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预测量子技术的固态材料平台
半导体材料为量子技术 (QT) 提供了一个引人注目的平台。然而，在众多候选材料中识别出有前途的材料主体是一项重大挑战。因此，我们开发了一个框架，使用材料信息学和机器学习方法自动发现用于 QT 的半导体平台。我们实施了不同的方法来标记数据，以训练监督机器学习 (ML) 算法逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升。我们发现，完全依赖文献研究结果的经验方法会明显区分预测的合适和不合适的候选材料。与文献中将带隙和离子特性作为 QT 兼容性的重要特性的预期相反，ML 方法强调了与对称性和晶体结构相关的特征，包括键长、方向和径向分布，因为这些特征在预测材料是否适合 QT 时很重要。
Elwy-Solar-Energy-P19-2023-序列分析研究 -
“只有在对开发的需求较重要的情况下，才能开发1、2和3A年级的土地，而先前开发的土地或低农业成绩的土地不可用，或者不可用，或者可用的低年级土地具有景观，野生动植物，历史性或古学名称的景观，远远超过农业名称的环境价值。如果确实需要开发1、2或3A年级的土地，并且不同等级的地点之间有一个选择，则应将开发定向到最低等级的土地”。
阿托伐他汀的溶出度曲线比较评估...
阿托伐他汀是一种用于治疗高脂血症的一线药物，该专利于2011年用完。目前，在印尼流通的阿托伐他汀片剂有原创药、多个品牌药和仿制药。本研究通过性能测试、重量均匀度、硬度、易碎性、崩解时间、使用紫外可见分光光度计测定含量和溶出度试验等物理质量测试来确定印尼流通的阿托伐他汀制剂的质量。溶出度试验使用 pH 值为 1.2、4.5 和 6.8 的 aquades 介质和缓冲溶液，体积为 900 ml，搅拌速度为 100 rpm，温度为 37°C ± 0.5，测试时间为 45 分钟。对三个样品进行了测试，即原创药、品牌药和仿制药阿托伐他汀片剂样品。三个药片样品均符合所有物理标准，包括重量均匀性、硬度、易碎性和崩解时间。原研药、品牌药和仿制药的阿托伐他汀含量测定结果均符合含量要求，即不低于标签标示量的 90.0%，不超过标签标示量的 110.0%。品牌药阿托伐他汀片的溶出曲线与原研药相似，而仿制药阿托伐他汀片的溶出曲线与原研药不同。关键词：阿托伐他汀，物理质量测试，溶出曲线
雷普索尔提高可再生能源发电和减排目标
Repsol 的目标是成为伊比利亚半岛可再生氢能生产的领导者，并在欧洲市场占据重要地位。去年 7 月，该公司宣布了更为雄心勃勃的可再生氢能生产目标，现在的目标是到 2025 年达到 552 兆瓦当量容量，到 2030 年达到 1.9 吉瓦当量容量，而之前宣布的目标分别为 400 兆瓦和 1.2 吉瓦。这些目标的实现将通过在公司的工业园区安装电解槽和沼气生产厂，以及开发专有的光电催化技术来实现。该技术由 Repsol 和 Enagas 联合开发，2025 年将在 Puertollano 工业园区安装一座示范工厂，利用太阳能直接从水中获取氢气。
b' 在示例 13.1 的解决方案中，第二行应为：但是，64QAM OFDM 信号表现出...。最后一句应为：82-dBm PSK OFDM 信号具有大致相同的行为。请注意，此校正会影响此示例之后的增益计算。'
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针对固体癌症治疗的NY-ESO-1的癌症疫苗的当前进展
纽约 - 食道癌1（NY-ESO-1）属于癌症抗原（CTA）家族，并被鉴定为家庭成员中最免疫原性肿瘤抗原（TAA）之一。鉴于其能够触发自发的体液和细胞免疫反应以及受限的表达，NY-ESO-1已成为癌症免疫疗法最有希望的靶标之一。癌症疫苗是癌症免疫疗法的重要元素，它通过主要的组织相容性复合物II（MHC-II）（MHC-II）和CD8 + T细胞通过主要的组织相容性I（MHC-I（MHC-I），通过主要的组织相容性复合物II（MHC-II）提出了TAA蛋白，肽和抗原性表位的外源性来源。这些机制进一步增强了对由细胞毒性T淋巴细胞（CTL）和辅助T细胞介导的TAA的免疫反应。ny-Eso-1的癌症疫苗有近二十年的历史，从2003年进行的第一次临床试验开始。目前针对NY-ESO-1的癌症疫苗具有多种类型，包括基于树突状细胞（DC）疫苗，肽疫苗，蛋白质疫苗，病毒疫苗，细菌疫苗，治疗性全肿瘤疫苗，全肿瘤细胞疫苗，DNA疫苗和MRNA疫苗，并促进了他们所在的效果，并构成了效率，并构成了这些疫苗。在这里，我们总结了针对NY-ESO-1进行固体癌症治疗的癌症疫苗的当前进展，旨在为将来的研究提供观点。
通过学习的先验
基于流量的超分辨率（SR）模型在生成高质量图像方面具有令人惊讶的功能。然而，这些方法在图像产生过程中遇到了几个challenges，例如网格伪像，进行倒置和由于固定的Sam固定温度而导致的次优结果。为了克服这些问题，这项工作涉及基于流量SR模型的推断阶段之前学到的条件。此先验是我们所提出的潜在模块预测的潜在代码，该模块在低分辨率图像上进行了条件，然后将流量模型转换为SR图像。我们的框架被签署为与任何基于当代流量的SR模型无缝集成，而无需修改其体系结构或经过预先训练的权重。我们通过广泛的实验和ABLATION分析来评估我们提出的框架的有效性。所提出的框架成功地为所有固有的问题结合了基于流的SR模型，并在各种SR场景中提高了其性能。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/ liyuantsao/flowsr-lp
水解帕罗西汀（一种选择性5-羟色胺再摄取抑制剂）在水溶液中的水解和光解
摘要 - 帕罗西汀HCl的水解和光解，一种选择性的5-羟色胺再摄取抑制剂，在水溶液溶液中（pH 5、7和9），合成腐殖质水中，在湖水中研究了25 8 c，在黑暗中，在黑暗中，在生长室中与富含功能的灯光相结合，在黑暗中和散热室中研究了Ultverscult subland subland cum sun veftiment cun uft ultver inftiment cun varvemult（Uver）（UV）（UV）（UV）（Uv）Uvv（UV）帕罗西汀在所有水性培养基中通过模拟阳光在4天内完全降解。通过增加pH，帕罗西汀HCl的光解会加速。pH 5、7和9处的T 1/2值分别为15.79、13.11和11.35 h。合成腐殖质水和两个湖水中帕罗西汀的半衰期比pH 7缓冲液中的长度略长。检测到两种光产物，并通过液体色谱图在正模式下鉴定出其结构。光产物I被发现光解不稳定，在辐照12至18 h后逐渐降解。但是，在整个实验期间，光产物II在光解中非常稳定，表明它持续进行进一步的光降解。在黑暗中，在所有水溶液中，帕罗西汀都在30-d期间稳定。总而言之，帕罗西汀是一种相对光的药物，具有地表水中阳光的光降解可能性。
人工智能法案合并文本
• 使用潜意识、操纵或欺骗手段扭曲行为，妨碍知情决策，造成重大伤害。 • 利用与年龄、残疾或社会经济状况相关的弱点扭曲行为，造成重大伤害。 • 生物特征分类系统推断敏感属性（种族、政治观点、工会会员资格、宗教或哲学信仰、性生活或性取向），但标记或过滤合法获取的生物特征数据集，或执法部门对生物特征数据进行分类的情况除外。 • 社会评分，即根据社会行为或个人特征对个人或群体进行评估或分类，对这些人造成有害或不利的待遇。 • 仅根据分析或性格特征评估个人犯罪的风险，但用于增强基于与犯罪活动直接相关的客观、可验证事实的人类评估的情况除外。 • 通过从互联网或闭路电视录像中无针对性地抓取面部图像来编制面部识别数据库。 • 在工作场所或教育机构推断情绪，医疗或安全原因除外。 • 在公共场所为执法部门提供“实时”远程生物特征识别 (RBI)，但以下情况除外：