摘要:由于其在材料科学到生物医学的各个领域的潜在应用,近年来,氧化石墨烯(GO)的质量生产引起了极大的关注。石墨烯以其独特的特性而闻名,例如高电导率和机械强度,已被广泛研究。然而,传统的生产方法,例如用苏格兰胶带去角质不适合大规模生产。这使GO成为石墨烯生产的可行替代方案的关注越来越大。尽管如此,到目前为止尚未解决挑战,包括优化氧化过程,结构均匀性的控制以及生产的可重复性。这篇评论通过分析实验和机械研究来确定可实现适合工业规模生产的高收益和可重复的方法来确定重要的发展,从而对生产的进步进行了严格的研究。特别关注氧化技术和结合后的纯化和储存,重点是控制氧化以实现均匀和单层GO。通过此镜头,审查概述了GO工业化的前进道路,旨在弥合学术研究和工业生产之间的鸿沟。关键字:氧化石墨烯,石墨,化学氧化,电化学氧化,质量产生,纯化,优化,工业化,安全性,稳定性
简介:腺样囊性癌 (AdCC) 是一种罕见肿瘤,约占所有唾液腺肿瘤的 10%。它发生在所有年龄组中,女性占多数,但迄今为止尚未发现任何风险因素。尽管 AdCC 表现为生长缓慢的肿瘤,但其特点是多次和晚期复发。因此,我们旨在更新晚期和复发病例的治疗方案知识。材料和方法:我们进行了系统的文献综述,以综合 AdCC 非手术治疗所需的实践知识。总共从 1208 篇可用出版物中选择了 99 篇进行分析。结果:AdCC 被描述为由上皮细胞和肌上皮细胞组成的基底样肿瘤。免疫组织化学可用于诊断(PS100、波形蛋白、CD117、CKit、肌肉肌动蛋白、p63)和预后(Ki67)。已识别的突变可能带来治疗机会(MYB-NFIB、Notch 1)。检查主要基于颈部和胸部 CT 扫描和 MRI,可以考虑使用 18-FDG 或 PSMA 进行 PET-CT。对于可切除病例,手术治疗仍然是金标准。术后调强放疗是标准治疗方法,但在特定情况下可以使用强子疗法。根据现有文献,无法推荐标准化疗方案。结论:目前尚无关于 AdCC 化疗使用的共识,无论是术后同时进行放疗还是转移阶段。此外,可用的靶向疗法尚未提供显着的肿瘤反应。关键词:腺样囊性癌、唾液腺、头颈部肿瘤、流行病学、治疗学
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摘要。本研究探讨了创新的方法和技术,这些方法和技术在处理工业废物方面促进效率和环境管理,从而为处置解决方案提供了可持续的替代方案。商业和市政各种制造技术的废物由于其数量和对环境的影响而产生了苛刻的条件。这项研究着眼于回收技术,生物电化学系统,智能废物监测系统由物联网和高级计算提供的帮助以及可持续的废物管理实践,除了3R概念(减少,重复使用,回收)。本文还确定了常规处置方法的有害影响。研究表明,在许多全球环境和行业中,可持续实践一体化如何导致大量的废物减少,资源保护和环境安全。本评论促进了所有部门可持续废物控制技术的实施,以通过分析不同的技术及其结果来减少商业废物的负面影响。它通过强调这些策略的可扩展性和价值来实现这一目标。
AI技术正在迅速增长,并且已经出现了一些平台来满足各种行业的特定需求。DeepSeek和Openai是其中两个范式的例子 - 深处是一种开源和廉价的方法,Openai是一种商业和多功能的方法[8]。本研究将探讨这些不同的合作策略如何影响其他领域用户的性能结果,可用性和总体增值体验。在AI场景中出现的很大程度上未知的DeepSeek引起了人们的关注,具有创新的功能,例如实时适应性和改进的决策算法[7]。此类功能对于需要实时数据处理和智能自动化的领域特别有吸引力。另一方面,OpenAI以其全能模型(例如GPT系列)而闻名,这些模型在自然语言处理(NLP)任务中非常有效,并且已广泛用于内容创建,编码援助等。[6]。OpenAI的专有性有时可能会妨碍更高的成本和有限的灵活性[9]。主要的研究问题源于这两个平台之间的选择,用于搜索AI解决方案的组织,这是由于这种选择所带来的影响。尤其是,本研究探讨了DeepSeek提供的较低的使用成本和适应性如何抵制OpenAI的市场认可和通用应用中的行业多功能性。因此,本文探讨了这两种技术的历史背景,它们的贡献,局限性和对社会的影响,以帮助了解他们每个人在人工智能不断发展的生态系统中扮演的作用[10]
严禁泄露电子健康服务系统内的个人资料。每一位使用者均有责任确保资料的机密性。为登入电子健康服务系统而发出的保安编码器必须妥善保管及保护。使用后应立即登出电子健康服务系统,以避免将系统内的资料泄露给他人。
摘要第五代(5G)移动网络支持广泛的服务,这些服务构成了多样化且严格的QoS要求。对第六代移动网络的探索将进一步加剧。不可避免地,5G及以后的移动网络必须提供更严格的,不同的QoS保证,以满足未来应用的不断增长的需求,这对传统的人类在循环服务编排和网络管理方法无法满意。在本文中,我们对5G及移动网络以外的闭环服务编排和网络管理提出了愿景。我们扩展了Mape(即,监视,分析,计划和执行)控制循环,以促进闭环自动化,并在实现其实现中讨论人工智能/机器学习的五次角色。我们还提出了公开研究的挑战,以实现5G和移动网络之外的闭环自动化。
在设计风险评估算法时,许多学者促进了一种“厨房水槽”方法,认为更多信息会产生更准确的预测。但是,我们表明,当对算法进行培训以预测真正结果的代理时,这种原理通常会失败。使用此“标签偏差”,如果其与代理的相关性及其与真实结果的相关性具有相反的符号,则在其他模型特征的条件下,应排除该功能。当特征与真实结果微弱相关时,通常会满足此标准,而且此外,该特征和真实结果都是代理结果的直接原因。例如,犯罪行为和地理可能较弱,并且由于警察部署的模式,直接原因引起了逮捕记录的直接原因,这是因为在刑事风险评估中排除地理位置的情况将削弱算法在预测逮捕方面的绩效,但会提高其在预测实际犯罪的领域。
摘要 在微观尺度上发现新物理现象的希望很大程度上依赖于从高能物理实验中获得的观测结果,例如在大型强子对撞机 (LHC) 上进行的实验。然而,目前的实验并没有显示出可以指导更多超标准模型 (BSM) 理论发展的新物理迹象。从 LHC 产生的大量数据中识别新物理特征属于异常检测类,是最大的计算挑战之一。在本文中,我们提出了一种在监督学习环境中执行异常检测的新策略,该策略基于通过随机过程人工创建异常。对于由此产生的监督学习问题,我们成功地应用了经典和量子支持向量分类器(分别为 CSVC 和 QSVC)来识别 SM 事件中的人工异常。更有希望的是,我们发现使用经过训练以识别人工异常的 SVC,可以高精度地识别真实的 BSM 事件。同时,我们还探索了量子算法提高分类准确性的潜力,并为充分利用这种新颖的计算范式提供了合理的条件。