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利什曼病和癌症共享的潜在治疗靶标
1伊朗设拉子式医学科学大学医学院寄生虫学和遗传学系； 2 IDISNA微生物学和寄生虫学系（纳瓦拉卫生研究所），C/ Irunlarrea 1，纳瓦拉大学，伊斯托图学院，西班牙帕姆普洛纳31008萨鲁德·萨鲁德·萨鲁德·萨鲁德学院； 3蛋白质组学单元，癌症研究中心（IBMCC/CSIC/USAL/IBSAL），西班牙Salamanca 37007； 4伊朗雅兹德的Shahid Sadoughi医学与卫生服务大学医学院免疫学系； 5北霍拉桑医学科学大学的媒介传播疾病研究中心，伊朗，伊朗； 6伊朗吉罗夫特医学科学大学医学院免疫学系； 7布什尔医学科学大学医学院微生物学和寄生虫学系，伊朗布什尔，伊朗和8个基础科学，传染病研究中心，设萨拉兹医学科学大学，伊朗Shiraz，伊朗，
设计双站通量式钢琴的设计，阵列阵列阵列永久磁铁电动机，以增强平均扭矩产生和稀有地球的影响
如今，随着对清洁能源和可再生资源的重视，使用永久磁铁（PM）电动机引起了极大的关注。最新类型的PM电动机之一是Vernier永久磁铁电机（VPM）。本文着重于分析和评估式型Vernier永久磁铁电动机（SVPM）。这项研究的主要创新和贡献是引入了辐条型Vernier永久磁铁电动机的双定位配置。双定子式式型游标永久磁铁电动机（DSSA-PMVM）通常在转子上缺少通量屏障。在这项研究中，将磁通屏障纳入此类电动机的新型设计导致了新的运动架构的发展。带有通量屏障（DSSA-fbpmvm）的双站式型Vernier永久磁铁电动机有效地解决了传统Vernier Motors固有的一些挑战。游客电动机通常以低速输出为特征。但是，一个值得注意的缺点是他们的低功率因素。DSSA-FBPMVM不仅与同一体积内的SVPM相比增强了扭矩输出，而且还克服了SVPM的低功率因数问题，从而达到了相对理想的功率因数。本研究中使用的分析和评估方法基于二维有限元方法（2D FEM）。
850–950 nm波长范围
自2001年首次示威以来[Gol'tsman等。，应用。物理。Lett。 79，705–707（2001）]，超导纳米线单光子探测器（SNSPDS）见证了二十年的伟大发展。 SNSPD是大多数现代量子光学实验中的选择检测器，并且正在慢慢地进入其他光子含有光学的光学领域。 到目前为止，在几乎所有实验中，SNSPD都被用作“二进制”检测器，这意味着它们只能区分0和> = 1个光子，并且丢失了光子数信息。 最近的研究表明，原理证明光子数分辨率（PNR）SNSPDS计数为2-5个光子。 在各种量子式实验中，高度要求光子数分解的能力，包括Hong – Ou-Mandel干扰，光子量子计算，量子通信和非高斯量子态制备。 特别是，由于高质量的半导体量子点（QDS）的可用性，波长850-950 nm处的PNR检测器引起了极大的关注[Heindel等。 ，adv。 选择。 Photonics 15，613–738（2023）]和高性能基于铯的量子记忆[Ma等。 ，J。Opt。 19，043001（2017）]。 在本文中，我们演示了基于NBTIN的SNSPD，具有> 94％的系统检测效率，一个光子的低于11 PS的时间抖动，以及2个光子的低于7 PS。 更重要的是，我们的探测器使用常规的低温电读数电路最多可以解决7个光子。Lett。79，705–707（2001）]，超导纳米线单光子探测器（SNSPDS）见证了二十年的伟大发展。 SNSPD是大多数现代量子光学实验中的选择检测器，并且正在慢慢地进入其他光子含有光学的光学领域。 到目前为止，在几乎所有实验中，SNSPD都被用作“二进制”检测器，这意味着它们只能区分0和> = 1个光子，并且丢失了光子数信息。 最近的研究表明，原理证明光子数分辨率（PNR）SNSPDS计数为2-5个光子。 在各种量子式实验中，高度要求光子数分解的能力，包括Hong – Ou-Mandel干扰，光子量子计算，量子通信和非高斯量子态制备。 特别是，由于高质量的半导体量子点（QDS）的可用性，波长850-950 nm处的PNR检测器引起了极大的关注[Heindel等。 ，adv。 选择。 Photonics 15，613–738（2023）]和高性能基于铯的量子记忆[Ma等。 ，J。Opt。 19，043001（2017）]。 在本文中，我们演示了基于NBTIN的SNSPD，具有> 94％的系统检测效率，一个光子的低于11 PS的时间抖动，以及2个光子的低于7 PS。 更重要的是，我们的探测器使用常规的低温电读数电路最多可以解决7个光子。79，705–707（2001）]，超导纳米线单光子探测器（SNSPDS）见证了二十年的伟大发展。SNSPD是大多数现代量子光学实验中的选择检测器，并且正在慢慢地进入其他光子含有光学的光学领域。到目前为止，在几乎所有实验中，SNSPD都被用作“二进制”检测器，这意味着它们只能区分0和> = 1个光子，并且丢失了光子数信息。最近的研究表明，原理证明光子数分辨率（PNR）SNSPDS计数为2-5个光子。在各种量子式实验中，高度要求光子数分解的能力，包括Hong – Ou-Mandel干扰，光子量子计算，量子通信和非高斯量子态制备。特别是，由于高质量的半导体量子点（QDS）的可用性，波长850-950 nm处的PNR检测器引起了极大的关注[Heindel等。，adv。选择。Photonics 15，613–738（2023）]和高性能基于铯的量子记忆[Ma等。，J。Opt。19，043001（2017）]。在本文中，我们演示了基于NBTIN的SNSPD，具有> 94％的系统检测效率，一个光子的低于11 PS的时间抖动，以及2个光子的低于7 PS。更重要的是，我们的探测器使用常规的低温电读数电路最多可以解决7个光子。通过理论分析，我们表明，通过提高我们读取电路的信噪比和带宽，可以进一步改善所证明的检测器的PNR性能。我们的结果对于光学量子计算和量子通信的未来都是有希望的。
可证明缺乏贫瘠的高原意味着经典的模拟能力？或者为什么我们需要重新考虑变分量子计算
简介。近年来，变异量子算法[1-3]和量子机学习[4 - 9]吸引的最初兴奋已被贫瘠的高原现象[10-56]缓解。也就是说，越来越意识到，大量的量子学习体系结构表现出损失功能的景观，这些景观将指数置于系统大小的平均值上。因此，确定事实证明不会导致贫瘠高原的建筑和培训策略已成为一个高度活跃的研究领域。然而，从某种意义上说，这些策略都利用了问题的一些简单基础结构。这引起了一个问题：是否能够避免避免贫瘠的高原以有效地经典地模拟损失函数的相同结构吗？在这里，我们认为这个问题的答案是“是”。具体来说，我们声称可以使用多项式时间内运行的经典算法模拟可证明不表现出贫瘠高原的损失景观。重要的是，此模拟仍可能需要在初始数据采集阶段使用量子计算机[57 - 60]，但是它不需要在量子设备或混合量子量子式优化环上实现的参数化量子电路。这些论点可以理解为无贫瘠高原景观中各种量子电路的信息处理能力的消除形式。
![arxiv：2311.17085v2 [CS.CV] 2024年2月19日](/simg/2\2cef09d2f291e154357cd1d57ca70d2de9f797c6.webp)
arxiv：2311.17085v2 [CS.CV] 2024年2月19日
单个对象跟踪旨在在视频序列中找到一个特定目标，鉴于其初始状态。古典轨道仅依靠视觉提示，限制了他们应对挑战的能力，例如外观变化，模棱两可和分心。因此，视觉语言（VL）跟踪已成为一种有前途的方法，并结合了语言描述，以直接提供高级语义并增强跟踪性能。但是，当前的VL跟踪器尚未完全利用VL学习的力量，因为它们受到了限制，例如在很大程度上依靠架子式骨干进行特征提取，无效的VL Fusion设计以及缺乏与VL相关的损失功能。因此，我们提出了一个新颖的跟踪器，该跟踪器逐渐探索了以目标为中心的VL跟踪语义。指定，我们提出了用于VL跟踪的第一个同步学习骨干（SLB），该骨干（SLB）由两个新颖的模式组成：目标增强模块（TEM）和语义意识到的模块（SAM）。这些模块使跟踪器能够感知与目标相关的语义，并以相同的步伐理解视觉和文本模式的文本，从而促进VL特征提取和在不同层次上的融合。此外，我们设计了密集的匹配损失，以进一步增强多模式表示学习。在VL跟踪数据集上进行的广泛实验证明了我们方法的优势和有效性。
![arxiv：2401.07265v1 [Quant-ph] 2024年1月14日](/simg/e\e05524124b2b8b2904bd1be7db3d54b5351cdf19.webp)
arxiv：2401.07265v1 [Quant-ph] 2024年1月14日
摘要：自2001年首次示威[1]以来，超导纳米线单光子探测器（SNSPDS）见证了二十年的伟大发展。SNSPD是大多数现代量子光学实验中的选择检测器，并且正在慢慢地进入其他光子含有光学的光学领域。到目前为止，在几乎所有实验中，SNSPD都被用作“二进制”检测器，这意味着它们只能区分0和> = 1个光子，而光子数信息则丢失。最近的研究工作证明了原理证明光子数分辨率（PNR）SNSPD，计数2-5个光子。在各种量子式实验中，高度要求光子数分解的能力，包括Hong – Ou-Mandel干扰，光子量子计算，量子通信和非高斯量子态制备。尤其是，由于高质量的半导体量子点（QDS）[2]和高性能的基于邻峰的量子记忆，波长850-950 nm处的PNR检测器引起了极大的关注[3]。在本文中，我们演示了基于NBTIN的SNSPD，具有> 94％的系统检测效率，一个光子的低于11 PS的时间抖动，以及2 photon的Sub-7 PS。更重要的是，我们的探测器使用常规的低温电读数电路最多可以解决7个光子。通过理论分析，我们表明，通过提高读出电路的信噪比和带宽，仍可以进一步改善检测器的当前PNR性能。我们的结果对于光学量子计算和量子通信的未来都是有希望的。
深海橡子藤壶河毛的种群遗传学（Hoek，1883年），以及其与热液排气的隶属关系的第一份报告
受到中大西洋山脊和欧洲大陆架的限制，深海橡子式藤壶hirasma hirsutum（Hoek，1883年）居住在东北大西洋深海，在高电流地区经常报告它。在整个成年生活中固定在固体底物上，该物种只能通过浮游营养的nauplius幼虫分散。这项研究报告了来自冰岛东北部盆地内四个地点的Hirsutum的发生，生态和遗传连通性的发生，并列出了与雷克雅内斯山脊轴上的水热域相关的物种的第一个记录。发现与通风孔相关的标本通过突出的棕色黑色壳沉淀物外在与其自然阴影的同种不同。能量色散光谱显示，弹性氧化物是这些壳沉淀物的主要成分。形态测量表明，与通风相关栖息地的标本相比要小。基于线粒体COI和核EF1遗传标记的分子划界有助于物种鉴定，并揭示了种内遗传变异性较低。我们的发现表明，在研究区域内，毛肌的遗传连通性明显，并为生物地理研究提供了第一步。因此，与西大西洋的深海盆地一样，讨论了沿着大西洋山脊的水热影响的栖息地。鉴于据报道与热液活性的隶属关系，我们详细阐述了姊妹物种Bathylasma Corolliborme（Hoek，1883）和Bathylasma Chilasma chilasma chilase＆Newman，2018年分别利用南极和太平洋大洋中的等效栖息地。我们记录了Hirsutum的未经认识的生态利基占领，强调需要进一步研究沿着广泛的中大西洋山脊沿着大西洋山脊进行的Bathylasmatid Acorn barnacles，在那里仍有许多生物群落有许多生物群落。
数学-II 课程大纲
先决条件：掌握基本的坐标几何、统计学和微积分知识 总接触时长：60 小时 目的：数学是工程专业学生的支柱。数学课程根据工程部门的需求不断变化。教学大纲的设计考虑到了各类学生的新兴需求。课程非常重视各种内容的应用。本课程将培养学生进行精确计算的分析能力，并为学生提供继续教育的基础。 课程目标：完成本课程后，学生将能够 i) 应用克莱姆法则和矩阵求逆的知识来寻找线性联立方程的解。ii) 应用直线、圆、圆锥曲线方程解决实际问题。iii) 应用各种积分评估技术和各种寻找一阶和二阶常微分方程的完全原函数的方法来解决工程问题。iv) 使用偏微分的概念来解决物理问题。 v) 分析实际情况下的统计数据和概率。 单元 1 行列式和矩阵 10 小时 1.1 行列式：4 1.1.1 2 阶和 3 阶行列式的定义和展开。子式和余因式 1.1.2 行列式的基本性质（仅限陈述）和简单问题 1.1.3 4 阶行列式的 Chios 方法 1.1.4 用 Cramer 规则解线性联立方程（最多 3 个未知数）。 1.2 矩阵： 1.2.1 矩阵的定义及其阶。 6 1.2.2 不同类型的矩阵。（矩形、方阵、行矩阵、列矩阵、上三角矩阵、下三角矩阵、对角矩阵、标量矩阵、单位矩阵、零矩阵） 1.2.3 两个矩阵相等 1.2.4 矩阵与标量的加法、减法、乘法以及两个矩阵的乘法 1.2.5 矩阵的转置、对称矩阵和斜对称矩阵、简单问题 1.2.6 奇异矩阵和非奇异矩阵、3 阶矩阵的伴随矩阵和逆矩阵
袖子胃切除术和胰腺网膜成形术改善...
5医学医生专业课程，医学学院，迪皮诺戈罗大学，迪波尼戈罗，印度尼西亚塞马朗，diponegoro：abdulmughnirozy@gmail.com dr. abdulmughnirozy@gmail.com doi：10.22442/jlumhs.2025.01179摘要目标：分析袖子式胃切除术和胰腺的效果，以评估gastrication cartication的效果。 PDX1和VEGF。方法论：这项实验动物研究是通过仅测试后的控制设计进行的。这项研究是在印度尼西亚州长玛达大学的综合研发实验室进行的，从2022年4月至6月。受试者由肥胖和T2DM大鼠组成，分为袖子胃切除术（K1），套筒胃切除术，胰腺网膜成形术（K2），阳性对照（K3）和正常大鼠为阴性对照（K4）。在手术后第10天，使用聚合酶链反应测量了VEGF和PDX1，组织学检查Langerhans Islet面积和胰腺β细胞计数。结果：在K1和K2之间发现了Langerhans胰岛面积和胰腺β细胞计数的显着差异，以及K2和K3（P <0.01）。pDX1在K4中的表达最高，其次是K2，K1和K3，K4和K3，K2和K3和K1和K1和K3之间存在显着差异（p <0.01）。K2中的VEGF表达显着高于K1（p = 0.006），K3（p = 0.004）和K4（p = 0.001）。结论：与单独的胃切除术相比，袖子胃切除术和胰腺网膜成形术通过增加VEGF，PDX1，Langerhans Islet面积和胰腺β细胞计数来改善胰腺β细胞状态。关键字：肥胖，2型糖尿病，袖子胃切除术，胰腺网膜成形术，VEGF，PDX1，Langerhans Islet，胰腺β-Cell
人脑中情感的依赖编码
摘要：卫星仪器昼夜监测地球的地面，因此，地球观测（EO）数据的大小显着增加。机器学习（ML）技术通常用于分析和处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM构成了二次编程问题，量子计算机（包括量子退火器（QA））以及基于门的量子计算机有望比常规计算机更有效地求解SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了一个给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM，这是一个大约5000个输入量子位的D-Wave量子式退火器。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）散射测试来测量原始数据集及其核心之间的接近度，此外，我们还通过使用D-Wave量子量子Quantum Nealealer（D-Wave QA）和一台传统计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异（较小的较小）近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。