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天文学、天体物理学和空间科学博士课程 XXXIX 周期
1 罗马第二大学 7 1.1 空间天气和空间科学 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... . ... ... 19 1.14 爱因斯坦望远镜时代的多信使搜索. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
使用Qubit Resets
在NISQ设备上解决更大问题的一种策略是利用电路宽度和电路深度之间的贸易。不幸的是，这种贸易仍然限制了可拖动的概率的大小，因为在噪声占主导地位之前，深度的增加通常是无法重现的。在这里，我们为避免这种交易的良好光谱范围降低了量子量算法。特别是，我们开发用于计算量子系统密度操作员的n th功率的轨迹，TR（ρN）（与n级n阶的rényi熵有关）使用的Qubits少于以前的效果算法，而在噪声系统中实现了较大的量子系统，该量子使用量较少，而在噪声范围内实现了相似的性能。我们的算法需要多个量子位独立于n，是先前算法的变体，其宽度与n，n a asymp-totic差异成正比。这些新算法中的关键成分是在计算过程中测量和重新定位Qubits集的能力，使我们能够重复使用Qubits并在不影响通常的噪声后果的情况下重复使用Qubits并折磨电路深度。我们还引入了电路深度的概念，作为适用于具有乘数重置电路的标准电路深度的一般化。此工具有助于实现我们的量子算法的噪声，并应有助于设计未来的算法。我们执行数值模拟，将我们的算法与原始变量进行比较，并在分配到噪声时表明它们的性能相似。此外，我们在霍尼韦尔系统模型H0上实验实现了我们的量子算法之一，估计了n的tr（ρn），而N的n算法（ρN）的n比以前的算法更大。
Bamboo Roots PGPR的Biolink优化...
促进根瘤菌（PGPR）的植物生长的应用为提高农作物的生长和生产率提供了环保的方法。这项研究评估了竹根对生长指标（例如茎直径和分支计数）的PGPR的影响，以及产量性状（例如POD计数，新鲜和干燥的POD重量，以及收获的豆重量）（Vigna Radiata L.）。竹根被选择为PGPR的独特来源，因为它为有益微生物的有利环境增强了环境，从而增强了植物的营养吸收。遵循完全随机的设计，测试了六个PGPR剂量：0 ml/polybag（H0），10 ml/polybag（H1），20 ml/polybag（H2），30 mL/polybag（H2），30 mL/polybag（H3），40 ml/polybag（H4），40 ml/polybag（h4）和50 ml/polybag（H5）（h5）周日结果显示，在植物阶段后期有显着的生长促进，H3得出的最佳结果改善了茎直径，分支数，POD计数和种子干重。较高的剂量（H4，H5）对生长产生了负面影响，这可能是由于微生物竞争，营养失衡或压力所致。这种环保方法展示了竹子衍生的PGPR的潜力，可以提高绿豆生产率，支持粮食安全和盈利能力。进一步的研究应研究其长期影响和适应能力，包括各种农作物和农业系统，从而增强了其可持续农业的效用。关键字：绿豆产量的优化； pgpr源自竹子；根际生态学如何引用：Nareswari，A.H.P。，Saptorini和Noviady，I。（2025）。在绿豆生长和产量上优化竹根PGPR剂量。Div> Biolink：环境生物学杂志，工业，健康，第11卷（2）：222-234
帕妥珠单抗和曲妥珠单抗治疗 HER2 扩增转移性结直肠癌患者：II 期 HERACLES-B 试验
摘要 背景 HER2 是转移性结直肠癌 (mCRC) 的治疗靶点，这一点在曲妥珠单抗和拉帕替尼的关键性 HERACLES-A（结肠直肠癌增强分层的 HER2 扩增）试验中得到证实。HERACLES-B 试验的目的是评估帕妥珠单抗和曲妥珠单抗-美坦辛 (T-DM1) 联合治疗在这种情况下的疗效。 方法 HERACLES-B 是一项单组 II 期试验，试验对象为经组织学证实的 RAS/BRAF 野生型和对标准治疗有耐药性的 HER2+ mCRC 患者。根据 HERACLES 标准，通过免疫组织化学和原位杂交评估 HER2 阳性。患者接受帕妥珠单抗（静脉注射 840 mg，随后每 3 周静脉注射 420 mg）和 T-DM1（每 3 周 3.6 mg/kg）治疗，直至疾病进展或出现毒性。主要和次要终点是客观缓解率 (ORR) 和无进展生存期 (PFS)。采用 Fleming/Hern 设计（H0=ORR 10%；α =0.05；功效=0.85），需要 7/30 缓解才能证明 ORR ≥30% (H1)。结果 31 名患者接受治疗并可评估，其中 48% 接受过 ≥4 线先前治疗。ORR 为 9.7%（95% CI：0 至 28），疾病稳定 (SD) 为 67.7%（95% CI：50 至 85）。 OR/SD ≥4 个月与更高的 HER2 免疫组织化学评分相关（3+ vs 2+）（p = 0.03）。中位 PFS 为 4.1 个月（95% CI：3.6 至 5.9）。在两例患者（血小板减少症）中观察到与药物相关的 3 级（G）不良事件；84% 的周期（n = 296）出现 G≤2 AE，主要是恶心和疲劳。结论 HERACLES-B 试验未达到其主要终点 ORR；然而，基于高疾病控制率、与其他抗 HER2 方案相似的 PFS 和低毒性，帕妥珠单抗联合 T-DM1 可被视为 HER2+mCRC 的潜在治疗资源。试验注册号 2012-002128-33 和 NCT03225937。
重力波数据分析：计算挑战...
tr框架并激励该报告，我们从现有的2G检测器科学协作的背景开始，并概述了当前使用的计算模型和方法。有关推动计算需求的科学的其他背景，请参阅3G科学案例报告。[1]高级LIGO/高级处女座协作（LVC）由位于汉福德（WA），利文斯顿（Livingston）（La）和PISA（意大利）的三个重力波（GW）干涉仪组成。在2015年9月，LVC开始了一系列高级ERA探测器运行，命名法“ O＃”。o1从2015年9月到2016年1月，以及对GWS的首次检测，该运行以检测三个二进制黑洞（BBH）合并而告终。O2从2016年12月到2017年8月底运行。 以及对许多其他BBH合并的检测，O2首次看到合并的两个中子星（BNS）。 O3始于2019年4月1日，由于Covid-19-Pandemics施加的锁定，已于2020年3月27日终止。。 进一步预计日本干涉仪Kagra将加入即将到来的O4跑步。 从数据分析计算的角度来看，从O1到O2的过渡是搜索和参数估计阶段所需的计算能力的提高。 在搜索（检测）阶段，波形模板库的大小增加以适应较大的质量。 这些分析中最多的10个计算密集型占需求的90％，其余的70个尾巴很长。O2从2016年12月到2017年8月底运行。以及对许多其他BBH合并的检测，O2首次看到合并的两个中子星（BNS）。O3始于2019年4月1日，由于Covid-19-Pandemics施加的锁定，已于2020年3月27日终止。。 进一步预计日本干涉仪Kagra将加入即将到来的O4跑步。 从数据分析计算的角度来看，从O1到O2的过渡是搜索和参数估计阶段所需的计算能力的提高。 在搜索（检测）阶段，波形模板库的大小增加以适应较大的质量。 这些分析中最多的10个计算密集型占需求的90％，其余的70个尾巴很长。O3始于2019年4月1日，由于Covid-19-Pandemics施加的锁定，已于2020年3月27日终止。进一步预计日本干涉仪Kagra将加入即将到来的O4跑步。从数据分析计算的角度来看，从O1到O2的过渡是搜索和参数估计阶段所需的计算能力的提高。在搜索（检测）阶段，波形模板库的大小增加以适应较大的质量。这些分析中最多的10个计算密集型占需求的90％，其余的70个尾巴很长。在参数估计阶段中，虽然每次运行的计算成本几乎与O1中的计算成本相同，但GW来源的数量大大增加，以及BNS合并发现所需的探索性运行数量，导致计算成本爆炸。此外，这些发现提供了一个机会，可以进行不可预见的计算密集分析，以测量哈勃 - 莱默焦点常数H0，测试GR的有效性并限制中子星体的内部物理学。在其第三次观察跑步（O3）中，Ligo-Virgo协作估计其正在进行的数据分析计算要求为7亿CPU核心小时1年，以执行80个天体物理搜索，随访活动和检测器表征活动。大多数计算都由搜索“深”的“深”搜索“深”的高吞吐量计算（HTC）组成； 10％用于生成多通间剂（电磁，中微子）随访的快速警报所需的低延迟数据分析。几乎不需要高性能并行计算，而这些仿真不包括在本评估中。在O1期间，绝大多数计算能力是由专用的Ligo-Virgo群集（无论是现场还是在大型计算中心）提供的，在O2和O3期间，越来越多地使用了外部共享计算资源。共享外部计算资源的增长促使开发了分布式计算模型，类似于大型LHC协作使用的计算模型。此外，处女座，Ligo和Kagra的合作正在加入从部分互操作的计算资源转变为完全共享的共享常见计算基础架构
物流管理实践对卢旺达组织绩效的影响 -
来自基加利大学摘要 - 研究的目的是研究物流管理对卢旺达大猩猩物流有限公司绩效的影响。具体目标是评估物流信息系统对卢旺达大猩猩物流有限公司的性能的影响，以找出订单过程管理对卢旺达大猩猩物流有限公司的绩效的影响，并找出运输管理对卢旺达Gorilla Logistics绩效的影响。这项研究使用了描述性和相关研究设计，研究样本大小的104名受访者参与了卢旺达大猩猩物流有限公司的日常物流管理。受访者。使用问卷收集数据，并使用百分比，平均值和标准偏差进行分析。回归分析还用于检验研究的假设。从H0获得的发现（零假设）1表明，f检验值为61.384，显着性水平为0.000，显着性水平为0.000； p值<0.05，f检验很重要。因此，我们得出结论，模型很好。因此，我们不能接受HO1，该HO1指出，物流信息系统对卢旺达大猩猩物流有限公司的性能没有显着影响。从H02的发现显示F检验值为803.254，显着性水平为0.000，显着值为0.000；由于获得的p值<0.05，f检验很重要，因此我们得出结论，模型是好的。1。因此，我们不能接受HO2，该HO2指出，订单过程管理对卢旺达大猩猩物流有限公司的绩效没有显着影响。从H03的发现表明，F检验值为129.093，显着性水平为0.000，而获得的P值为0.000，而所获得的P值<0.05，F检验显着；因此，我们得出结论，模型很好。因此，我们不能接受H03，该H03表明运输管理对卢旺达大猩猩物流有限公司的绩效没有显着影响。HO4的总体发现表明，F检验值为363.022，显着性水平为0.000，而所获得的P值<0.05，f检验<0.05，f检验很重要，因此结论是模型良好的结论。因此，研究人员无法接受HO4，该HO4表明物流管理对卢旺达大猩猩物流有限公司的绩效没有显着影响。关键字：效果，物流，管理，组织绩效。简介物流管理对于将组织的绩效与供应链流程集成至关重要，以实现对客户依从性的改进。形成感知性的观点，物流管理生动地影响了组织的绩效，并通过订单处理管理，库存管理，运输管理，处理管理和包装以及能力网络设计均已掌握，这都是考虑因素的事物，并对客户满意度产生了重大影响（Hiourrini等人，2015年）。在过去的几十年中，已经出现了研究，以调查物流管理在满足客户需求和需求中的作用（Nyaberi等，2014）。对这一研究趋势的基本假设是，成功管理不同的物流活动，包括运输管理，订单流程管理，物流管理信息系统，库存管理，仓库运营，材料需求计划，购买，购买，质量控制，最终输出，处理和包装过程的物理分配，处理和包装过程在创造和增强组织竞争方面具有至关重要的作用（Cavinato Al。物流在支持组织中起着关键作用，因为他们像业务实践一样努力寻求更有效的管理系统。效率低下的管理系统以及效率低下的内部管理将使组织以最短的价格在最短的可行时间范围内对客户的需求做出反应，包括质量水平，不满足客户的期望，并希望组织对竞争对手的竞争不利的状况对抗竞争对手（Cozzolino，2012年）。