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第 38 届热疗医学学会年会 打破思维局限
热医学学会第 38 届年会将提供一个平台，展示医学、工程、物理学、材料科学、生物学和免疫学背景下我们对热医学不断扩展的理解的最新数据、概念和突破。主题演讲和全体会议发言人将重点介绍热医学的临床应用、肿瘤免疫学、物理学、生物学、成像和热状态之间的广泛联系。国际思想领袖将主持分组会议，讨论以下问题：
打破现状：加州大学健康科学多样性、公平性和包容性工作组特别报告
背景和上下文。加州大学 (UC) 运营着全美最大的健康科学教学项目，每年在七个健康科学校区的 20 所专业学院招收近 15,000 名学生和实习生（约占 UC 全系统学生总人数的 5.2%）。其中包括六所医学院；四所护理学院；三所药学院和公共卫生学院；两所牙科学院；以及一所验光学学院和一所兽医学院。在各个专业领域，UC 项目因其培养高技能临床医生、未来教师以及研究、行业和公共服务领域的领导者而受到全国认可。该大学现在的 20 所健康专业学院以及相关医院和诊所统称为 UC Health。作为其战略计划的一部分，总统办公室的加州大学健康部门设定了一个目标，即推动促进健康科学领域多样性、公平性和包容性的进展。实现这一目标的关键策略包括召集一个新的全系统加州大学健康科学多样性、公平性和包容性工作组。工作组成员包括由加州大学各健康专业学院院长选出的高级多样性领导人，由加州大学旧金山分校多样性和外联副校长 Renee Chapman Navarro 博士担任主席。该小组的职责是确定有效和包容性的政策、实践和/或评估，旨在改善多样性、公平性、包容性 (DEI) 和校园氛围；提高问责制；并创造机会在所有加州大学健康专业学院之间分享最佳实践。行动要务。系统性种族主义是导致健康不公平、医疗保健服务不足以及医疗服务不足群体和社区健康状况不佳的持续因素。健康方面的种族差异很大，并继续导致代表性不足群体 (URG) 的不良后果，其衡量指标包括但不限于预期寿命、死亡率、发病率、健康状况、疾病流行率和发病率、服务利用率、诊断和护理过程、疼痛管理的充分性以及临终关怀。种族主义是一场公共卫生危机。健康的社会决定因素。根据世界卫生组织的说法，健康的社会决定因素——人们出生、成长、生活、工作和衰老的条件——也是造成健康状况不公平但可以避免的差异的原因。多样性改善健康。人口驱动因素。健康的社会决定因素受到各级金钱、权力和资源分配的影响。为了改善健康结果并实现健康公平，必须增加卫生人员的种族和族裔多样性。URG 医疗保健提供者比非 URG 同行更有可能在服务不足的社区服务和执业，从而增加服务不足人群获得医疗服务的机会并改善患者结果。虽然拉丁裔现在是加州最大的族裔群体，但他们在卫生科学领域的代表性严重不足。代表性不足的群体（本报告将其定义为非裔美国人/黑人、美洲印第安人/阿拉斯加原住民和西班牙裔/拉丁裔）占加州人口的 45% 以上，但是，该州医疗保健人员的人口统计数据并未反映出这种多样性。加州大学健康科学系学生、住院医生和教职员工的多样性不足。2019 年，白人和亚裔占加州大学健康专业学生和住院医生的大多数，近 35% 的加州大学学生认为自己是亚裔，43% 的住院医生认为自己是白人。在加州大学健康科学系的教职员工中，近 60% 是白人，而约 8% 来自代表性不足的群体。加州大学健康科学工作组的重点。虽然加州大学健康科学多样性、公平和包容性工作组承认并重视多样性是包容一切的事实，但它感到有必要解决影响种族和民族代表性不足群体的问题。秉承其宗旨，并考虑到我国奴隶制和种族隔离的遗留问题已导致种族主义对
使用自动化简单 SCA 打破开源完全平衡椭圆曲线设计
椭圆曲线密码 (ECC) 的主要运算是将椭圆曲线 (EC) 点 P 与长二进制标量 k 相乘，记为 kP 。攻击者的目标是获取标量 k（进一步记为密钥 k ）。这通常可以通过分析测量的功率或 kP 执行的电磁痕迹或其他旁道效应来实现。蒙哥马利阶梯算法是实现 kP 计算最常用的算法。文献中报道，该算法可以抵抗简单的旁道分析 (SCA) 攻击，因为它是一种平衡算法，即，标量 k 的每个位值的处理都按照相同的运算序列完成，即一个 EC 点加法和一个 EC 点加倍。但是，蒙哥马利阶梯算法中寄存器的使用取决于密钥，因此容易受到垂直数据位和水平地址位攻击。已知的对策之一是随机化算法主循环每次迭代的 EC 点操作（加法和加倍）的顺序。只有当计算 EC 点加法的域操作顺序与计算 EC 点加倍的域操作顺序相同时，随机化才有意义，例如，如果应用了统一的 EC 点加法公式。[4] 报告了一种完全平衡的 ASIC 协处理器，该协处理器在 Weierstrass 椭圆曲线上实现了完整的加法公式。该设计是开源的，VHDL 代码可在 GitHub 存储库 [3] 中找到。我们为 IHP 250 nm 单元库合成了这个开源设计，并使用 EC secp256k1 的基点作为与原始测试台相对应的输入点 P 来模拟 kP 执行的功率轨迹。我们尝试了不同长度的标量 k。我们模拟了约 20 位以及约 200 位密钥的功率轨迹，并执行了
打破一个完全平衡的ASIC协处理器，在Weierstrass椭圆曲线上实现完整的添加公式
使用椭圆形曲线（EC）上有限场上的加密协议是全球范围内已知的数字签名生成和验证[1]以及相互认证的方法。ec加密操作是时间且能量昂贵，但要比RSA快得多[2]。此外，椭圆曲线密码学（ECC）使用的加密密钥比RSA明显短，同时提供相同的安全性。这减少了发送和接收消息所需的时间和能量。这些功能使ECC对不仅需要高度安全性，而且需要低功率的实时通信和数据处理的设备非常有吸引力。重要性的应用领域是物联网（IoT），自动驾驶，电子卫生，行业4.0和许多其他应用程序。
2025; 21（4）：1819-1836。 doi：10.7150/ijbs.101025审查打破免疫抑制以增强癌症干细胞靶向的免疫疗法
在过去的十年中，癌症干细胞（CSC）靶向免疫疗法已成为癌症治疗的新策略。 但是，由于存在宿主免疫抑制活性，其功效受到了显着限制。 具体而言，在CSC中，程序性细胞死亡配体1（PD-L1）过表达，PD-L1过表达的CSC通过与肿瘤微环境（TME）中的各种免疫细胞相互作用，从而产生免疫抑制环境。 因此，针对CSC的同时免疫抑制中断的新型免疫治疗策略将有望增强抗CSC效应。 其中包括基于CSC裂解物，CSC-Marker蛋白和CSC衍生的肽以诱导抗CSC免疫的形式的CSC抗原，以基于CSC抗原的形式呈现CSC抗原。 此外，CSC定向的双特异性抗体（BIAB）和抗体药物共轭物（ADC）已开发出有效靶向CSC。 此外，嵌合抗原受体（CAR）-T细胞疗法和天然杀伤（NK）基于细胞的靶向CSC在固体和血液学肿瘤中都取得了进步，并且抑制CSC相关的信号传导途径已被证明成功了。 在这篇综述中，我们旨在概述PD-L1在CSC属性中的作用和调节机制； TME中CSC和免疫抑制细胞之间的串扰以及免疫抑制阻塞的最新进展和未来有望增强CSC靶向的免疫疗法。癌症干细胞（CSC）靶向免疫疗法已成为癌症治疗的新策略。但是，由于存在宿主免疫抑制活性，其功效受到了显着限制。具体而言，在CSC中，程序性细胞死亡配体1（PD-L1）过表达，PD-L1过表达的CSC通过与肿瘤微环境（TME）中的各种免疫细胞相互作用，从而产生免疫抑制环境。因此，针对CSC的同时免疫抑制中断的新型免疫治疗策略将有望增强抗CSC效应。其中包括基于CSC裂解物，CSC-Marker蛋白和CSC衍生的肽以诱导抗CSC免疫的形式的CSC抗原，以基于CSC抗原的形式呈现CSC抗原。此外，CSC定向的双特异性抗体（BIAB）和抗体药物共轭物（ADC）已开发出有效靶向CSC。此外，嵌合抗原受体（CAR）-T细胞疗法和天然杀伤（NK）基于细胞的靶向CSC在固体和血液学肿瘤中都取得了进步，并且抑制CSC相关的信号传导途径已被证明成功了。在这篇综述中，我们旨在概述PD-L1在CSC属性中的作用和调节机制； TME中CSC和免疫抑制细胞之间的串扰以及免疫抑制阻塞的最新进展和未来有望增强CSC靶向的免疫疗法。
年度NHS苏格兰气候紧急与可持续性报告2024
社区和家庭应得到帮助，以便为暴风雨，洪水或热浪等大天气时刻做好准备。他们还应该在大型天气事件后获得帮助，以修复任何被打破的东西。这应该以一种将破裂的方式完成，在一次大天气事件中被打破的强度。这将与我们的消防员，警察和护理人员的工作一起完成，并将保护紧急情况下最危险的人。
适当处理和运输肮脏的医疗设备
SP专业人员有最大的机会，可以通过打破传输链接并防止传染剂转移给易感患者来中断感染链。必须在无菌加工部（SPD）中理解的两条特别重要的传输路线打破链条中的链接和停止疾病传播是直接和间接接触的。直接接触是指疾病的人与人的传播，双手是直接传播的最常见形式。直接传播也可以通过传播血液和身体流体或由于皮肤完整性的破坏而发生。在检查患者时无法进行适当的手卫生，这可能是直接接触传播的来源。防止疾病传播和通过直接接触打破传播联系的最佳方法是戴上保护手套，更重要的是，适当地进行手卫生。
GIIST_潜在导师名单_博士联合项目_2425.xlsx
类脑计算是借鉴脑科学基本原理，打破 “ 冯诺依曼 ” 架构束缚的新型计算技术。本研究组将从理论和器件两个方向对类脑计算展开协同 研究。 理论方面：研究类脑计算架构、模型和算法，探索基于类脑计算的类脑智能的基础理论；借鉴神经元模型、神经环路传导、神经编码 及认知、学习、记忆、决策等神经机制，逐步建立和完善类脑处理信息处理的数学 / 计算原理和模型；构建类脑计算和智能的统一理论 框架。为类脑计算器件及系统的发展提供理论基础。 器件方面：基于新材料和新技术，研究新型高性能类脑神经器件，解决一致性差、可靠性差、规模化难等痛点；研究基于类脑神经器 件的网络架构，构建大规模阵列，开展外围电路的研发与设计；研究基于新型类脑器件的感知和计算架构，发展感存、存算、感存算 一体系统。
