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f或引用Adam I.A.，Yashin D.A.，Kargina D.A.，Nasedkin B.A.自由空间QKD中高斯和涡流梁与tur>中的相位编码的比较
量子密钥分布（QKD）是通信技术的新方向。QKD建立了两个当事方（通常称为Alice和Bob）之间的安全连接，其中量子力学定律提供了有目的的通道的可靠性，其中最重要的是无关定理[1]。从长远来看，QKD基于计算数学函数的复杂性，QKD比常见的密码系统提供了更安全的连接。第一个提出的方案是BB84 [2]，其中秘密键是通过使用两个正交光子极化碱基来生成的。从那时起，研究了许多方案和实验方案以改善QKD系统的参数并扩大其应用的可能性[3]。尤其是，自由空间QKD由于其灵活性和移动性而积极开发，可用于移动设备[4]，卫星通信[5]和物联网（IoT）[6]。与光纤纤维相比，自由空间QKD尚未在商业系统中广泛使用。这些系统的主要局限性是高斯光束偏离由大气湍流和天气条件引起的原始传播方向的偏差。为解决此问题，目前使用了具有较大入口或特殊校正系统的伸缩系统，这增加了QKD系统的复杂性，重量和成本。作为梁偏差补偿的另一种方法，可以使用光涡旋，根据许多研究[7，8]，在湍流气氛中更稳定。这些问题将在本文中探讨。光涡流或具有轨道角动量（OAM）的光辐射在其中心具有空间奇异性，相位保持不确定，并且沿着梁的内边缘从0到2π不等[9]。这些过渡的数量对应于涡旋的拓扑电荷。目前，已经在QKD系统中研究了涡流束，特别是作为编码信息的基础[10]和相对于轨道动量的通道[11]。但是，在自由空间QKD中具有湍流气氛的高斯和涡流梁的传播及其对此类系统参数的影响之间没有比较。此外，没有对相位调节保存进行的实验研究，并对涡流束进行了额外的调节和解调，这对于将大气通道与光学纤维有效整合是必不可少的。
使用心理健康护理中高度去识别的数据预测患者等待时间：增强型机器学习方法
背景：等待时间会影响患者的满意度、治疗效果以及患者接受的护理效率。心理健康领域的等待时间预测是一项复杂的任务，它受到预测门诊患者所需治疗次数的难度、高失约率以及使用团体治疗的可能性的影响。如果输入数据的效用较低，等待时间分析的任务就会变得更具挑战性，这种情况发生在通过删除直接和准标识符对数据进行高度去识别化时。目标：本研究的第一个目标是开发机器学习模型，利用实时数据预测精神病门诊患者从转诊到第一次预约的等待时间。第二个目标是利用系统知识在输入数据高度去识别化的情况下提高这些预测模型的性能。第三个目标是确定导致长时间等待的因素，第四个目标是建立这些模型，使它们实用且易于实施（因此对护理提供者有吸引力）。方法：我们分析了加拿大安大略海岸精神卫生科学中心 8 家门诊诊所的回顾性高度去识别化管理数据，使用 6 种机器学习方法来预测新门诊患者的首次预约等待时间。我们使用系统知识来缓解数据低效用的问题。数据包括 4187 名患者，他们通过 30,342 次预约接受了治疗。结果：不同类型的精神卫生诊所的平均等待时间差异很大。超过一半的诊所的平均等待时间超过 3 个月。诊所预约的次数和失约率差异很大。尽管存在这些差异，但随机森林方法为 8 家诊所中的 4 家提供了最小均方根误差值，为其他 4 家诊所提供了第二小均方根误差。利用系统知识提高了高度去识别化数据的效用，并提高了模型的预测能力。结论：随机森林方法通过系统知识得到增强，为新门诊患者提供了可靠的等待时间预测，尽管高度去识别的输入数据的效用很低，而且不同诊所和患者类型的等待时间差异很大。优先系统被确定为导致等待时间过长的一个因素，并建议使用快速通道系统作为潜在解决方案。
来自非致病性土壤微生物的紧凑型 RNA 引导核酸酶为人类细胞中高效、稳健的编辑提供了新工具
Ryan A. Rickels、Hui-Chia Yu-Kemp、Gunjan H. Arya、Michael P. Coyle、Philip M. Borden、Alexandra B. Crawley、Adrian Pickar-Oliver、Lisle Mose、Drew Kelso、Salem Faham、Michael Vanden Oever、Ariel Vitenzon、Lei Ying、Tedd Elich。Life Edit Therapeutics, Inc. 北卡罗来纳州莫里斯维尔
大规模基因组和转录组测序分析揭示了植物中高活性腺嘌呤碱基编辑器诱导的突变景观
摘要背景：利用最近开发的 tRNA 腺苷脱氨酶 (TadA8e 和 TadA9) 改造的高活性腺嘌呤碱基编辑器 (ABE) 表现出强大的碱基编辑活性，但引发了人们对脱靶效应的担忧。结果：在本研究中，我们对 ABE8e 和 ABE9 诱导的水稻 DNA 和 RNA 突变进行了全面评估。对用四种 ABE（包括 SpCas9n-TadA8e、SpCas9n-TadA9、SpCas9n-NG-TadA8e 和 SpCas9n-NG-TadA9）转化的植物进行全基因组测序分析表明，含有 TadA9 的 ABE 导致更多数量的脱靶 A 到 G (A>G) 单核苷酸变体 (SNV)，而含有 CRISPR/SpCas9n-NG 的 ABE 导致水稻基因组中脱靶 SNV 总数更高。对携带 ABE 的 T-DNA 的分析表明，在 T-DNA 整合到植物基因组之前和/或之后可以引入靶向突变，在 ABE 整合到基因组之后会形成更多的脱靶 A>G SNV。此外，我们在 ABE 表达高的植物中检测到脱靶 A>G RNA 突变，但在 ABE 表达低的植物中未检测到。脱靶 A>G RNA 突变倾向于聚集，而脱靶 A>G DNA 突变很少聚集。结论：我们的研究结果表明 Cas 蛋白、TadA 变体、ABE 的时间表达和 ABE 的表达水平对水稻中的 ABE 特异性有影响，这为了解 ABE 的特异性提供了见解，并提出了除改造 TadA 变体之外增加 ABE 特异性的其他方法。
可再生能源在公用电网中高渗透率情况下电力系统灵活性的全面概述
摘要：可变可再生能源 (VRE) 的部署增加对确保电力系统可靠运行提出了重大挑战。随着 VRE 渗透率超过 80%，电力系统将需要长时间的储能和灵活性。详细的不确定性分析、识别挑战和提供足够灵活性的机会将有助于在 VRE 来源占比高的情况下实现电力系统网络的平稳运行。因此，本文对电力系统灵活性 (PSF) 进行了全面概述。本综述旨在为研究人员、学者、电力系统规划人员和致力于将 VRE 整合到公用电网以实现这些来源的高份额的工程师提供广泛的电力系统灵活性、PSF 驱动因素、PSF 资源、PSF 规定、用于评估灵活性和灵活性规划的方法。已经彻底审查了 100 多篇关于 PSF 的基本概念、PSF 的驱动因素、PSF 的资源、PSF 的要求、用于评估灵活性的指标、用于测量电力系统网络灵活性水平的方法和方法以及用于 PSF 规划和灵活性规定的方法的研究论文，并从不同维度进行了分类，以便快速参考。
包裹分子凝聚体的巨型囊泡中高度弯曲膜结构的超分辨率成像
细胞普遍存在高度弯曲的膜结构复杂网络。例子包括内质网、高尔基体和线粒体内膜的复杂膜网络以及用于细胞运输、通讯和运动的膜纳米管。 [1] 这些高度弯曲的膜特征的尺寸通常低于光学分辨率，对使用传统显微镜方法进行直接实时可视化和表征构成巨大挑战。然而，新兴的超分辨率技术，如受激发射损耗 (STED) 显微镜 [2] 大大提高了光学分辨率极限到纳米范围，从而可以直接可视化这些高度弯曲的膜结构。 STED 显微镜使用两束重叠的同步激光束连续扫描样品，
4H-SiC中高N原子密度层结构及各向异性的第一性原理研究
位点（六边形 h 或准立方 k）。Si(0) 表示不与 NC 原子相邻的 Si 原子数；而 Si(1) 和 Si(2) 分别表示与一个和两个 NC 原子相邻的 Si 原子数。
项目 ID #09381 - 使用 3D 打印技术进行高温热回收器的模块化设计，可减少未来 CS 中高温合金的使用
模块化设计概念有效地利用了高温镍合金，为印刷电路热交换器 (PCHE) 提供了一种替代方案，并有可能降低成本。通过利用 AM 技术的快速发展并结合定向能量沉积 (DED) 和激光能量床熔合 (L-PBF)，模块化设计可以显著降低高温热交换器的制造成本，例如 sCO2 布雷顿循环中的高温回热器 (HTR)，使 CSP 工厂能够在 2030 年前实现 0.05 美元/千瓦时的 LCOE 目标。
高复杂度诊所中高血压患者的血压控制及相关变量
简介：动脉高血压是一种对心血管死亡率和发病率影响很大的疾病；然而，它仍然没有得到充分控制。目的：评估专科门诊患者的高血压控制情况并确定相关变量。方法：横断面研究，分析在一家高度复杂的门诊接受治疗的 782 名患者的病历。纳入标准：年龄≥18岁，确诊患有高血压，治疗≥6个月。排除继发性高血压患者（104）和数据不完整患者（64）。主要结果是血压控制（收缩压<140和舒张压<90 mmHg）。研究的独立变量是：社会人口统计学和临床特征（药物使用、合并症和实验室检查）。在双变量分析中使用 Pearson χ2 检验、Fisher 检验、Student t 和 Wilcoxon-Mann-Whitney 检验，在多重分析中使用逻辑回归，采用 p ≤ 0.05。结果：高血压控制率为 51.1%。与血压控制不足相关的因素包括：体重指数（OR = 1.038；95% CI = 1.008 - 1.071）、卒中史（OR = 0.453；95% CI = 0.245 - 0.821）、左心室肥大（OR = 1.765；95% CI = 1.052 - 3.011）和用药次数（OR = 1.082；95% CI = 1.033 - 1.136）。结论：约一半的高血压患者血压得到控制；临床变量和靶器官损害与血压控制有关。
申请注意Mosfet Coolmos™CFD7A宇宙辐射对汽车上充电器中高压半导体的效果
质量和可靠性专家通常使用图1中的图形表示形式描述了产品人群的寿命，通常称为浴缸曲线。浴缸曲线由三个时期组成：婴儿死亡率期的失败率降低；其次是正常的寿命（也称为“使用寿命”），其失败率较低，相对恒定；并以磨损期结束，表现出越来越多的故障率。通过采用适当的测试程序，可以将婴儿死亡率失败降低到可忽略的价值，而磨损失败并不是一个问题，因为当产品设计良好时，只有在指定的寿命结束后才发生。另一方面，顾名思义，随机失败在产品的整个生命周期内随机发生，因此其故障率是恒定的。因此，这种失败是产品在产品使用寿命期间观察到的故障率的主要因素。