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大环双锁“开启”药物在癌细胞中的选择性和无痕释放
摘要：尽管该领域取得了开创性的进展，但由于药物过早释放到血液中以及生物分布不良，药物安全性和有效性仍然是一个问题。为了克服这些限制，我们报告了基于动态共价键的药物环化，以设计小分子抗癌药物喜树碱 (CPT) 的双重锁定。药物活性被氧化还原响应的二硫化物和 pH 响应的硼酸-水杨基羟肟酸酯“锁定”在环状结构中，并且仅在酸性 pH、活性氧和谷胱甘肽存在下通过无痕释放开启。值得注意的是，双重响应的 CPT 比不可裂解（永久闭合）类似物活性更高（100 倍）。我们进一步在主链中加入了生物正交手柄，用于功能化生成环状锁定、细胞靶向的肽和蛋白质 CPT，用于药物的靶向递送和在三阴性转移性乳腺癌细胞中的无痕释放，以在低纳摩尔浓度下抑制细胞生长。
嘉年华的激流回旋：公众知识的面具的隐私推理
摘要。机器学习应用程序获得了越来越多的访问高度敏感的信息，同时需要越来越多的计算资源。因此，需要将这些计算昂贵的任务外包，同时仍确保数据的安全性和机密性是迫在眉睫的。在他们的开创性工作中，Tramèr和Boneh提出了激流回旋方案，用于隐私 - 通过将计算分为独立于数据的预处理阶段和非常有效的在线阶段来保存推断。在这项工作中，我们提出了一种新方法，可以通过引入狂欢节协议来显着加快预处理阶段。狂欢节利用子集总和问题的伪随机性也可以在预处理阶段实现有效的外包。除了证明安全性外，我们还包括一项经验研究，分析了针对较小参数的子集总和函数输出均匀性的格局。我们的发现表明，狂欢节是现实世界实施的绝佳候选人。
大数据分析的机器学习和深度学习
1。在当代数字时期的引言中，数据的指数扩散凸显了大数据分析的最重要意义[1-3]。数据丰度的激增，从包括社交媒体，物联网（IoT）设备和交易档案的无数来源发出，提出了强大的挑战和吉祥的前景[4-5]。在这些挑战中，最重要的是有效管理和审查这一大量数据的必要性。相反，前景在于利用从该数据储存库中获得的潜在见解来指导决策过程和战略要求。在这个总体框架中，机器学习（ML）和深度学习（DL）已成为开创性的技术，提供了精致的方法，以揭示模式，倾向和相互关系，而始终难以捉摸[6-8]。ml，人工智能的一个方面（AI），需要开发算法，促进计算机从数据中收集知识并渲染
纳米技术在口腔医学中的作用：评论
纳米技术代表了科学的变革性飞跃，将人类带入了技术创新的新时代。术语“ nano”（源自“矮人”的希腊语单词，是指十亿米，纳米级结构范围为1至100纳米。将其视为透视，人头发厚度约100,000纳米，而原子的大小约为0.1纳米。纳米技术涉及在这个非常小的规模上直接操纵材料，从而可以精确控制物质的结构和特性。1该领域旨在在纳米级分析，制造和开发设备，从而创建具有独特的物理，化学和生物学特性的材料和系统，这些特性与大型结构不同。纳米技术的概念基础是由物理学家理查德·费曼（Richard P. Feynman）在开创性的演讲中奠定的：“底部有很多空间”，他设想在原子层面操纵物质的潜力。
ann-kelleher-iedm-2022.pdf
Dennard 缩放：1974 年，Robert Dennard 等人 [3] 撰写了一篇开创性的论文，描述了晶体管缩放规则，该规则能够同时提高性能、降低功耗并持续提高密度。Dennard 工作中的原则被半导体行业采纳为未来 30 年推动摩尔定律的有效路线图，为我们提供了持续改进晶体管技术的可预测路径。绕过瓶颈的重大突破包括：(a) 创新浸没式光刻技术，用于图案化低于光波长的特征 [3]，以继续实现密度缩放；(b) 创新工艺和工具，用于超薄栅极氧化物和超浅结的原子级精密工程，以解决 30 纳米以下栅极长度的静电控制瓶颈；(c) 晶圆尺寸从 100 毫米过渡到 300 毫米，以提高工厂产量并降低成本。
用于预测过早婴儿神经发育障碍的机器学习技术：系统评价关于XPS和开拓者的发展的观点
截至2024年，使用X-Photoelectron光谱法（XPS），最初称为电子分析（ESCA）的电子光谱（ESCA）已发展为最广泛使用的表面分析方法。在本文中，我们提供了XP的早期发展的观点，并描述了使他们成为我们今天所知道的技术的一些进步和先驱者。包括有关光电光谱，Kai Siegbahn的开创性工作的早期发展的信息，有助于传播兴奋并提供了对方法，商业仪器的早期发展以及对系统元学需求的识别的影响。由于数百名研究人员为推进方法做出了贡献，我们注意到这是我们的观点，可能与其他人选择不同的重点。为了限制范围，我们选择专注于1980年以前贡献的作者。
d2 维重尾随机环境中的非定向聚合物
d P ( S ) := 1 ZN,ce − c |RN |。该模型已得到充分研究（从开创性的工作 [ 21 ] 开始），现在已得到充分理解：在高 PN,c 概率下，RN 接近于具有明确半径 ρ d,c N 1 / ( d +2) 的无洞 ad 维球（参见 [ 11 , 4 , 20 ]）。当 ω 非平凡时，模型 ( 1.1 ) 描述了自吸引（若 h > 0 ）或自排斥（若 h < 0 ）聚合物与随机环境相互作用。在每个位点，聚合物链与无序状态相互作用恰好一次，这可能模拟一种屏蔽相互作用，即一个单体在特定位点“吸收”所有相互作用。我们选择坚持这种设置，以便继续 [ 5 , 25 ] 中发起的研究，该研究将该模型视为受其范围惩罚的随机游走的无序版本。
准随机量子信道
与图相关的自然过渡矩阵的混合（或准随机）属性可以通过其与完全图的距离来量化。不同的混合属性对应于测量此距离的不同范数。对于密集图，Chung、Graham 和 Wilson 在 1989 年的开创性工作中证明了两个这样的属性（称为谱扩展和均匀性）是等价的。最近，Conlon 和 Zhao 使用著名的 Grothendieck 不等式将这种等价性扩展到稀疏顶点传递图的情况。在这里，我们将这些结果推广到非交换或“量子”情况，其中过渡矩阵成为量子信道。特别是，我们表明，对于不可约协变量子信道，扩展等同于图的均匀性的自然类似物，推广了 Conlon 和 Zhao 的结果。此外，我们表明，在这些结果中，非交换和交换的格罗滕迪克不等式产生了最佳常数。
