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在硬底部反拖结构上对两亲d语法的分析
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艰难的课程：从Charlie Gard案中学习
2017年7月24日，这是查理·加德（Charlie Gard）的长期，深深的悲剧和情感上的案件得出的结论（方框1）。在对婴儿进行进一步的医学评估之后，查理的父母和医生终于达成了同意，持续的医疗不符合查理的最大利益。随后被吸引的生活支持，查理于2017年7月28日去世。在伦敦和斯特拉斯堡不同法院的多次听证会上，查理·加德（Charlie Gard）案提出了许多烦恼的道德问题（方框2）。在这种情况下，实践伦理的重要作用是帮助阐明关键概念，确定中心伦理问题，将其与科学事实的问题分开，并将主题论证与批判性审查。作者不同意查理·加德（Charlie Gard）的正确行动方案，1 2，但我们同意关键的道德原理以及道德分析的作用以及强大和知情辩论的重要性。伦理不是关于个人意见，而是关于论点，原因和理性的反思。虽然儿童医疗确定的案例持续后果尚未显而易见，但我们在这里概述了一些潜在的课程。
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已确定的可指导治疗选择的预后因素包括疾病分期、激素受体 (HR) 状态、人表皮生长因子受体 2 (HER2) 受体状态以及乳腺癌易感基因 1 和 2 (BRCA1 和 BRCA2) 中是否存在种系突变。据估计，大约 70% 的乳腺癌患者患有 HR 阳性和 HER2 阴性疾病；15% 患有 HR 阴性和 HER2 阴性疾病（称为三阴性乳腺癌 [TNBC]）；15% 患有 HER2 阳性疾病（这一亚群超出了本文的讨论范围）。7,8 大约 5% 到 10% 的乳腺癌患者、9,10 以及大约 9% 到 18% 的 TNBC 患者患有 BRCA1 和 BRCA2 的种系突变。 11, 12 大多数 (70%) 携带生殖系 BRCA1 突变的患者患有 TNBC，而 BRCA2 突变乳腺癌更常与 HR 阳性疾病相关。3, 13 报告的 5 年生存率为 26%（所有转移性乳腺癌患者）14 和 12%（转移性 TNBC）。12
线性代数难题的量子近似优化
Farhi 等人提出的量子近似优化算法 (QAOA) 是一种用于解决量子或经典优化任务的量子计算框架。在这里，我们探索使用 QAOA 解决二元线性最小二乘 (BLLS)；这个问题可以作为线性代数中其他几个难题的构建块，例如非负二元矩阵分解 (NBMF) 和非负矩阵分解 (NMF) 问题的其他变体。之前在量子计算中解决这些问题的大部分努力都是使用量子退火范式完成的。就这项工作的范围而言，我们的实验是在无噪声量子模拟器、包括设备真实噪声模型的模拟器和两台 IBM Q 5 量子比特机器上进行的。我们重点介绍了使用 QAOA 和类似 QAOA 的变分算法解决此类问题的可能性，其中试验解决方案可以直接作为样本获得，而不是在量子波函数中进行幅度编码。我们的数值结果表明，即使步骤数很少，对于采样基态的概率，模拟退火在 QAOA 深度 p ≤ 3 的情况下也能胜过 BLLS 的 QAOA。最后，我们指出了目前在基于云的量子计算机上实验实施该技术所面临的一些挑战。
采用硬软混合策略的柔性低k聚合物
近年来，由于公众的巨大需求，电子产品，特别是便携式显示器、通讯和医疗设备引起了极大的研究兴趣。1,2为各种功能芯片提供机械支撑和电气互连的柔性材料在柔性电子器件的运行中起着重要作用。聚对苯二甲酸乙二醇酯、聚二甲基硅氧烷（PDMS）、聚碳酸酯、聚酰亚胺等聚合物材料因其易于使用、轻便、耐用等优点，在电子工业中被广泛使用。3 – 7然而，电子产品中使用的聚合物通常是热塑性树脂，其热稳定性较低。为了实现器件性能的不断进步，需要具有低介电常数（k）的柔性聚合物来降低互连电阻/容量延迟、串扰和功率耗散。8 – 10然而，电子产品中的典型聚合物通常具有较高的k（高于3.0），这限制了它们在未来柔性电子产品中的应用。11,12
适用于太空应用的英飞凌抗辐射存储器解决方案
Xilinx Virtex V5、Kintex US 以及 Microchip RTG4 和 RTPolarFire FPGA 的 RadHard 72M 和 144M QDRII+ SRAM 设备均可免费获得内存控制器。QDR-II+ SRAM 控制器管理基于 DDR 的源同步时序架构的复杂时序细节，并确保 FPGA 和 QDRII+ SRAM 内存之间的可靠数据传输。如果需要更高级别的辐射抗扰度来减轻单粒子干扰，控制器嵌入式 ECC (SECDEC) 也可作为 RTL 选项提供。请联系 hirel-memory@infineon.com 获取 RTL 代码和测试台的副本。
气候模型降尺度的多变量硬物理约束
全球气候模型（GCM）是模拟气候演变并评估气候变化影响的主要工具。但是，它们通常以粗糙的空间分解运行，从而限制了它们在繁殖局部规模现象方面的准确性。利用深度学习的统计缩减方法通过近似粗略变量的局部尺度气候场来解决此问题，从而实现了区域GCM的投影。通常，感兴趣的不同变量的气候场是独立缩小的，从而违反了互连变量之间的基本物理特性。本研究研究了此问题的范围，并通过温度的应用为引入多变量硬约束的框架奠定了基础，该框架可以保证与降低气候变量的群体之间的身体关系。
低分辨率面部表达识别的硬样品感知一致性
面部表达识别（FER）在计算机视觉应用中起着关键作用，包括视频不存在和人类计算机的相互作用。尽管FER的进展没有局部进步，但在处理在现实世界情景和数据集中遇到的低分辨率面部图像时，性能仍然会摇摆不定。一致性约束技术引起了人们的关注，以产生强大的卷积神经网络模型，从而通过增强来适应变化，但它们的功效在低分辨率FER的领域中得到了影响。这种性能下降可以归因于网络难以提取表达特征的增强样本。在本文中，我们确定了在考虑各种程度的分辨率时引起过度拟合问题的硬样品，并提出了新颖的硬样品感知一致性（HSAC）损失函数，其中包括组合注意力同意和标签分布学习。通过结合高分辨率和翻转低分辨率图像的激活图，将注意力图与适当的目标注意图与适当的目标注意图与适当的目标注意力图相结合的注意图与适当的目标注意力图的注意力图对齐。我们通过结合原始目标和高分辨率输入的预测来测量低分辨率面部图像的分类难度，并适应标签分布学习。我们的HSAC通过有效管理硬样品来赋予网络能够实现概括。各种FER数据集上的广泛实验证明了我们提出的方法比现有方法的多尺度低分辨率图像的优越性。此外，我们在原始RAF-DB数据集中达到了90.97％的最新性能。
一项有关网络物理系统网络弹性方法的调查
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
人工智能已投入工作。现在到了最困难的部分
截至 2024 年 3 月的一天时间段，不包括周末。所花费的时间由 Microsoft 365 应用程序（包括 Outlook、Teams、Word、PowerPoint、Excel 和 OneNote）中的有意活动表示。有意操作包括参加会议、撰写电子邮件、分析数据以及审阅或编辑文档等。包括商业用户，但不包括教育部分。