根据法国金融市场管理局 (AMF)《一般规定》第 212-13 条,本注册文件的法语版本 (document de référence) 于 2019 年 3 月 29 日向法国金融市场管理局 (Autorité des marchés financiers - AMF) 提交。仅当附有 AMF 批准的备忘录时,它才可用于金融交易。本文件由发行人制定,对其签署人具有约束力。本报告的英语版本是从法语版本编写的免费翻译。在所有解释事项中,法语文件原始版本中表达的观点或意见优先于翻译。本注册文件包含根据 AMF《一般规定》第 222-3 条编写的年度财务报告。本注册文件第 9.5.3 节提供了年度财务报告中所需信息的交叉引用表。
摘要:粘膜疫苗接种似乎适合防止SARS-COV-2感染。在这项研究中,我们测试了COVID-19的鼻内粘膜疫苗候选者,该疫苗由阳离子脂质体组成,该阳离子脂质体含有三聚体SARS-COV-2尖峰蛋白和CPG-ODN,CPG-ODN,Toll-Like受体9激动剂,作为辅助物。在体外和体内实验表明该疫苗配方鼻内给药后没有毒性。首先,我们发现皮下或鼻内疫苗接种保护HACE-2转基因小鼠免受野生型(Wuhan)SARS-COV-2菌株的感染,如体重损失和死亡率指标所示。然而,与皮下给药相比,鼻内途径在病毒的肺清除率中更有效,并诱导了较高的中和抗体和抗S IgA滴度。此外,鼻内疫苗接种为关注的伽马,三角洲和Omicron病毒变体提供了保护。Furthermore, the intranasal vaccine formulation was superior to intramuscular vaccination with a recombinant, replication-deficient chimpanzee adenovirus vector encoding the SARS-CoV-2 spike glycoprotein (Oxford/AstraZeneca) in terms of virus lung clearance and production of neutralizing antibodies in serum and bronchial alveolar lavage (BAL).最后,鼻内脂质体配方促进了先前肌肉内疫苗接种与牛津/阿斯利康疫苗诱导的异源免疫力,该疫苗比同源免疫更强大。
聚类分析起源于分类学,是人类掌握的一门古老技能。过去,人们依据经验和专业知识对商品进行分类。随着现代社会的发展,人们对分类的要求越来越高[1,2],仅依据经验和专业知识的分类已逐渐被淘汰,现在计算机技术被用于聚类分析,使用算法解决庞大而复杂的聚类任务[3,4]。因此,聚类算法已被提出并应用于各种场合[5,6]。此外,我们生活的海量数据世界也使得聚类过程不可或缺。许多研究领域都面临着海量数据的问题[7,8]。如果没有聚类或数据降维等预处理,很难进行后续分析[9–11]。例如在机器学习领域,几乎所有重要算法的原始入口都是大量的大规模数据,如果不进行聚类或降维,这些数据很难得到利用[12–14]。在量子通信领域,量子通信设备仅供应给少数几家大公司,量子通信中的很多方可能都是经典的,聚类算法可以帮助通信方更便捷地处理传输的信息[15–17]。在数据降维方面,我们熟悉的主成分分析算法(PCA)[18]、多维缩放(MDS)、线性判别(LDA)、局部线性嵌入(LLE)等[19–22]。但降维算法不可避免地会降低数据的属性值,如果操作不当,数据就会失去准确性,结果就会出现偏差,而使用聚类算法可以避免此类问题。目前,聚类算法可以按以下方式划分。基于分区的聚类算法包括 K 均值 [23]、K 中值 [24] 和核 K 均值算法 [25]。基于层次的聚类算法包括 BIRCH、CURE 和 CHAMELEON 算法 [26]。基于密度的聚类算法包括 DBSCAN、均值漂移 (MS) [27] 和密度峰值聚类算法 (DPC) [28]。每种算法都具有不同的分类能力。
对北美数字技术的越来越依赖促进了对强大网络安全服务的需求的显着增加。云计算,IoT设备和远程工作的迅速采用已扩大了网络犯罪分子的攻击表面,使组织更容易受到复杂威胁的影响,例如数据泄露和勒索软件。这对包括复杂的网络威胁,熟练的专业人员短缺以及严格的监管要求,为企业带来了紧迫的挑战。
总负载是指ISO在当天最高水平满足需求所需的总能量。净负荷是总负载减去风和太阳资源的产生水平,以显示总需求与可再生资源可能不再产生的下午所需的资源之间的差异。
•NTU稀缺团队的一部分计划和毒性研究核心团队•使用HydromeTallurgy开发了一种有机过程,使用橙皮•开发过程目前正在进行中,扩展了橙皮超越橙皮并探索其他食物浪费选择•PILOT LINE位于SWM的物理地点;正在进行的商业评估
摘要 引言 食管鳞状细胞癌 (OSCC) 是世界各地 (包括中国) 最常见的恶性肿瘤之一。迄今为止,IV 期 OSCC 患者的标准治疗是全身化疗和姑息治疗,但预后不佳。然而,关于放射治疗在 IVa 期 OSCC 患者中针对原发肿瘤的作用尚未达成共识。因此,本研究旨在评估原发性放疗联合 S-1 和奈达铂 (NPD) 化疗对 IV 期 OSCC 患者的疗效。 方法与分析 本研究是一项多中心、开放标签、随机对照试验。总共 180 名符合条件的 IV 期 OSCC 患者将随机分为研究组(90 名患者)和对照组(90 名患者)。研究组患者将接受剂量为 50.4 Gy 的原发肿瘤放疗,联合 4-6 个周期的 S-1 和 NPD 化疗。对照组患者仅接受4-6个周期的S-1和NPD化疗。研究将测量主要和次要结果。统计分析两组在总生存期、无进展生存期和安全性方面的差异。所有结果将在治疗前、治疗后和随访后确定。本研究结果将为放射治疗在中国IV期OSCC患者中的作用提供证据,为晚期食管癌患者提供新的治疗选择。 伦理与传播 本研究已获郑州大学第一附属医院机构伦理委员会批准(批准文号:SS-2018-04)。 试验注册 本试验于2018年11月1日在中国临床试验注册中心(ChiCTR1800015765)注册;回顾性注册,http://www. chictr.org.cn/index.aspx。
• 莫一林,清华大学教员 • Sean Weerakkody,约翰霍普金斯大学应用物理实验室 • 刘晓飞,领英 • Nicola Forti,意大利拉斯佩齐亚北约海洋研究与实验中心 (CMRE) • Walter Lucia,蒙特利尔康考迪亚大学教员 • Omur Ozel,乔治华盛顿大学教员 • Raffaele Romagnoli,卡内基梅隆大学博士后 • Paul Griffioen,卡内基梅隆大学博士生 • Carmel Fiscko,卡内基梅隆大学博士生 • Rohan Chabukshwar,爱尔兰 UTRC • Mehdi Hosseinzadeh,华盛顿大学圣路易斯分校博士后 • Bahram Yaghooti,华盛顿大学圣路易斯分校博士生 • Jonathan Gornet,华盛顿大学圣路易斯分校博士生
最近邻间距分布遵循一维泊松分布P(s)=e−s[7],而混沌系统则表现出能级排斥力,其P(s)根据其对称性类接近于随机矩阵理论(RMT)的维格纳猜测,当s较小时,P(s)∝sβ,其中对正交、酉和辛对称,β=1,2,4,这是著名的Bohigas-Giannoni-Schmit(BGS)猜想的内容[8]。BGS猜想现在在半经典理论中得到了很好的证实,适用于具有适当经典极限的系统[9-11],并得到许多不同量子系统中大量数值和实验证据的支持[12-14]。多体量子系统的情况则不太清楚,尽管最近取得了一些理论进展 [ 15 – 17 ] 。由于费米子或玻色子粒子交换下的对称性,经典极限无法正确定义。通常,BGS 猜想被认为对多体量子系统也成立,这主要基于数值结果,但仍缺乏严格的推导。可积和混沌通用极限之间的转变是非通用的,取决于所研究的特定系统的特性,尽管已针对不同系统进行了非常详细的探索 [ 18 , 19 ] 。例如,在可积与混沌正交情况之间的转变中,一些系统表现出分数能级排斥,P(s)∝sβ,β值在可积情况β=0与对应的RMT系综值β=1之间连续变化,而其他系统则表现出满能级排斥,但仅限于一部分能级[20]。许多系统,特别是多体情况,表现出前一种行为。然而,Berry和Robnik的半经典转变理论预测了后一种行为[19]。在这种情况下P(0)=F,其中F由所考虑模型的经典极限的相空间中规则轨道的分数给出。在开放量子系统中,该理论的发展要落后得多,即使第一批结果是在BGS猜想提出后不久就出现的[21]。开放量子系统可以用刘维尔方程来描述,该方程表征密度矩阵算子随时间演化的特征。在马尔可夫近似下,刘维尔算子是线性非厄米算子,刘维尔方程可以写成林德布拉德主方程 [22] 。因此,刘维尔算子具有复特征值,而不是标准厄米量子力学的实能量。该问题的最初方法是研究与环境耦合较弱的可积或混沌汉密尔顿量。当汉密尔顿量可积时,Grobe 等人研究了复平面上的谱统计,发现与二维泊松分布符合得很好 [21] 。在混沌极限中,对于较小的s值,存在普遍的立方斥力P(s)∝s3,就像在非厄米随机矩阵的Ginibre系综中一样[23],尽管完整P(s)分布的细节取决于非厄米矩阵的对称性[24,25]。对于开放量子自旋链,从可积到混沌的转变中的能级间距分布可以通过具有谐波约束的静态二维库仑气体来拟合,其中能级斥力由温度的倒数给出,表现出转变中的分数能级斥力[26]。最近,由于发现了新的可积多体刘维尔粒子家族[27-29],人们需要采用不同的方法来研究开放量子系统的可积和混沌特性。扩展精确可解和量子可积的 Liouvil 函数类是提高我们对开放量子多体系统的理解的重要一步。最近的一些工作研究了随机混沌 Liouvil 函数复谱的统计特性 [ 30 , 31 ] 。然而,在物理多体 Liouvil 函数中,精确可解的可积极限和混沌极限之间的转变仍然大部分未被探索。在本文中,我们将基于 SU(2) 自旋 1 Richardson 模型的文献 [ 28 ] 模型扩展到有理 Richardson-Gaudin (RG) 类可积模型中的可积线。这种新的可积 Liouvil 函数族具有丰富而复杂的跳跃算子结构,并允许沿可积线进行简单的参数化。然后我们[ 28 ] 基于 SU(2) 自旋 1 Richardson 模型,将其转化为有理 Richardson-Gaudin (RG) 类可积模型中的一条可积线。这种新的可积 Liouvillians 族具有丰富而复杂的跳跃算子结构,并允许沿可积线进行简单的参数化。然后我们[ 28 ] 基于 SU(2) 自旋 1 Richardson 模型,将其转化为有理 Richardson-Gaudin (RG) 类可积模型中的一条可积线。这种新的可积 Liouvillians 族具有丰富而复杂的跳跃算子结构,并允许沿可积线进行简单的参数化。然后我们
出生年份:1952年出生地点:美国公民婚姻状况:已婚(性别:男性)家庭住址:141 Erica Way,Portola Valley,CA 94028电话(650)714-7005替代电话(650)854-9114-9114教育和就业记录(当前的教育和就业记录)微生物学1970-74爱荷华州爱荷华州,爱荷华州博士微生物学1974 - 79年USPHS细胞和分子生物学领域的学期学会1975 - 78年芝加哥大学,芝加哥,伊利诺伊州芝加哥大学,伊利诺伊州博士后1979-83 USPHS病毒学博士学生学员1979-81 1979 - 81 Professor of Microbiology & Immunology 1983-89 Associate Professor of Microbiology & Immunology 1989-95 Chairman of the Department of Microbiology & Immunology 1995-99 Professor of Microbiology & Immunology 1995-06 Professor Emeritus 5/2006 Stanford University, Stanford, California Associate Dean of Research 2000-01 Emory University, Atlanta Georgia Robert W.伍德拉夫微生物学和免疫学教授2006-2021埃默里疫苗中心2006-2021名誉教授1/2022专业休假:Systemix,Palo Alto,California,California,1990年(6 Mo。)Aviron,山景,加利福尼亚,1995年(6个月)medimmune-astrazeneca杰出研究员11/2008-1/2011