运动障碍，包括刚度，静止震颤和胸肌。许多患者还患有胃肠道症状，例如便秘，通常在特征运动缺陷之前10年或更长时间（1）。PD的病态标志是细胞内蛋白质夹杂物，填充了α-突触核蛋白的纤维化形式，它们在大脑和周围神经系统中均积累。在PD的多巴胺能神经元中，称为Lewy身体的包含物与神经元脆弱性和变性有关（2，3）。贯穿大脑，通常在兴奋性神经元和其他神经元亚型的突触前末端发现α-突触核蛋白，在内吞作用和突触囊泡功能中起作用（4）。 在α-突触核蛋白基因（SNCA）（例如A53T和A30P）以及SNCA基因座的乘法中可能引起家族性PD（5，6）。 α-突触核蛋白蛋白的显着特征之一是将汇总成β-薄片 - 富含蛋白质原纤维的内在能力，这些能力对硫非激素等淀粉样蛋白染料具有很高的亲和力（7-9）。 这些α-突触核蛋白原纤维具有提议的能力，可以在假设的prion样级联反应中扩散相互联系的细胞（10-13）。 转移的α-突触核蛋白可能会在受体细胞中募集天然α-突触核蛋白，从而播种额外的凝结物（14-16），可以形成较大的原纤维和夹杂物（17、18）。 α-突触核蛋白RT Quic分析在DuodeNal活检中证明了PD患者但没有健康对照组的播种活性（20）。贯穿大脑，通常在兴奋性神经元和其他神经元亚型的突触前末端发现α-突触核蛋白，在内吞作用和突触囊泡功能中起作用（4）。在α-突触核蛋白基因（SNCA）（例如A53T和A30P）以及SNCA基因座的乘法中可能引起家族性PD（5，6）。α-突触核蛋白蛋白的显着特征之一是将汇总成β-薄片 - 富含蛋白质原纤维的内在能力，这些能力对硫非激素等淀粉样蛋白染料具有很高的亲和力（7-9）。这些α-突触核蛋白原纤维具有提议的能力，可以在假设的prion样级联反应中扩散相互联系的细胞（10-13）。转移的α-突触核蛋白可能会在受体细胞中募集天然α-突触核蛋白，从而播种额外的凝结物（14-16），可以形成较大的原纤维和夹杂物（17、18）。α-突触核蛋白RT Quic分析在DuodeNal活检中证明了PD患者但没有健康对照组的播种活性（20）。通过新开发的种子聚集试验（包括蛋白质错误折叠的循环扩增和实时Quaking诱导的转换（RT-QUIC）ASSAINS（19），在PD中的存在和脑脊液中的α-突触蛋白原纤维和脑脊液的温度活性已被令人信服地证明。在该测定中触发活性的α-突触核蛋白种子的起源尚不清楚。在大鼠模型中，人们认为触发α-突触核蛋白的病理积累的种子可能起源于神经元和大脑，并落入肠道或肠道中的某个地方并升入大脑（21）。
准备的特发性快速眼动睡眠行为患者
1。Arnulf I. REM睡眠行为障碍：运动表现和病理生理学。MOV DISORD。 2012; 27（6）：677-689。 2。 Galbiati A，Verga L，Giora E，Zucconi M，Ferini-Strambi L. REM睡眠行为障碍中神经退行性的风险：纵向研究的系统评价和荟萃分析。 睡眠医学修订。 2019; 43：37-46。 doi：10.1016/j.smrv.2018.09.008 3。 Antelmi E，Pizza F，Donadio V等。 特发性和麻醉性患者的REM睡眠行为障碍的生物标志物。 Ann Clin Transl Neurol。 2019; 6（9）：1872-1876。 doi：10.1002/acn3.50833 4。 多普勒K，Antelmi E，Kuzkina A等。 REM睡眠行为障碍中的皮肤α-突触核蛋白阳性 - 两到四年的随访研究。 帕金森主义关系疾病。 2021; 86：108-113。DOI：10.1016/j.parkreldis.2021.04.007 5。 伊朗A，Fairfoul G，Ayudhaya Acn等。 在CSF中通过RT-QUIC检测孤立的快速移动睡眠行为障碍患者的CSF：一项纵向观察性研究。 柳叶刀神经。 2021; 20（3）：203-212。 doi：10.1016/s1474-4422（20）30449-X 6。 Poggiolini I，Gupta V，Lawton M等。 脑脊液α-突触核蛋白种子定量的诊断值。 大脑。 2022; 145（2）：584-595。 doi：10.1093/brain/awab431MOV DISORD。2012; 27（6）：677-689。 2。 Galbiati A，Verga L，Giora E，Zucconi M，Ferini-Strambi L. REM睡眠行为障碍中神经退行性的风险：纵向研究的系统评价和荟萃分析。 睡眠医学修订。 2019; 43：37-46。 doi：10.1016/j.smrv.2018.09.008 3。 Antelmi E，Pizza F，Donadio V等。 特发性和麻醉性患者的REM睡眠行为障碍的生物标志物。 Ann Clin Transl Neurol。 2019; 6（9）：1872-1876。 doi：10.1002/acn3.50833 4。 多普勒K，Antelmi E，Kuzkina A等。 REM睡眠行为障碍中的皮肤α-突触核蛋白阳性 - 两到四年的随访研究。 帕金森主义关系疾病。 2021; 86：108-113。DOI：10.1016/j.parkreldis.2021.04.007 5。 伊朗A，Fairfoul G，Ayudhaya Acn等。 在CSF中通过RT-QUIC检测孤立的快速移动睡眠行为障碍患者的CSF：一项纵向观察性研究。 柳叶刀神经。 2021; 20（3）：203-212。 doi：10.1016/s1474-4422（20）30449-X 6。 Poggiolini I，Gupta V，Lawton M等。 脑脊液α-突触核蛋白种子定量的诊断值。 大脑。 2022; 145（2）：584-595。 doi：10.1093/brain/awab4312012; 27（6）：677-689。2。Galbiati A，Verga L，Giora E，Zucconi M，Ferini-Strambi L. REM睡眠行为障碍中神经退行性的风险：纵向研究的系统评价和荟萃分析。睡眠医学修订。2019; 43：37-46。 doi：10.1016/j.smrv.2018.09.008 3。 Antelmi E，Pizza F，Donadio V等。 特发性和麻醉性患者的REM睡眠行为障碍的生物标志物。 Ann Clin Transl Neurol。 2019; 6（9）：1872-1876。 doi：10.1002/acn3.50833 4。 多普勒K，Antelmi E，Kuzkina A等。 REM睡眠行为障碍中的皮肤α-突触核蛋白阳性 - 两到四年的随访研究。 帕金森主义关系疾病。 2021; 86：108-113。DOI：10.1016/j.parkreldis.2021.04.007 5。 伊朗A，Fairfoul G，Ayudhaya Acn等。 在CSF中通过RT-QUIC检测孤立的快速移动睡眠行为障碍患者的CSF：一项纵向观察性研究。 柳叶刀神经。 2021; 20（3）：203-212。 doi：10.1016/s1474-4422（20）30449-X 6。 Poggiolini I，Gupta V，Lawton M等。 脑脊液α-突触核蛋白种子定量的诊断值。 大脑。 2022; 145（2）：584-595。 doi：10.1093/brain/awab4312019; 43：37-46。doi：10.1016/j.smrv.2018.09.008 3。Antelmi E，Pizza F，Donadio V等。特发性和麻醉性患者的REM睡眠行为障碍的生物标志物。Ann Clin Transl Neurol。 2019; 6（9）：1872-1876。 doi：10.1002/acn3.50833 4。 多普勒K，Antelmi E，Kuzkina A等。 REM睡眠行为障碍中的皮肤α-突触核蛋白阳性 - 两到四年的随访研究。 帕金森主义关系疾病。 2021; 86：108-113。DOI：10.1016/j.parkreldis.2021.04.007 5。 伊朗A，Fairfoul G，Ayudhaya Acn等。 在CSF中通过RT-QUIC检测孤立的快速移动睡眠行为障碍患者的CSF：一项纵向观察性研究。 柳叶刀神经。 2021; 20（3）：203-212。 doi：10.1016/s1474-4422（20）30449-X 6。 Poggiolini I，Gupta V，Lawton M等。 脑脊液α-突触核蛋白种子定量的诊断值。 大脑。 2022; 145（2）：584-595。 doi：10.1093/brain/awab431Ann Clin Transl Neurol。2019; 6（9）：1872-1876。 doi：10.1002/acn3.50833 4。 多普勒K，Antelmi E，Kuzkina A等。 REM睡眠行为障碍中的皮肤α-突触核蛋白阳性 - 两到四年的随访研究。 帕金森主义关系疾病。 2021; 86：108-113。DOI：10.1016/j.parkreldis.2021.04.007 5。 伊朗A，Fairfoul G，Ayudhaya Acn等。 在CSF中通过RT-QUIC检测孤立的快速移动睡眠行为障碍患者的CSF：一项纵向观察性研究。 柳叶刀神经。 2021; 20（3）：203-212。 doi：10.1016/s1474-4422（20）30449-X 6。 Poggiolini I，Gupta V，Lawton M等。 脑脊液α-突触核蛋白种子定量的诊断值。 大脑。 2022; 145（2）：584-595。 doi：10.1093/brain/awab4312019; 6（9）：1872-1876。doi：10.1002/acn3.50833 4。多普勒K，Antelmi E，Kuzkina A等。REM睡眠行为障碍中的皮肤α-突触核蛋白阳性 - 两到四年的随访研究。帕金森主义关系疾病。2021; 86：108-113。DOI：10.1016/j.parkreldis.2021.04.007 5。伊朗A，Fairfoul G，Ayudhaya Acn等。在CSF中通过RT-QUIC检测孤立的快速移动睡眠行为障碍患者的CSF：一项纵向观察性研究。柳叶刀神经。2021; 20（3）：203-212。doi：10.1016/s1474-4422（20）30449-X 6。Poggiolini I，Gupta V，Lawton M等。脑脊液α-突触核蛋白种子定量的诊断值。大脑。 2022; 145（2）：584-595。 doi：10.1093/brain/awab431大脑。2022; 145（2）：584-595。doi：10.1093/brain/awab431
Raymond Laflamme，OC – 简历
– 量子误差校正讲座（3），SFB/Transregio 21，第三届 2010 年国际暑期学校，斯图加特，2010 年 10 月 3-5 日。 – NMR 量子信息处理讲座，蒙特利尔高等数学研讨会，由北约赞助，2010 年 6 月（2 次讲座）。 – NMR 量子信息处理讲座，第二届量子信息学校，巴西帕拉蒂，2009 年 9 月 1 日至 4 日。– NMR 量子信息处理讲座，国际量子信息与控制暑期学校 (QUIC 2007)，都柏林，2007 年 8 月。– NMR 量子信息处理讲座，贝纳斯克暑期学校，2006 年 6 月 18 日至 24 日。– 日本高知量子信息科学暑期学校讲座，2005 年 9 月，feynman.stanford.edu/kochi/index.htm。 – 线性光学量子信息处理课程，Enrico Fermi 国际物理学院“量子计算机、算法和混沌”，瓦伦纳，意大利，2005 年 7 月。 – 巴西布基亚斯量子信息暑期学校讲师，2003 年 12 月 1 日至 10 日。 – 卡尔加里量子信息暑期学校讲师，2003 年 6 月 22 日至 27 日。 – 蒙特利尔量子信息暑期学校讲师，2002 年 7 月 17 日至 20 日。 – 多伦多量子信息暑期学校讲师，2001 年 5 月 14 日至 18 日。 – Les Houches 冬季学校“量子计算”讲师，2001 年 3 月 18 日至 30 日。 – 麻省理工学院量子纠错课程讲师，2001 年 1 月。量子相干性和信息学校，阿根廷乌斯怀亚，2000 年 10 月 9 日至 20 日。– 剑桥大学 DAMTP 量子力学本科课程导师，1986、1987、1990 和 1991 年秋季。– 第十五届国际理论物理学校讲师，波兰什切尔克，1991 年 9 月 16 日至 23 日。– 第二十二届 GIFT 国际理论物理研讨会讲师，西班牙，1991 年 6 月 2 日至 8 日。
FGQT Q02：工作计划 - 呼吁参与
量子技术（QT）形成了一个快速新兴的领域，吸引了社会不同分支机构的主要参与者的注意。作为QT研究非常密集，QT标准化的思想以及在多大程度和何时可能有利或需要的问题的问题开始，在对主要利益相关者的感知下开始占据中心阶段。该领域的未来发展仍然不确定。研究基础设施可能会看到与量子技术相关的第一个标准。供应链正在出现，包括QT组件和子系统的构建，表征和基准测试的解决方案，以及自然需要标准化的QT设置的硬件和软件控制。同时，某些QT应用程序已经达到了更高的技术准备水平：量子密钥分布，量子传感和量子计算解决方案开始商业上可用，这再次需要标准化的实际实现。欧洲标准发展组织CEN-Cenelec已启动了2020年中期量子技术（FGQT）的焦点小组，以协调和支持相关标准的发展。FGQT正在开发其QT标准化路线图（计划于2022年中期发布），以系统地解决正在进行的和预期的标准化工作。此活动与识别相关用例，潜在QT相关交易和供应链的识别一起演变，并特别包括对QT的各个方面的分析，这些方面将从标准化中以及在此时间范围内受益最大。FGQT在欧洲进行了协调这项活动，但旨在与其他标准发展组织和QT alliances的互动，包括ETSI，ITU-T，ISO/IEC，IEEE，IEEE，IEEE，IRTF，IRTF，QUIC等。FGQT的另一个目标是参考条款的定义，这将触发技术委员会的实际标准发展。FGQT发现的挑战之一是与QT相关的适用性和供应链的潜在复杂性。例如，许多QT组件可以应用于多种技术子域中的多种用例。
东京PD＆MD的第23届“ Takamatsu”国际研讨会
关键文章（最多5）：1。Tolosa E，Garrido A，Scholz SW，Poewe W.帕金森氏病诊断的挑战。柳叶刀神经。2021年5月； 20（5）：385-397。 doi：10.1016/s1474-4422（21）00030-2。2。Tolosa E，Vila M，Klein C，Rascol O. LRRK2在帕金森氏病：临床试验的挑战。nat Rev Neurol。2020年2月； 16（2）：97-107。 doi：10.1038/s41582-019-0301-2。EPUB 2020 JAN 24.PMID：31980808 3。San Luciano M，Tanner CM，Meng C，Marras C，Goldman SM，Lang AE，Tolosa E，SchüleB，SchüleB，Langston JW，Brice A，Corvol JC，Goldwurm S，Klein C，Brockman C，Brockman C，Brockman S，Berg D，Berg D，Brockmann K，Brockmann K，Brockmann K，Ferreira JJ，Ferreira JJ，sue azir Meseg heseg hes thazir M，thazir M，thazir M，thazir Mellick，thazir mellick g g。 EK，Bressman S，Saunders-Pullman R；迈克尔J.Fox Foundation LRRK2队列联盟。非甾体类抗炎用途和LRRK2帕金森氏病渗透率。MOV DISORD。 2020年10月； 35（10）：1755-1764。 doi：10.1002/mds.28189。 EPUB 2020 JUL 14。 4。 Garrido A，Fairfoul G，Tolosa E，Marti MJ，Ezquerra M，Green Aje。 大脑和脑脊液α-突触核蛋白实时Quaking诱导的转化率鉴定了LRRK2-PD中的Lewy体病理学。 MOV DISORD。 2023年2月； 38（2）：333-338。 doi：10.1002/mds.29284。 EPUB 2022 DEC 5.PMID：36471633 5。 Garrido A，Fairfoul G，Tolosa ES，MartíMJ，Green A；巴塞罗那LRRK2研究小组。 α-核蛋白RT-在LRRK2连接帕金森氏病的脑脊液中。 Ann Clin Transl Neurol。 2019年5月9日； 6（6）：1024-1032。 doi：10.1002/acn3.772。 Ecollection 2019 Jun。MOV DISORD。2020年10月； 35（10）：1755-1764。 doi：10.1002/mds.28189。EPUB 2020 JUL 14。4。Garrido A，Fairfoul G，Tolosa E，Marti MJ，Ezquerra M，Green Aje。大脑和脑脊液α-突触核蛋白实时Quaking诱导的转化率鉴定了LRRK2-PD中的Lewy体病理学。MOV DISORD。 2023年2月； 38（2）：333-338。 doi：10.1002/mds.29284。 EPUB 2022 DEC 5.PMID：36471633 5。 Garrido A，Fairfoul G，Tolosa ES，MartíMJ，Green A；巴塞罗那LRRK2研究小组。 α-核蛋白RT-在LRRK2连接帕金森氏病的脑脊液中。 Ann Clin Transl Neurol。 2019年5月9日； 6（6）：1024-1032。 doi：10.1002/acn3.772。 Ecollection 2019 Jun。MOV DISORD。2023年2月； 38（2）：333-338。 doi：10.1002/mds.29284。EPUB 2022 DEC 5.PMID：36471633 5。Garrido A，Fairfoul G，Tolosa ES，MartíMJ，Green A；巴塞罗那LRRK2研究小组。α-核蛋白RT-在LRRK2连接帕金森氏病的脑脊液中。Ann Clin Transl Neurol。 2019年5月9日； 6（6）：1024-1032。 doi：10.1002/acn3.772。 Ecollection 2019 Jun。Ann Clin Transl Neurol。2019年5月9日； 6（6）：1024-1032。 doi：10.1002/acn3.772。Ecollection 2019 Jun。
Creutzfeldt-Jakob疾病作为精神疾病
Creutzfeldt-Jakob疾病（CJD）是由错误折叠的人prion蛋白（PRP）s引起的海绵状脑病。由于表现的可变性，可能会错过诊断来代替各种精神疾病。我们的研究报告了CJD的原型病例和精神病模仿，以及用于建立正确诊断的工作。一名54岁的男性，患有脑部创伤性脑损伤和严重抑郁症的男性患有胸痛。在住院期间，他发现他越来越积极进取，表现出色。对临床史的进一步审查表明，该患者在一年前被诊断出患有认知障碍和抑郁症。患者躁动了，重定向不足，并且在神经系统检查方面步态不稳定。大脑的磁共振成像（MRI）表现出沿着枕骨和时间区域和时间区域（L> r）以及皮层结构的限制扩散（DWI），包括基底神经节和丘脑，以及伴随的属性流体衰减逆转逆恢复（Flair）的超构态性静脉静脉静止的区域。两个月后重复MRI脑显示出具有ADC相关和天赋的DWI信号的进展。脑脊液14-3-3和RT Quic样品呈阳性。几个月后，脑尸检和蛋白质印迹证实了CJD诊断。文献综述是在PubMed上进行的，以识别最初被诊断为精神疾病的CJD病例。总的来说，CJD可以作为精神病模仿。搜索术语包括“ CJD”或“ Creutzfeldt-Jakob病”，并具有三种常见的精神诊断，“抑郁症”，“精神病”和“躁狂症”。在66.7、81.1％，50％和72.7％的病例中发现了CJD的阳性脑电图，MRI，PET和CSF（包括蛋白质14-3-3和TAU）。在可疑情况下，应及时使用脑电图，成像和CSF研究来正确诊断。通常需要重复的MRI成像来帮助诊断过程。在选定的病例中应考虑脑活检。
v11i1-1269.pdf
今天的摘要，数据已成为几乎每个业务领域的推动力，并且与人工智能（AI）一起，云计算是增强业务运营和绩效的关键推动力。本研究重点是优化云环境中的分布式机器学习（DML）算法，以有效处理和处理大型数据集。本文通过利用云平台的计算能力和存储容量以及并行处理技术来提出一种改善DML算法性能的方法。实验结果表明，所提出的方法可将处理时间减少40％，并将模型准确性提高15％，使其非常适合大数据环境。关键字：分布式机器学习，云计算，大数据，优化，并行处理。云计算，并行处理，可伸缩性，容错性，数据复制1。简介云计算已彻底改变了数据的管理和处理方式，提供了能够处理大规模数据的强大的分布式系统。随着数据量的快速增长，使用分布式机器学习（DML）算法已成为必要。这些算法将计算跨多个节点划分，以提高数据处理效率。云平台，例如AWS，Microsoft Azure和Google Cloud提供了扩展机器学习模型所需的基础架构和灵活性。但是，诸如延迟，效率低下的资源管理和通信复杂性等挑战仍然存在，需要解决。2。本文提出了一种优化基于云的大数据系统中DML算法的策略。通过将并行处理与动态资源管理相结合，该方法可以减少延迟，改善数据吞吐量并增强部署在云环境中的机器学习模型的整体性能。使用来自AWS EC2实例的现实世界数据对所提出的方法进行验证。分布式计算系统和DML算法中的问题基于云的分布式系统和DML算法的性能受到了几个关键挑战的影响，每个挑战必须解决每个挑战以确保最佳系统性能。2.1可伸缩性问题随数据的增长，分布式系统必须能够扩展以适应增加的工作量。水平缩放（添加更多节点）和垂直缩放（节点的资源增加）是常见方法，但是这些引入了数据一致性和网络流量等问题。无法控制的缩放率可以降低整体系统性能。2.2 DML算法中的通信瓶颈，频繁更新模型参数导致节点之间的数据交换。当网络带宽被拥挤时，这些交换会产生重大延迟。优化诸如GRPC和QUIC之类的通信协议可以减轻这些瓶颈并提高整体性能。2.3资源管理有效管理CPU，内存和存储等资源的挑战对于最佳系统性能至关重要。诸如动态缩放和负载平衡之类的技术有助于确保有效分配资源，从而防止某些节点过度负载和其他其他节点的实现不足，从而在不同的工作负载下保持系统效率。