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您可能需要额外的滴度和/或测试...
• IGRA（干扰素伽玛释放试验）血液测试（Quantiferon-Gold 或 T-Spot）或（2）步结核病皮试 • IGRA 血液测试是首选，因为只需去实验室抽血 1 次；并且测试更客观。 • (2) 步结核病皮试包含 2 个不同的结核病皮试，这 2 个测试间隔 1-3 周内完成，但读数间隔不得少于 7 天。这就需要 4 次单独去诊所进行两次测试并读取读数。 • 这是某些学院对学生的年度要求。一旦您进行了基线 IGRA 血液测试或（2）步结核病皮试，您可能只需要每年完成（1）步结核病皮试 - 前提是它要在前一年测试到期之前完成。IGRA 测试（Quantiferon-Gold 或 T-Spot）也可以满足年度要求。
免疫接种/滴度资源-LRCCD
员工 - 卫生与保健服务部门可通过 LRCCD 卫生与保健患者门户网站预约远程提供结核病风险评估。注意：如果您之前的结核病检测结果呈阳性，则此检查必须由医生、医生助理或执业护士完成，卫生与保健服务部门不能完成此检查。
您可能需要额外的滴度和/或测试...
• IGRA（干扰素伽玛释放试验）血液测试（Quantiferon-Gold 或 T-Spot）或（2）步结核病皮试 • IGRA 血液测试是首选，因为只需去实验室抽血 1 次。 • (2) 步结核病皮试包含 2 个不同的结核病皮试，间隔 1-3 周完成。结核病测试由医疗保健提供者 (HCP) 进行，然后在 48-72 小时后读取。这需要 4 次单独去诊所进行测试和读取。 • 这是一项年度要求。一旦您进行了基线 IGRA 血液测试或（2）步结核病皮试，您可能只需要每年完成（1）步结核病皮试 - 前提是该测试在前一年测试到期之前完成。IGRA 测试（Quantiferon-Gold 或 T-Spot）也可以满足年度要求。
SOK：零知识范围证明 - 滴
零知识范围证明（ZKRP）允许供奉献者说服验证者，秘密值在给定的间隔中。ZKRP有许多应用程序：从匿名凭证和拍卖到加密货币的机密交易。同时，文献中存在众多ZKRP结构，每个构建都有自己的权衡。在这项工作中，我们将围绕ZKRP的知识系统化。我们根据基础建筑技术创建了现有构造的分类，并总结了它们的属性。我们在属性和效率水平方面提供了方案之间的比较，并构建了一个指南，以帮助选择适当的ZKRP来满足不同的应用要求。最后，我们讨论了许多有趣的开放研究问题。
组装多室细胞模仿液滴
细胞模仿是多室的系统，可再现自然细胞的结构和功能。它们代表着迈向智能，自动和模块化寿命系统的重要一步。[1]可以量身定制细胞模仿，以有效地执行多种生化任务，并且可以设计用于与天然细胞的接口，从而弥合材料科学与生物学之间的差距。[2]基本的细胞模拟设计由一个主要的室（例如聚合物或脂质囊泡）组成，该室包含了各种结构和功能成分，包括子组门，细胞骨架，核酸，质子酸，蛋白质，蛋白质和酶。然而，随着组件的复杂性的增加，一个主要的障碍物成为复制真核细胞中发现的多门特征的能力，同时保持对
跨度程序和量子时间复杂性 - 滴
跨度程序是量子计算的重要模型，因为它们与量子查询和空间复杂性的对应关系。虽然从SPAN程序获得的量子算法的查询复杂性是充分理解的，但通常不清楚如何以时间效率的方式实现某些独立的操作。在这项工作中，我们证明了量子时间复杂性的类似连接。，我们展示了如何将F对于时间复杂性t t的足够结构结构的量子算法转换为f的跨度程序，从而将其汇编回到f的量子算法中，并使用时间复杂性e O（t）。这表明，对于具有时间效率实现的算法衍生的跨度程序，我们可以在实现跨度程序时保留时间效率，这意味着SPAN程序捕获时间，查询和空间复杂性，并且是量子算法的完整模型。能够以保持时间复杂性的方式将量子算法转换为跨度程序的一个实际优势是，跨度程序构成非常好。我们通过通过跨度程序组成或功能来改善Ambainis的可变时间量子搜索结果来证明这一点。
液滴干燥的材料组装：来自力学...
图3蒸发含有不同组合物的无柄液滴后获得的沉积模式。（a）液体的pH值。经许可进行调整。85版权所有2010，美国化学学会。（b）液滴的初始接触角。经许可复制。86版权所有2016，施普林格。（c）含有多物种纳米颗粒上不同底物上的梗液液滴。经许可复制。87版权所有2017，Elsevier。 （d）粒度和浓度的组合。 经许可进行调整。 88版权所有2019，Elsevier。87版权所有2017，Elsevier。（d）粒度和浓度的组合。经许可进行调整。88版权所有2019，Elsevier。88版权所有2019，Elsevier。
人工智能、机器学习和云
• 应用：通过 AI/ML 解决相关的任务和任务支持问题。• 团队合作：通过开放的机构 AI/ML 社区领导和同步 NASA AI/ML。• 再培训：在整个员工队伍中扩大 AI 培训、教育、招聘和保留。• 工具：评估、推荐和建立 AI/ML 平台，供 NASA 广泛采用。• 数据：AI 支持！建立对正确数据的安全、权威访问。• 外展：使选定的数据和问题可供公众/合作伙伴 AI/ML 工作使用。• 适应：利用行业 AI/ML 工作并使其适应 NASA 的使用，而不是重新发明。• 规模：计划将选定的 AI/ML 功能从试点推广到生产运营。
云原生人工智能
训练和测试 AI 模型以获得卓越的推理能力需要高质量的数据。云原生基础设施可以通过各种方法访问数据，例如数据湖和仓库。许多云提供商提供块、对象和文件存储系统，非常适合提供低成本、可扩展的存储。例如，模型的大小可以达到 GB。在训练阶段，每次拉取模型的检查点都会对网络和存储带宽造成严重负载。将模型视为容器化工件为将它们托管在 OCI 24 注册表中打开了大门并启用了缓存。它还允许将软件供应链最佳实践应用于模型，例如工件签名、验证、证明和数据来源。此外，容器化模型/工件有助于在 WebAssembly (WASM) 二进制文件中进行捆绑。WASM 是一种独立于平台的高效 CN 推理方法。