杭州盛廷医疗科技有限公司拥有一款基于靶向二代测序(NGS)的试剂盒,用于同时识别分枝杆菌种类并预测结核分枝杆菌复合群(MTBC)菌株的耐药性。该试剂盒 TBseq® 可直接应用于痰液、支气管肺泡灌洗液、胸腔积液或分枝杆菌阳性培养物等临床标本。它依赖于引物多重扩增混合物的深度测序,针对与一线和二线抗结核(抗 TB)药物(利福平、异烟肼、吡嗪酰胺、乙胺丁醇、氟喹诺酮类、阿米卡星、卡那霉素、卷曲霉素、链霉素、对氨基水杨酸、环丝氨酸、乙硫异烟胺/丙硫异烟胺、贝达喹啉、氯法齐明和利奈唑胺)耐药相关的 21 种主要 MTBC 基因。分枝杆菌种属鉴定是通过针对 16S 和 hsp65 基因区域进行的。
摘要:Mxenes是一个新的二维材料家族,也称为过渡金属碳化物和氮化物,其通用公式为M n + 1 x n t x(n = 1 - 3)。它们固有的金属电导率和亲水性质具有迷人的物理化学特性(光学,电子,磁性,光到热转化。等)。超薄层的结构和光热特性吸引了许多在生物医学应用中的兴趣,尤其是作为癌症治疗的光质疗法剂。在这篇综述中,我们总结了光热疗法领域的MXENES的最新进展,并突出了至关重要的生物指数的制备和评估。首先,我们介绍了生物应用MXENES的制备和表面修饰的主要策略。然后,回顾了基于MXENE的光热应用领域的代表性病例,例如光热疗法,协同疗法和靶向治疗。最后,引入了细胞毒性和体内长期生物安全。我们还提出
摘要 — 这篇前瞻性文章简要概述了可穿戴超声设备的材料、制造、波束成形和应用,这是一个发展迅速、影响广泛的领域。小型化和软电子技术的最新发展显著推动了可穿戴超声设备的发展。与传统超声探头相比,此类设备具有独特的优势,包括更长的可用性和操作员独立性,并已证明其在连续监测、非侵入性治疗和高级人机界面方面的有效性。可穿戴超声设备可分为三大类:刚性、柔性和可拉伸,每类都有独特的特性和制造策略。本文回顾了每种可穿戴超声设备在设备设计、封装和波束成形方面的关键独特策略。此外,我们还重点介绍了可穿戴超声技术实现的最新应用,包括连续健康监测、治疗和人机界面。本文最后讨论了该领域面临的突出挑战,并概述了未来发展的潜在途径。
[ 5 ] Xuan Zhang, Limei Wang, Jacob Helwig, Youzhi Luo, Cong Fu, Yaochen Xie, Meng Liu, Yuchao Lin, Zhao Xu, Keqiang Yan, Keir Adams, Maurice Weiler, Xiner Li, Tianfan Fu, Yucheng Wang, Haiyang Yu, YuQing Xie, Xiang Fu, Alex Strasser, Shenglong Xu , Yi Liu, Yuanqi Du, Alexandra Saxton, Hongyi Ling, Hannah Lawrence, Hannes Stärk, Shurui Gui, Carl Edwards, Nicholas Gao, Adriana Ladera, Tailin Wu, Elyssa F. Hofgard, Aria Mansouri Tehrani, Rui Wang, Ameya Daigavane, Montgomery Bohde, Jerry Kurtin, Qian Huang, Tuong Phung, Minkai Xu, Chaitanya K. Joshi, Simon V. Mathis, Kamyar Azizzadenesheli, Ada Fang, Alán Aspuru-Guzik, Erik Bekkers, Michael Bronstein, Marinka Zitnik, Anima Anandkumar, Stefano Ermon,PietroLiò,Rose Yu,StephanGünnemann,Jure Leskovec,Heng JI,Jimeng Sun,Regina Barzilay,Tommi Jaakkola,Connor W. Coley,Coley,Coley,Xiaoning Qian,Xiaofeng Qian,Xiaofeng Qian,Tess Smidt和Shuiiwang Ji。“量子,原子和连续体系中科学的人工智能”。Arxiv预印型ARXIV:2307。08423(2023)。
摘要:NISQ(嘈杂中尺度量子)技术的最新进展和跨学科对话极大地扩展了非平衡量子多体系统的前沿。在本次演讲中,我将讨论量子信息动力学,即投入多体系统的量子量子比特的命运,作为研究这种新动态机制的一般框架。我将展示强相互作用系统中的局部量子信息以普遍的方式传播到非局部自由度,类似于流行病的传播,并在后期被编码在多体希尔伯特空间中。这一过程被称为扰乱,已在冷原子、超导电路、离子阱和固态核磁共振实验中观察到。扰乱量子信息的非局部性质使其更耐噪声,但解码起来却更具挑战性。我将介绍我们在原型多体模型(二维量子 XY 模型)中解码和传送量子信息的最新进展,使用精确的长距离纠缠本征态和局部测量。我们的协议已准备好在当前的 NISQ 设备上执行,并可能为量子信息处理开辟新的可能性。
该期刊在波兰教育与科学部参数评估中获得了20分。 2021 年 12 月 21 日教育和科学部长公告附件。 32582。具有期刊唯一标识符:201398。分配的科学学科:经济学和金融(社会科学领域);管理与质量科学(社会科学领域)。 2019 年部长级积分 - 今年 20 分。 2021 年 12 月 21 日教育和科学部长公告附件。编号 32582。它具有唯一的期刊标识符:201398。指定的科学学科:经济学和金融(社会科学领域);管理与质量科学(社会科学领域)。 © 作者 2023;本文在波兰托伦哥白尼大学授权开放期刊系统下以开放获取方式发表。本文根据知识共享署名非商业性许可条款发布,该许可条款允许以任何媒介在任何非商业性用途下使用、发布和复制本文,但必须注明原作者及出处。这是一篇开放获取的文章,根据知识共享署名非商业许可协议共享条款进行许可。 (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)允许在任何媒体中进行不受限制的、非商业性的使用、分发和复制,只要对作品进行适当的引用。作者声明,本文的发表不存在利益冲突。收到日期:2023 年 5 月 5 日。修订日期:2023 年 5 月 25 日。接受日期:2023 年 5 月 27 日。发布日期:2023 年 5 月 27 日。
基于计算复杂性的现代通信系统的安全性越来越多,特别是随着量子计算机的快速开发。幸运的是,量子通信能够在通信过程中提供信息理论安全性[1,2]。Quantum Secret共享(QSS)是多部分量子通讯网络中最重要的原始人之一,它使一个受信任的方可以在只能集体重建秘密的几位参与者中分发一个秘密。QSS一直是一个积极的研究领域,研究人员致力于完善和提高其能力。通过使用后选择的Greenberger- Horne-Zeilinger纠缠而提出了测量设备不依赖的方案[3]。最近已经分析了参与者的攻击[4]针对特定的确定性协议。最近,Shen等人。[5]利用相干状态的相位调制来编码其QSS方案中的逻辑位,从而大大降低了实验复杂性。作者使用量子键分配安全性分析的方法来证明该方案即使对于内部参与者,也可以防止连贯攻击。通过使用与双场量子键分布相同的单光子干扰测量技术,该协议达到了
摘要:光子计算因能以比数字电子替代方案高得多的时钟频率加速人工神经网络任务而受到广泛关注。特别是由马赫-曾德尔干涉仪 (MZI) 网格组成的可重构光子处理器在光子矩阵乘法器中很有前途。希望实现高基 MZI 网格来提高计算能力。传统上,需要三个级联 MZI 网格(两个通用 N × N 酉 MZI 网格和一个对角 MZI 网格)来表示 N × N 权重矩阵,需要 O ( N 2 ) 个 MZI,这严重限制了可扩展性。在此,我们提出了一种光子矩阵架构,使用一个非通用 N × N 酉 MZI 网格的实部来表示实值矩阵。在光子神经网络等应用中,它可能将所需的 MZI 减少到 O ( N log 2 N ) 级别,同时以较低的学习能力损失为代价。通过实验,我们实现了一个 4 × 4 光子神经芯片,并对其在卷积神经网络中的性能进行了基准测试,以用于手写识别任务。与基于传统架构的 O (N 2) MZI 芯片相比,我们的 4 × 4 芯片的学习能力损失较低。而在光学损耗、芯片尺寸、功耗、编码误差方面,我们的架构表现出全面的优势。
摘要 摘要 在整个互联网中,各种组织已经部署了许多聊天机器人来回答客户提出的问题。近年来,我们一直在为青少年举办网络安全夏令营。由于 COVID-19,我们的线下夏令营已改为虚拟夏令营。因此,我们决定开发一个聊天机器人,以减少电子邮件和电话的数量,以及根据我们从以前的夏令营收到的问题一遍又一遍地回答相同或类似问题的人工负担。本文介绍了我们使用 Google Dialogflow 平台为中学和高中网络安全夏令营实施 AI 聊天机器人的实践经验。我们选择了一些常见问题来构建我们的聊天机器人。我们认为,与其直接在网站上发布许多常见问题(许多人可能对此不感兴趣),不如使用聊天机器人,以互动的方式回答任何用户的疑问或询问。我们对聊天机器人的初步评估表明,聊天机器人受到了使用者的好评。29 名学生在使用聊天机器人后填写了一份简短的问卷。79.5% 的学生同意聊天机器人易于使用;89.6% 的学生同意聊天机器人的界面用户友好;89.7% 的学生认为聊天机器人效果很好,聊天机器人非常有帮助,帮助他们回答了一些营地或网络相关的问题;75.9% 的学生喜欢使用聊天机器人;总体而言,82.8% 的学生对聊天机器人感到满意。我们相信聊天机器人比问答代理更有用,它可以进一步发展成为教师和学生的高级虚拟助手。至于未来的工作,我们有兴趣将聊天机器人扩展到网络安全领域的一般问题,以便聊天机器人可以为更多与网络安全知识相关的问题提供标准化答案。