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一种自幂的简约血糖仪：一种可持续的一次性护理设备的精益方法
需求，可能会溢出可用的资源和能力。可以在患者附近提供体外诊断和直接健康信息，而无需培训良好的技术人员和实力基础设施，这在很大程度上证明是患者跟踪的最佳解决方案，[2,3]患者的自我诊断，自我监测和质量改善了生活质量，因此，可以提供良好的技术人员和实力良好的解决方案。[4-6]此外，它促进了早期发现和开始治疗，这可以大大降低复杂的风险，包括心脏病，肾衰竭，失明甚至死亡。如今，大多数商业可用的POC设备都采用了Col-Orimetric技术，这些技术仅提供最小的“是/否”答案或半标准分析，并可能导致人为错误。[7,8]另外，还可以使用数字POC设备。但是，它们是可负担的，也是可持续的，并导致电气和电子设备（WEEE）的浪费增加。[9,10]尽管POC诊断的分析性能已大大提高，但几个挑战，包括质量评估，系统集成，数据管理解决方案以及最重要的是，权力自治仍然没有解决。[7]这些对于开发可持续且真正独立的POC诊断
用于泵，阀门和喷油器的多功能柔性聚合物执行器系统，可实现完全一次性的活动微流体
分析程序虽然同时是采用低成本塑料芯片的一种资源有效的便携式技术。[2]它被广泛用于各个领域，包括化学分析，生物传感系统，医学开发，临时诊断点，实验室芯片（LOC）设备（LOC）设备和芯片上的器官。[3]为了有效地控制和操纵流体，微流体系统需要一些有源组件，例如喷油器，泵，阀门和混合器。[4]已经开发了各种作用机制，例如气动，形状 - 内存合金，压电，二电，电磁和静电，以驱动这种活性成分。[5]但是，在主动微型设备中，常规驱动技术存在一些显着的局限性。例如，形状内存合金的响应时间相对较慢，并且使用高转换温度激活，这可能会损害流体样品，从而阻碍其在生物应用中的使用。[6]使用压电和静电代理的使用导致了微型电视和使用微加工和光刻技术的简单结构等微型发言。[7]但是，所使用的材料基于刚性硅，这可能不是单次使用，一次性和屈曲loc的首选材料。介电弹性体执行器需要高达数千伏的电压以实现合理的致动，但是，所涉及的高电压可能会改变样品的性能。这些特征限制了完全一次性的高级微流体系统的可能性。[8]基于聚二甲基硅氧烷（PDMS）的LOC中使用的气阀是一种控制液体流量的简单，最优雅的解决方案，但是，它们需要其他外部设备来控制驱动。[9]此外，大多数常规执行器都依赖于组件的混合整体，这些组件既复杂又需要一些特殊的制造设施，以损害成本效率。因此，至关重要的是，使用简单的机制来开发易于制造的执行器，以对LOC进行按需控制，该机制可能有效地制造。在过去的几十年中，导电聚合物已成为各种应用中的感测和致动材料，例如细胞生物学，微电力学系统
自由支配的一次性付款申请表：葬礼预付计划
声明：我确认，据我所知和信念，此申请表中给出的信息是正确和完整的。我了解并同意与我的医疗状况有关的信息共享与NHS商业服务局指定的专家小组成员，以申请增加年度付款，并与NHS Counter欺诈当局有关验证本索赔以及调查，预防，检测，检测和起诉欺诈的目的。我了解，如果我有意提供虚假信息，将停止支持，并且可能会要求我退还给我的任何财务支持，并且我可能对起诉和民事恢复程序负责。
ABC Transfer® 一次性便携袋
因为我们相信，作为一家负责任的公司，我们可以做得更多，所以我们补偿了 100% 的二氧化碳排放量。每次生产 10 个 ABC Transfer 一次性带盖袋时，就会在法国森林中在受控条件下种植一棵树。因此，当您从 ABC Transfer 购买带盖袋时，您就为对抗全球变暖做出了贡献。您甚至可以通过将种植的树木数量增加一倍来直接为该计划做出贡献，并帮助使整个项目实现碳负排放。
基于一次性测量方案的开放量子系统中的量子 Jarzynski 等式
这里，β = 1 = T 是温度的倒数（我们设玻尔兹曼常数 k B = 1），W 是功，ΔFS 是平衡自由能差，由初始 HS (0) 和最终哈密顿量 HS (t) 定义。这个等式与过程细节无关：过程的最终状态不一定是热的，温度可以改变。Jarzynski 等式也可以看作是热力学第二定律的推广，因为通过 Jensen 不等式可以得到最大功原理：hWi≥ΔF。Jarzynski 等式的量子版本——量子 Jarzynski 等式——是通过关注两次测量方案中的封闭量子系统而开发的 [8,9]，它将功定义为单个轨迹中初始和最终能量投影测量之间的能量差。Jarzynski 等式具有
量子免疫一次性记忆
摘要。一次性存储器 (OTM) 是无意识传输的硬件版本，可用于构建仅靠软件无法实现的对象，例如一次性程序。在这项工作中，我们考虑了对 OTM 的攻击，其中量子对手可以利用其对存储器的物理访问对存储器发起量子“叠加攻击”。此类攻击会显著削弱 OTM。例如，在一次性程序的应用中，似乎这样的对手总是可以通过在输入叠加上运行经典协议来“量子化”经典协议，从而学习协议输出的叠加。也许令人惊讶的是，我们表明这种直觉是错误的：我们从量子可访问的一次性存储器构建一次性程序，其中对手的视图尽管进行了量子查询，但可以通过仅对理想功能进行经典查询来模拟。我们工作的核心是一种使一次性存储器免受叠加攻击的方法。
在一般量子资源理论中对一次性蒸馏进行基准测试
我们研究一般量子资源的一次性提炼，提供该任务中可实现的最大保真度的统一定量描述，并揭示广泛资源类别之间的相似性。我们建立了适用于所有凸资源理论的资源提炼的基本定量和定性限制。我们表明，每个凸量子资源理论都承认纯粹的最大资源状态的有意义的概念，该概念最大化了几个操作相关性的单调并在提炼中得到使用。我们赋予广义鲁棒性度量以操作意义，作为在许多资源类别中提炼此类最大状态的性能的精确量化器，包括二分和多分纠缠、多级相干性以及整个仿射资源理论家族，其中包括不对称、相干性和热力学等重要示例。
一次性使用组件的选择
• 良好实践指南：一次性技术的主要作者 • 一次性用品实践社区前主席 • ISPE 波士顿分会的活跃成员，曾任董事会成员。 • 制药工程委员会成员和制药工程编辑审稿人。 • 认证
从无状态硬件实现量子一次性记忆
理论密码学的核心原则是研究实现给定密码原语所需的最小假设。Goldwasser、Kalai 和 Rothblum [CRYPTO 2008] 引入的一次性存储器 (OTM) 就是这样一种原语，它是一种经典功能，以非交互式 1-out-of-2 不经意传输为模型，并且对于一次性经典和量子程序而言都是完整的。众所周知，在经典和量子设置的标准模型中，安全的 OTM 都不存在。在这里，我们提出了一种使用量子信息以及无状态（即可重复使用）硬件令牌假设来构建统计上安全的 OTM 的方案。通过 Gutoski 和 Watrous [STOC 2007] 的基于半定编程的量子游戏框架，我们在量子通用可组合性框架中证明了恶意接收者对令牌的线性数量的自适应查询的安全性，但对多项式数量的查询的安全性问题尚未得到解决。与量子货币文献中衍生的替代方案相比，我们的方案在技术上比较简单，因为它属于“准备和测量”类型。我们还根据两种情况表明我们的方案是“严密的”。
获得更精简的深度神经网络，一次性解码大脑功能连接组
神经科学知识指出大脑功能活动的相关性中存在冗余。当使用深度神经网络 (DNN) 模型对神经影像数据集进行分类时，可以消除这些冗余以缓解过度拟合的问题。我们提出了一种算法，该算法以分层方式删除 DNN 中不重要的节点，然后一次性添加一组相关特征。在使用功能性 MRI 数据集对患者和健康对照进行实验时，我们能够获得更简单、更通用的 DNN。获得的 DNN 仅使用初始可训练参数的 2% 左右，却能保持与完整网络相似的性能。此外，我们使用训练后的网络从功能性连接组中识别多种脑部疾病的显著脑区和连接。发现所识别的生物标志物与之前已知的疾病生物标志物密切相关。所提出的方法具有跨模态应用，可获得更精简的 DNN，似乎能更好地拟合数据。相应的代码可在 https://github.com/SCSE-Biomedical-Computing-Group/LEAN_CLIP 获得。