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理想的鼻偏好-Thieme Connect
抽象背景尽管在面部整形手术中，但理想的鼻腔特征是由平均欧洲裔美国人面部特征（称为新古典大炮）定义的，但许多种族并不认为这些特征是合适的。研究了鼻腔角，鼻角角，背高度，Alar宽度和鼻尖投影的偏好的方法，向三级大学医院的面部塑料诊所的203名志愿患者展示了一个男性和一名女性模型的操纵图片。结果最优美的鼻叶角为137.64 4.20度，女性为133.55度4.53度。急性鼻叶角度更为可取。最优选的鼻角角分别为107.56度和98.92度4.88度。年龄在19至24岁之间的志愿者更喜欢更多急性男性鼻角角。在性别中，直角背是最可取的（分别为0.03 0.78和0.26 0.75 mm）。理想的男性和女性alar宽度为 - 0.51 2.26和 - 1.09 2.18毫米，分别为2.18毫米。更多的45至64岁的志愿者更喜欢等于圆顶距离的Alar宽度。理想的女性和男性尖端投影分别为0.57 0.01和0.56 0.01。结论结果表明，伊朗普通患者对两种性别的鼻孔更喜欢较薄的鼻孔鼻子。然而，理想的鼻角角，背高和尖端投影与新古典大炮一致。除种族差异外，鼻美的趋势还受到性别，年龄和先前的审美手术史的影响。
非理想异差检测的量子密钥分发
连续变量量子密钥分发利用电磁场的相干测量，即同差或异差检测。迄今为止开发的最先进的安全性证明依赖于此类测量的理想化数学模型，这些模型假设测量结果是连续且无界的变量。由于物理测量设备的范围和精度有限，这些数学模型仅作为近似值。预计在适当的条件下，使用这些简化模型获得的预测将与实际实验实现高度一致。然而，到目前为止，还缺乏对这种近似引入的误差及其对可组合安全性的影响的定量分析。在这里，我们提出了一种理论来严格解释现实异差检测的实验局限性。我们专注于集体攻击，并为渐近和有限尺寸机制提供安全性证明，后者属于可组合安全性的框架内。在此过程中，我们首次在有限尺寸范围内建立了离散调制连续变量量子密钥分发的可组合安全性。密钥速率的严格界限是通过半定规划获得的，并且不依赖于希尔伯特空间的截断。
IMF 协议将在几天内签署 - 伊斯兰堡邮报
伊斯兰堡：财政部长伊沙克·达尔表示，巴基斯坦不会破产，并强调该国需要经济宪章。“错误的经济宣传对巴基斯坦来说是危险的。将在两天内与国际货币基金组织达成协议。伊姆兰·汗破坏了发展机构的信心，他偏离了国际货币基金组织计划，导致该国通货膨胀加速”，他在周四于伊斯兰堡举行的“通过加强公共财政管理恢复经济稳定”研讨会上发表讲话时说道。他接着表示，由于过去的错误政策，预算赤字飙升。巴基斯坦的经济困境在 2018 年加剧。联合政府继承了经济危机。他声称，由于过去 PTI 政府的错误政策，巴基斯坦缺乏外国投资。
寻找治疗性基因组编辑的理想模板
基因治疗是一个快速发展的医学领域，目前有数百项早期临床试验和大量临床前研究正在进行中。基因组编辑 (GE) 现在是实现基因校正稳定治疗效果的一项越来越重要的技术，造血细胞是开发多种遗传性疾病、感染和癌症新疗法的关键目标细胞群。通过在基因组 DNA 的特定位置引入双链断裂 (DSB)，GE 工具可以敲除所需基因，或者在提供适当的修复模板的情况下敲入治疗基因。目前，GE 介导的敲入方法的效率有限。人们付出了大量的努力来改进 GE 核酸酶蛋白的参数和相互作用。然而，新出现的数据表明，修复模板的最佳特性可能在敲入机制中发挥重要作用。虽然病毒载体（以 AAV 为例）作为供体模板载体在许多临床前试验中仍然是主流，但非病毒模板（包括质粒和线性 dsDNA、长 ssDNA 模板、单链和双链 ODN）是一种有前途的替代方案。此外，调整所选模板的编辑条件以及其结构、长度、序列优化、同源臂 (HA) 修饰对于实现具有良好安全性的高效基因敲入可能至关重要。本综述概述了 GE 介导的治疗性基因校正模板优化的最新进展。
开发理想的慢性伤口模型面临的挑战
摘要简介：慢性伤口是医疗资源的主要消耗，可以大大降低受影响者的生活质量。此外，他们经常在严重事件之前，例如肢体截肢和过早死亡。从长远来看，这种负担可能会随着肥胖症等人口和生活方式疾病的老龄化而升级。到目前为止，由于缺乏理想的慢性伤害动物模型而阻碍了针对慢性伤口的有益治疗剂的鉴定。尽管已经开发出延迟愈合的动物模型，但这些模型都没有完全回顾人类慢性伤口状况的复杂性。此外，大多数动物不会出现慢性伤口。只有纯种赛马才会发展出慢性溃疡。涵盖的区域：在本综述中，描述了突出其复杂性的慢性伤口的不同特征。此外，讨论了反映慢性伤口病理不同方面的目前可用模型及其与人类慢性伤口的相关性。本文通过列出代表理想慢性伤口模型的相关特征来结束。此外，讨论了慢性伤口模型发展的替代方法。专家意见：延迟的愈合模型，包括链蛋白酶糖尿病模型，皮肤皮瓣模型和磁铁诱导的IR模型。尽管这些模型已被广泛用于临床前治疗测试，但它们与人类慢性伤口的相关性仍然值得讨论。特别是，当前的延迟愈合模型通常无法完全纳入慢性溃疡的关键特征。最终，需要更多代表性的模型来加快新型治疗剂到诊所的发展。
管理涉及专有人工智能系统的交易中的关键风险
私募股权公司和企业认识到人工智能的优势，正在逐步收购利用人工智能能力的公司。根据 Drake Star Partners 发布的《全球人工智能市场报告》，自 2015 年以来，人工智能领域的并购活动增长了 6 倍，2022 年披露的交易总额达到 123 亿美元。虽然 IT 服务在投资资本量方面处于领先地位，但网络安全的交易数量增长最快，2016 年至 2021 年期间的复合年增长率 (CAGR) 高达 135%。此外，毕马威国际 (KPMG International) 的一项全球调查显示，加拿大私营和公共部门组织中 95% 的技术领导者计划投资 Web3，70% 计划投资 5G 和边缘计算，67% 计划利用量子计算，54% 计划在同一时期投资元宇宙。所有这些技术都依赖人工智能来支持各自的用例。
工作论文市场经济能否解决......
1. 引言 将世界经济转变为更可持续的体系的挑战变得更加紧迫。2015 年达成的全球协议，例如联合国可持续发展目标 (SDG) (联合国，2015 年) 和巴黎气候协定 (UNFCCC，2015 年)，表明政策制定者了解挑战的紧迫性。然而，这些协议并没有产生所需的效果，气温上升对生态系统、土地和人类生活产生了明显的影响 (IPCC，2022 年)，生物多样性受到威胁 (IPBES，2019 年)。这些目标遥不可及，世界经济消耗着越来越多的自然资源，碳排放不断增加，而全球不平等现象仍然很严重。此外，COVID-19 对过去几年取得的进展造成了真正的挫折 (Naidoo 和 Fisher，2020 年)，而政策制定者的目标仍然是创造一个更可持续的经济。这可以按照布伦特兰报告关于可持续发展的定义来定义，即“寻求满足当前的需求和愿望，同时不损害满足未来需求和愿望的能力”的发展（WCED，1987 年，第 31 页）。可持续发展针对的是生态（环境）和社会（包容性）两个方面。在生态方面，它需要努力纠正经济活动，使其保持或撤退到我们地球的界限之内（Steffen 等人，2015 年）。在社会方面，可持续发展包括消除贫困和不平等，促进健康、教育和社会凝聚力（Sachs，2015 年）。本文从一个相对简单的问题开始：市场经济能否为社会带来进步，增进社区个人和子孙后代的福祉？标准的新古典经济学教科书（这里称为市场经济学）告诉我们，家庭和企业的市场互动应该为人类带来最佳结果（例如 Samuelson 和 Nordhaus，2009 年）。然而，有明确的证据表明，这些结果并不适用于我们所有人，也不适用于子孙后代（O'Neill、Fanning、Lamb 和 Steinberger，2018 年）。部分原因是，市场条件（可以称为“看不见的手”条件）（Kelly & Snower，2021 年）在现实中并不成立，例如完全竞争、对称信息、规模和范围收益递减、市场出清和无外部性。此外，即使它们成立，也不能保证结果会带来最佳的社会结果，因为市场经济学中对生态和社会目标的规定不明确。后续问题是，如果市场经济无法处理可持续性问题，我们该怎么办：需要进行哪些变革才能使可持续性适应经济体系？尽管“一个”市场经济并不存在（Bowles & Carlin，2021 年；Hall & Soskice，2001 年；Witt & Jackson，2016 年）并且不同国家在可持续性方面的得分各不相同（O'Neill、Fanning、Lamb 和 Steinberger，2018 年），市场作为互动机制或多或少主导着所有制度设置。政府的作用各不相同，从促进市场到提供公共
原子层沉积过程中非理想共形性的建模...
a 奥地利维也纳技术大学微电子研究所 Christian Doppler 高性能 TCAD 实验室，Gußhausstraße 27-29, 1040，维也纳，奥地利 b 奥地利维也纳技术大学微电子研究所，Gußhausstraße 27-29, 1040，维也纳，奥地利 c Silvaco Europe Ltd.，Compass Point, St Ives, Cambridge, PE27 5JL，英国
理解、理想化和可解释的人工智能
摘要 许多做出重要决策的人工智能系统都是黑匣子：它们的运作方式甚至对开发人员来说都是不透明的。这是因为它们非常复杂，而且是经过训练而非编程的。缓解黑匣子系统不透明度的努力通常从透明度、可解释性和可解释性的角度进行讨论。然而，对于这些关键概念的含义几乎没有达成一致，这使得很难判断缓解不透明度方法的成功或前景。我主张对这些关键概念进行统一的解释，将理解的概念视为基础。这使得科学哲学和理解认识论的资源能够帮助指导缓解不透明度的努力。这种理解解释的第一个重要好处是，它化解了对事后可解释人工智能 (XAI) 方法的主要原则性反对意见之一。这种“合理化反对意见”认为 XAI 方法提供的只是合理化，而不是真正的解释。这是因为 XAI 方法涉及使用单独的“解释”系统来近似原始黑箱系统。这些解释系统的功能与原始系统完全不同，但 XAI 方法根据解释系统的行为对原始系统进行推断。我认为，如果我们将 XAI 方法视为理想化的科学模型，这种合理化担忧就会消失。理想化的科学模型歪曲了其目标现象，但能够提供对其目标的重要而真实的理解。