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健康受试者的 K757 和 K833 多剂量研究
研究涉及哪些内容？参与者按 3:1 的比例随机分配接受活性药物或安慰剂。在后续每个小组中，在施用下一剂量水平之前，将审查安全性、耐受性和可用的 PK 数据。研究阶段包括筛选（研究药物首次给药前最多 28 天）、治疗和随访期（最后一次给药后约 14 天）。每位参与者的总研究持续时间约为 8 周。通过体检、生命体征评估、12 导联心电图 (ECG)、临床实验室评估（血液化学和血液学生物标志物）和收集不良事件 (AE) 来评估安全性和耐受性。在给药前和第 14 天最后一次给药后最多 72 小时内获取血浆 (血液) 以进行 PK 和 PD 评估。
多种技术对减少增材制造中残余应力的影响
摘要 增材制造 (AM) 正迅速成为汽车、航空航天、医疗等许多行业制造零部件的主导技术。具有更高沉积速率的电弧增材制造 (WAAM) 技术正在成为 AM 中的突出技术。基于线材的增材制造需要高热量输入来熔化线材进行沉积。当组件建立在多层上时，它涉及各种加热和冷却循环，从而导致不均匀的热负荷。由于重复的循环，残余应力会滞留在零件内部并导致各种缺陷，如裂纹、变形、翘曲、部件的生命周期缩短等。需要降低残余应力以最大限度地减少缺陷。本文讨论了预热和锤击压缩载荷等多种技术对最大限度地减少残余应力的影响。预热基材（沉积发生在其上）将降低热梯度，从而降低残余应力。由于残余拉应力是在基于线材的熔覆过程中产生的，而该应力可通过施加压缩载荷来消除，因此，我们内部开发了一种用于施加压缩残余应力的气动装置，以尽量减少残余拉应力。在这项工作中，我们准备了四种不同的样品；1) 沉积状态（未进行预热和锤击），2) 沉积后进行锤击，3) 预热后沉积，4) 预热后沉积后进行锤击，以通过 X 射线衍射法测量残余应力。研究发现，预热和锤击单独可尽量减少残余应力，而综合效果则表明残余拉应力大大降低。
量子MIMO通道中的多样性和多路复用
在多输入多输出（MIMO）通信中，发射机和接收器之间多个通道的抽象表征和开发带来了经典通信系统的范式转移。围绕MIMO通信系统开发的技术不仅带来了前所未有的通信速率进步，而且还基本上提高了通过低错误率来衡量的通信的可靠性。我们开发了一个使用离散可变量子系统的MIMO量子通信的框架。我们提出了一个在多个通道之间结合噪声，损失和串扰的MIMO量子通道的通用模型。我们利用近似量子克隆在此通道设置上传输输入状态的不完美克隆。我们证明，与由于MIMO设置的多样性，传输多个不完美的克隆可以实现更好的沟通性能。我们还证明了实力和沟通速率之间的实际交易，并将其称为量子多样性多重交易（DMT），因为它与经典MIMO设置中众所周知的DMT相似。
基于DNA的数据存储的隐式神经多重描述
DNA由于其固有的生物分子结构而引起，由于其令人印象深刻的储存密度和长期稳定性，它具有出色的潜力作为数据存储解决方案。但是，开发这种新型媒介有其自身的挑战，尤其是在解决储存和生物操纵引起的错误时。这些挑战进一步由DNA序列的结构限制和成本考虑。响应这些局限性，我们开创了一种新颖的压缩方案和使用神经网络进行DNA数据存储的尖端多重描述编码（MDC）技术。我们的MDC方法引入了一种创新方法，将数据编码为DNA，该方法专门设计用于有效承受错误。值得注意的是，我们的新压缩方案过于表现DNA-DATA存储的经典图像压缩方法。此外，我们的方法比依赖自动编码器的常规MDC方法具有优越性。其独特的优势在于它绕过对广泛模型训练的需求及其对微调冗余水平增强的适应性的能力。实验结果表明，我们的解决方案与现场最新的DNA数据存储方法竞争，提供了出色的压缩率和强大的噪声弹性。
MPAR-RCNN：具有属性识别的多人检测的多任务网络
多标签属性识别是计算机视觉中的一项关键任务，应用程序范围在不同的领域。这个问题通常涉及检测具有多个属性的对象，需要具有高级差异和精细的特征提取的复杂模型。对象检测和属性识别的集成通常依赖于诸如双阶段网络之类的方法，其中准确的预测取决于高级特征提取技术，例如感兴趣的区域（ROI）池。为了满足这些要求，在统一框架中既可以实现可靠的检测和属性进行分类，这是必不可少的。这项研究介绍了一个创新的MTL框架，旨在将多人属性识别（MPAR）纳入单模型体系结构中。命名为MPAR-RCNN，该框架通过空间意识到的，共享的骨干，促进效果和准确的多标签预测来符合对象检测和属性识别任务。与传统的基于快速区域的卷积神经网络（R-CNN）不同，该网络（R-CNN）分别管理人的检测和归因于双阶段网络的分类，MPAR-RCNN体系结构在单个结构中优化了两个任务。在更宽的（用于事件识别的Web图像数据集）数据集上进行了验证，提出的模型展示了对当前最新ART（SOTA）体系结构的改进，展示了其在推进多标签属性识别方面的潜力。
通过 LHCII 编码基因的多重基因组编辑揭示类囊体基粒堆积
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献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。
多个对象跟踪的变压器：探索视觉
多对象跟踪（MOT）是各个领域的关键任务，例如官能分析，监视和自动驾驶汽车。联合检测和追踪范式已经进行了广泛的研究，在训练和部署经典的逐个检测范式的同时，在实现先进的性能的同时，训练和部署更快，更方便。本文通过利用现行的卷积神经网络（CNN）和新型视觉变压器技术局部性来探讨增强MOT系统的可能性。在计算机视觉任务中采用的变压器中有几种延期。虽然变形金刚擅长建模全局信息以进行长时间的嵌入，但缺少学习本地特征的局部机器。这可能导致小物体的疏忽，这可能会导致安全问题。我们将TransTrack MOT系统与localvit所赋予的局部性机制相结合，并发现该位置增强系统在MOT17数据集上比基线TransTrack优于基线转移。
用于非高斯光子量子态产生的多路复用合成器
摘要 处理具有非经典光子统计的简单有效的光子态源对于实现量子计算和通信协议至关重要。在这项工作中，我们提出了一种创新方法，与以前的提案相比，该方法大大简化了非高斯状态的制备，利用了现代量子光子学工具提供的多路复用功能。我们的提案受到迭代协议的启发，其中多个资源一个接一个地组合在一起以获得高振幅的复杂输出状态。相反，在这里，协议的很大一部分是并行执行的，通过使用沿与所有输入模式部分重叠的模式的单个投影测量。我们表明，我们的协议可用于生成高质量和高振幅的薛定谔猫状态以及更复杂的状态，例如纠错码。值得注意的是，我们的提案可以用实验中可用的资源来实现，突出了它的直接可行性。
公共部门参与可持续粮食系统的非国家治理 - 生物多样性的观点
在过去几年中，多发性硬化症（MS）研究在识别新型疾病机制，诊断标记和治疗靶标方面取得了显着进步。NEDA-3的概念（没有疾病活动的证据：没有复发，没有残疾进展，没有MRI活性）如今，对于免疫疗法的患者的显着比例而言是现实的。“ hard hard and hard and thar and Hit Smart and Earther”是常见的概念，通常将其作为早期治疗策略进行讨论。尽管当前可用的疾病修饰疗法的效率是无可争议的，但它们对CNS Intrinsic神经蛋白浮游，神经变性和神经修复的有效性远非令人满意。虽然可以治疗MS症状，但仍有最小的治疗策略可以恢复神经系统残疾或有效预防逐渐，复发独立的残疾积累（PIRA，进展，与复发活性无关）。在这种情况下，主要的未满足需求之一是更好地理解驱动渐进组织损失的机制，以及试图补偿功能性和结构性组织损害的神经塑性过程。几项研究探索了调节从复发中恢复的途径以及可能导致残疾进展的过程。研究促进再生和脑重组的药理学和非药理干预措施，导致了几种有前途的方法。一个鲜为人知的，但显然已经在MS中引起了非药物干预措施是光生物调节。Filho等。虽然神经可塑性可以描述为一种一般术语，该术语涉及神经系统适应和修改其响应刺激和经验的结构和功能，但在此主题上，重点是中枢神经系统（CNS）对MS和动物模型的患者的神经塑性。我们特别感兴趣的是，哪种分子机制决定了中枢神经系统脱髓鞘后的临床改善；如何在临床和成像/实验室项中测量各自的神经塑性过程的潜力；哪些分子或过程可能是防止脱髓鞘或促进更有效恢复的保护因素；最后但并非最不重要的一点是免疫治疗是否在其透明剂潜力以及如何最大化。系统地回顾了这种干预措施的神经保护作用的证据。他们能够证明