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World File Search SystemSDM
实验性空分复用极化-...
量子技术的发展和广泛应用高度依赖于分配纠缠的通信信道的容量。空分复用 (SDM) 增强了传统电信中的数据信道传输容量，并有可能利用现有基础设施将这一理念转移到量子通信中。在这里，我们展示了在 411 米长的 19 芯多芯光纤上进行偏振纠缠光子的 SDM，该光纤可同时通过多达 12 个信道分配偏振纠缠光子对。多路复用传输的质量由高偏振可见性和每对相反纤芯的 Clauser-Horne-Shimony-Holt (CHSH) Bell 不等式违反证明。我们的分配方案在 24 小时内表现出高稳定性，无需任何主动偏振稳定，并且可以毫不费力地适应更多信道。该技术增加了量子信道容量，并允许基于单个纠缠光子对源可靠地实现多用户量子网络。
Priyanka Kapoor博士
分裂（口腔外科，预防牙齿和假体的区别）额外学位：2018年，达瓦德（Dharwad）SDM学院（SDM College）的法医牙托奖学金，自2020年9月以来，从萨尔达大学（Sharda University）攻读牙科科学学院的博士学位（正畸）。Memberships and portfolio Life Member: Indian Orthodontic Society (LM-1537) Life Member: Indian Society of Dental Research (ISDR) (LM1024) Member: National Academy of Medical Sciences (NAMS) Member: International Association of Dental Research (2015-16, 2020-21) Member ID:791586) Executive member : Indo Pacific Association of Forensic Odontology 2020-21, 2021-22，2022-23，2023-24（LM 192），IAFO（国际法医牙现代学协会）编辑-In-Chief ：： Indo Pacific forensic Odontology Association 2023-24，2024-24，2024-25，2025，2025-26，2025-26，2026-27
使用系统动态的可持续性
摘要：在供应链管理（SCM）中，在每个阶段都具有复杂性和不确定性，从原材料阶段到最终用户的商品和服务流。计算机建模和仿真是检查供应链操作问题的一种特别有用的方法，因为它可以解决具有挑战性且耗时分析的操作复杂性。制造公司担心在制造过程中浪费宝贵的时间和资产；原材料，人力资本或物理基础设施的估计不准确，不仅会导致制造单元的货币损失，而且对环境有害。本文的目的是证明可持续供应链管理（SSCM）中的系统动态建模（SDM）可以应用于服装制造，以优化材料，人工和设备的使用。利用系统动力学（SD），制造单元可以通过减少材料，人工和设备的使用来改善可持续性，从而减少能源使用。在我们的文献综述中，我们没有确定使用SDM制造衬衫制造的供应链模拟的任何研究。我们选择衬衫制造以演示模型，因为其相对简单的制造过程。在我们的研究中，我们得出结论，SDM模拟是优化服装制造中材料，人工和设备的有效方法。这将导致更具可持续性的制造过程，因为该模型在无风险环境中模拟了不同的制造供应链方案，从而最大程度地减少了废物和资源。此外，来自Stella®模型的输出可以用作随后的生命周期评估（LCA）模型的输入，以确定定量环境影响。
软件包“预测”
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弥合信息鸿沟 - DiVA 门户
在当今的医疗环境中，在患者过程中实践循证医学 (EBM) 和共同决策 (SDM) 非常重要，因为这些护理模式提供了一种提高护理质量和安全性、患者满意度和降低成本的方法。EBM 是结合临床专业知识认真、明智地使用当前最佳医学证据。它还包括考虑患者的价值观和偏好，以指导有关个别患者护理的决策。SDM 提供了一个流程，指导医疗保健专业人员（例如，医生或护士）和患者如何在整合证据主体（选项、益处和危害）并考虑患者的价值观和偏好后共同参与决策。医疗保健专业人员实践 EBM 和 SDM 的程度取决于患者信息（例如，医疗诊断、治疗以及实验室和管理信息）和医疗证据（例如医疗指南）的可用性。患者信息是做出有关个体患者护理决策的先决条件，循证医学知识、临床专业知识以及患者价值观和偏好指导这些决策。此外，为了让患者能够传达价值观和偏好并有效地参与自己的护理，他们需要对自己的病情和治疗方案以及每种方案的后果有基本的了解。因此，他们需要在整个医疗保健旅程（过程）中以“患者可访问”的形式访问与医生和护理团队相同的信息流。然而，在正确的时间和地点对个别患者的护理做出正确的决定对医疗专业人员来说是一项挑战。由于互操作性问题，现有的信息系统不支持患者信息在患者过程中的无缝流动。因此，医疗专业人员无法在正确的时间和地点轻松访问有关患者的最新信息。医疗证据分散在不同存储库中，并由不同的提供者呈现，这进一步加剧了这种情况，每个提供者对如何组织信息以及搜索引擎应如何运行都有独特的想法。无法或无法访问相关患者信息以及有关治疗方案的益处和风险的最佳医疗证据，可能会导致错误的决策，更严重的是，导致患者痛苦。这种情况还影响 SDM。如果患者不了解自己的健康状况、治疗方案、益处和风险，或者没有获得高质量的信息（例如由于医疗保健专业人员无法获得最佳证据），患者将无法评估“什么对他们来说是重要的”，或者他们会做出
深层物种分布建模的框架
本文描述了一个深-SDM框架Malpolon。用Python编写并建立在Pytorch图书馆的基础上，该框架旨在促进深层物种分布模型（DEEP-SDM）的培训和推断，并为只有General Python语言技能（例如，模型的生态学家）的用户共享，他们对测试对建立新SDM的深度学习方法感兴趣。更多的高级用户还可以从框架的模块化中受益，通过覆盖现有类，同时利用Press-button示例来运行更具体的实验，以使用自定义或提供的原始和预处理的数据集来训练Multiple分类任务上的神经网络。该框架是在GitHub和Pypi上开源的，并在各种情况下进行了广泛的文档和使用示例。Malpolon提供直接的固定，基于YAML的配置，并行计算，多GPU利用率，基线和基础模型，用于基准测试以及广泛的教程/文档，以增强生态学家和研究人员的可访问性和性能可及性。
未来的趋势和新兴光学的创新...
全球数据流量的指数增长需要光学网络技术的持续进步。超高速度，低延迟和高度可配置的光网络需要云计算，人工智能和物联网（IoT）等新兴趋势。研究人员正在研究新方法，包括轨道角动量（OAM）多路复用，太空层多路复用（SDM）和量子键分布（QKD），以克服这些障碍。这些新技术都可以大大提高光网络的容量，速度，可扩展性和安全性。通过在单个光纤上发送多个信号，SDM和OAM多路复用可以扩大网络容量。相反，QKD使得可以在较大距离上安全地发送数据。此外，可以通过使用机器学习（ML）和人工智能（AI）来改善故障管理，资源分配和光网性能。预计光网络的领域将通过这些新技术的结合进行革命。在本研究中彻底研究了开发光学网络技术及其可能使用的当前状态。我们提供了有关光学网络未来的见解，并讨论了使用这些技术带来的潜力和问题。
弥合信息鸿沟 - DiVA 门户
在当今的医疗环境中，在患者过程中实践循证医学 (EBM) 和共同决策 (SDM) 非常重要，因为这些护理模式提供了一种提高护理质量和安全性、患者满意度和降低成本的方法。EBM 是结合临床专业知识认真、明智地使用当前最佳医学证据。它还包括考虑患者的价值观和偏好，以指导有关个别患者护理的决策。SDM 提供了一个流程，指导医疗保健专业人员（例如医生或护士）和患者如何在整合证据主体（选项、益处和危害）并考虑患者的价值观和偏好后共同参与决策。医疗保健专业人员实践 EBM 和 SDM 的程度取决于患者信息（例如，医疗诊断、治疗以及实验室和管理信息）和医疗证据（例如医疗指南）的可用性。患者信息是做出有关个体患者护理决策的先决条件，循证医学知识、临床专业知识以及患者价值观和偏好指导这些决策。此外，为了让患者能够传达价值观和偏好并有效地参与自己的护理，他们需要对自己的病情和治疗方案以及每种方案的后果有基本的了解。因此，他们需要在整个医疗保健旅程（过程）中以“患者可访问”的形式访问与医生和护理团队相同的信息流。然而，在正确的时间和地点对个别患者的护理做出正确的决定对医疗专业人员来说是一项挑战。由于互操作性问题，现有的信息系统不支持患者信息在患者过程中的无缝流动。因此，医疗专业人员无法在正确的时间和地点轻松访问有关患者的最新信息。医疗证据分散在不同存储库中，并由不同的提供者呈现，这进一步加剧了这种情况，每个提供者对如何组织信息以及搜索引擎应如何运行都有独特的想法。无法或无法访问相关患者信息以及有关治疗方案的益处和风险的最佳医疗证据，可能会导致错误的决策，更严重的是，导致患者痛苦。这种情况还影响 SDM。如果患者不了解自己的健康状况、治疗方案、益处和风险，或者没有获得高质量的信息（例如，由于医疗保健专业人员无法获得最佳证据），患者将无法评估“什么对他们来说是重要的”，或者他们会做出
LSSIP 2022 - 法国 - 欧洲空中航行安全组织
不仅因为欧洲 ATM 行业已经建立了新的、强化的合作伙伴关系，以发挥 SESAR 部署管理器 (SDM) 的作用，而且——最重要的是——因为我们已成功通过共同项目 1 的第一个监管目标期限：在过去的 12 个月中，由于整个欧洲 ATM 利益相关者的共同努力，我们看到其实施状态取得了重大进展。
未来的趋势和新兴光学的创新...
全球数据流量的指数增长需要光学网络技术的持续进步。超高速度，低延迟和高度可配置的光网络需要云计算，人工智能和物联网（IoT）等新兴趋势。研究人员正在研究新方法，包括轨道角动量（OAM）多路复用，太空层多路复用（SDM）和量子键分布（QKD），以克服这些障碍。这些新技术都可以大大提高光网络的容量，速度，可扩展性和安全性。通过在单个光纤上发送多个信号，SDM和OAM多路复用可以扩大网络容量。相反，QKD使得可以在较大距离上安全地发送数据。此外，可以通过使用机器学习（ML）和人工智能（AI）来改善故障管理，资源分配和光网性能。预计光网络的领域将通过这些新技术的结合进行革命。在本研究中彻底研究了开发光学网络技术及其可能使用的当前状态。我们提供了有关光学网络未来的见解，并讨论了使用这些技术带来的潜力和问题。