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World File Search System快速通信
CTEP快速通信
癌症治疗评估计划（CTEP）接受意向书（LOI）使用IMC-F106C进行临床研究，IMC-F106C是T细胞受体（TCR）/抗CD3融合蛋白，该蛋白靶向与人白细胞抗原（HLA）复杂的肿瘤细胞表面肽。IMC-F106C与Immunocore合作开发为抗癌剂。CTEP还将考虑为非临床研究提供IMC-F106C的请求。欢迎所有对与代理合作的兴趣的临床和非临床研究人员。临床试验的建议应由强大的基本原理支持，并在适当的稳健临床前数据（请参阅http://ctep.cancer.gov/protocoldeplowent/lois_concepts.htm）。CTEP批准的所有建议都将发送给行业合作者，以提供为研究提供药物的承诺。
快速通信量子世界中的似然理论
在用实验数据检验理论时，贝叶斯方法为我们提供了一种根据新数据修正理论预期的合理方法。以抛硬币这个简单而熟悉的例子为例，我们首先相信硬币是公平的。如果我们抛硬币十次，九次都是正面，我们对公平的信念将动摇但不会被摧毁：九次正面仍然可能是偶然产生的。如果正面的情况持续下去，我们将很难坚持相信硬币是公平的。根据新数据修正我们的信念是科学方法的一个基本组成部分，这一点在 20 世纪 90 年代席卷社区的蒙蒂霍尔问题中得到了引人注目的体现。贝叶斯理论通常用于测试药物的功效，其中人们从“零假设”开始，即被测试的药物并不比安慰剂更有效。如果
可再生能源和存储网络安全研究（...
2030 年，电网将拥有 3,000 多家公用事业公司和数十万条输电线路和配电馈线，因此电网设计必然会千差万别。人们越来越感兴趣的是将可再生资源（如风能、太阳能）与储能相结合，使其可调度，这通常被称为“混合可再生能源系统”。这些系统在美国电力结构中所占的份额越来越大（美国能源信息署，2021 年）。这些混合系统具有多种配置，例如共置与独立、虚拟发电厂、完全混合与部分混合等，并具有特定的网络安全挑战，例如子组件之间的快速通信、混合系统与电网之间的快速通信、增加的攻击面、旧设备和新设备的互操作性以及可能使用具有不安全供应链的第三方组件（美国能源部，2021 年）。为了支持包括风能、太阳能和储能在内的混合可再生能源系统的安全发展，美国能源部网络安全、能源安全和应急响应办公室启动了可再生能源和储能网络安全研究项目（RESCue）试点，这是一项由国家可再生能源实验室牵头的多实验室合作，旨在分析和解决包括风能、太阳能和储能在内的混合能源系统的网络安全问题。
拓扑依赖性的pH响应性致动和形状...
©2023 Wiley -VCH GmbH。保留所有权利。这是以下文章的同行评审版本：Pan，M。H.＆Goto，A。（2023）。依赖于拓扑的pH响应性致动和形状记忆编程，用于仿生4D打印。大分子快速通信，44（9），2300074 −，该通信以最终形式出版，网址为https://doi.org/10.1002/marc.202300074。本文可以根据Wiley使用自构货币版本的条款和条件来将其用于非商业目的。
项目介绍：DC-INDUSTRIE2 - ZVEI
a) 非受控运行（基本网络）： • 没有对直流电压的主动控制（使用二极管整流器运行） b) 基于特性的控制（分散组控制）： • 所有主动馈线都根据直流电压水平调节其功率 • 特性由非线性特性曲线定义 • 无需通信 c) 扩展分散组控制： • 运行期间，由中央控制单元更改特性曲线的设置 • 仅需慢速通信 d) 中央电压控制： • 中央控制单元为供电单元提供指定的功率值 • 需要快速通信 通过选择控制方法，可以构建非常简单以及带有多台发电机的复杂直流电网
穆斯林和欧洲在...
Internet是一个庞大的全球网络，可连接数百万计算机并允许快速通信和信息共享。尽管电子邮件促进了通信，但全球广泛的互联网支持在线商务，数据交换，广告，调查和教育。因为它消除了欺诈或欺骗的可能性，因此密码学对于建立数字领域的信心和安全至关重要。每天通过电子邮件，电子商务，ATM和手机进行电子方式连接，这增加了加密需求的日益增长。密码学保护数据保护的三个基本组成部分：机密性，完整性和身份验证。此控制将尝试进行盗窃，欺诈和未经授权的条目。它确保网站的安全性，允许安全的在线银行，交易和信用卡交易，而无需将个人信息置于风险的情况下。加密在保护数字资产和培养用户信心中所起的至关重要的作用对于互联网和电子商务的可持续性至关重要。i
稳态视觉诱发电势中的数据分析 -
摘要 - 电脑摄影仪（EEG）已被广泛用于脑部计算机界面（BCI），这使瘫痪的人能够由于其便携性，高时间分辨率，较高的时间分辨率，易用性和低成本而直接与外部设备进行通信和控制。基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP）基于BCI的BCI系统，该系统使用多种视觉刺激（例如计算机屏幕上的LED或盒子）在不同频率上流动的数十年来，由于其快速通信速率和高信号速率和高信号率而被广泛探索。在本文中，我们回顾了基于SSVEP的BCI的当前研究，重点介绍了能够持续，准确检测SSVEP的数据分析，从而可以进行高信息传输率。在本文中描述了主要的技术挑战，包括信号预处理，频谱分析，信号分解，特定规范相关性分析及其变化以及分类技术的空间过滤。还讨论了自发性大脑活动，精神疲劳，转移学习以及混合BCI的研究挑战和机遇。
6G如何彻底改变智能运输？
车辆临时网络（VANETS）通过促进车辆与路边基础设施之间的通信来实现智能运输系统。但是，当前支持Vanets的当前5G和4G网络具有某些限制，从而阻碍了Vanet应用程序的全部潜力。这些限制包括带宽，延迟，连接性和安全性的限制。即将到来的6G网络有望通过引入多个进步来彻底改变Vanets。6G将提供超快速通信，并大大减少延迟，从而实现车辆之间的实时和高带宽数据交换。该网络还将提供高度可靠和安全的连接性，以确保Vanet Communications的完整性和隐私。基于6G的货物剂将增强精确的定位和传感能力，从而可以准确地定位车辆并提高情境意识。这将有助于避免碰撞，交通管理和合作驾驶应用程序。此外，在6G网络中集成边缘计算将使计算资源更接近边缘，降低响应时间并促进时间关键时期的情况下更快的决策。本文探讨了6G技术的关键功能，以及它如何彻底改变智能运输，应对在Vanets中采用6G的挑战和机会。
基于贝叶斯的分类置信度估计用于增强SSVEP检测
摘要 - 大脑计算机界面（BCI）使人们能够直接与外围设备进行通信和操作。由于其快速通信速率和高信号噪声比，近年来，基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP） - 基于BCI的系统已被广泛研究。许多当前的SSVEP识别方法通过发现最大的相关系数来确定目标类别。但是，当最大的系数与其余值没有显着差异时，分类性能通常会降低。这项研究提出了一种基于贝叶斯的分类置信估计方法，以增强基于SSVEP的BCI系统的目标识别性能。在我们的方法中，使用基本目标识别方法产生的最大值和其他值之间的差异用于在训练过程中定义特征向量。使用高斯混合模型（GMM）来估计正确与错误分类的特征向量的概率密度函数。随后，在测试程序中通过贝叶斯推断计算出准确和错误分类的后验概率。基于两个后验概率提出了分类置信值（CCVALUE），以估计分类信心。最后，决策规则可以确定是否应接受或拒绝当前的分类结果。对开放式基准数据集和自收集的数据集进行了广泛的评估研究。实验结果证明了提出的方法提高基于SSVEP的BCI系统的可靠性的有效性和可行性。
6G如何彻底改变智能运输？
车辆临时网络（VANETS）通过促进车辆与路边基础设施之间的通信来实现智能运输系统。但是，当前支持Vanets的当前5G和4G网络具有某些限制，从而阻碍了Vanet应用程序的全部潜力。这些限制包括带宽，延迟，连接性和安全性的限制。即将到来的6G网络有望通过引入多个进步来彻底改变Vanets。6G将提供超快速通信，并大大减少延迟，从而实现车辆之间的实时和高带宽数据交换。该网络还将提供高度可靠和安全的连接性，以确保Vanet Communications的完整性和隐私。基于6G的货物剂将增强精确的定位和传感能力，从而可以准确地定位车辆并提高情境意识。这将有助于避免碰撞，交通管理和合作驾驶应用程序。此外，在6G网络中集成边缘计算将使计算资源更接近边缘，降低响应时间并促进时间关键时期的情况下更快的决策。本文探讨了6G技术的关键功能，以及它如何彻底改变智能运输，应对在Vanets中采用6G的挑战和机会。