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新闻发布的lecanemab在CHMP上进行了审议...
lecanemab是生物二极管和Eisai之间长期合作的结果，该抗体最初是由生物二级生物基于Lars Lannfelt教授的工作以及他在阿尔茨海默氏病中发现北极突变的工作而开发的。eisai是lecanemab开发和监管提交的负责人，在EISAI和BIOGEN共同商业化和共同促进该产品以及Eisai以及具有最终决策权的Eisai。生物贵族有权在北欧地区进行商业化lecanemab，尚待欧洲批准，目前Eisai和Bioarcorcic正在为该地区的联合商业化做准备。---此信息是生物北极亚（Publ）有义务根据欧盟市场滥用法规披露的信息。该信息已于2024年3月22日下午12:30通过下面的联系人机构发布，以供公开披露。 CET。有关更多信息，请联系：Oskar Bosson，VP Communications和IR电子邮件：oskar.bosson@bioarctic.se，电话：+46 70 410 71 80 80
在锂 - 硫磺电池的连续建模上进行进展
这两个极端之间（见图1）。我们可以将连续建模进一步分为显微镜和宏观。以传统的化学工程反应动力学为类似物，也有两个尺度的建模。微动力模型的重点是分解对基本步骤的反应，而宏观的化学反应建模采用大量反应速率常数，并限制了设计化学反应器的速率限制步骤，其中工程师关注的是OW速率和产品产量。同样，我们将使用微观和宏观术语来描述锂 - 硫电池的连续建模来构建本文。显微镜建模是关于以机械方式代表关键物理现象，以阐明潜在的机制。除了微动物外，这可以更大的形态学细节来查看阴极结构，将亚微米水平的内部运输建模到粒子，或成核和生长
使用机器学习在社交媒体上进行进攻性语言检测
摘要 - 本研究论文探讨了社交网络领域内的网络欺凌检测的关键问题，并对各种机器学习和深度学习技术进行了全面检查。该研究通过使用标准指标进行严格评估来研究这些方法的性能，包括准确性，精度，召回，F-MEAC和AUC-ROC。这些发现突出了深度学习模型的显着功效，尤其是双向长期记忆（BILSTM）体系结构，始终优于各种分类任务的替代方法。混乱矩阵和图形表示进一步阐明了模型性能，强调了基于Bilstm的模型的显着能力，可以准确识别和对网络欺凌实例进行分类。这些结果强调了高级神经网络结构在捕获在线仇恨言论和进攻内容的复杂性方面的重要性。这项研究通过促进对网络欺凌的早期识别和缓解来促进更安全，更具包容性的在线社区的宝贵见解。未来的调查可能会探讨混合方法，附加功能集成或实时检测系统，以进一步完善和推进解决这一关键社会关注的最新问题。
使用 CRISPR 碱基编辑器在 DNA 磁带上进行数字数据存储
摘要：尽管档案数字存储行业已接近其物理极限，但需求却在大幅增长，因此出现了替代产品。最近的努力已经证明了 DNA 作为数字存储介质的巨大潜力，具有卓越的信息耐久性、容量和能耗。然而，大多数提出的系统都需要按需从头 DNA 合成技术，这些技术会产生大量有毒废物，因此不具备工业可扩展性和环保性。受半导体存储设备架构和基因编辑最新发展的启发，我们创建了一种称为“DNA 突变覆盖存储”（DMOS）的分子数字数据存储系统，该系统通过利用组合、可寻址、正交和独立的体外 CRISPR 碱基编辑反应来存储信息，将数据写入绿色合成 DNA 磁带的空白池中。作为概念验证，我们在 DNA 磁带上写下了我们学校徽标的位图表示和本研究的标题，并准确地恢复了存储的数据。
通过量子计算进行投资组合优化的最佳实践，在实际量子设备上进行了实验
最终，投资组合优化的目的是确定最佳投资，从而使回报和风险之间的权衡最大化。此二次优化问题的经典表述具有精确或启发式的解决方案，但是随着市场维度的增加，复杂性扩大。最近，研究人员正在评估通过采用量子计算来面对复杂性缩放问题的可能性。在本文中，使用变异量子本质量（VQE）解决了问题，这原理是非常有效的。这项工作的主要结果包括定义要设置的最佳超参数，以便在实际量子计算机上执行VQE的投资组合优化。尤其是考虑了约束二次问题的一般公式，该公式通过变量的二进制编码以及在目标函数中包含约束，将其转化为二次不受限制的二进制优化。这将转换为一组量子运算符（Ising Hamiltonian），其最小特征值由VQE找到，并对应于最佳解决方案。在这项工作中，分析了该过程的不同超参数，包括通过模拟器和实际量子计算机的实验进行的不同的ANSATZE和优化方法。实验表明，解决方案质量对精度尺寸的量子计算机和正确的超参数有很强的依赖性，并且有了最佳选择，量子算法在实际量子设备上运行的量子算法运行在实时量子设备上非常接近确切的解决方案，即使没有误差计算技术，也没有强大的融合速率，即使是具有强大的融合率。此外，对于小型示例，在不同的实际量子设备上获得的结果显示了解决方案质量与量子处理器尺寸之间的关系。的证据允许结论是解决量子设备上的实际投资组合优化问题的最佳方法，并确认在现有方法方面，一旦量子硬件的尺寸将有限地高，就可以用较高的效率解决它们。
此手稿先前已在另一项自然研究杂志上进行了审查。本文档仅包含审阅者评论和反驳信件
审稿人的评论：审稿人＃1（对作者的备注）：作者显示了可调LED发射电信波长纠缠光子及其在城市中安装的光纤网络中的使用。我发现这项工作很有趣，尤其是由于对实验实验所需的条件进行了详尽的描述。手稿写得很好，数据仔细分析。我很高兴看到它在通信物理学中发表。在此之前，我想提出一些更改，可以帮助读者更多地欣赏这项研究：1）我认为添加文本的LED制造产量将是有益的。的确，由于手稿是面向设备的，因此要陈述可重复性以进行将来参考很重要，以便知道有多少个设备和点需要在找到合适的一个设备和点之前检查2）遵循的方法以意识到这种发射二极管非常有趣。在我看来，光子发射是由电气注射载体的直接重组引起的，或者像这里一样，是由于点通过外部二极管在同一芯片上的圆点的光学泵送而言。尽管如此，重要的是要指出，激发过程仍然是光学的，因此将这些性能与光学兴奋进行比较会很有趣。3）我非常感谢示例描述中的细节级别。作者可以添加掺杂级别和配置文件吗？4）对于研究，已经使用了大约5微电EV的FSS值。作者没有使用较小的FSS值的原因？被出版。这可能会影响选择后窗口宽度5）在类似的音符上，作者对光子相干有想法吗？截面后的48 ps窗口足以实现复杂网络的现实实现？澄清了这几点后，我将非常乐意支持出版。审稿人＃2（向作者发表评论）：令我惊讶的是，手稿几乎没有改变审稿人提出的许多观点。因此，大多数批评仍然是相关的，作者仍有待处理。例如（例如，我的意思是），尽管作者在回复信中给出了良好而有价值的回应，但在手稿中尚未阐明产量和可重复性。因此，在不提供手稿中的收益和可重复性的数据的情况下，工作不应（！）另一个“例如”：在引言中，作者说：“对多光子发射的良好抑制是下一个高速量子网络应用程序的基石之一，超出了传统的量子密钥分布（QKD）。这句话的第二部分是值得注意的，正如作者以矛盾的方式在其回应中所说的：“光子不可区分性是光子量子信息处理和全光量子量子中继器方案的重要参数”，但“对于更简单的量子
我感谢工作人员和理事会在 10 月 1 日理事会会议上进行了良好的讨论后将此事重新列入议程。这封信
我感谢工作人员和理事会在 10 月 1 日理事会会议上进行良好讨论后将此事项重新列入议程。这封信提供了来自商业太阳能和储能专家的信息，市政府可能会觉得有用。我想要传达的要点是：· 40 kW 光伏 + 大约 30 kW/60 kWh 电池是合适的起步规模，随时可用且价格合理· 下一步最好使用 110 kW/250 kWh 左右的电池。此类电池也随时可用；成本仍然有点高，但会迅速下降。· 10 月 1 日会议上讨论的价格估算很高。40kW 光伏 + 60 kWh 电池系统的完整设计和安装成本应该在 300,000 美元左右，其中包括 Alten 的总承包商管理费用。· 电池的物理空间要求很小，并不繁重。即使是更大级别的电池和逆变器（110 kW/250 kWh 范围）也只需要一个约为 6' x 8' 的混凝土垫块加上大约 5' 的排除周长（取决于与其他电气设备或场地出口的距离）。实际电池的大小与电话亭相当，而不是半挂车。增量增加也是合理的；两倍于电池大小的垫块可能需要大 4' 到 6'。· 关于电动汽车充电器，现在每个端口的回扣为 6,000 至 6,500 美元。背景介绍一下，我在一家太阳能公司（Sunrun）工作，团队为多户经济适用房提供太阳能。我们不服务于其他商业市场，也不会参与图书馆项目。然而，多户住宅与一般商业市场有许多共同的特点（有一些额外的变化），我们开始在越来越多的太阳能项目中安装电池。太阳能+储能定价 太阳能：我公司在公寓大楼安装太阳能的全价（设计、许可、安装、佣金、保修等）约为每千瓦 3,500 至 5,000 美元，尽管我们通常安装大于 40 千瓦的系统。我联系了 Sun Light & Power（一家声誉极高的当地公司，从事包括政府大楼在内的商业工作）的一位同事，以查看价格，他们估计“40 千瓦光伏系统的成本约为 225,000 美元，还有一些总承包商管理的额外费用。”请参阅他们附上的信件。 电池：对于较小的储能需求，我的公司通常只是将几个电池串联起来
星期一事项：AI研讨会；获得ED
亲爱的同事：希望您度过一个愉快的假期，并准备好新学期！科学和工程与在科学和工程有关的AI讲习班上进行了协作，协作是在为科学和工程的AI讲习班上进行协作，在AI上进行了协作和工程的协作，在AI上进行了有关科学和工程的工作，周四在周四上进行了工作，在周四上进行了工作。 2月27日，2月27日，2月27日，星期四2月27日。目标是将科学和工程学的教师介绍给AI可以为各种研究领域带来的工具。这个研讨会不适合AI研究人员或专家。相反，目标是帮助非PRAC == Oners了解AI如何改变他们的研究并讨论下一步。将有来自科学和工程学的演讲者，可以说明如何使用AI来改变自己的研究。Ques = ONS和讨论将有很多机会。讲习班标题：研讨会标题：研讨会标题：研讨会标题：解锁Poten = AI科学和工程学的AI
