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搭载量子流
我们预见到可以在受量子纠错码 (QECC) 保护的量子比特流上搭载经典信息。为此，我们提出了一种通过故意引入噪声在量子流上发送经典比特序列的方法。这种噪声会引发一个受控的征兆序列，可以在不破坏量子叠加的情况下对其进行测量。然后可以使用这些征兆在量子流之上编码经典信息，从而实现多种可能的应用。具体而言，搭载量子流可以促进量子系统和网络的控制和注释。例如，考虑一个节点彼此交换量子信息的网络 [1-7]。除了用户数据之外，网络运行还需要同步模式、节点地址和路由参数等控制数据。在经典网络中，控制数据会消耗物理资源。例如，带内同步要求传输节点在数据流中插入特定模式的比特（消耗额外带宽）来分隔数据包，而接收节点则要求从传入的比特中搜索此类模式 [8]。然而，将量子比特作为控制数据插入对量子网络来说并不是一个可行的选择，因为测量会破坏量子态叠加 [9]。出于这个原因，一些研究断言量子网络将需要经典网络来实现带外信令和控制 [7]。另一方面，参考文献 [10-12] 开发了将经典比特和随机数（使用连续变量）一起传输以实现量子密钥分发 (QKD)，以增强经典网络的安全性。相反，我们渴望将经典比特和量子比特（使用离散变量）一起传输，以控制量子网络。
单一计算目标推动视觉皮层流的专业化
人类视觉皮层分为背侧、侧侧和腹侧流。一个长期存在的假设 10 是，功能组织成流是为了支持不同的视觉行为。在这里，11 我们使用基于神经网络的计算模型和大量 fMRI 数据集来测试视觉 12 流出现的原因。我们发现，针对特定流的视觉行为训练的模型很难捕捉神经 13 反应和组织。相反，自我监督的拓扑深度人工神经网络鼓励附近的单元做出类似的反应，成功地预测了神经反应、空间隔离 15 和跨流的功能分化。这些发现挑战了主流观点，即流 16 进化为分别支持不同的行为，而是表明功能组织源于一个单一原则：平衡从视觉输入中学习普遍有用的表示与 18 局部空间约束。19
同侧和对侧颈动脉狭窄有助于缺血性卒中的再灌注治疗
另一方面，目前很少有研究试图阐明对侧颈动脉狭窄（CCS）的作用。已观察到CCS> 50％和同侧颈动脉的AIS患者的死亡率较高（3，4）。发现严重IC的患者中存在显着的CC是急性脑血管损伤的独立危险因素，TIA或中风风险高3倍（5）。AIS中IC的患病率在15％至20％的病例（2）之间变化，而缺乏CC的数据：一些研究估计发病率为9％（3）。此外，几乎没有关于IC和CC对AIS介入疗法的不同影响的数据。根据国际准则，如果满足纳入标准，则具有AIS患者进行静脉内溶栓（IT），机械血栓切除术（MT）或两者（所谓的“桥接治疗”）。抗血小板疗法（AT）。这项研究的主要目的是评估ICS和CCS对脑前循环AI的不同治疗方法的效果的影响，该方法是由从单个中心strouke单位出院的患者功能状态表示的。作为次要结果，我们评估了最相关的AIS并发症的发生，例如出血性大脑梗死和医院死亡。
双侧钙切除术
跟骨性骨髓炎是脚骨结构的复杂而破坏性的感染。它通常对治疗具有抵抗力，并且经常导致重大截肢。本文中的两个病例报告说明了对疾病的早期识别的必要性，并且可以选择全部或部分钙切除术，作为多学科足部小组使用的一种选择，以减少患有钙髓骨髓炎的个体截肢的需求（Yammame等人，Yammammine等，2021）。手术干预以前涉及膝盖截肢以下的骨髓炎证明是棘手的（Van Riet等，2012），但是，这里证明了钙切除术具有减少这种自由基手术的相关改变生活的需求。本文介绍了两个最近的病例历史，证明了钙纳切除术程序在治疗慢性跟骨性骨髓炎中的使用，证明了术后良好的术后结局和高度的患者满意度。
微电网需求侧管理
在非管制电力系统中，需求侧管理 (DSM) 在处理不确定的可再生能源发电和负荷方面起着至关重要的作用。使用带有存储元件和适当切换的需求响应 (DR) 技术可以获得平坦的负荷曲线。可再生能源 (RES) 和电动汽车 (EV) 的日益普及支持了 DR 措施，这有利于公用事业和消费者。DSM 的目标是通过有效利用 RES 存储来最大限度地降低峰值需求、电力成本和排放率。这篇评论文章主要关注微电网的层次、DSM 所涉及的不同技术、DSM 的数学模型、最新的优化技术以及电池储能系统和电动汽车等存储设备在 DSM 中的应用。本文的最新进展在于与数据科学、高级计量基础设施和区块链技术相关的批判性分析，这是本文的独特之处。本文对关键问题和方法进行了批判性研究，并结合现有研究，以展示如何在微电网中有效地实施 DSM 以降低电力成本。本文通过了解微电网中 DSM 的实施情况以及影响 DSM 实施的因素，帮助研究人员发现研究差距。本文讨论了一些建议，为开始从事 DSM 实施工作的研究人员提供未来方向。