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人工智能和麻醉
• Adel: Algorithm Data Ethics Label • AIVOC: Intraine -related intra -venous anesthesia • APHP: Public assistance Hospitals de Paris • ARS: Regional Health Agency • ASA: American Society of Anesthesiologists • Bis: Bispectral index • CEPD: European data protection committee • CH: CHU: CHU: CHU: CHU: CHU CNIL: National Commission for Data Protection • DREES: Directorate of research, Studies, Evaluation and Statistics • EDPS: European Data Supervisor Protection • ESP: Electronic Stability Program • Etco 2: End Tidal Co 2 • FDA: FOOD and Drug Administration • GPT: Generative Pre-transform • HAS: High Health Authority • • IADE: Nurse anesthesiologist graduate of State • IFSI: Institute for training in nursing care • IMS: Medico-social institute • LIR: Learning Intravenous Resuscitator • Mar: RENIMATOR ANESTHESISTER • MO: mega byte • NIRS: Near infrared spectroscopy • PAM: Average blood pressure • GDPR: SFAR: French company of anesthesia and resuscitation • SSPI: Post interventional surveillance room • TAM: Technology Acceptance Model • To: Téra Octet • Tof: Train of Four • Utaut: Unified theory of Acceptance and Use of技术
方济各会的苦难圣母安慰者圣殿。
2025 年 1 月 13 日星期一 7:00 + Joseph L. Cook Jr. rb Tom 和 Lisa Cook 12:00 ++ Francis、Joe 和 Jim Firment rb 妻子/妈妈 神奇勋章九日敬礼 2025 年 1 月 14 日星期二 7:00 + Charles Marino Jr. rb Massullo 和 Sabella 家族 12:00 Mattiussi 家族 rb ST 家族。安东尼九日敬礼 2025 年 1 月 15 日，星期三 7:00 Pro concealis oblitis rb 修士 12:00 H&B 卡罗尔·埃利亚斯 rb 安吉拉·昆泽 布拉格的婴儿耶稣 2025 年 1 月 16 日，星期四 7:00 + 丹尼尔·麦卡锡 rb 汤姆和丽莎·库克 11:00 圣时崇拜 12:00 ++ 托马斯和弗朗西斯·西卡提洛 rb 儿子 2025 年 1 月 17 日，星期五 7:00 ++ 弗朗西斯、乔和吉姆·菲尔门特 rb 妻子/母亲 12:00 ++ 威廉和玛丽·戈尔斯基 rb 家庭 神圣慈悲九日敬礼 2024 年 1 月 18 日，星期六 7:00 H&B TOF 11:00 圣时崇拜 12:00 + Andrew Furlong rb Fr. Ryan Furlong 4:00 守夜弥撒 ++ Rosemary & Howard O'Malley rb Tom & Lisa Cook
用于二进制场乘法的 Toffoli 门数优化的空间高效量子电路
摘要：Shor 算法在多项式时间内解决了椭圆曲线离散对数问题 (ECDLP)。为了优化二进制椭圆曲线的 Shor 算法，降低二进制域乘法的成本至关重要，因为它是最昂贵的基本算法。在本文中，我们提出了用于二进制域 (F 2 n) 乘法的 Toffoli 门数优化的空间高效量子电路。为此，我们利用类 Karatsuba 公式并证明其应用可以在没有辅助量子位的情况下提供，并在 CNOT 门和深度方面对其进行了优化。基于类 Karatsuba 公式，我们驱动了一种空间高效的基于 CRT 的乘法，该乘法采用两种非原地乘法算法来降低 CNOT 门成本。我们的量子电路不使用辅助量子位，并且 TOF 门数极低，为 O ( n 2 log ∗ 2 n )，其中 log ∗ 2 是一个增长非常缓慢的迭代对数函数。与最近基于 Karatsuba 的空间高效量子电路相比，我们的电路仅需要 Toffoli 门数的 (12 ∼ 24%)，且加密字段大小 ( n = 233 ∼ 571 ) 具有可比深度。据我们所知，这是第一个在量子电路中使用类似 Karatsuba 的公式和基于 CRT 的乘法的结果。
有机涂料的进度
易燃性是影响聚合物基质复合材料（PMC）的主要缺点之一，在几种应用中限制了金属替代品。磷化合物表现出很大的能力来对比燃烧散布。在这里，已合成并用作碳纤维增强聚合物（CFRP）层压板的磷酸化聚（乙烯基醇）（PPVA）（PPVA）。通过光谱（NMR和IR）和热（TGA和DSC）分析研究了磷酸化度高达7.5％wt的合成PPVA。此外，通过应用差分和Tegrals方法，将热降解动力学合理化了：磷催化效应与从燃烧过程中开发的磷物种产生的自由基耦合行为结合在一起，从而突显了PPVA的抑制剂作用。锥形 - 滤光度测试，模拟小型火灾情况，是通过溶剂铸造制成的聚乙烯醇（乙烯基醇）和PPVA涂层的材料进行的。结果突出了PPVA的抗晶状特性，尤其是作为有效的火焰抑制剂：火焰时期（TOF）时高达-58％。相反，聚（乙烯基醇）涂层导致材料火行为的总体恶化，突出了磷降低易燃性的关键作用。这种有希望的结果为使用PPVA涂料降低易燃复合材料的火风险铺平了道路。
在矿物材料上生长的嗜极古菌中代谢物提取和呼吸醌鉴定的改进方案
我们研究了在黄铁矿 (FeS 2 ) 上生长的铁和硫氧化、极嗜热酸的古菌 Metallosphaera sedula 的代谢组。由于细胞与矿物材料之间紧密接触和相互作用，从这些微生物中提取有机物是一项重大挑战。因此，我们应用了一种改进的方案来破坏微生物细胞并将其有机成分与矿物表面分离，通过液液萃取提取亲脂性化合物，并使用 MALDI-TOF MS 和 UHPLC-UHR-Q/TOF 进行代谢组学分析。通过这种方法，我们确定了几种参与中心碳代谢和古菌中发现的改良 Entner-Doudoroff 途径的分子、硫代谢相关化合物以及参与 M. sedula 适应极端环境（如金属耐受性和耐酸性）的分子。此外，我们还确定了参与微生物相互作用的分子，即通过生物膜形成进行的细胞表面相互作用和通过群体感应进行的细胞间相互作用，这依赖于信使分子进行微生物通讯。此外，我们利用高级化合物识别软件（MetaboScape）成功提取并识别了不同的饱和噻吩醌。这些醌是 M. sedula 的呼吸链电子载体，具有在极端环境条件下进行生命检测的生物标志物潜力。
学校实验室设备名称数量单位ARC LAB1248
ARC LAB1249 - 汽车研究中心燃烧压力传感器 1 件 ARC LAB1248 - 自动驾驶汽车实验室直流电子负载 1 件 ARC LAB1248 - 自动驾驶汽车实验室摄像头 - BASLER TOF 摄像头 1 件 ARC LAB1249 - 汽车研究中心压电电阻压力传感器 1 件 ARC LAB1248 - 自动驾驶汽车实验室摄像头传感器 - Sekonix 5 件 ARC LAB1248 - 自动驾驶汽车实验室摄像头传感器 - Sekonix 5 件 ARC LAB1249 - 汽车研究中心涡流测功机 1 件 ARC LAB1248 - 自动驾驶汽车实验室小型地面机器人 1 件 ARC LAB1249 - 汽车研究中心压力传感器 1 件 ARC LAB1248 - 自动驾驶汽车实验室 NVIDIA AGX XAVIER 开发套件 2 件 ARC LAB1249 - 汽车研究中心带双缸柴油发动机的基础框架 1 件 ARC LAB1248 - 自动驾驶汽车实验室微孔气体扩散层 20 件 ARC LAB1249 - 汽车研究中心带直流发电机设置的变速发动机 1 件 ARC LAB1249 - 汽车研究中心 AVL 带 LED 遥控器的烟雾计 1 件 ARC LAB1249 - 汽车研究中心发动机组件 1 件 ARC LAB1249 - 汽车研究中心旋转式流量计 1 件 ARC LAB1249 - 汽车研究中心阴极射线示波器 1 件 ARC LAB1249 - 汽车研究中心铅酸电池 12 伏 100 AH 3 件
移动性VLA：多模式指令导航，长期...
摘要：导航研究中的一个难以捉摸的目标是建立一个智能代理，该智能代理可以理解包括自然语言和IM的多模式说明，并执行有用的导航。为了实现这一目标，我们研究了一个广泛有用的导航任务，我们称之为多模式指令导航，该导航带有恶魔之旅（MINT），其中通过预先录制的演示视频提供了先验的环境。视觉语言模型（VLM）的最新进展在实现这一目标方面表现出了有希望的途径，因为它展示了感知和推理多模式输入的能力。为了解决薄荷，我们提出了移动性VLA，这是一种层次视觉语言行动（VLA）导航政策，将环境理解和长篇小说VLM的常识推理能力结合在一起，以及基于拓扑图的强大的低级导航策略。高级策略由一个长篇小说VLM组成，该VLM将演示游览视频和多模式用户指令作为输入，以在旅行视频中找到目标框架。接下来，一个低级策略使用目标框架和构造的拓扑图来在每个时间步中生成机器人动作。我们在836M 2现实世界环境中评估了移动性VLA，并表明Mobility VLA在以前未解决的多模式指令中具有很高的端到端成功率，例如“我应该在哪里返回？”拿着一个塑料箱。可以在此处找到一个展示移动性VLA的视频：youtu.be/-tof Q8 5S
MALDI-TOF质谱法，用于鉴定从法国奶酪中分离出的乳酸细菌：Maroilles
在这项研究中，我们使用MALDI-TOF质谱法（MS）鉴定了法国奶酪马洛斯（MS），用原始或巴氏杀菌牛奶制成的法国奶酪马罗奶油（MS）鉴定了可培养的中介乳酸细菌（LAB）。使用Maroilles奶酪的皮和心脏的样品，在30°C的琼脂夫人上选择实验室，并通过MALDI-TOF MS PRO填充对197克阳性和过氧化氢酶阴性菌株进行鉴定。所有菌株均已明确鉴定：用原牛奶制成的马洛雷斯（Maroilles）的105种菌株（在果皮上为38株，心脏中有67个），以及用巴氏杀菌牛奶制成的马洛雷斯（Maroilles）的92株（在果皮上为39株，心脏为39株，心脏中的53株）。MALDI-TOF MS识别允许识别属于实验室的三个属，包括乳杆菌，肠球菌和leuconostoc。乳酸杆菌是七个物种的最多代表的属：植物学植物（L. plantarum），L。Paracasei，L。Curvatus，L。Rhamnosus，L。Fructivorans，L。Parabuchneri，Parabuchneri，L。Brevis，在Maroilles中，由Maroilles组成的两种牛奶。在选定菌株上进行的16S基于RDNA的识别和Maldi-Tof-Ms获得的识别表明，这种快速，经济上负担得起的，可靠的，可靠的和可靠的细菌表征方法是与常用方法及其在食品行业中应用的有吸引力的选择。©2016 Elsevier B.V.保留所有权利。
物理与天文学系
ETOF是针对相对论重离子对撞机（RHIC）的Star实验的正向盘式（TOF）检测器升级。ETOF程序是明星与压缩的Bary Onic Matter（CBM）实验之间的合作。eTOF-theel由108 CBM TOF-MULTIPE-MULTIPLIPE抗性电缆室（MRPC）原型组成。CBM是其MRPC原型及其自由运行的数据记录系统（DAQ）的第一个大规模测试。对于恒星，ETOF扩展了战前对粒子识别（PID）的飞行时间系统的接受。这些扩展的PID功能对于分析Star的Beam Ergy Scan II运动非常重要，尤其是在固定星计划中。MRPC原型在两年以上的运行时间内没有明显的老化。平均系统时间分辨率为70、7，PS，单个MRPC时间分辨率之间的散射<4、3，PS rms。ETOF的轨道匹配效率几乎为70％。使用KAON识别和φMeson的重建的示例来证明ETOF的PID能力。表明，ETOF达到了KAON识别纯度近85％。在固定星模式的最高碰撞能量（√snn = 7，7，GEV）中，ETOF的包含将重建φMeson的重建数量增加了301％。此能量的正向接受度从y -y cms> 0，8到y -y cms> 0，3。
细菌的分子鉴定技术：综述-IJRPR
细菌鉴定是微生物学和临床诊断的关键方面。正确治疗细菌疾病和降低传染病的传播可能是由准确的细菌鉴定而导致的。传统的细菌鉴定方法（例如基于培养的技术）的准确性和速度有局限性，这可能导致延迟或无效的治疗方法。相反，分子技术为细菌鉴定提供了更快，更准确的结果。分子技术涉及使用遗传物质来鉴定细菌。PCR或聚合酶链反应是这些技术之一。通过使用DNA测序或杂交方法鉴定细菌，PCR放大了其DNA的特定区域（Järvinen等，2009）。另一种方法，DNA测序可以通过将DNA序列与参考数据库进行比较（Janda and Abbott，2007; Lasken and McLean，2014）直接鉴定细菌物种。基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱法（Maldi-Tof MS）是另一种可以通过分析细菌蛋白质的质量和电荷来迅速识别细菌的技术（Hrabák等人，2013年）。FISH或荧光原位杂交使用DNA探针，该探针与细菌DNA的特定区域杂交荧光探针进行鉴定（Wagner and Loy，2002）。此外，整个基因组测序（WGS）涉及整个细菌基因组的测序，从而可以更深入地研究细菌物种和遗传特征（Maguvu和Bezuidenhout，2021）。在这里，我们概述了这些各种方法，包括它们的应用程序，优势和限制。