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发育性静脉异常静脉静脉冠军AVM和动脉自旋标记的MR成像的差异诊断
图像采集多相ASL协议是我们机构中最常用的序列，具有最佳的图像质量。因此，我们将系列限制在接受该方案的人中，以确保研究人群的可能性。我们应用了以下参数：TR/TE¼5871/11.0 ms；平均数¼1;截面厚度¼6毫米；切片数¼26 - 28;读数¼4螺旋臂640个样品； FOV¼240240毫米3;矩阵¼128128;和体素分辨率¼3.83.8 6.0毫米。在上一个报告中描述了用于获取多相ASL图像的技术的详细信息。12与ASL一起使用T2 Star - 加权血管造影（天鹅）检查所有患者。天鹅参数为TE¼21.5ms； Tr¼37.3ms;翻盖角¼300°;厚度¼1.2毫米；矩阵¼416256; FOV¼220220;切片数¼120。DSA是在Innova IGS 630（GE Healthcare）系统或Alluraclarity（Philips Healthcare）上进行的。进行了股动脉的穿刺和5F动脉鞘的插入后，进行了主要的椎动脉的选择性导管插入和双侧颈内动脉。通过对比度输送系统以5-6 mL/s的注射速率注入7 - 9 mL的对比介质。图像获得的频率分为3个阶段：前3秒钟每秒4帧，然后在接下来的3秒内每秒2帧，然后每秒1帧（随后的alluraclarity中为0.5帧）。
应用程序意识近似同质加密
完全同态加密（FHE）是在加密数据上执行计算的强大工具。Cheon-Kim-Kim-Song（CKKS）方案是近似FHE的实例化，对于具有真实和复数的机器学习应用程序特别有效。al-尽管CKK具有明确的效率优势，但混乱始终围绕着准确描述图书馆中的应用，并安全地实例化了这些问题的计划，尤其是在Li和Micciancio（Eurocrypt'21）的关键恢复攻击之后，用于IND-CPA D设置。目前在IND-CPA D的应用程序不合时宜的，通用的定义以及软件库中CKK的高效，特定于应用程序的实例之间存在差距，这导致了Guo等人的最新攻击。（USENIX SECurity'24）。要缩小此差距，我们介绍了应用程序意识到的同构加密（AAHE）的概念，并设计了相关的安全性定义。该模型更紧密地与实践中的方案实施和使用的方式更加紧密，同时还可以识别和解决流行库中潜在的漏洞。然后，我们提供了一种应用程序规范语言（ASL），并制定指南，以实现AAHE模型，以实现CKKS实际应用的IND-CPA D安全性。我们在OpenFhe库中提出了ASL的概念证明实现，以显示Guo等人的攻击方式。可以反驳。更重要的是，我们表明我们的新模型和ASL可用于确切方案的安全有效实例化，并应对Cheon等人最近的IND-CPA D攻击。（CCS'24）和Checri等。（加密24）。
反射共聚焦显微镜用于定量评估气道表面液体失调和药理学在囊性纤维化中的药理救援
图1。反射的共聚焦显微镜原理，用于测量气道上皮培养物上的ASL高度。a：激光束的示意图通过在空气液体界面上生长的差异气道上皮层，并在每个界面反射的光的一部分随着折射率反转，以反转其传播方向。为了清楚起见，反射信号与激光光分开描述。FEP：氟化乙烯丙烯。 b：从正常（野生型）鼠原发性气管上皮培养物获得的反射信号，具有488 nm激光器，通过Xz -scanning和荧光图像在平行于488 nm的细胞层（Calcein -AM）（Calcein -AM）和561 Nm（Rhodamine dextran）的488 nm平行记录。 箭头标志着从荧光强度的以下线曲线中取出的位置。 中反射光的峰FEP：氟化乙烯丙烯。b：从正常（野生型）鼠原发性气管上皮培养物获得的反射信号，具有488 nm激光器，通过Xz -scanning和荧光图像在平行于488 nm的细胞层（Calcein -AM）（Calcein -AM）和561 Nm（Rhodamine dextran）的488 nm平行记录。箭头标志着从荧光强度的以下线曲线中取出的位置。
使用逻辑学习机器在2型糖尿病门诊患者中揭示脂质目标达到的预测因素：来自AMD年鉴和AMD人工智能研究小组的见解
1实验医学系，医学病理生理科，食品科学与内分泌学，罗马萨皮恩扎大学，意大利00161； davide.masi@uniroma1.it 2 Mix-X SRL，10015 Ivrea，意大利Ivrea 3 Associazione Medici diabetologi，Giuliano Isontina University Health Sealth Service，34149意大利Trieste； riccardocandido67@gmail.com 4 UOSD糖尿病学，交易和营养疾病，Brianza Health Service，PIO XI医院，20833年，意大利Desio； Annalisa.giancaterini@gmail.com 5糖尿病和内分泌科，ASL Sulcis，9016 Iglesias，意大利； giacomoguaita@gmail.com 6 Rulex Innovation Labs，Rulex Inc.，16122 Italy，意大利热那亚； marco.muselli@ieiit.cnr.it（m.m.）; damiano.verda@gmail.com（d.v.）7个糖尿病和代谢疾病单位，ASL 4 Liguria，16043 Chiavari，意大利； paola.ponzani@gmail.com 8 Deimos，意大利Udine 33100； p.santin@e-deimos.it 9 Associazione Medici Diabetologi，20156年意大利米兰； nicoletta.musacchio@gmail.com *通信：rita.zilich@mix-x.com;电话。：+39-3382-488-054†这些作者对这项工作也同样贡献。
2017 年租赁价格表 - 照明扩散
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真正项目的使命是确保聋哑和听力的婴儿和幼儿（3岁出生）可以完全使用美国标志
“我儿子在出生时被确定为深深的聋哑，我们立即开始了ASL。到他在7个月时收到他的人工耳蜗时，他已经签署了十几个单词，并且更多地了解。现在15个月，我的儿子很高兴，自信和光荣地表达。”
美国手语，语言学（Valli - 瑞士湾
“我 14 岁时终于发现的语言 [ASL] 让我了解了周围发生的事情。我第一次明白了发生了什么，并最终开始学习。现在我的教育头脑正在蓬勃发展。”加劳德特大学本科生 1990 年 11 月
驾驶眼睛检查 为了判断是否适合驾驶 A-B 类机动车辆，专家报告需要包含以下数据：
地方卫生当局 ASL TO 3 - 增值税号/税号 n。 09735650013 预防部 - 法医综合结构主任：博士Roberto MASSAZZA 地址：Via Martiri XXX Aprile, 30 - 10093 Collegno (TO);电话：011/44017336；传真：011/4017269；电子邮件：commissione.patentispeciali@aslto3.piemonte.it
niftypad-动态宠物数据的定量分析
抽象当前的PET数据集正在越来越大，从而增加了对快速和可重复处理管道的需求。本文介绍了一种称为NifTypad的免费，开源，基于Python的软件包，用于对静态，完整或双时间窗口动态脑宠物数据的多功能分析。NifTypad的关键新颖性是通过参考输入处理，药代动力学建模的分析，通过纳入动脉自旋标记（ASL）的相对灌注措施，并缩短了PET获取的药代动力学建模，以及基于可选的PET基于PET数据的运动校正。将用Niftypad获得的结果与一系列动力学模型的良好软件包PPET和QMODERING进行了比较。使用四个不同淀粉样蛋白示踪剂扫描的八个受试者的临床数据用于验证计算性能。niftypad与PPET达到了R 2> 0.999的相关性，线性化的LOGAN和MRTM2方法的绝对差异〜10-2，R 2> 0.999999与Qmodeling的相关性与基于基于基于基的SRTM和SRTM的绝对差异〜10-4相关。对于最近发表的SRTM ASL方法，在现有软件包中无法使用的SRTM ASL方法，与完全扫描SRTM相关的高相关性在不可移动的结合势方面（r 2 = 0.96），表明Niftypad中的可靠模型实现。一起，这些发现表明NifTypad具有多功能，灵活的功能，并且可以通过既定的软件包装来量化动态PET数据。它是免费的（https：//github。com/amypad/nifty pad），允许多平台使用。模块化设置使添加新的功能变得容易，并且该软件包的重量轻巧，具有最小的依赖性，使其易于使用并集成到现有的处理管道中。