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两个 I 类纠缠光子量子比特的熵和量子相干特性的测量
摘要 利用BBO非线性晶体中的I型SPDC过程，我们产生了接近于最大纠缠贝尔态的偏振纠缠态，对于HV（DA）基，其高可见度（高亮度）为98.50±1.33%（87.71±4.45%）。作为非局部现实主义测试，我们计算了CHSH版本的贝尔不等式，发现它强烈违反经典物理或任何隐变量理论，S = 2.71±0.10。通过测量SPDC过程中的符合计数率，我们获得单光子探测器的量子效率约为（25.5±3.4）%，这与制造商的测量结果一致。正如预期的那样，我们验证了CC率与输入CW激光的泵浦功率的线性依赖关系，这可能有助于找到有效的二阶磁化率晶体。利用量子比特测量理论，包括基于 16 个偏振测量的线性集合的量子态断层重建，以及基于数值优化的最大似然技术，我们计算了物理非负定密度矩阵，这意味着准备状态的不可分离性和纠缠。通过最大似然密度算子，我们精确计算了纠缠度量，例如并发、形成纠缠、纠缠、对数负性，以及不同的纠缠熵，例如线性熵、冯诺依曼熵和 Renyi 2 熵。最后，这种高亮度和低速率纠缠光子源可用于实验室中的短距离量子测量。
糖尿病研究和临床实践 - ugspace
目的：综合有关2型糖尿病（T2D）污名与心理，行为和临床结果之间关联的定量研究证据。方法：我们在2022年11月搜索了APA Psycinfo，Cochrane Central，Scopus，Scopus，Web of Science，Medline，Cinahl和Embase。同行评审的观察性研究检查了T2D污名与心理学，行为和/或临床结果之间的关联，有资格纳入。用JBI关键评估清单评估了偏见的风险。相关系数以随机效应荟萃分析合并。结果：我们的搜索产生了9642个引用，29符合纳入标准。包括在2014年至2022年之间发表的文章。We found a weak positive correlation between T2D stigma and HbA1C (r = 0.16, 95% CI:0.08 to 025, I 2 = 70%, N = 7 studies), a moderate positive correlation between T2D stigma and depressive symptoms (r = 0.49, 95% CI: 0.44 to 0.54, I 2 = 26.9%, n = 5 studies) and diabetes distress (r = 0.54，95％CI：0.35至0.72，I 2 = 96.9％，n = 7研究）。患有T2D污名的人经历了污名的人往往较少参与糖尿病的自我管理，尽管这种关联很弱（r = -0.17，95％CI：-0.25至 - 0.08，I 2 = 79.8％，n = 79.8％，n = 7Studies）。结论：T2D污名与负面健康结果有关。需要进一步的研究来消除纠缠基本的因果机制，以告知适当减少污名干预措施的发展。
Zacks小型研究
什么是新的Lantheus Holdings，Inc。（NASDAQ：LNTH）2025年开始，一对潜在的转型收购。当我们关注下周的收益报告时，我们会更新投资者有关最新交易的信息，并审查公司的前景。Lantheus正在积极使用其成功的Pylarify PET成像剂产生的现金来建立关系并在其投资组合中添加新资产。我们认为，兰尼斯试图成为该行业中杰出的放射药公司之一，具有新方式的成像和治疗资产组合，以识别和治疗疾病。Lantheus在Leqembi和Kisunla批准后认识到阿尔茨海默氏病的巨大机会，以及许多其他β-淀粉样蛋白和Tau Tangle thera-thera-therapies的发展。可能适合新疗法的患者需要确认该疾病，这可能是通过Lantheus的神经病学资产来精确实现的。该公司正在推进肿瘤学中的放射性药物的传统用途，并完善其技术发电机业务线以及在Difordity产品线中建立的众多合作伙伴关系。我们预测2024年的收入增长，在指导范围高1.50至15.2亿美元的高端。由于两次宣布的收购的收入和支出的收入很小，因此我们对模型只进行了少量调整。我们预计，兰尼斯将提供有关今年晚些时候收购这些业务的影响的其他信息。1月30日的新闻稿宣布任命Phuong Khanh（P.K.）Morrow，M.D。在后面的一节中，我们总结了这些预期交易的细节，并通过生命分子成像和常绿theragnostics进行了总结。除了收购LMI和Evergreen的消息之外，兰塞努斯任命了一名新董事会成员，该董事会成员在美国临床肿瘤学会（ASCO）Genitouriniary Cancers cancers专题讨论会上发表，并宣布了2月26日的收入报告日期。到Lantheus的董事会。 Morrow博士将在科学技术委员会任职，将她在武田的肿瘤学经验和CRISPR Therapeutics带给董事会。 她还曾在安进（Amgen）和德克萨斯大学医学博士Anderson癌症中心工作，在癌症领域带来了更多的机构知识。 lantheus在旧金山的ASCO泌尿生殖器癌症研讨会上提供了Pylarify数据。 2月13日至15日举行的会议为观众提供了两个海报演示。 海报的标题在下面列出。到Lantheus的董事会。Morrow博士将在科学技术委员会任职，将她在武田的肿瘤学经验和CRISPR Therapeutics带给董事会。 她还曾在安进（Amgen）和德克萨斯大学医学博士Anderson癌症中心工作，在癌症领域带来了更多的机构知识。 lantheus在旧金山的ASCO泌尿生殖器癌症研讨会上提供了Pylarify数据。 2月13日至15日举行的会议为观众提供了两个海报演示。 海报的标题在下面列出。Morrow博士将在科学技术委员会任职，将她在武田的肿瘤学经验和CRISPR Therapeutics带给董事会。她还曾在安进（Amgen）和德克萨斯大学医学博士Anderson癌症中心工作，在癌症领域带来了更多的机构知识。lantheus在旧金山的ASCO泌尿生殖器癌症研讨会上提供了Pylarify数据。2月13日至15日举行的会议为观众提供了两个海报演示。海报的标题在下面列出。
spirobs：对数螺旋形机器人，用于跨音阶的多功能抓握Zhanchi Wang，1 Nikolaos M. Freris，1,3， *和XI Wei 2，** 1 School
spirobs：对数螺旋形机器人，用于遍及尺度的多功能抓握Zhanchi Wang，1 Nikolaos M. Freris，1,3， *和XI Wei 2，** 1计算机科学技术学院，中国科学技术大学，中国，Hefei，Anhui，Anhui，Prc，Prc，230026。2中国科学技术大学化学与材料科学学院，Hefei，Anhui，Prc，230026 3 Lead Contact *通信：nfr@ustc.edu.cn。 **通信：wxi@ustc.edu.cn。 总结实现具有生物学上可比灵活性和多功能性的软操作器通常需要仔细选择材料和驱动以及其结构，感知和控制的细心设计。 在这里，我们报告了一类新的软机器人（螺纹），该机器人在形态上复制了在自然附属物中观察到的对数螺旋模式（例如，章鱼臂，大象躯干等）。 这允许在不同尺度和快速廉价的制造过程中建立共同的设计原理。 我们进一步提出了一个受章鱼启发的抓斗策略，可以自动适应目标对象的大小和形状。 我们说明了螺旋罗的敏捷性，以及抓紧大小的物体的能力，其大小多于两个以上的数量级，并且自重的260倍。 我们通过另外三种变体演示可伸缩性：微型抓手（MM），一个长时间的操纵器和一系列可以纠结各种物体的螺旋体。 这些附件能够具有显着的运动复杂性，并提供各种重要功能，例如猎物捕获，运动，操纵和防御。2中国科学技术大学化学与材料科学学院，Hefei，Anhui，Prc，230026 3 Lead Contact *通信：nfr@ustc.edu.cn。**通信：wxi@ustc.edu.cn。总结实现具有生物学上可比灵活性和多功能性的软操作器通常需要仔细选择材料和驱动以及其结构，感知和控制的细心设计。在这里，我们报告了一类新的软机器人（螺纹），该机器人在形态上复制了在自然附属物中观察到的对数螺旋模式（例如，章鱼臂，大象躯干等）。这允许在不同尺度和快速廉价的制造过程中建立共同的设计原理。我们进一步提出了一个受章鱼启发的抓斗策略，可以自动适应目标对象的大小和形状。我们说明了螺旋罗的敏捷性，以及抓紧大小的物体的能力，其大小多于两个以上的数量级，并且自重的260倍。我们通过另外三种变体演示可伸缩性：微型抓手（MM），一个长时间的操纵器和一系列可以纠结各种物体的螺旋体。这些附件能够具有显着的运动复杂性，并提供各种重要功能，例如猎物捕获，运动，操纵和防御。关键字柔软的机器人，对数螺旋，多尺度设计，软机器人握把介绍某些动物具有细长，灵活的附属物，范围从海马长度的几厘米和Chameleons的前尾尾巴1,2到超过一米的章鱼臂和大量的off臂和大头臂和大头脑trunks trunk trunks trunks 3，4。通过利用软材料或合规机制5-7，这是设计和构建柔软连续操作器的灵感来源。尽管机器人已经成功地重现了此类机器人系统中的柔性变形，并且在处理脆弱或不规则形状的物体8，安全的人类机器人互动任务9-11，医疗应用12,13等方面表现出了巨大潜力，但生物学示例在脱氧和敏捷性方面仍然超过了特大工程。例如，大象树干可以包裹直径为3厘米的胡萝卜，而它也可以抓住和堆叠300千克的树桩，直径超过直径14。章鱼手臂可以伸出手，并在次秒时间尺度上捕获鱼。
人工智能在阿尔茨海默病诊断中的应用前景
确定疾病存在 [1] 的洞察力。生物医学数据正在以前所未有的速度生成。生物医学科学家和临床医生都需要使用高性能计算、生物信息学和云存储，以有意义的方式高效、准确地分析这些数据。处理大型数据集的现代问题需要人工智能的现代解决方案，特别是利用人工智能的深度学习子学科。围绕人工智能（包括机器学习和深度学习）的普遍兴趣在近代历史上经历了急剧上升，因为它有望彻底改变医疗保健 [2] 。然而，已经澄清的是，“人工智能不会取代放射科医生，但使用人工智能的放射科医生将取代不使用人工智能的放射科医生” [3] 。迫切需要对患有神经退行性疾病的人进行早期诊断。到做出诊断时，中枢神经系统的损伤程度已无法修复。事实反复证明，预防神经退行性疾病的最佳方法是及早采取行动，而这只有通过早期诊断才能实现 [4] 。由于 AD 在人群中发病率高、社会负担重、无症状的临床前期长，早期诊断对于扭转疾病的趋势至关重要 [5] 。目前，AD 的诊断依据是临床表现为认知和记忆缺陷，以及组织病理学上存在混合蛋白病。AD 诊断所需的生物标志物包括 β-淀粉样斑块和由过度磷酸化的 tau 组成的神经原纤维缠结 [6] [7] 。通过影像、血液或脑脊液 (CSF) 分析结合组织学标志物，有助于明确区分轻度认知障碍 (MCI)、AD 的各个阶段或其他形式的痴呆症，例如路易体痴呆或额颞痴呆 [8] [9] [10] 。非侵入性或微创成像已成为 AD 诊断发展中的宝贵资产。例如，β-淀粉样斑块的 PET 扫描需要注射专门的放射性标记示踪剂，例如 florbetapir [11] 。PET 扫描用于 AD 诊断已被证明具有至少 96% 的敏感性和 100% 的特异性，即使对于较轻微的疾病形式也是如此 [7] 。然而，MRI 扫描仅使用磁场和无线电波进行成像。此外，脑成像提供了一种侵入性较小的方法尽管 PET 成像已获得 FDA 批准多年，并且具有很高的诊断准确性，但由于成本高昂以及患者对使用放射性标记示踪剂的担忧，它尚未成为标准的临床实践。因此，MRI 不使用计算机断层扫描 (CT) 所用的 X 射线，也不使用 PET 扫描所用的放射性标记示踪剂。但是，对于某些不能暴露于强磁波的患者（例如装有心脏起搏器或动脉瘤夹的患者），MRI 是不切实际的。MRI 可以准确检测 AD 患者的皮质萎缩模式、心室扩大、β-淀粉样斑块和神经原纤维缠结的存在和密度 [12] [13] 。