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QOSST：用于实验性连续变量量子密钥分发的高度模块化开源平台
量子密钥分发 (QKD) 使两个远程方能够以基于量子物理定律的信息论安全性进行密钥交换。将密钥信息编码为连续变量 (CV)，例如光相干态的正交分量的值，使实现更接近标准光通信系统，但这是以低信噪比操作所需的数字信号处理技术显著复杂为代价的。在这项工作中，我们希望通过提供高度模块化的开源软件来降低与此困难相关的 CV-QKD 实验的进入门槛，该软件原则上与硬件无关，可用于多种配置。我们使用带有本地生成的本地振荡器、频率复用导频和 RF 异差检测的实验装置对这个称为 QOSST 的软件进行了基准测试，并在渐近极限下获得了城域距离上 Mbit/s 数量级的最先进的密钥速率。我们希望 QOSST 能够用于促进 CV-QKD 的进一步实验进展，并由社区进行改进和扩展，以在各种配置中实现高性能。
CESA对多年可靠性评估范围，输入和假设的评论
南加州爱迪生公司（SCE），代表太平洋天然气和电力公司（PG＆E）和圣地亚哥天然气公司（SDG＆E）（共有大型投资者拥有的公用事业或大型公用事业或大型IOUS），以对加利福尼亚能源委员会（CEC）访问该州的批发级别的访问，以访问加利福尼亚州能源委员会（CEC）的访问，以访问已付费的工具。大型IOU是载荷服务实体（LSE），该实体（LSE）按照《加利福尼亚州法规》第20条第20章，第1623（c）条提交了单个州范围标准工具（SST提案）的初步提议的框架。虽然大型ious站在SST提案中，但CEC提出的几个问题提出了重要的新问题，因此，很大程度上有机会在这里解决这些问题。相应地，大型IOU提供了从CEC的评论请求中选择问题的回答，并使用请求中的原始枚举作为参考。
QOSST：用于实验性连续变量量子密钥分发的高度模块化开源平台
量子密钥分发 (QKD) 使两个远程方之间能够进行密钥交换，其信息论安全性植根于量子物理定律。将密钥信息编码为连续变量 (CV)，例如光相干态的正交分量的值，使实现更接近标准光通信系统，但这是以低信噪比操作所需的数字信号处理技术的复杂性为代价的。在这项工作中，我们希望通过提供高度模块化的开源软件来降低与此困难相关的 CV-QKD 实验的进入门槛，该软件原则上与硬件无关，可用于多种配置。我们使用带有本地生成的本地振荡器、频率复用导频和 RF 异差检测的实验装置对这款名为 QOSST 的软件进行了基准测试，并在渐近极限下获得了城域距离上 Mbit/s 数量级的最先进的密钥速率。我们希望 QOSST 可用于促进 CV-QKD 的进一步实验进展，并由社区改进和扩展，以在各种配置中实现高性能。
人工智能-HCSST 2025
录取通知 支付注册费 博士生座谈会 主会议 关于 AI-HCSST 2025 近年来，工业 4.0 驱动的解决方案通过引入定制和智能生产技术将制造过程的自动化提升到了一个新水平。联网的机器在以客户为导向的生产环境中进行通信、与人类合作、做出决策并独立运行，这被称为工业 5.0。从工业 4.0 到工业 5.0 的演变正在推动制造业的可持续发展、嵌入循环性并配置以人为本的工业。工业 5.0 不仅需要工业流程的转型，还需要供应和消费模式的转型，从而实现从大规模定制到个性化。这次会议旨在讨论和探索前景和挑战，并将为跨学科的研究人员、学者、专业人士和学生提供一个平台，让他们互动并传播有关工业 5.0 及其对商业的影响的信息。关于主办机构 ABV-印度信息技术与管理学院瓜廖尔分校是印度政府教育部下属的一所国家级学院。学院率先在 IT 支持服务、公共服务管理和电子政务领域提供独特的 MBA 课程。学院的管理课程提供运营和技术管理、信息技术和系统领域的专业选修课。再加上营销、金融和人力资源领域的选修课，学院处于管理思想和实践的前沿。学院的博士生正在管理和信息技术等细分领域进行前沿研究。Gunjan Soni 博士，MNIT 斋浦尔医学研究中的工业 5.0 用于制造个性化植入物的智能材料
使用LSST
上下文。与Vera C. Rubin天文台进行时空的传统调查（LSST）有望通过在包括难以捉摸的星际对象（ISOS）的各种对象上提供前所未有的数据来革新我们对太阳系的理解。检测和分类ISOS对于研究其他行星系统的材料的组成和多样性至关重要。但是，ISO的稀有性和简短观察窗口，再加上LSST生成的大量数据，为其识别和分类带来了重大挑战。目标。本研究的目的是通过探索机器学习算法在模拟LSST数据中的ISO曲目自动化中的应用来解决这些挑战。方法。我们采用了各种机器学习算法，包括随机森林（RFS），随机梯度下降（SGD），梯度增强机（GBMS）和神经网络（NNS），在模拟LSST数据中对ISO Tracklet进行了分类。结果。我们的结果表明，GBM和RF算法在准确区分ISO和其他太阳系对象中优于SGD和NN算法。RF分析表明，在从LSST轨迹分类中，许多派生的Digest2值比直接观察值（右提升，偏差和幅度）更重要。GBM模型达到了最高的精度，召回和F1得分，值分别为0.9987、0.9986和0.9987。结论。这些发现为使用LSST数据开发ISO发现的高效自动化系统奠定了基础，为更深入地理解材料和过程铺平了道路。将我们提出的机器学习方法集成到LSST数据处理管道中，将优化调查识别这些稀有和有价值的对象的潜力，从而及时进行后续观察并进一步表征。
SSTR2与EGFR积极地关联，并预测鼻咽癌的预后不良
摘要目标表皮生长因子受体（EGFR）属于受体酪氨酸激酶家族，而EGFR的过表达与预后不良和癌症进展有关。生物抑制素受体2（SSTR2）是人类中具有多种生物学功能的G蛋白偶联受体（GPCR），并且通过鼻咽癌癌（NPC）中的NF-KB信号通路进行了上调。但是，尚无研究检查NPC中的EGFR和SSTR2。这项研究旨在研究SSTR2是否与NPC中的EGFR和临床病理学特征有关。进行了生物信息学分析，以评估基于GEO数据库的EGFR和SSTR2之间的相关性。通过免疫组织化学（IHC）评估了491例NPC和50例非癌性鼻咽上皮的表达。结果生物信息学分析和IHC在NPC中显示出SSTR2和EGFR之间的正相关。与非癌性鼻咽上皮相比，NPC患者的SSTR2和EGFR的高表达显着增加。SSTR2和/或EGFR的高表达与较差的结果和更高的进展风险有关。 研究发现，接受化学放疗（CR）的患者高表达SSTR2，EGFR高表达以及SSTR2和EGFR的高共表达在无进展的无进展生存（PFS）和总生存期（OS）的预后较差。 有趣的是，SSTR2高表达，EGFR的高表达，EGFR和SSTR2的高表达以及EGFR/SSTR2的NPC患者的任何高表达都可以更好地预后，而CR结合了靶向治疗。SSTR2和/或EGFR的高表达与较差的结果和更高的进展风险有关。研究发现，接受化学放疗（CR）的患者高表达SSTR2，EGFR高表达以及SSTR2和EGFR的高共表达在无进展的无进展生存（PFS）和总生存期（OS）的预后较差。有趣的是，SSTR2高表达，EGFR的高表达，EGFR和SSTR2的高表达以及EGFR/SSTR2的NPC患者的任何高表达都可以更好地预后，而CR结合了靶向治疗。COX多元分析将SSTR2和EGFR识别为PFS的独立预测指标。结论我们的研究是第一个阐明NPC中SSTR2和EGFR之间复杂关系的研究，并为EGFR靶向治疗的潜在益处提供了对高SSTR2表达患者的潜在益处的新见解。此外，SSTR2具有NPC患者预后不良的新生物标志物。
人工智能-HCSST 2025
提交截止日期 录取通知 支付注册费 博士座谈会 主会场 关于 AI-HCSST 2025 近年来，工业 4.0 驱动的解决方案通过引入定制和智能生产技术将制造流程的自动化提升到了一个新的水平。联网的机器在以客户为导向的生产环境中进行通信、与人类合作、做出决策并独立运行，这被称为工业 5.0。从工业 4.0 到工业 5.0 的演变正在推动制造业的可持续发展、嵌入循环性并配置以人为本的行业。工业 5.0 不仅需要工业流程的转型，还需要供应和消费模式的转型，从而实现大规模定制到个性化。本次会议旨在讨论和探索前景和挑战，并将为跨学科研究人员、学者、专业人士和学生提供一个平台，让他们交流和传播有关工业 5.0 及其对商业影响的信息。 关于主办机构
EODev 推出 BESSTIE® 120，扩大其产品范围
“借助 BESSTIE，我们除了电力生产外，还增加了存储功能，丰富了我们的产品。因此，EODev 目前正在部署一项涵盖电力价值链核心阶段的产品，”EODev 首席执行官 Jérémie Lagarrigue 表示。“非常具体地说，EODev 的目标是在整个脱碳过程中为我们的客户提供支持，无论他们在这些方面的需求和成熟度如何。我们的 BESS 是一种模块化产品，易于部署、易于访问，我们毫不怀疑，它将吸引那些意识到环境和健康挑战和紧迫性并希望投资于清洁和可持续解决方案的参与者。在国际层面，BESSTIE 将覆盖氢气供应非常低或根本不存在的地区，”Jérémie Lagarrigue 继续说道。
2024-11-11-JHU-CHS-DOE-FASST-倡议-RFI.pdf
执行摘要 感谢您提供机会对美国能源部 (DOE) 关键和新兴技术办公室 (CET) 的信息请求 (RFI) 做出评论，该请求涉及能源部及其 17 个国家实验室如何利用现有资产通过科学、安全和技术人工智能前沿 (FASST) 计划为公众利益提供国家人工智能能力。 2 此处表达的评论反映了约翰霍普金斯大学卫生安全中心的观点，并不一定反映约翰霍普金斯大学的观点。约翰霍普金斯大学卫生安全中心 (CHS) 研究新政策方法、科学进步和技术创新如何加强卫生安全和挽救生命。CHS 在生物安全方面拥有 25 年的经验，致力于确保未来流行病、灾难和生物武器不再威胁我们的世界。CHS 由科学、医学、公共卫生、法律、社会科学、经济学、国家安全和新兴技术领域的研究人员和专家组成。 CHS 的以下回应涉及数据治理实践和风险，平衡国家安全问题和模型的开源，以及为 DOE 正在进行的 AI 红队和 CBRN 风险安全测试提供信息，特别是与具有生物安全和生物安全影响的 AI 模型相关的风险。
EU SST-Opportunities 2023-2026
•SST服务提供功能的操作和维护•SST处理功能的操作和维护•SST传感器功能的操作和维护•开发，操作和维护SST目录•开发，开发，操作和维护新的SST服务提供功能