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使用局部莫匹罗星保守治疗 III 级阴茎损伤：病例报告
然后进行体格检查，发现患者病情中度，意识清楚，脉搏95次/分钟，压力充足，呼吸频率22次/分钟，体温36.6℃，体重14.4公斤，身高98厘米。头部、胸部、腹部和四肢的体格检查结果均在正常范围内。阴茎体格检查显示右侧阴茎龟头发红、肿胀，血肿0.7×0.5厘米，疼痛视觉模拟评分（VAS）为6级（图1）。阴茎轴和睾丸没有异常，没有损伤、压痛和炎症迹象。睾丸位置没有改变。
局部控制和混合维度：探索光学晶格中的高温超导性
通过在光学晶格中实现强相关的费米模型来模拟高温超导材料，是模拟量子模拟领域的主要目标之一。在这里我们表明，局部控制和光学双层功能与空间分辨的测量相结合，创建了一种多功能工具箱，以研究镍和铜酸盐高温超导体的基本特性。一方面，我们提出了一种实施混合尺寸（混合）双层模型的方案，该模型已提议捕获加压双层镍的基本配对物理。这允许在当前晶格量子模拟机中长期实现具有远程超级传导顺序的状态。，我们展示了如何以部分粒子孔转换和旋转的基础访问连贯的配对相关性。另一方面，我们证明了对局部门的控制能够通过模拟具有有吸引力的相互作用的系统来观察D波配对顺序。最后，我们介绍了一种计划，以测量动量分辨的掺杂剂密度，从而提供了对固态实验互补的可观察物，这对于未来在丘比特中出现的神秘伪群阶段的研究特别感兴趣。
非局部极性材料中的极性量化
在RESTSTRAHLEN区域，横向和纵向声子频率之间，极性介电材料对光线响应，而所得的强光 - 分子相互作用会导致形成称为表面声子极化子的混合型准颗粒。最近的工作表明，当光学系统包含纳米级极元素时，这些激发可以作为晶格的材料分散剂的结果，从而获得纵向场成分，从而导致形成了被称为纵向横向极化子的次级准粒子。在这项工作中，我们建立在以前的宏观电磁理论的基础上，开发了完整的纵向透明偏振子的第二次量化理论。从光 - 一种系统的哈密顿量开始，我们将失真对待晶格，引入弹性自由能。然后，我们将哈密顿量对角线化，表明偏振子的运动方程相当于宏观电磁作用，并量化了非局部运算符。最后，我们演示了如何根据极化状态重建电磁场并探索北极星诱导的Purcell因子的增强。这些结果证明了非局部性如何狭窄，增强和频谱调整近场发射，并在中红外传感中应用。
非局部量子计算的秩下界
非局部量子计算 (NLQC) 用一轮同时进行的通信和共享纠缠取代了两个量子系统之间的相互作用。我们研究了两类 NLQC，f -routing 和 f -BB84，它们与经典信息论密码学和量子位置验证相关。我们给出了两种设置中纠缠的第一个非平凡下界，但仅限于具有完美正确性的下界协议。在这种情况下，我们给出了完成给定函数 f ( x, y ) 的这些任务的任何纠缠态的 Schmidt 秩的下界，其矩阵 g ( x, y ) 的秩为当 f ( x, y ) = 0 时其元素为零，否则严格为正。这也导致了 Schmidt 秩的下界，以 f ( x, y ) 的非确定性量子通信复杂度为依据。由于 f 路由与信息论密码学中研究的条件秘密披露 (CDS) 原语之间的关系，我们获得了一种降低 CDS 随机性复杂度的新技术。
在脊髓损伤引起的大鼠中，甲壳虫水凝胶的受控药物输送系统的设计和局部应用是壳聚糖水凝胶的。评估神经组织的抗氧化剂变化
创伤性脊髓损伤（SCI）是中枢神经系统的严重伤害之一。氧化应激被认为是SCI继发期的迹象之一。因此，在患有脊髓损伤的大鼠中装有硒纳米颗粒的壳聚糖水凝胶的受控药物输送系统的设计和局部应用也被认为是神经组织中抗氧化剂变化的评估。为此，在60名女性大鼠中造成了实验性脊髓损伤，并将其随机分为三组； 1-对照组； 2-壳聚糖水凝胶组和3-壳聚糖水凝胶，装有硒纳米颗粒组。在受伤后的第3，第7，21和28天测量了脊髓组织中某些抗氧化剂的活性。结果清楚地表明，在治疗组创伤后的第3天和第7天，超氧化物歧化酶，丙二醛和谷胱甘肽过氧化物酶的数量的变化显着低于对照组。然而，在治疗组中，与对照组相比，过氧化氢酶活性水平并不显着。在本研究的两个治疗组中，脊髓（损伤部位）中自由基的创伤和产生可能较少。因此，通过减少损伤区域中氧化应激的量，带有硒纳米颗粒的壳聚糖水凝胶可能会对SCI产生积极影响。
产妇糖尿病对胎盘体重比和脐带氧的影响，对胎儿 - 局部发育的影响
引用本文：引用本文：choo，Sheryl； de Vrijer，芭芭拉；蒂莫西·R·雷纳特（Regnault）；布朗，希拉里·K；斯特特，拉里；和布莱恩（Bryan）的理查森（Richardson），“母体糖尿病对胎盘体重比和脐带氧的影响，对胎儿 - 定位性发育的影响”（2023年）。妇产科出版物。126。https://ir.lib.uwo.ca/obsgynpub/126
设计合成的抑制性 T 细胞来执行局部靶向免疫保护程序
结果：我们通过设计传统 CD4 + T 细胞和合成 Notch (synNotch) 调节回路来设计合成抑制性 T 细胞，以驱动抗原诱导的定制抗炎有效载荷的产生。通过探索多种多药物抑制程序库，我们发现最有效的阻断细胞毒性 CD4 + 和 CD8 + T 细胞活性的合成抑制性 T 细胞结合了抗炎因子[例如白细胞介素 10 (IL-10)、转化生长因子 - b 1 (TGF b 1)、程序性死亡配体 1 (PD-L1)] 和促炎细胞因子库（例如 IL-2 受体亚基 CD25），模仿调节性 T 细胞的整体进化设计。诱导 CD25 的抑制程序会同时驱动 IL-2 消耗和抑制性 T 细胞的优先扩增，从而形成一个正反馈回路，进一步增加局部抗炎有效载荷的产生。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
量子局部差分隐私的优化机制
集中式差分隐私已成功应用于量子计算和信息处理，以保护隐私并避免相邻量子态之间连接中的泄漏。因此，量子局部差分隐私 (QLDP) 已被新提出以保护量子数据隐私，类似于所有状态都被视为相邻状态的经典场景。然而，QLDP 框架的探索仍处于早期阶段，主要是概念性的，这对其在保护量子态隐私方面的实际实施提出了挑战。本文对 QLDP 进行了全面的算法探索，以建立一个实用且可行的 QLDP 框架来保护量子态隐私。QLDP 使用参数 ε 来管理隐私泄漏并确保单个量子态的隐私。对于任何量子机制，QLDP 值 ε 的优化（表示为 ε ∗ ）都是一个优化问题。结果表明，量子噪声的引入可以提供与经典场景类似的隐私保护，量子去极化噪声被确定为 QLDP 框架内的最佳单元私有化机制。单元机制代表了一组多样化的量子机制，涵盖了经常使用的量子噪声类型。量子去极化噪声优化了保真度和迹线距离效用，这是量子计算和信息领域的关键指标，可以看作是经典随机响应方法的量子对应物。此外，提出了一个组合定理，用于将 QLDP 框架应用于分布式（空间分离）量子系统，确保有效性（QLDP 值的加性），而不管状态的独立性、经典相关性或纠缠（量子相关性）。该研究进一步通过分析和数值实验方法探讨了不同量子噪声机制（包括单元和非单元量子噪声机制）之间效用和隐私之间的权衡。同时，这突出了 QLDP 框架中量子去极化噪声的优化。
