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路线图完全开发GNSS ...
GNSS极化无线电掩星（Pro）在2009年（发表在Cardellach等人，2015年）中，并通过在两个正交线性（水平和垂直或H/V）中接收GNSS信号来扩展标准RO技术，而不是圆形极化。沿信号的轨迹的非球形水透水物的存在会导致水平成分中的延迟比垂直延迟，鉴于沿局部水平方向倾向于以其最大的尺寸定向。这是一个很小的效果，但是它沿着射线轨迹积累到电磁载体波长的一部分。可观察到的称为极化相位移位（𝛥𝜙）可以通过专用的GNSS Pro接收器来测量，并代表集成的特定
对称信息完全测量复合物及其在量子密钥分发中的应用
对称信息完整测量 (SIC) 是希尔伯特空间中优雅、著名且广泛使用的离散结构。我们引入了一个由多个 SIC 复合而成的更复杂的离散结构。SIC 复合结构定义为 d 维希尔伯特空间中的 d 3 个向量的集合，可以以两种不同的方式划分：划分为 d 个 SIC 和 d 2 个正交基。虽然当 d > 2 时，它们的存在似乎不太可能，但我们意外地发现了 d = 4 的明确构造。值得注意的是，这种 SIC 复合结构与相互无偏基具有密切的关系，正如通过量子态鉴别所揭示的那样。除了基本考虑之外，我们利用这些奇特的属性来构建量子密钥分发协议，并分析其在一般窃听攻击下的安全性。我们表明，SIC 复合结构能够在存在足够大的错误的情况下生成安全密钥，从而阻止六态协议的推广成功。
使用基于CT的深度学习的新辅助化学疗法对新辅助化学免疫疗法的病理完全反应的非侵入性预测：多中心
新辅助化学免疫性疗法已彻底改变了非小细胞肺癌（NSCLC）的治疗策略，并确定可能对这种先进治疗的候选者具有重要的临床意义。目前的多机构研究旨在开发一种深度学习模型，以预测基于计算机断层扫描（CT）成像的NSCLC中对新辅助免疫疗法的病理完全反应（PCR），并进一步探讨了拟议的深度学习签名的生物学基础。在2019年1月至2023年9月，总共有248名接受新辅助免疫疗法的参与者在Ruijin医院，Ningbo Hwamei医院接受NSCLC的手术，然后在Ruijin医院进行NSCLC手术和Zunyi医科大学的后医院。在新辅助化学免疫性疗法之前的2周内进行了成像数据。鲁伊因医院的患者被分为培训集（n = 104）和6：4比率的验证集（n = 69），而宁波·霍马伊医院（Ningbo Hwamei Hospital）和祖尼医科大学（Zunyi）医科大学的其他参与者则是外部队列（n = 75）。在整个人群中，在29.4％（n = 73）的病例中获得了PCR。我们对PCR预测深度学习签名曲线下的区域（AUC）为0.775（95％的置信间隔[CI]：0.649-0.901）和0.743（95％CI：0.618-0.869）的验证集和外部队列中的0.5％（95％）（95％）（95％）（95％）（95％）。临床模型的0.689）和0.569（95％CI：0.454-0.683）。此外，较高的深度学习评分与微环境中细胞代谢途径和更多抗肿瘤免疫的上调相关。我们开发的深度学习模型能够预测NSCLC患者的新辅助化学免疫性疗法。
传感器显示了印度农村地区购买的改进的厨师的长期疾病，而调查完全是
单独的用户调查不能准确测量现场改进的烹饪炉的实际使用。我们介绍了在印度马哈拉施特拉邦的两项监测研究中比较调查报告和传感器录制的烹饪事件或使用持续时间的结果。第一个是向159个家庭提供的伯克利 - 印度炉子（BIS）的免费试验，我们平均监视厨师炉灶的使用时间为10天（SD = 4.5）（称为“自由审判研究”）。在第二项研究中，我们以91个家庭对BIS的使用平均468天（SD = 153），他们以大约三分之一的家庭月收入（称为“购买后研究”）购买的价格购买了BI（SD = 153）。研究从2019年2月到2021年3月。我们发现，在自由审判研究中，有34％的家庭（n = 88）过度报告了双BIS的使用，分别在第一次（n = 75）和第二次（n = 69）的调查中，在允许后期研究的第一个（n = 75）和第二个家庭中使用了46％和28％的家庭。两项研究中的平均过度报告均在询问家庭使用二元问题格式的使用情况下减少，但是这种方法提供了较少的粒度。值得注意的是，在购买后的研究中，传感器表明，即使他们用自己的钱购买了大多数家庭，他们也会分离厨师炉灶。调查未能检测到库克炉使用情况的长期下降趋势。实际上，调查表明，在研究期间，CookStoves的采用率保持不变。一些传感器记录使用零的家庭报告了库克炉燃料节省，快速烹饪和更少的烟雾。家庭倾向于报告使用标称使用的响应，例如每周0、7或14个烹饪事件（对应于每天0、1或2次），这表明一周内召回精确使用天数的困难。此外，我们发现调查还可能在不支持传感器数据的情况下对用户报告的CookStove福利提供误导性的定性发现，从而导致我们高估了影响。这些发现表明，根据炉子减少对健康损害或减少现实世界实施中的排放的能力，调查可能不可靠或不足以为补贴提供稳固的基础数据。
Weebit Nano完全有资格将RERAM模块符合
2025年3月11日 - Weebit Nano Ltd（ASX：WBT，Weebt或Company）是全球半导体行业的先进存储技术的领先开发人员和许可人，已完成AEC-Q100 150°C其电阻随机记忆（RERAM）模块化工艺的电阻随机记忆（RERAM）模块化工艺的合格资格。这项成就证实了Weebit的嵌入式RERAM非挥发性内存（NVM）技术用于高温汽车应用的质量和可靠性。汽车电子委员会（AEC）最初是由克莱斯勒，福特和通用汽车建立的，目的是建立共同的部分资格和质量系统标准，从那时起，汽车行业的许多关键参与者就加入了。AEC-Q100是集成电路（ICS）的标准汽车应力测试资格。根据AEC-Q100标准的非易失性存储器，包括程序/擦除耐力，数据保留和高温操作生命（HTOL）资格测试，Weebit Reram模块是资格的。使用单晶体管的单耐（1T1R）细胞结构实现了资格，表明在150°C运行时的稳定性最高为100K耐力周期*，包括循环和循环后的高温数据保留。根据Yole Group的一部分Yole Intelltence的说法，汽车行业的半导体市场将从2023年的520亿美元增长到2029年的970亿美元，每辆车的半导体设备数量也在继续增长**。增长主要是由采用更多电气化和高级驾驶员辅助系统（ADA）的驱动，从而导致需要更先进的处理和更有效的功率管理，而RERAM起着关键作用的领域。Weebit Nano首席执行官Coby Hanoch说：“全AEC-Q100资格是将NVM设计到汽车微控制器和其他组件中的关键要求。通过这项成就，考虑嵌入式NVM的公司将知道Weebit Reram的参数与汽车制造商的规格保持一致，这将继续提高我们在该领域的地位。“此资格还具有更大的影响，超出了汽车，因为许多工业和物联网应用，例如井下工具，燃烧发动机，石油和天然气等，都需要高温可靠性和扩展的耐力。实现AEC-Q100资格也会影响许多其他应用，因为它使设计师充满信心，即技术非常强大，可靠，甚至超出了他们的需求。“我们有信心，这种进一步的资格将引起潜在客户的更大兴趣，这些客户正在寻求具有温度可靠性并扩展的记忆进步
PMI义务誓言开发完全集成的旅行生态系统；数字计划
DF＆TR业务受到大流行的重大影响，但仍有一些积极的发展。“我们在日本，韩国和阿联酋机场成功推出了新的限量版Heets Dimensions系列，并在全球多个市场上揭开了新的万宝路夏季融合包。
完全人类的单克隆抗体靶向大肠癌细胞上激活的ADAM10
*相应的作者。sahan@mskcc.org（N。Saha），nikolovd@mskcc.org（d.b.Nikolov）。信用撰稿人贡献声明Nayanendu Saha：概念化，方法论，调查，验证，写作 - 审查和编辑。du-san Baek：方法，调查，数据策划，验证。Rachelle P. Mendoza：资源，数据策划，调查。Dorothea Robev：调查，方法论。Yan Xu：调查，方法论。 Yehuda Goldgur：方法，软件，验证。 M. Jason de la Cruz：资源，数据策划。 Elisa de Stanchina：监督，方法论，调查。 Peter W. Janes：正式分析。 Kai Xu：方法，软件，验证。 Dimiter S. Dimitrov：监督，正式分析，资金获取。 Dimitar B. Nikolov：正式分析，资金获取，写作 - 原始草案，监督，项目管理，验证。Yan Xu：调查，方法论。Yehuda Goldgur：方法，软件，验证。M. Jason de la Cruz：资源，数据策划。Elisa de Stanchina：监督，方法论，调查。Peter W. Janes：正式分析。Kai Xu：方法，软件，验证。 Dimiter S. Dimitrov：监督，正式分析，资金获取。 Dimitar B. Nikolov：正式分析，资金获取，写作 - 原始草案，监督，项目管理，验证。Kai Xu：方法，软件，验证。Dimiter S. Dimitrov：监督，正式分析，资金获取。Dimitar B. Nikolov：正式分析，资金获取，写作 - 原始草案，监督，项目管理，验证。
人们对标记为AI生成的头条持怀疑态度，即使是真实的或人为的，因为他们假定完全AI自动化
生成AI工具的兴起引发了有关AI生成内容的标签的辩论。然而，此类标签的影响仍然不确定。在我们和英国参与者之间进行了两个预先核实的在线实验（n = 4,976），我们表明，尽管参与者并未将“ AI生成”等同于“ false”，但标记为AI生成的标签降低了他们所感知的准确性，并降低了他们的准确性，并且参与者愿意分享他们，无论是在headline是否是由True of True of True of True of True of True of True of True of Flunans或An an Humans或Anii创建的。标签标题为AI生成的影响的影响是将其标记为假的三倍。这种AI的厌恶是由于预期被标记为AI生成的头条的期望完全由AI撰写，没有人为监督。这些发现表明，应谨慎对待AI生成的内容的标签，以避免对无害甚至有益的AI生成的内容的意外负面影响，并且有效的标签部署需要透明度就其含义。