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Curevac革命性mRNA终身
Curevac N.V.（“公司”）的这一介绍包含构成“前瞻性陈述”的陈述，因为该术语是在1995年的美国私人证券诉讼改革法案中定义的，包括表达公司意见，期望，信念，计划，计划，计划，目标，假设，假设，假设或对未来事件的公司的陈述或未来的陈述，并在未来的情况下进行了证明，并反映了证明的情况，并以未来的方式进行了证明。例子包括讨论公司疫苗和治疗候选人的潜在功效以及公司的策略，融资计划，增长机会和市场增长。在某些情况下，您可以通过术语来识别此类前瞻性陈述，例如“预期”，“打算”，“相信”，“估计”，“计划”，“ seek”，“ seek”，“ project”，“ project”，“期望”，“五月”，“意志”，“意志”，“威尔”，“可能”，“可能”，“可能”，“潜在”，“电力”，“打算”，或“''''或“ offect”，或“或类似的表达”或类似的表达方式。前瞻性陈述基于管理层当前的信念和假设以及目前可提供的信息。但是，这些前瞻性陈述并不是公司绩效的保证，并且您不应过分依赖此类陈述。
PreVeil客户使用CMMC评估指南
国防承包商必须自我评估对NIST SP 800-171的遵守，并将这些分数提交DOD的供应商绩效风险系统（称为SPRS）。如果公司的自我评估得分较低，则有理由认为，国防部将认为该公司是比具有更好得分的替代供应商更高的安全风险。同样，我们知道，在评估可能工作的分包商时，请考虑自我评估得分，并且可以合理地期望得分较高的分包商更有可能赢得这项工作。在本案例研究中，SMB能够达到110（最高得分），DIBCAC将通过SPR进行更新。
在SQRT（S）= 13 TEV
搜索与γ +射流最终状态的事件中的共振，已通过LHC的CMS实验在√s= 13 TEV时收集的质子 - 蛋白质碰撞数据进行了搜索。分析的总数据对应于138 fb -1的集成光度。被考虑的激发夸克和量子黑洞的模型。使用候选射流的射流重建，在数据中测得的γ +喷射质量谱是在标准模型连续性背景上存在共振的。背景是通过与功能形式拟合的质量分布来估计的。数据与指定的标准模型背景没有统计学上的显着偏差。在共振质量和其他参数上以95％置信度的排除限制设置。激发的光味夸克（激发的底部夸克）被排除在6.0（3.8）TEV的质量中。在Arkani Hamed-Dimopoulos-dvali（Randall-Sundrum）模型中，排除了高达7.5（5.2）TEV的质量黑洞的量子。这些较低的质量边界是迄今为止在γ +射流最终状态中获得的最严格的。
Cobra-DDP：EVTOL车辆的轨迹产生和避免碰撞增强
•新型航空航天部门：任务和车辆（例如，自主货物交付）•高水平飞行自主权的商业案例（例如，船上飞行员，一对一对人的人类对自动驾驶汽车）•政府/行业/学术界正在制定新的运输系统•任何人，任何人，任何人，任何人的范围•任何人，范围•任何人的范围•任何人的范围）配置•具有非常具有挑战性的空气推进建模
1 CureVac 宣布第 2 阶段中期研究取得积极进展...
• 单价 mRNA 候选疫苗 CV0601（编码 Omicron BA.4-5 变体）和双价候选疫苗 CV0701（编码 Omicron BA.4-5 变体以及原始 SARS-CoV-2 病毒）成功提高了抗体滴度，并且在所有测试剂量水平下通常耐受性良好 德国图宾根/美国波士顿 – 2024 年 1 月 5 日 – CureVac NV (Nasdaq: CVAC)（“CureVac”）是一家全球生物制药公司，正在开发一种基于信使核糖核酸（“mRNA”）的新型转化药物，今天宣布了正在进行的 2 期研究的积极中期数据，该研究评估了针对 COVID-19 的单价和双价修饰候选疫苗。这两种候选疫苗都是与葛兰素史克合作开发的。选定的数据可以在与本新闻稿相关的演示文稿中查看。
电动汽车孵化，测试和研究中心（EVIT-RC）
提供 - 无需充电，智能控制，用于农业的AI - 燃料电池，金属电池，电池电池，电池电池，钒氧化还原流量电池，电化学二氧化碳的减少和电池算法的参数提取，用于电池算法 - 电子能量转换和储存的电池，燃料电池，燃料电池，燃料电池，燃料电池，燃料电池，燃料电池，燃料电池，燃料电池，燃料电池，燃料电池，燃料电池，水电，水电，水电，燃料电池，燃料电池，水电，水电，水电，水。热管理，第2 ND法律分析，基于S -CO2的电力机管理系统，用于电动汽车，能源，机器人技术
Benevision N12/N15/N17
考虑到最终用户设计的N系列型号具有多件，电容式触摸屏技术，其工作方式像智能手机，并将令人惊讶的新水平和速度融合到临床工作流程中。有目的地设计使用平坦的用户界面，N系列监测器只需两个步骤即可完成90％的常见操作，减少工作流程的复杂性和所需的培训时间。
护理计划 - CareVention 医疗保健
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欧洲核子研究中心 CLEAR 加速器上 200MeV 电子在目标上产生的辐射场分析
摘要 — 高能电子与物质相互作用产生的辐射簇射包括能量分布峰值为 MeV 级的中子，这些中子是通过光核反应产生的，可以测量电子设备中中子诱导的单粒子效应 (SEE)。在这项工作中，我们研究了一种装置，其中欧洲核子研究中心 [Centre Européen pour la Recherche Nucléaire (CERN)] 的 CLEAR 加速器的 200 MeV 电子束被引导到铝靶上以产生具有大中子分量的辐射场。通过测量特性良好的静态随机存取存储器 (SRAM) 中的单粒子翻转 (SEU) 和闩锁率以及被动式无线电光致发光 (RPL) 剂量计中的总电离剂量 (TID)，并将结果与 FLUKA 模拟的预测进行比较，对由此产生的环境进行了分析。我们发现，用铅制成的横向屏蔽可保护 SRAM 免受过高的 TID 率影响，从而为 SEU 测量提供最佳配置，尤其是在对 MeV 级中子高度敏感的 SRAM 中。相对于基于散裂靶或放射源的标准中子设施，此设置提供了一种有趣的补充中子源。
liteVr：使用可解释的AI
Cybersickness是与虚拟现实（VR）用户体验相关的常见疾病。基于机器学习（ML）和深度学习（DL）的几种自动化方法，以检测网络病。但是，这些Cybersickness检测方法中的大多数被视为计算密集型和黑盒方法。因此，这些技术既不值得信赖，也不是实用的，因为它可以在独立的能源受限的VR头部安装设备（HMD）上。在这项工作中，我们提出了可解释的人工智能（XAI）基于Cybersickness检测的框架LiteVR，解释了模型的结果，降低了功能维度和整体计算成本。首先，我们基于长期短期记忆（LSTM），门控复发单元（GRU）和多层感知器（MLP）开发了三个Cybersickness DL模型。然后，我们采用了事后解释，例如Shapley添加说明（SHAP），以解释结果并提取Cybersickness的最主要特征。最后，我们以减少的功能数量重新训练DL模型。我们的结果表明，引人注目的特征是Cybersickness Declection的最主要的。此外，基于基于XAI的功能排名和降低维度，我们显着将模型的大小降低了4.3倍，训练时间最高为5.6倍，其推理时间最高为3.8倍，最高可降低Cybersick Nessick Nespection tection coctection tection coctiction Percipation Percipation和低回归误差（即快速运动尺度）（FMS）。我们提出的LITE LSTM模型在分类网络病和回归（即FMS 1-10）中获得了94％的精度，其根平方误差（RMSE）为0。30，表现优于最先进的。我们提出的LITEVR框架可以帮助研究人员和从业人员在独立的VR HMD中分析，检测和部署其基于DL的Cybersickness检测模型。