Pfizer-Biontech Covid-19疫苗,优先使用低死量注射器和/或针。•每个剂量必须含有0.3 mL的疫苗。•如果在小瓶中剩余的疫苗量不能提供0.3毫升的全剂量,请丢弃小瓶和任何多余的体积。•稀释后6小时立即进行管理。•低死量注射器和/或针可用于从单个小瓶中提取6剂。以确保一致
儿童的成熟生理反映在更复杂的给药方案中,以在儿科一生中达到目标暴露[1]。对于多种药物,如果满足以下要求,治疗药物监测(TDM)可能支持药物治疗的优化:(1)治疗范围较窄,(2)变异性大,(3)已知的浓度-效应关系,(4)没有可测量的效果。模型信息精准给药(MIPD)是TDM的下一步,最近受到了更多的关注,因为它可以作为帮助个体化给药的有力工具[2]。特别是,儿科药物治疗可能会受益于这种临床决策支持(CDS)的发展,并超越复杂的给药方案,实现更加个性化的给药。在本期期刊中,Hartman 等人[ 3 ] 评估根据基于模型的剂量指南对危重新生儿和儿童给药的万古霉素、庆大霉素和妥布霉素在 TDM 期间的目标达成情况。尽管如此,作者仍然观察到这三种药物的亚治疗浓度和超治疗浓度的比例很大。我们非常感谢他们在实施更简化的剂量指南后评估目标达成情况的主动性
摘要表明,与Lebiedow-Icz等人的主张相反。(Phys Rev D 105(1):014022,2022)在适当的物理变量中配制的较低定理(Phys Rev 110(4):974–977,1958)用于软光子发射不需要任何模拟。我们还拒绝Lebiedowicz等人的批评。(2022)论文(Phys。Burnett和Kroll。修订版Lett。 20:86–88,1968; Nucl Phys B 307:705–720,1988年的Lipatov。 同时,我们确定了Burnett and Kroll(1968)中的一些不准确性,以呈现软孔定理的旋转一半属性。 我们还指出了经典教科书中低定理的缺点(Berestetskii等人 量子电动力学。 Pergamon Press,牛津,1982年; Lifshitz和Pitaevsky在相对论量子理论中,第2部分,Fizmatlit,2002)。Lett。20:86–88,1968; Nucl Phys B 307:705–720,1988年的Lipatov。同时,我们确定了Burnett and Kroll(1968)中的一些不准确性,以呈现软孔定理的旋转一半属性。我们还指出了经典教科书中低定理的缺点(Berestetskii等人量子电动力学。Pergamon Press,牛津,1982年; Lifshitz和Pitaevsky在相对论量子理论中,第2部分,Fizmatlit,2002)。
更高的能量“容易” - 3个TEV研究(CLIC),但许多TEV具有挑战性:•功率与亮度成比例•考虑到50km•较高能量意味着较小的光束和越来越重要的横梁效应
(开发编号2001)2020年1月22日三菱电机株式会社实现高能源效率的污水处理:开发基于AI的污水处理厂曝气量控制技术三菱电机株式会社开发了一种曝气量控制技术,该技术利用其AI技术Maisart®*1,通过提前数小时准确预测进入进行污水处理所需氧化过程的生物反应器的水质(氨浓度),来抑制生物反应器的过度曝气(空气供应)。通过控制每个部分,可以在保持处理水质的同时,与传统方法相比减少约 10%*2 的曝气量。这将有助于减少污水处理厂的电力消耗,目前污水处理厂每年消耗约 70 亿千瓦时*3 的电力,相当于全国电力消耗的约 0.7%。
2019年更新:持续对基础AI研究进行长期投资 ............................................................................................. 7 推进以数据为中心的知识发现方法 .................................................................................................................................. 9 增强AI系统的感知能力 .................................................................................................................................................... 9 了解AI的理论能力和局限性 ............................................................................................................................................ 10 开展通用人工智能研究 .................................................................................................................................................. 10 开发可扩展的AI系统 ........................................................................................................................................................ 11 促进人类AI的研究 ............................................................................................................................................................ 11 开发更强大,更可靠的机器人 ...................................................................................................................................... 11 推进硬件以改进AI ............................................................................................................................................................ 12 创建AI以改进硬件 ................................................................................
简介。— 生成非经典玻色子态 [1 – 3],例如压缩光、福克态和薛定谔猫态,不仅对量子力学的基础研究很重要,而且对量子技术的应用也很重要 [2,4 – 6]。例如,相空间中具有离散平移或旋转对称性的玻色子态 [7 – 14] 已被提议用于编码量子信息 [15 – 20],为硬件高效的量子纠错铺平了道路 [21 – 24]。可以通过例如交错的选择性数字相关任意相位 (SNAP) 和位移门 [25 – 27] 来制备和稳定玻色子代码态以防止耗散。最近的一系列研究 [28 – 31] 指出了一种基于汉密尔顿工程的替代被动控制方法,该方法可用于促进容错操作,例如通过抑制相位翻转错误 [28]、动态抑制与环境的耦合 [30] 以及加速代码字的状态准备 [31] 。汉密尔顿工程的另一个感兴趣领域是拓扑。由于相空间的非交换性质,在封闭的相空间环上移动的量子粒子获得类似于磁场中粒子的 Aharonov-Bohm 相的几何相。因此,相空间中的带隙格子汉密尔顿可以支持非平凡的陈数 [16,32 – 40] 。这是一个很有吸引力的特性,因为在具有物理边界的系统中,它将导致拓扑稳健的边缘传输。虽然已经展示了如何生成
图 5 展示了基本喷射点火几何形状的放大视图。先导喷射器提供少量燃料(不到总燃料流量的 5%)并保持每冲程恒定的体积。在火花塞辅助喷射器区域产生化学计量混合物,用于与燃料类型无关的火花点火条件。然后,主喷射器可以将根据负载需求而变化的燃料流量引入辅助启动的燃烧中。主喷射器和辅助喷射器的这种分离允许优化起燃区中的条件。
Y De Deene MR 部门 (-1K12),根特大学医院,De Pintelaan 185,9000 Gent,比利时 电子邮件:yves.dedeene@ugent.be 摘要。在放射治疗凝胶剂量测定中,根据患者的计划治疗对人形模型进行照射。这会产生三维剂量分布。为了读出凝胶剂量计模型,通常使用磁共振成像 (MRI)。由于特定的干扰,空间和剂量可靠性都可能受到影响。必须优化测量序列并补偿可能的成像伪影,以满足所提出的空间和剂量精度。在这篇评论中,处理了几种干扰源并提出了补偿策略。提出了读出技术的良好实践准则。最后,介绍了一种用于成像序列质量控制的工具。