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“ box-tdi polytopes的算法和结构属性...
范围。优化问题的很大一部分等同于优化线性程序，其中可行区域是由线性不等式定义的多面体。解决此类问题的复杂性受到多面体结构的很大影响。尤其是当多面体是整数时，众所周知，我们可以在多项式时间内解决问题的大小[7]。实际上，最有效的算法之一仍然是Dantzig开发的单纯形方法。即使该方法以不良的理论性能而闻名[8，9]，它已经看到了新的兴趣和几种理论进步[5]，特别是最近的一些发展，连接了多面体的结构以及该算法的效率[1]。该算法的另一个兴趣点是与问题本身的多面体结构的密切联系。尤其是，影响单纯形算法性能的一个关键因素是多面体直径，它限制了最坏情况下所需的枢轴数量。在这种情况下，赫尔希猜想的弱形式已被证明对由完全单型矩阵定义的多型植物有效[2，6]。box-tdi polyhedra是可以用box-tdi系统描述的多面体。这些多面体直接概括了由完全单型矩阵描述的多面体[3]。此外，即使整数线性编程最近已被证明在Box-TDI Polyhedra上是NP-HARD [4]，当此Polyhedra是整数时，该主题尚未探索。该项目的主要目的是研究Box-TDI Polyhedra是否承认直径范围的改善，以及这是否对线性编程算法的效率有影响。
2025财务代理人招标通用锁箱
根据其法律当局，包括美国《美国法典》第12卷第90和265号，美国法典。§§3301和3302以及31 CFR第202部分，财政服务有权指定财务代理，以提供Lockbox收集和汇款服务。金融代理人有责任代表政府在与财政部的特工主要关系下履行职责期间，并为政府的最大利益行事。为了有资格将其称为金融代理，金融机构必须满足31 C.F.R.中规定的要求第202部分。尽管有这一限制，金融机构可以与包括金融技术公司（金融科技公司）等非金融机构在内的其他服务提供商合同，以提供本文档中征求的服务。该申请必须由金融机构提交，他们将与财政服务以及承担承包商提供的任何服务的财政服务责任和责任建立法律关系。
2D 纳米片中的横向限制：扩展胶体量子工程工具箱的策略
在胶体纳米晶体中，2D 纳米片具有一组独特的特性，具有极窄的发光和低激光阈值。此外，它们的各向异性形状扩大了异质结构复杂设计的范围，可以设计光谱和散射率。仍然存在的挑战是将使 NPL 稳定的壳生长与光谱可调性结合起来。事实上，由于量子限制的损失，大多数报道的带壳纳米片最终都成为红光发射体。在这里，探索了单个异质结构内横向和平面限制的组合。生长出一种能够发射黄光的 CdS/CdSe/CdS/CdZnS 核-冠-冠壳结构，该结构可响应各种激发，包括可见光子、X 射线光子、电子束和电激发。k.p 模拟预测，在理想结构中可以获得高达几百 meV 的发射可调性。这种材料还显示出由低阈值双激子发射引起的受激发射。一旦集成到 LED 堆栈中，这种材料就与亚带隙激发兼容并表现出高亮度。还研究了通过缩小像素尺寸来缩放电致发光特性。
Brainbox——一种促进脑磁共振成像特征与组织病理学关联的工具
磁共振成像 (MRI) 在识别潜在组织病理方面存在局限性，这与多发性硬化症、中风或脑肿瘤等神经系统疾病有关。然而，目前没有将 MRI 特征与组织病理学相关联的标准化方法。因此，我们旨在开发和验证一种可以促进脑 MRI 特征与相应组织病理学相关联的工具。为此，我们设计了 Brainbox，这是一种防水且与 MRI 兼容的 3D 打印容器，具有集成的 3D 坐标系。我们使用 Brainbox 对八个人类大脑（新鲜的和福尔马林固定的）进行死后离体 MRI，并使用内置的 3D 坐标系将局部成像特征与组织病理学相关联。凭借其内置的 3D 坐标系，Brainbox 可以将 MRI 特征与相应的组织基质相关联。 Brainbox 用于将不同的 MRI 图像特征与相应的组织基质关联起来，包括正常的解剖结构，例如海马或血管周围空间，以及腔隙性中风。固定后脑体积减少了 7%（P = 0.01）。Brainbox 能够在扫描前对标本进行脱气，减少磁化伪影并最大限度地减少扫描过程中的体积运动。总之，我们的原理验证实验证明了 Brainbox 的可用性，它有助于提高 MRI 的特异性以及标准化死后离体人脑 MRI 与组织病理学之间的相关性。我们的机构可应要求提供 Brainbox。
DNA甲基化与转录噪声相关，响应于东部牡蛎（Crassostrea virginica）的PCO2升高
抽象分子模拟扩展了我们学习生物分子相互作用的能力。由具有不同理化特性的不同脂质组成的生物膜是参与细胞功能的高度动态环境。蛋白质，核酸，聚糖和生物兼容的聚合物是细胞质和脂质膜界面中细胞过程的机械。脂质物种直接调节膜特性，并影响其他生物分子的相互作用和功能。天然分子扩散会导致局部脂质分布的变化，从而影响膜特性。将生物物理和结构膜和生物聚合物的特性投射到二维平面可能是有益的，可以在降低的尺寸空间中量化分子特征，以识别感兴趣界面的相关相互作用，即膜表面或生物聚合物表面接口。在这里，我们提出了一个工具箱，旨在将膜和生物聚合物特性投射到二维平面上，以表征脂质 - 脂质与脂质聚合物接口之间的相互作用模式和空间相关模式。该工具箱包含两个使用MDakits体系结构实施的枢纽，一个用于膜，一个用于生物聚合物，可以独立或一起使用。三个案例研究证明了工具箱在GitHub中具有详细教程的多功能性。该工具箱和教程将定期更新其他功能和决议，以扩展我们对生物分子在二维中的结构 - 功能关系的理解。
监管沙箱：在TAP上申请主题'零售...
该产品是一种离线数字支付解决方案，该解决方案利用分布式分类帐技术（DLT）与私人生物识别授权结合使用，以启用脱机卡与卡片和电话交易。这项创新与分布式分类帐的加密术，在卡上生物识别验证和时间有限的余额有关，以确保双重支出。
PXR 通过调节单羧酸转运蛋白 SLC16A1 的表达来调节前列腺癌细胞对阿法替尼的反应
1 IRCM，蒙彼利埃癌症研究所，INSERM U1194，蒙彼利埃大学，ICM，F-34298 蒙彼利埃，法国； alice.matheux@chu-dijon.fr （上午）; matthieu.gassiot@gmail.com（毫克）; Fanny.Leenhardt@icm.unicancer.fr（佛罗里达州） abdel.boulahtouf@inserm.fr（AB）; eric.fabrizio@inserm.fr（EF）； Candice.Marchive@icm.unicancer.fr (CM)； aurelie.garcin@inserm.fr（AG）； hanane.agherbi@chu-nimes.fr （HA）; eve.combes@inserm.fr（欧盟）； alexandre.evrard@univ-montp1.fr（AE）； nadine.houede@chu-nimes.fr（新罕布什尔州）; patrick.balaguer@inserm.fr （PB）; celine.gongora@inserm.fr （总干事）； litaty.mbatchi@umontpellier.fr (LCM) 2 生物化学和分子生物学实验室，CHU Caré meau，F-30029 尼姆，法国 3 图尔 CHU 病理学系，弗朗索瓦·拉伯雷大学，INSERM UMR 1069，F-Tours 4，法国； gaelle.fromont-hankard@univ-tours.fr 4 蒙彼利埃大学药学院药学实验室，F-34090 蒙彼利埃，法国 5 加尔癌症研究所—CHU 肿瘤医学系，康沃尔，法国：lippe.pourquier@inserm.fr;电话：+33-4-66-68-32-31 † AM 和 MG 对这项工作做出了同等贡献。 ‡ 现地址：Excelya Group, F-34000 Montpellier, France。
tnm以外的预后标记
P-D-08研究摘要用于医学图像分割的黑盒改编Jay Nitin Paranjape； Shameema Sikder，医学博士，FACS； S. Swaroop Vedula，MBBS，博士，MPH；以及马里兰州巴尔的摩的Vishal M. Patel Johns Hopkins大学；约翰·霍普金斯大学医学院，马里兰州巴尔的摩简介：大型基础模型在一般计算机视觉任务中具有先进的图像细分，但是由于接受了非医疗数据培训，它们在医学图像细分方面经常表现不佳。当前用于将这些模型调整为医疗任务的方法通常假设对模型参数完全访问，这并不总是可行的，因为许多模型仅作为API或黑框可用。此外，对此类模型进行微调可能是计算密集的，并且隐私问题限制了与第三方共享医疗数据。方法：为了解决这些挑战，我们提出了BAPS（用于促进分割的黑盒改编），这是一种新型技术，旨在在黑盒条件下适应医疗图像分割中的基础模型。BAPS由两个组成部分组成：一个图像促销解码器（IP解码器），该解码器（IP解码器）从输入映像和提示中生成视觉提示，以及零订单优化（Zoo）方法，SPSA-GC，该方法可更新IP解码器，而无需通过基础模型进行回音。此方法允许在不了解模型的权重或梯度的情况下进行适应，因此它非常适合黑色盒子方案。结果：BAPS以四种不同的医学成像方式进行了测试，表明原始基础模型的性能大约提高了4％。公开可用的BAPS代码。实现了这种改进，而没有与基础模型的内部参数进行任何直接相互作用，从而突出了我们的黑盒适应方法的有效性。结论：BAPS为将基础模型调整为医学图像分割提供了创新的解决方案，尤其是在模型参数无法访问时。通过将图像推出解码器与零订单优化方法相结合，BAP可以有效地提高分割性能，而无需访问模型的内部结构。这种方法解决了计算和隐私方面的关键挑战，为在医学成像中应用基础模型提供了新的途径。
nleis.py：非线性电化学阻抗分析工具箱
随着电化学阻抗谱 (EIS) 社区越来越多地采用 impedance.py（Murbach 等人，2020 年）作为开源软件工具，nleis.py 是 impedance.py 的一个工具箱，旨在提供一种易于访问的工具来执行二次谐波非线性 EIS (2nd-NLEIS) 分析，并能够在未来扩展到更高的谐波分析。该工具箱在设计时考虑了 impedance.py，以最大限度地缩短用户的学习曲线。它继承了 impedance.py 的基本功能，引入了成对的线性和二次谐波非线性电路元件，并能够同时分析 EIS 和 2nd-NLEIS。使用此工具箱，可以选择单独分析 EIS 或 2nd-NLEIS 光谱，或者使用 impedance.py 工作流程同时对线性和非线性阻抗数据进行参数估计。最终，随着采用的增长，nleis.py 工具箱将被集成到impedance.py中，同时保留nleis.py的独立版本作为平台，以便在该领域成熟时开发高级功能。
pyRiemann-qiskit：基于黎曼几何的量子分类实验沙箱
量子计算起源于托马斯·杨于 1802 年进行的所谓双缝实验。在该实验中，一个小实体（例如光子或电子）被导向两个平行狭缝，并观察到由此产生的干涉图案。观察表明，该实体表现得像波，这表明它同时穿过两个狭缝。从计算的角度来看，这种波粒二象性意味着单个信息比特可以编码为量子比特，量子比特是两种不同状态的叠加。量子计算的这一独特特性在计算时间和结果方面比传统计算具有显着优势，例如对于模式识别或使用有限的训练集（Rebentrost 等人 2014 年、Blance 和 Spannowsky 2021 年）。