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人工智能驱动的 GTAEXS-617 发现和分析，GTAEXS-617 是一种选择性、高效 CDK7 抑制剂
图 4：(A) N=10 个原发性卵巢癌样本中，DMSO 标准化基线或随着 GTAEXS-617 浓度增加而治疗时的癌细胞数量。(B) 基线和体外 GTAEXS-617 治疗浓度增加时的癌细胞分数；患者样本反应的主观分组与 (A) 中的剂量反应曲线相关。显示箱线图和异常值。(C) 在使用浓度增加的 GTAEXS-617 和 CDK4/6 抑制剂 palbociclib 治疗后，DMSO 标准化免疫细胞 (黑色) 或癌细胞 (蓝色) 的相对细胞数量；N=10 的箱线图。
没有参加（DNA）/没有带（WNB），包括... div>
本政策促进了成年患者及其护理人员 /家庭在他们的照顾中的参与和参与，并确保信任人员有一定的程序可以遵循，考虑到患者不参加时的风险，没有被带到或取消计划在医院，门诊病人，社区诊所或社区场所或患者家中或其家中的预定。这包括当工作人员无法访问或被拒绝访问患者的居住地进行预先安排的任命或患者不在他们的居住地，或者在由工作人员预先安排的时间访问时的商定社区环境。当新患者转介到服务以及对现有患者的流程图和指导时，该政策提供了一个流程图和指导，其中LPT员工评估了风险，以支持员工支持该患者和其他人的安全并采取适当行动的决定。
及基于GaN的DC-DC宽输入电压范围降压转换器...
摘要 — 本文旨在比较具有宽输入电压范围的 DC/DC 拓扑。研究还解释了 GaN E-HEMT 晶体管的实现如何影响转换器的整体效率。本文介绍了选择最有效拓扑的过程，以将电池存储电压（9 V – 36 V）稳定在 24 V 水平，从而能够在自动电动汽车等广泛应用中使用超级电容器储能。为了选择最合适的拓扑，进行了模拟和实验室研究。选择了两种最有前途的拓扑在实验模型中进行验证。每个转换器都以两种版本构建：使用 Si 和 GaN E-HEMT 晶体管。本文介绍了实验研究结果，包括精确的功率损耗测量和热分析。还检查了转换器开关频率增加时的性能。
大脑中的通用量子计算机制
在本文中，作者扩展了 [1]，并提供了更多关于大脑如何像量子计算机一样运作的细节。具体而言，我们将两个轴突上的电压差假设为离子在空间叠加时的环境，认为在存在度量扰动的情况下的演化将不同于不存在这些波的情况下的演化。由于节点处离子的量子态与“控制”电位的相互作用，这种差异状态演化将对束正在处理的信息进行编码。在退相干（相当于测量）后，离子的最终空间状态被决定，并且它也会在下一个脉冲起始时间重置。在同步下，几个束同步经历这样的过程，因此量子计算电路的图像是完整的。在这个模型下，仅根据胼胝体轴突的数量，我们估计每秒在这个白质束中可能准备和演化出多达 5000 万个量子态，远远超过任何现有量子计算机所能完成的处理能力。关键词
大脑中的通用量子计算机制
在本文中，作者扩展了 [1]，并提供了更多关于大脑如何像量子计算机一样运作的细节。具体来说，假设两个轴突上的电压差是离子在空间叠加时的环境，我们认为在存在度量扰动的情况下的演化将不同于不存在这些波的情况下的演化。由于节点处离子的量子态与“控制”电位的相互作用，这种差异状态演化将对束正在处理的信息进行编码。在退相干（相当于测量）后，离子的最终空间状态被决定，并且它也会在下一个脉冲启动时间重置。在同步下，几个束会同步经历这样的过程，因此量子计算电路的图像是完整的。在这一模型下，仅根据胼胝体轴突的数量[2]，我们估计每毫秒内，这一白质束中可能准备和演化出 1500 万个量子态，这一处理能力远远超过任何现有量子计算机所能完成的处理能力。
第一届欧洲虚拟断裂会议 柔性石墨作为大型强子对撞机 TDE 块中的束流倾卸材料
大型强子对撞机是欧洲核子研究中心日内瓦设施建造的粒子加速器，其主要目标是研究宇宙知识标准模型中著名的基本粒子的边界。借助 LHC，2012 年对希格斯玻色子等的观测成为可能，随着加速器设计的不断升级，未来几年将描述新的现象。TDE 块构成光束轨迹最后一段的光束倾卸系统，由多个不同密度的石墨块制成。其中，柔性石墨的密度最低（1-1.2 g/cm3）。它与多晶石墨和热解石墨等典型的石墨形式不同，因为在生产过程中不添加粘合剂。由于颗粒粗糙度引起的粘合摩擦力赋予材料典型的柔韧性并有助于变形机制。为了预测材料在梁冲击能量增加时的反应，需要在广泛的温度和应变率范围内深入研究材料行为。在这项初步工作中，在室温下在平面方向上观察了商用柔性石墨（SGL Carbon 的 Sigraflex ®）的静态特性。为了可靠地测量前部和边缘样品表面的应变，采用了两侧 DIC；横梁位移速率在 0.01-10 mm/min 之间变化。最后，讨论了应力应变行为和变形机制。
用于量子计算和模拟的可扩展微潘宁阱阵列
我们建议使用二维 Penning 阱阵列作为量子模拟和量子计算的可扩展平台，以捕获原子离子。这种方法涉及将定义静态电四极子位置的微结构电极阵列放置在磁场中，每个位置捕获单个离子并通过库仑相互作用与相邻离子耦合。我们求解此类阵列中离子运动的正常模式，并推导出即使在存在陷阱缺陷的情况下也能实现稳定运动的广义多离子不变定理。我们使用这些技术来研究在固定离子晶格中进行量子模拟和量子计算的可行性。在均匀阵列中，我们表明可以实现足够密集的阵列，轴向、磁控管和回旋加速器运动表现出离子间偶极耦合，其速率明显高于预期的退相干。通过添加激光场，这些可以实现可调范围的相互作用自旋汉密尔顿量。我们还展示了局部电位控制如何隔离固定阵列中的少量离子，并可用于实现高保真门。使用静态捕获场意味着我们的方法不受系统尺寸增加时的功率要求限制，从而消除了标准射频陷阱中存在的重大缩放挑战。因此，这里提供的架构和方法似乎为捕获离子量子计算开辟了一条道路，以实现容错规模的设备。
量子机器学习在网络安全中用于高级威胁检测 Reyadh Alluhaibi
本研究调查了传统机器学习 (CML) 和量子机器学习 (QML) 在分析安全数据集方面的协同作用，并使用基于 QML 和 CML 的模型进行比较分析，以评估它们在数据大小和迭代次数增加时的性能。具体来说，作者采用了流行的机器学习方法，包括支持向量机 (SVM)、神经网络 (NN) 和逻辑回归 (LR)，以评估这些技术在现实世界安全数据集（例如网络入侵检测数据和恶意软件分类日志）上的表现。主要重点是确定 QML 和 CML 方法在处理大规模安全数据方面的有效性和效率。通过严格的实验，该研究突出了 QML 和 CML 的优点和缺点，表明虽然 QML 由于量子并行性而显著加快了大数据集的处理时间，但它在硬件可访问性和噪声敏感性方面面临挑战，而 CML 方法虽然在处理海量数据时速度较慢，但受益于成熟的算法和更强大的基础设施。研究结果为将 QML 和 CML 应用于安全相关应用的实用性提供了重要见解，表明 QML 技术由于其卓越的计算效率，在特定场景（例如实时威胁检测）中可以胜过 CML。然而，量子硬件的当前局限性表明，短期内 CML 在许多应用中仍然更实用。这项工作大大推进了量子机器学习的最新进展。它为安全数据分析的从业者和研究人员提供了重要指导，强调了 QML 彻底改变安全数据处理的潜力，同时承认量子计算技术持续进步的必要性。