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量子态的几何
[1] S. Abe。关于非广延物理中广义熵的 q 变形理论方面的注释。Phys. Lett.，A 224:326，1997 年。[2] S. Abe 和 AK Rajagopal。非加性条件熵及其对局部现实主义的意义。Physica，A 289:157，2001 年。[3] L. Accardi。非相对论量子力学作为非交换马尔可夫过程。Adv. Math.，20:329，1976 年。[4] A. Ac´ın、A. Andrianov、L. Costa、E. Jan´e、JI Latorre 和 R. Tarrach。三量子比特态的广义 Schmidt 分解和分类。Phys. Rev. Lett. ，85:1560，2000 年。[5] A. Ac´ın、A. Andrianov、E. Jan´e 和 R. Tarrach。三量子比特纯态正则形式。J. Phys.，A 34:6725，2001 年。[6] M. Adelman、JV Corbett 和 C. A Hurst。状态空间的几何形状。Found. Phys.，23:211，1993 年。[7] G. Agarwal。原子相干态表示态多极子与广义相空间分布之间的关系。Phys. Rev.，A 24:2889，1981 年。[8] SJ Akhtarshenas 和 M. A Jafarizadeh。贝尔可分解态的纠缠稳健性。E. Phys. J. ，D 25:293，2003 年。[9] SJ Akhtarshenas 和 MA Jafarizadeh。某些二分系统的最佳 Lewenstein-Sanpera 分解。J. Phys. ，A 37:2965，2004 年。[10] PM Alberti。关于 C ∗ 代数上的转移概率的注记。Lett. Math. Phys. ，7:25，1983 年。[11] PM Alberti 和 A. Uhlmann。状态空间中的耗散运动。Teubner，莱比锡，1981 年。[12] PM Alberti 和 A. Uhlmann。随机性和偏序：双随机映射和酉混合。Reidel，1982 年。[13] PM Alberti 和 A. Uhlmann。关于 w ∗ -代数上内导出正线性形式之间的 Bures 距离和 ∗ -代数转移概率。应用数学学报，60:1，2000 年。[14] S. Albeverio、K. Chen 和 S.-M. Fei。广义约化标准
肿瘤微环境中的线粒体调节
线粒体调节在肿瘤微环境 (TME) 中的癌症免疫中起着至关重要的作用。在过滤过程中，免疫细胞（包括 T 细胞、自然杀伤 (NK) 细胞和巨噬细胞）会经历线粒体代谢重编程，以在 TME 的恶劣条件下生存并增强其抗肿瘤活性。另一方面，免疫抑制细胞（如髓系抑制细胞 (MDSC)、调节性 T 细胞 (Treg)、肥大细胞和肿瘤相关巨噬细胞 (TAM)）也依赖线粒体调节来维持其功能。此外，癌细胞的线粒体调节有助于免疫逃避，甚至劫持免疫细胞的线粒体以增强其功能。最近的研究表明，针对线粒体可以协同减缓癌症进展，尤其是与传统癌症疗法和免疫检查点抑制剂相结合时。目前，许多针对线粒体的药物正在临床试验中，并有可能增强免疫疗法的疗效。这篇小型综述强调了线粒体调节在癌症免疫中的关键作用，并列出了有可能增强癌症免疫疗法疗效的针对线粒体的药物。
开放量子研究所隐私政策.docx
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一种脑肿瘤分割的持续学习方法
脑肿瘤的特征是脑组织异常生长，因其对全球发病率和死亡率的影响而成为一项重大的医学挑战。脑肿瘤有多种表现形式，从良性到恶性，后者尤其具有侵袭性且易于转移 (1)。脑肿瘤的病因复杂，包括放射线暴露、遗传易感性和家族史等因素，因此需要早期发现和准确诊断 (2)。在脑肿瘤诊断领域，磁共振成像 (MRI) 因其更高的空间分辨率和软组织对比度而成为优于计算机断层扫描 (CT) 的检查方式。这使得 MRI 成为脑肿瘤病例术前评估、治疗管理和生存预测所必需的 (3)。然而，MRI 扫描中传统的手动分割方法虽然是黄金标准，但却存在固有的效率低下和主观差异性，因此有必要探索自动化技术 (4、5)。近年来，深度学习模型（例如 Ma 等人提出的模型）在自动脑肿瘤分割方面取得了重大成功。这些模型擅长捕捉局部和全局上下文特征，但通常会遇到梯度消失和过拟合的问题，尤其是在较深的网络层中。Kumar 等人（7）通过将 ResNet50 与全局平均池化相结合来解决这些问题，以增强各种肿瘤类型的肿瘤分类。在此基础上，我们的研究引入了一种先进的连续学习框架，用于从 MRI 图像中分割脑肿瘤，如图 1 所示。我们的方法与现有技术不同，它集成了多尺度空间蒸馏和伪标记策略。这种方法不仅克服了以前模型中出现的梯度消失和过拟合的局限性，而且还解决了灾难性遗忘问题——这是连续学习模型中常见的挑战。与依赖于保留数据的传统方法不同，我们的研究引入了一种先进的连续学习框架，用于从 MRI 图像中分割脑肿瘤，如图 1 所示。我们的方法与现有技术不同，它集成了多尺度空间蒸馏和伪标记策略。这种方法不仅克服了以前模型中出现的梯度消失和过拟合的局限性，而且还解决了灾难性遗忘问题——这是连续学习模型中常见的挑战。与依赖于保留数据的传统方法不同，我们的研究引入了一种先进的连续学习框架，用于从 MRI 图像中分割脑肿瘤，如图 1 所示。
通过问题理解量子力学
本书包含 300 多个量子力学问题及其解决方案，涵盖了研究生一年级物理课程中常见的主题。本书特别关注每个问题的表述，并提供详细而广泛的解决方案以帮助理解。这些问题涵盖了从基本练习到更具挑战性的应用和标准材料的扩展的一系列难度。学生需要批判性地思考，并结合以前或同时学习的物理和数学技巧来解决更具挑战性的问题。每章都以一个简短的理论部分开始，阐述正在研究的特定主题，为后续问题设定背景并激发其灵感。本书非常适合自学，或作为高年级本科生和研究生及其导师现有量子力学教科书的有益补充。
量子态的几何
我们的目标是理解自然界中可能出现的量子系统的所有可能状态的集合的几何形状。这是一个非常普遍的问题；特别是因为我们并不试图非常精确地定义“状态”或“系统”。事实上，我们甚至不会讨论状态是事物的属性，还是事物准备的属性，还是对事物的信念。然而，我们可以问，如果集合首先要用作状态空间，那么需要对集合施加什么样的限制？在量子力学和经典统计学中都自然出现了一个限制：集合必须是凸集。这个想法是，凸集是一个集合，人们可以形成集合中任何一对点的“混合”。正如我们将看到的，这就是概率的由来（尽管我们也没有试图定义“概率”）。从几何角度来看，两种状态的混合可以定义为表示我们想要混合的状态的两个点之间的直线段上的一个点。我们坚持认为，给定两个属于状态集的点，它们之间的直线段也必须属于该集合。这当然不适用于任何集合。但在我们了解这个想法如何限制状态集之前，我们必须有一个“直线”的定义。一种方法是将凸集视为平坦欧几里得空间 E n 的一种特殊子集。实际上，我们可以用更少的方法来实现。将凸集视为仿射空间的子集就足够了。仿射空间就像向量空间，只是没有假设特殊的原点选择。通过两个点 x 1 和 x 2 的直线定义为点集
肿瘤内微生物群：癌症免疫学的新视野
在过去的十年中，高通量测序技术的进步导致了我们对微生物群在人类疾病（尤其是在肿瘤学中）的作用的理解。尽管肿瘤内微生物群的生物量较低，但它仍然是肿瘤免疫微环境的关键组成部分，在不同的肿瘤组织和个体患者中表现出显着的异质性。尽管免疫疗法已经出现了治疗肿瘤的主要策略，但患者对这些治疗的反应差异很大。越来越多的证据表明，肿瘤内菌群与免疫系统之间的相互作用可以调节宿主肿瘤免疫反应，从而影响免疫疗法的有效性。因此，对肿瘤内微生物群如何形成并调节肿瘤免疫微环境是至关重要的。在这里，我们总结了肿瘤内菌群在癌症免疫中的作用的最新进步，探讨了免疫功能受到肠内肿瘤内外肠内微生物群影响的潜在机制。我们还讨论了肿瘤内微生物群对癌症免疫疗法及其临床应用的反应的影响，从而强调了该领域的未来研究方向和挑战。我们预计，在本综述中提供的癌症免疫与肿瘤内微生物群之间的相互作用的宝贵见解将促进基于微生物群的肿瘤疗法的发展。