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相对论量子混沌的观点
量子混沌是基础物理学的一个分支，研究量子力学、统计物理学和非线性动力学中的毛细管间场[1–8]。早在量子力学成立之前，1913年玻尔就提出了量化规则，并利用该规则成功地预言了氢原子的能谱，很好地解释了实验观测得到的巴尔末公式。1917年，爱因斯坦将玻尔的量化规则扩展至相空间中具有全局环面结构的可积系统[9]。随后他注意到这些量化规则仅适用于可积系统，对更一般的不可积系统则不适用[9,10]。约半个世纪后，在 20 世纪 70 年代，受到非线性动力学和混沌研究的启发，如何将半经典量化规则推广到不可积系统的问题再次引起学界的关注，并发展了 Gutzwiller 的迹公式，指出尽管测度为零，但不稳定周期轨道在塑造量子谱涨落行为方面起着至关重要的作用 [5, 11 – 23]。量子系统，如量子
核糖测序、免疫肽组学和蛋白质组学能告诉我们有关非规范蛋白质组的哪些信息？
核糖体分析 (Ribo-Seq) 揭示了目前注释的编码序列 (CDS) 之外的数千个非规范核糖体翻译位点，从而改变了我们对人类基因组和蛋白质组的理解。保守估计至少有 7000 个非规范 ORF 被翻译，乍一看，这有可能将人类蛋白质 CDS 的数量扩大 30%，从约 19,500 个注释的 CDS 增加到超过 26,000 个注释的 CDS。然而，对这些 ORF 的进一步审查提出了许多问题，即它们中有多少部分真正产生了蛋白质产物，又有多少部分可以根据对该术语的传统理解理解为蛋白质。进一步复杂化的是，已发表的非规范 ORF 估计值相差约 30 倍，从几千到几十万。这项研究的总结让基因组学和蛋白质组学界既对人类基因组中新编码区域的前景感到兴奋，又在寻找如何继续的指导。在这里，我们讨论了非规范 ORF 研究、数据库和解释的现状，重点是如何评估给定的 ORF 是否可以说是“蛋白质编码”。
博士手册
博士课程：IITH 物理系致力于为博士生提供广泛的背景知识和专业研究领域的深入培训。一旦被录取进入博士课程，学生必须获得 12 个学分才能完成博士课程要求。我们通过核心课程提供物理学基本主题的强化培训，为我们的博士生应对学术旅程中面临的挑战做好准备。提供的核心课程包括古典物理学和量子物理学。除了核心课程外，还为博士生提供各自研究领域的专业选修课程。完成课程后，博士课程将专注于全职研究。学生将与导师密切合作，并与他们小组的其他成员以及其他小组互动。本手册的以下页面提供了有关所提供的选修课程和各个小组研究的更多信息。博士生通过期刊俱乐部、公开讲座和研讨会系列（按研究领域组织）与众多教师和物理学界的其他成员接触。学生还将有机会出国参加国际会议并发表研究论文。
Spie-Medical-Imaging-2024-Technical-Program.pdf
SPIE的礼物已与大学完全匹配 - 将为罗切斯特大学的选定大学研究生提供财政援助，该研究生为其博士提供了博士学位。“光学科学和工程学的SPIE研究生奖学金将在罗切斯特的Optics学院为博士候选人创造变革的机会，” SPIE主席Anita Mahadevan-Jansen指出。“罗切斯特（Rochester）有着悠久的成功光学教育历史，当今许多主要的光学研究人员已经从其光学学院出现。这个捐赠基金是SPIE与罗氏大学之间的关键伙伴关系，它将有助于确保领导者的流程继续前往后代。” “我们非常感谢SPIE对Optics的研究生教育进行此类投资，” Optics thomas Brown的临时主任说“多年来，我们的校友在SPIE中担任过重要的领导角色，这将在准备光学界的下一代领导者方面有很大的帮助。”
基于技术决定论的人工智能对就业和收入不平等影响研究
四百年前，英国哲学家霍布斯描述了一种恐怖的海怪，名叫利维坦，暗指强大的现代国家和绝对君主制的至高无上。利维坦从此被人们铭记为自由的死亡和反乌托邦的噩梦[1]。不料四个世纪后，这个怪物借助科技力量再次降临人间，战斗力更是升级，不仅能洞悉人心、洞察万物，还能精准锁定、智能控制。“数字利维坦”再度成为现代人心中挥之不去的阴影。在第四次工业革命来临的今天，人工智能在为社会创造巨大贡献的同时也带来了各种社会问题，如数字鸿沟、社会排斥、阶层分化等。如果不加以约束和治理，人工智能有可能演变成新时代的“数字利维坦”，对社会结构带来巨大挑战。其中，人工智能对就业与收入制度的影响引起了学界的广泛关注。本文通过梳理相关文献，探讨人工智能影响就业与收入不平等的方向，并提出相关建议，从而改善人工智能时代的社会分层结构，为维护社会稳定、促进共同富裕作出贡献。
开发和使用Elucirem™（Gadopiclenol）注射，CE-MRI
在磁共振成像（MRI）中使用了基于Gadolinium的对比剂（GBCA），并且已经进行了广泛的研究，并且在过去的几十年中积累了其功效和安全性的大量证据。1临床试验和放射学实践表明，GBCA提高了MRI的敏感性，特异性和诊断性的信心，并提高了可靠性和缩短检查时间，从而增加了成人和儿童患者的各种神经和心血管应用的使用量和剂量增加。然而，放射学界对较不稳定的线性GBCA的关注越来越多，这与GD离子紧密地结合。根据MRI的对比度，食品和药物管理局（FDA）和Amer ICAN放射学院（ACR）的对比度的价值，现在建议在可能的情况下限制患者接触GD。1,3减少暴露的一种解决方案是使用高宽带GBCA，可以以较低剂量给予而不会影响图像质量。直到最近，最高释放性的GBCA还是线性剂，4导致人们认识到，GBCA既可以在结构上既具有宏观的”，又可以降低注射GD的量和暴露于患者。
国际量子材料与...会议
组织者为会议嘉宾精心策划并大力推动了激动人心的科学和社会计划，我非常感谢他们的辛勤工作。我们相信，这次会议提供了一个论坛，可以在这里讨论超导和磁学界感兴趣的所有问题。我们还要感谢 MDPI 出版公司，感谢 Antonio Bianconi 教授和 Connie Xiong 女士担任主编，感谢专题合集的客座编辑，感谢他们慷慨地支持在 MDPI 上发表具有出色特征和坚实背景的同行评审和已接受论文，作为 ICQMT2022 会议论文集的专题合集，此外还有许多著名 SCI 期刊的编辑参加会议。会议委员会已在我们的网站上列出 - 会议期间如有任何问题，请联系我们或 Serap Safran 博士。今年的会议还与秋季学校和教育课程 (ASEC-2022) 于 2022 年 10 月 15 日至 16 日在同一地点联合举办，为年轻人才提供机会在量子材料和技术世界专家的帮助下提升他们的知识和技能。我还要感谢穆斯塔法·阿克多安教授的努力。
再次呼吁生物医学领域开放人工智能
* 除 A.G. 外，所有作者的排序均使用根据其名称预测的蛋白质结构的平均置信度得分 [1,2] 人工智能 (AI) 工具在科学研究中的受欢迎程度和使用率在各个领域都在增加 [3]，但出版标准松懈导致论文“像稻草搭的豪宅，而不是坚固的砖房” [4]。在生物医学领域，AI 方法涵盖从基础生物学到临床应用 [5–8]，例如优先考虑化学药品作为候选药物 [9]、破译转录因子-DNA 结合偏好 [10]、检测 RNA 修饰 [11]、学习细胞治疗的效果 [12]，以及将医学图像与文本注释关联 [13]。尽管专家一再坚持共享 AI 训练数据、代码和模型权重（进行新预测所需的已保存参数）是必要的最佳实践 [14–16]，但它们并不是作者或出版商的普遍做法。接受调查的生物学期刊中，仅有 10% 要求共享分析代码 [17]。这种糟糕的现状需要改变。实验生物学界表明有一条道路可走
NTRU 公钥加密的拟议发展 49
NTRU 是一种公钥密码系统，于 1996 年推出，因其基于在多项式环上寻找线性方程的“小”解的独特方法而受到密码学界的关注。它在加密和解密操作中提供了出色的速度，比传统系统快了几个数量级，因此被纳入 IEEE P1363 密码学行业标准。NTRU 还被认为是一种可行的“后量子”公钥加密系统，因为它被认为能够抵抗量子计算机的攻击，使其成为现有公钥密码系统的有希望的替代方案。它的安全性与格约简中的挑战性问题相关，这有助于它抵御潜在攻击。正在进行的开发旨在解决安全问题并优化计算复杂性，并使用不同的环和加密算法提出了 NTRU 的变体。总体而言，NTRU 提出了创新的概念和功能，使其成为当代加密环境中公钥加密的高效且安全的选项。请参阅参考文献：[1] 第 1-5 页，[5] ，[6] 第 1-5 页，[10] ，[12] 第 1-5 页。
3D 成像数据的尺寸测量可追溯性
用于尺寸计量的非接触式光学测量技术正在迅速发展。获取点坐标的数据速率比传统接触式测量技术快几个数量级，而且通常还可以降低劳动力成本。因此，现代制造业正在迅速采用这些方法来满足各种计量需求，包括工件接受/拒绝决策、过程控制、逆向工程和产品开发。为了用于尺寸计量应用，测量系统必须根据国际公认的长度单位——米 ii 进行校准。此外，关于测量系统精度的声明对于针对每种测量情况正确选择仪器至关重要。幸运的是，一个多世纪以来的尺寸计量已经制度化了长度标准的层次链和测量精度评估。在过去的几十年里，测量精度（更正确地称为测量不确定度）的影响变得越来越重要，因为机械组件（飞机、汽车等）现在包含来自不同工厂和不同国家的大量高精度组件。因此，目前正在努力量化新的 3D 光学测量系统，以便将其集成到尺寸计量学界中。