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粮食供应链的市场结构和弹性...
2俄罗斯 - 乌克兰冲突提供了两种贸易影响的充分例子。乌克兰的谷物和油籽出口主要由从敖德萨港口散发出来的海船运输，并因俄罗斯部队的封锁而削减了。许多国家根据制裁减少了与俄罗斯的贸易。同时，由于主要商品价格迅速上涨，其他国家对出口限制施加了限制。出口禁令的另一个当代例子加剧了食物短缺和提高食品价格的是2007 - 2008年世界谷物价格的上升，导致在阿根廷，印度，哈萨克斯坦，巴基斯坦，乌克兰，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯和越南（Mitchell，2008年）对谷物出口的限制或禁止。3除了灾难性事件可能会破坏国际贸易的事实外，鉴于我们专注于美国并对美国数据进行校准，封闭经济规范也有意义。根据美国农业部根据国内生产的国内生产的87％的食物。
连续被动态制备的实验...
在高斯调制的相干态量子密钥分发 (QKD) 协议中，发送方首先生成高斯分布的随机数，然后通过执行幅度和相位调制将其主动编码在弱激光脉冲上。最近，通过探索热源的固有场涨落，提出了一种等效的被动 QKD 方案 [B. Qi、PG Evans 和 WP Grice，Phys. Rev. A 97，012317 (2018)]。这种被动 QKD 方案特别适合芯片级实现，因为不需要主动调制。在本文中，我们使用以连续波模式运行的现成的放大自发辐射源对被动编码 QKD 方案进行了实验研究。我们的结果表明，通过应用光衰减可以有效抑制被动态准备方案引入的过量噪声，并且可以在城域距离内生成安全密钥。一个
我们是否需要另一个关于在印度管理2型糖尿病的指南？
根据世界卫生组织的说法，指南是“系统开发的陈述，以帮助从业人员和患者在特定情况下做出有关适当医疗保健的决定” [1]。临床实践指南是通过帮助临床医生为患者做出最佳循证决策来改善患者结果和降低医疗保健费用的基础。许多证据表明，使用临床实践指南减少了实践差异以及医疗保健成本与质量之间的紧张关系的释放[2]。因此，指南在基于证据的临床实践中具有重要地位。2型糖尿病（T2D）是一种具有不同临床特征的杂种疾病，印度的一般从业人员管理许多T2D患者。基于证据的系统准则可以帮助有助于T2D患者的成本效益，安全和基于证据的治疗。因此，印度临床内分泌学家协会（ACE）对新诊断为T2D的新诊断成人的临床指南（ACE）是一个可喜的步骤[3]。
![arxiv：2110.06799v1 [Quant-ph] 2021年10月13日](/simg/3\3ac1c84a9d0c289423c939f0f0b7a9534008938d.webp)
arxiv：2110.06799v1 [Quant-ph] 2021年10月13日
量子计算为组合问题提供新的启发式方法。具有小型和中级量子设备的可用性，可以在小型问题上实施和测试这些启发式方法。这种组合问题的候选者是异质的车辆路线问题（HVRP）：确定最佳路线集的问题，鉴于具有不同装载能力的杂种车辆，以将货物交付给给定的客户。在这项工作中，我们研究了使用量子近似优化算法（QAOA）的量子计算机的潜在用途将近似于HVRP的解。为此，我们将HVRP映射到Ising Hamiltonian，并在最多21 QUBIT的问题实例上模拟算法。我们发现，此映射量表所需的量子数与客户数量二次。我们比较了QAOA中不同经典操作器的性能，以不同的是HVRP的问题大小，从而在优化器性能和运行时找到了交易。
HER2-LOW乳腺癌可以通过HER2 PET可视化
We studied the antitumor ef fi cacy of a combination of 177 Lu-labeled radioligand therapeutics targeting the fi broblast activation protein (FAP) (OncoFAP and BiOncoFAP) with the antibody – cytokine fusion protein L19-interleukin 2 (L19-IL2) providing targeted delivery of interleukin 2 to tumors.方法：通过在带有subcuta-neous neous ht-neous ht-1080.hfap tumors和自我tumorped的小鼠中研究了177个Lu-oncofap和177个以不同摩尔量（3 vs.250nmol/kg）的生物分布（3 vs. 250nmol/kg）的生物分布。在皮下植入的HT-1080.HFAP和SK-RC-52.HFAP肿瘤中，将5 MBQ的5 MBQ的体内抗癌作用评估为单一疗法或与L19-IL2的组合。肿瘤样品，以鉴定有关癌症和基质标记的癌症和免疫调节靶标的治疗特征。结果：177 lu-bioncofap导致FAP阳性肿瘤（0.293 6 0.123/MBQ）的自我吸收剂量明显高于177 lu-incofap（0.157 6 0.157 6 0.047 gy/mbq，p 5 0.01），并在高thyorman thyorman tose-orig and to tosy toser-orig cartios and tos to-orgy and to-ord tos to-orgors aft to-orgors aft to-orgor cartios。给予L19-IL2或177 lu-bioncofap作为单个药物，仅在有限的治疗动物中导致癌症治愈。在177 lu-bioncofap - plus - l19-il2组合疗法中，在所有注射小鼠中都观察到完全恢复（HT-1080.HFAP模型的7/7完全恢复，以及4/4的SK-RC-52.HFAP模型的4/4完整恢复），建议治疗性交织物。蛋白质组学研究揭示了基于天然杀伤细胞的激活的机制，在组合处理后，在肿瘤微环境中，颗粒酶表达和provestorin 1的表达有明确的增强。结论：基于Oncofap的放射性疗法与白介素2的靶向靶向的结合显示了在治疗FAP阳性肿瘤治疗中的协同抗癌作用。该实验发现应通过未来的临床研究来证实。
人为错误的概念： - DTU Orbit
分析技术基于因果模型，该模型描述了系统各部件和组件在从初始故障或干扰到不可接受的后果的意外事件链中所起的作用。直到最近，包括人为错误在内的大多数分析工作都花在了验证现有传统设计的运行过程工厂在人机界面方面的安全性上，例如，在核电站 (WASH 1400) 上使用 Therp (Swain 1976)。这种情况导致了对错误的定义和错误率的量化，这些定义和量化涉及外部人为任务的结构和元素，而不是人的功能和能力及其局限性。通常，当前的方法基于对人为错误的分类，分类依据是任务元素或步骤的错误排序或执行；即，分析方法基于任务模型，而不是执行任务的人的模型。然后通过“绩效塑造因素”考虑人类的功能和特征（Swain 1976, 1980）。
自动过渡金属催化剂发现和优化AI和机器学习
在AI/机器学习（ML）的帮助下，自动化的化学空间探索是现代化学发现中非常重要的方法。在有机化合物的该区域中的进展已导致第一个AI发现的活性药物成分（API）进入II期试验。[1,2]通过有机金属化合物的化学空间探索，可以将相同的好处扩展到催化剂发现。但是，由于其他限制，例如协调几何和综合性，例如旋转状态，催化剂稳定性和选择性等。由于需要计算和/或估计激发态和过渡状态的属性，因此与API发现相比，与API发现相比，评估催化剂的所需功能在计算筛选中也更为需要计算。在同型催化中，诸如溶剂，温度和添加剂等其他维度可能会对反应结果产生重大影响，并且需要包括在评估方法中。合成催化反应通常涉及化学和立体选择性，竞争侧反应以及多个可能的可能性
感染和免疫中的性别和性别：解决从基础科学到公共卫生和临床应用的瓶颈
疾病的小鼠模型在癌症药物发育的所有阶段都起着关键作用。 细胞系衍生的亚细胞肿瘤模型在早期的药物发现中主要是主要的，但是人们对更复杂的原位和转移性肿瘤模型的重要性越来越认识到，可以理解正确的组织中靶向生物学的靶向生物学，以及肿瘤微环境和免疫系统对治疗的影响。 本综述的目的是强调原位和转移模型为研究肿瘤生物学和药物发育带来的价值，同时指出了这些模型最有可能在文献中所涉及的模型。 讨论了原位模型中的重要发展，例如讨论了早期PASAGE患者材料（PDX，类器官）和人类小鼠模型的使用，因为这些方法可能会提高临床前研究的预测价值，并最终提高临床试验中AN-TICANCER药物的成功率。 ©2024作者。 由Elsevier Inc.出版 这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。疾病的小鼠模型在癌症药物发育的所有阶段都起着关键作用。细胞系衍生的亚细胞肿瘤模型在早期的药物发现中主要是主要的，但是人们对更复杂的原位和转移性肿瘤模型的重要性越来越认识到，可以理解正确的组织中靶向生物学的靶向生物学，以及肿瘤微环境和免疫系统对治疗的影响。本综述的目的是强调原位和转移模型为研究肿瘤生物学和药物发育带来的价值，同时指出了这些模型最有可能在文献中所涉及的模型。讨论了原位模型中的重要发展，例如讨论了早期PASAGE患者材料（PDX，类器官）和人类小鼠模型的使用，因为这些方法可能会提高临床前研究的预测价值，并最终提高临床试验中AN-TICANCER药物的成功率。©2024作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
人为错误的概念：- 核心
分析技术以因果模型为基础，该模型描述系统零部件在从初始故障或扰动到不可接受的后果的意外事件链中所起的作用。直到最近，大多数包括人为错误的分析工作都用于验证现有运行中传统设计的过程工厂在人机界面方面的安全性，例如，Therp (Swain 1976) 在核电站 (WASH 1400) 上的使用。这种情况导致人们从外部人为任务的结构和要素而不是人的功能和能力及其局限性的角度来定义错误和量化错误率。通常，当前的方法是根据任务元素或步骤的错误排序或执行对人为错误进行分类；即，分析方法基于任务模型而不是执行任务的人的模型。然后通过“绩效塑造因素” (Swain 1976, 1980) 考虑人类的功能和特征。