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纳米金属有机框架的癌症免疫疗法的生物工程
gaowei chong 1,2，Jie Zang 1，Yi Han 1，跑步SU 1，Nopphon Weeranoppanant 3,4（），Haiqing Dong 1,2（）和Yongyong Li 1（）Li 1（）1上海第10人医院，医学院中国2汤吉大学医学院骨科医院骨科教育部的脊柱和脊髓损伤修复和再生的主要实验室。 Vidyasirimedhi科学技术研究所（Vistec），555 Moo 1 Payupnai，Wangchan，Rayong 21210，泰国©Tsinghua University Press和Springer-Verlag Gmbh德国，Springer Nature 2020年的一部分，2020年8月7日2020年8月2020年 / 2020年10月1日接受：2020年10月10日 / DIV> < / DIV>
太空研究对其他部门的创新贡献
在创新和技术转移过程中，太空研究对不同部门的影响正在日复增长（Silva等，2019）。空间中遇到的具有挑战性的条件导致许多创新解决方案的出现，从耐用材料到高级数据分析技术。这些解决方案不仅有助于太空任务的成功，而且有助于地球上的行业（Neukart，2024）。例如，卫星技术提高了农业和能源等部门的生产率，而医学研究中使用的先进成像技术为卫生部门带来了创新（Pesapane等，2018）。在太空探索中开发的技术有能力在地球上的各个行业中建立重大转变。例如，能源部门使用的太阳能电池板是空间中开发的技术的直接结果（Bermudez-Garcia等，2021）。医疗保健领域使用的高级成像设备的灵感来自太空探索期间开发的技术（Zang等，2015； Dastagiri和PV，2020）。在农业领域，太空
通过腔 QED 中的热原子纠缠态实现热纠缠和隐形传态
量子纠缠作为一种重要资源是量子力学最显著的特征之一，在量子信息论、量子隐形传态[1]、通信和量子计算[2,3]中都发挥着核心作用。由于其基础性作用，在分离子系统之间产生纠缠态是一个重要课题。近年来，已提出了多种产生纠缠态的方法，其中之一就是 Jaynes-Cummings 模型 (JCM)。JCM 解释了量化电磁场和原子之间的相互作用 [4]。JCM 是一个简单但适用的工具。在过去的二十年里，人们致力于将 JCM 应用到量子信息[5-7]和量子隐形传态[8]中。由 JCM 诱导的纠缠态已被用作量子通道 [9]。 Zang 等人 [10] 利用两能级原子与大失谐单模腔场相互作用，将二分非最大纠缠态转变为 W 态。原子与单模电磁腔场相互作用的纠缠动力学已被研究 [11]。由于 JCM 在量子光学中的重要性，它已被扩展
高灵敏度硅基 VIS/NIR 光电探测器
1. A. Loudon、P. Hiskett、G. Buller、R. Carline、D. Herbert、WY Leong 和 J. Rarity，选择。莱特。 ，27，219 (2002)。 2. Z. Lo、R. Jiang、Y. Zheng、L. Zang、Z. Chen、S. Zhu、X. Cheng 和 X. Liu，Appl.物理。莱特。 ，77，1548 (2000)。 3. M. Elkurdi、R. Boucaud、S. Sauvage、O. Kermarrec、Y. Campidelli、D. Bensahel、G. Saint-Girons 和 I. Sagnes，Appl。物理。莱特。 ，80，509 (2002)。 4. C. Wu、CH Crouch、L. Zhao、JE Carey、R. Younkin、JA Levinson、E. Mazur、RM Farrell、P. Gothoskar 和 A. Karger，Appl.物理。莱特。 ，78，1850（2001）。 5. R. Younkin、JE Carey、E. Mazur、JA Levinson 和 CM Friend，J. Appl.物理。 ，93，2626 (2003)。 6. CH Crouch、JE Carey、M. Shen、E. Mazur 和 FY Genin 提交给 Appl。物理。答： 7. M. Ghioni，A. Lacaita，G. Ripamonti 和 S. Cova，IEEE J. Quantum Electronics，28，2678（1992 年）。
皮肤科中的人工智能
皮肤镜图像用于黑色素瘤手术切除。Int J Comput Assist Radiol Surg 2017;12:1021-30。2. Esteva A、Kuprel B、Novoa RA、Ko J、Swetter SM、Blau HM 等。使用深度神经网络对皮肤癌进行皮肤科医生级别分类。Nature 2017;542:115-8。3. Tan E、Lin F、Sheck L、Salmon P、Ng S。一种实用的决策树模型，用于预测眼周基底细胞癌切除后重建手术的复杂性。J Eur Acad Dermatol Venereol 2017;31:717-23。4. Chichi N、Takwoingi Y、Dinnes J、Matin RN、Bassett O、Moreau JF 等。智能手机应用程序用于对皮肤病变疑似黑色素瘤的成年人进行分类。Cochrane Database Syst Rev 2018;12:CDO13192。5. Hekler A、Utikal JS、Enk AH、Berking C、Klode J、Schadendorf D 等人。使用深度神经网络对组织病理学黑色素瘤图像进行病理学家级别分类。Eur J Cancer 2019；115:79-83。6. Mukherjee R、Manohar DD、Das DK、Achar A、Mitra A、Chakraborty C。用于可重复慢性伤口评估的自动组织分类框架。Biomed Res Int 2014；2014:851582。 7. Emam SD、Du AX、Surmanowicz P、Thomsen SF、Greiner R、Gniadecki R。使用机器学习预测生物制剂对银屑病患者的长期疗效。Br J Dermatol 2020；182：1305-7。8. de Guzman LC、Maglaque RP、Torres VM、Zapido SP、Cordel MO。用于湿疹皮肤病变检测的多模型、多级人工神经网络的设计和评估。在：2015 年第三届人工智能、建模和仿真国际会议 (AIMS)，马来西亚哥打京那巴鲁；2015 年。第 42-7 页。可从以下网址获取：https://www.ieeexplore.ieee.org/document/7604549。[最后访问时间为 2019 年 12 月 18 日]。 9. Han SS, Park GH, Lim W, Kim MS, Na JI, Park I, 等. 深度神经网络在甲癣诊断中表现出与皮肤科医生相当甚至更好的表现：通过基于区域的卷积深度神经网络自动构建甲癣数据集。PLoS One 2018；13：e0191493。10. Zang Q, Paris M, Lehman DM, Bell S, Kleinststreuer N,