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具有海森堡限制相干性和亚硫化束光子光子统计
最近已经证明，激光可能会产生具有相干性（量化为光谱峰处的平均光子数）的固定光束，该光束缩放为激光器中存储的平均激发数的第四幂，这比标准或schawlow-limtlate limatation the the the the the激励数量。，nat。物理。17，179（2021）]。此外，在分析上证明，这是CW激光器定义条件下的最终量子限制（海森堡极限）的缩放，以及关于输出光束的性质的强有力的假设。在我们的相关工作中[Ostrowski等。，物理。修订版Lett。 130，183602（2023）]我们表明，后者可以被较弱的假设所取代，该假设允许高度亚dososonian输出梁，而无需更改上限尺度或其可实现性。 在本文中，我们提供了相关论文中给出的计算的详细信息，并介绍了三个激光模型家族，这些模型可能被认为是该工作中介绍的模型的概括。 这些激光模型中的每个家族都由一个实数P = 4对应于原始模型的实际数字P = 4。 这些激光家族的参数空间进行了数值研究，我们在其中探讨了这些参数对激光束相干性和光子统计的影响。 可以根据P的选择来识别两个不同的连贯性方案，在P> 3中，每个模型都表现出Heisenberg-Limimimited Beam的连贯性，而对于P <3，Heisenberg极限不再达到。 15，而不是p = 4。Lett。130，183602（2023）]我们表明，后者可以被较弱的假设所取代，该假设允许高度亚dososonian输出梁，而无需更改上限尺度或其可实现性。在本文中，我们提供了相关论文中给出的计算的详细信息，并介绍了三个激光模型家族，这些模型可能被认为是该工作中介绍的模型的概括。这些激光模型中的每个家族都由一个实数P = 4对应于原始模型的实际数字P = 4。这些激光家族的参数空间进行了数值研究，我们在其中探讨了这些参数对激光束相干性和光子统计的影响。可以根据P的选择来识别两个不同的连贯性方案，在P> 3中，每个模型都表现出Heisenberg-Limimimited Beam的连贯性，而对于P <3，Heisenberg极限不再达到。15，而不是p = 4。此外，在以前的政权中，我们得出了与数字一致的这三个激光家族中每个激光族的光束相干性的公式。我们发现最佳参数实际上是p≈4。
安全的IOT启用MPPT控制的太阳能光伏系统，具有智能制造，以优化能量收获
摘要太阳能光伏（PV）系统中的增加整合到可再生能源景观中需要进步能量优化和网络安全。传统的最大功率跟踪（MPPT）算法通常很难适应迅速波动的环境条件，从而导致功率收获效率低下。同时，采用物联网（IoT） - ） - 启用PV系统引入了重大的网络安全脆弱性，损害了操作可靠性。本研究提出了一个与安全的IoT框架和高级制造技术集成的AI驱动的MPPT控制系统，以增强太阳能PV安装的性能，安全性和寿命。基于AI的MPPT算法动态优化能量提取，利用机器学习模型以实时适应环境变化。区块链加密的IoT通信协议确保安全数据传输，减轻网络威胁并增强系统弹性。此外，定制制造技术，包括3D打印的热管理解决方案，提高了PV系统组件的耐用性和效率。实验验证证明了拟议系统在能源效率，网络安全鲁棒性和成本效益方面的优势。这些发现有助于开发网格连接和离网应用的智能，自主和网络弹性太阳能解决方案。关键字：AI驱动的MPPT，安全的IoT，区块链网络安全，智能制造，太阳能PV，能量优化
优化Prime/Boost疫苗策略：训练有素的免疫力作为游戏的新玩家
大多数疫苗都需要多剂诱导高频率疫苗的持久保护性免疫，并确保个人和牛群免疫力强。重复的免疫原性刺激不仅会增加适应性免疫的强度和耐用性，而且还会影响其质量。已知几种疫苗参数会影响自适应免疫反应，包括尤其是免疫数，它们之间的延迟以及不同重组疫苗载体的递送顺序。此外，初始效应器先天免疫反应是激活和调节B和T细胞反应的关键。优化同源和异源素/增强疫苗接种策略需要透彻了解疫苗接种历史如何影响记忆B和T细胞特征。这需要更深入了解先天细胞如何应对多种疫苗接触。在这里，我们回顾了先天细胞，尤其是髓样谱系的细胞如何以外在和内在的方式对第一和第二疫苗剂量有所不同。一方面，主要的特定抗体和记忆T细胞的存在，其临界特性随着启动后的时间而变化，在重新接种时为先天细胞提供了一个不同的环境。另一方面，先天细胞本身可以在初始刺激后很长一段时间内发挥增强的内在抗菌功能，这被称为训练有素的免疫力。我们讨论了训练有素的先天细胞成为主要/增强疫苗策略中的游戏改变者的潜力。它们在抗原摄取，抗原表现，迁移以及作为细胞因子生产者中的功能增加确实可以改善主要记忆B和T细胞的再刺激及其分化为响应增强的有效次级记忆细胞。对训练有素的免疫机制的更好理解对于利用训练有素的先天细胞的全部潜力，优化免疫策略将非常有价值。
科学机器学习以优化等离子湍流模拟
全局：模拟整个Tokamak + Full-F：多尺度物理多离子物种主要离子 /杂质电子：绝热；被困动力学；完全动力学新古典和湍流传输之间的线性化碰撞操作员协同作用浸入边界条件：Sol -like和Limiter [Caschera 18，Dif -Pradalier 22]磁性ripple [Varennes PRL 22，ppcf，ppcf 23]
敏感性：在结构化的OMICS数据上利用生成的大语言模型来优化药物敏感性预测
摘要目的：癌细胞系的大量药物基因组学数据的快速积累为药物敏感性预测（DSP）提供了前所未有的机会，这是促进精度肿瘤学的关键先决条件。最近，生成的大语言模型（LLM）表明了自然语言处理领域（NLP）领域的各种任务的性能和概括。然而，药物基因组学数据的结构化格式对DSP中LLM的实用性提出了挑战。因此，这项研究的目的是多重的：适应结构化药物基因组学数据的及时工程，以优化LLM的DSP性能，评估LLM在现实世界DSP方案中的概括，并比较LLM的DSP性能与目前的Science-Science Baselines。方法：我们系统地研究了生成性预训练的变压器（GPT）作为四个公开基准药物基因组学数据集的DSP模型，这些模型由五种癌症组织类型的细胞系和肿瘤学和非综合药物进行分层。本质上，通过四个学习范式评估了GPT的预测格局在DSP任务中的有效性：零射击学习，几乎没有学习，微调和聚类预处理的嵌入。通过实施三个及时的模板（即指令，指导，预定，披肩）并将与药剂基因组相关的特征集成到提示中，为了促进GPT无缝处理结构化的药物基因组学数据，采用了域特异性新颖的及时工程。与最先进的DSP基准相比，GPT主张了卓越的F1性能我们验证了GPT在不同的现实世界DSP方案中的表现：跨组织概括，盲试和药物校园关联的分析以及顶级灵敏/抗性细胞系。此外，我们对GPT进行了比较评估，该评估是针对多个基于变压器的预验证模型和现有的DSP基准的。结果：在五个组织组的药物基因组学数据集上进行的广泛实验表明，微调GPT会产生最佳的DSP性能（28％F1增加，P值= 0.0003），然后群集预处理的GPT嵌入了GPT嵌入（26％F1增加，P-value = 0.0005），很少有gpt（I.但是，在零射击设置中的GPT具有很大的F1间隙，导致表现最差。在迅速工程的范围内，通过直接指导GPT有关DSP任务并诉诸简洁上下文格式（即指令 - 预备）来实现性能提高，从而导致F1性能增长22％；同时，从基因组学和/或分子特征衍生出的药物细胞线及时及格环境将F1得分进一步提高了2％。
过渡-CHD随机对照试验
年轻人具有过渡-CHD随机对照Charlene Bredy，M.D。A，1，Oscar Werner，M.D。A，B，1，Helena Huguet，M.Sc。 c，d，索菲·吉拉姆（Sophie Guillaum），医学博士 A，B，Annie Auer，M.D。 b，Anne Requiend，M.D。 A，凯瑟琳·沃斯（Kathleen Wash），硕士 ，Abassi's Hamouda，博士A，村庄的希腊，医学博士 A，B，Marie Vincent，M.D。 Arthur Gavotto，医学博士，博士A，以及Remier Vincent，M.D。 a，b，英国，医学博士 A，B，Yves Dulac，M.D。 Nathalie Soulety，医学博士 F，Philippe Acar，医学博士，博士F，过滤器，医学博士，博士F，家具，医学博士 R.N. Marie Berge G，Gale Marguin I，Marie-Paule H，Pages Laurence，Ph.D。医学博士C T Bourel博士I，Agnes Owe Enngerink，M.D.，M.Sc。 i，Elodie百万，医学博士A，B，1，Helena Huguet，M.Sc。c，d，索菲·吉拉姆（Sophie Guillaum），医学博士A，B，Annie Auer，M.D。b，Anne Requiend，M.D。A，凯瑟琳·沃斯（Kathleen Wash），硕士，Abassi's Hamouda，博士A，村庄的希腊，医学博士 A，B，Marie Vincent，M.D。 Arthur Gavotto，医学博士，博士A，以及Remier Vincent，M.D。 a，b，英国，医学博士 A，B，Yves Dulac，M.D。 Nathalie Soulety，医学博士 F，Philippe Acar，医学博士，博士F，过滤器，医学博士，博士F，家具，医学博士 R.N. Marie Berge G，Gale Marguin I，Marie-Paule H，Pages Laurence，Ph.D。医学博士C T Bourel博士I，Agnes Owe Enngerink，M.D.，M.Sc。 i，Elodie百万，医学博士，Abassi's Hamouda，博士A，村庄的希腊，医学博士A，B，Marie Vincent，M.D。Arthur Gavotto，医学博士，博士A，以及Remier Vincent，M.D。a，b，英国，医学博士A，B，Yves Dulac，M.D。Nathalie Soulety，医学博士F，Philippe Acar，医学博士，博士F，过滤器，医学博士，博士F，家具，医学博士 R.N. Marie Berge G，Gale Marguin I，Marie-Paule H，Pages Laurence，Ph.D。医学博士C T Bourel博士I，Agnes Owe Enngerink，M.D.，M.Sc。 i，Elodie百万，医学博士F，Philippe Acar，医学博士，博士F，过滤器，医学博士，博士F，家具，医学博士R.N. Marie BergeG，Gale Marguin I，Marie-Paule H，Pages Laurence，Ph.D。医学博士C T Bourel博士I，Agnes Owe Enngerink，M.D.，M.Sc。 i，Elodie百万，医学博士G，Gale Marguin I，Marie-Paule H，Pages Laurence，Ph.D。医学博士C T Bourel博士I，Agnes Owe Enngerink，M.D.，M.Sc。i，Elodie百万，医学博士I，Anne-Cecile Huby，博士J，Bertrand Leobon，医学博士，博士J，K，Marie-Christine Picot，医学博士，博士C，D和Pascal Amedro，医学博士，博士j , k , * a Paediatric and Congenital Cardiology Department, M3C Regional Reference CHD Centre, Montpellier University Hospital, Montpellier, France b Paediatric Cardiology and Rehabilitation Unit, St-Pierre Institute, Palavas-Les-Flots, France c Epidemiology and Clinical Research Department, University Hospital, University of Montpellier, Montpellier, France d Clinical Investigation Centre, INSERM-CIC 1411, University of Montpellier, Montpellier, France e PhyMedExp, INSERM, CNRS, University of Montpellier, Montpellier, France f Paediatric and Congenital Cardiology Department, M3C Regional Reference CHD Centre, Toulouse University Hospital, Toulouse, France g Patient Advocacy Organisation « Association Petit Coeur de Beurre », La Garenne Colombes, France h患者倡导组织“协会”，法国巴黎，巴黎，des desbrest流行病学与公共卫生研究所（IDESP）I，Anne-Cecile Huby，博士J，Bertrand Leobon，医学博士，博士J，K，Marie-Christine Picot，医学博士，博士C，D和Pascal Amedro，医学博士，博士j , k , * a Paediatric and Congenital Cardiology Department, M3C Regional Reference CHD Centre, Montpellier University Hospital, Montpellier, France b Paediatric Cardiology and Rehabilitation Unit, St-Pierre Institute, Palavas-Les-Flots, France c Epidemiology and Clinical Research Department, University Hospital, University of Montpellier, Montpellier, France d Clinical Investigation Centre, INSERM-CIC 1411, University of Montpellier, Montpellier, France e PhyMedExp, INSERM, CNRS, University of Montpellier, Montpellier, France f Paediatric and Congenital Cardiology Department, M3C Regional Reference CHD Centre, Toulouse University Hospital, Toulouse, France g Patient Advocacy Organisation « Association Petit Coeur de Beurre », La Garenne Colombes, France h患者倡导组织“协会”，法国巴黎，巴黎，des desbrest流行病学与公共卫生研究所（IDESP）
纤维优化的恢复
本病例报告讨论了一名42岁的女性患者的管理，该患者具有成熟的恒牙，表现出开放的顶端和因创伤引起的严重结构损害。在不完整的牙髓治疗后，出现了Ellis III类骨折和开放尖的牙齿21和22，而牙齿11的顶点闭合，具有不确定的射线透明度。治疗涉及使用Biodentine（Septodont，Saint-Maur-Des-Fossés，France），激光辅助的消毒和使用纤维增强的复合材料（Dentapreg®Ultra Fine Mesh（UFM），高级牙科材料，Brno，Czech Republic）的替代品。牙髓恢复后包括瓷粉到金属冠。现代材料和技术的整合，例如激光消毒和纤维增强的柱子，导致了成功的结构增强和顶端封闭，突出了当代牙髓方法在治疗复杂病例中的有效性。
共轭聚合物的两亲性侧链优化掺杂剂的位置，朝着有效的N型有机热电学
聚合物也已成为有机热电学的潜在候选物，[7,8]有可能提供柔性，大面积和低成本的能源产生或加热 - 可吸引人的应用，例如，可穿戴能量收获，目前是传统的脆性和通常的毒性或稀有毒性或稀有层次的材料，这些材料目前是不可能的。ther- moelectric材料通过优异ZT = S2σT /κ的无量纲数进行评估，其中S，σ，T和κ分别代表塞贝克系数，电气有效性，绝对温度和热电导率。大多数连接的聚合物的特征是低κ值，从本质上有助于高ZT。通过P型共轭聚合物（例如ZT> 0.25）（PEDOT）（PEDOT）（pEDOT）等最广泛的热电研究证实了这一点。[9,10] P型和N型热电材料的性能应在任何实际应用之前彼此配对。ever，基于N型共轭聚合物的热电设备在功率因数方面仍然远低于其P型对应物（s2σ）。[11,12]因此，有效的发展
具有策划数据的自我消耗生成模型可证明优化人类偏好
生成模型的快速进步导致了构成质量的令人印象深刻的飞跃，从而模糊了合成数据和真实数据之间的界限。网络规模的数据集现在易于通过合成数据不可避免地污染，直接影响了未来生成的模型的培训。已经在文献中出现了自我消耗生成模型的一些理论结果（又称迭代性重新训练），表明模型崩溃或稳定性可能取决于每个重新培训步骤中使用的生成数据的分数。但是，实际上，合成数据通常受到人类反馈的约束，并在在线使用和上载之前由用户策划。例如，流行的文本到图像生成模型的许多接口（例如稳定的扩散或Midjourney）为给定查询产生了几种图像的变化，最终可以由用户策划。在本文中，我们从理论上研究了数据策展对生成模型的迭代重新培训的影响，并表明它可以看作是一种隐式优先优化机制。但是，与标准偏好优化不同，生成模型无法访问成对比较所需的奖励功能或负面样本。此外，我们的研究不需要访问密度函数，而只需要访问样品。我们证明，如果数据是根据奖励模型策划的，则最大化迭代重新训练程序的预期奖励。我们在每个步骤使用真实数据的正分数时进一步提供了关于重新循环的稳定性的理论结果。最后，我们在合成数据集和CIFAR10上进行说明性实验，表明这种过程扩大了奖励模型的偏见。
新闻稿，2025年1月21日，韩国授予Diamyd Medical的Precision Medicine in Autommune Diabetes
1st-line benefit in combination with widely approved CDK4/6 inhibitors Positive high-level results from a planned interim analysis of the SERENA-6 Phase III trial showed that AstraZeneca's camizestrant in combination with a cyclin-dependent kinase (CDK) 4/6 inhibitor (palbociclib, ribociclib or abemaciclib) demonstrated a highly statistically significant and clinically meaningful无进展生存期（PFS）的主要终点的改善。该试验评估了切换到芳香酶抑制剂（AI）（ANASTROZOLE或LETROOZOLE）与CDK4/6抑制剂在一线治疗激素受体（HR）患者（HR）蛋白（HR） - 蛋白蛋白酶（Her2）型乳腺较大较大的癌症中的一线治疗中，与CDK4/6抑制剂结合使用了CDK4/6抑制剂，将切换到持续的护理标准治疗。