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基于光纤萨格纳克干涉仪的偏振无关单光子开关，用于量子通信网络
量子信息利用独立和纠缠的量子系统来执行一系列信息处理任务，这比传统系统更具优势 [1]。量子通信是量子信息的一个主要分支，其目的是通过通信链路（光纤或自由空间信道）在远程方（通常称为 Alice 和 Bob）之间忠实地传输光子量子态 [2]。量子密钥分发 (QKD) 是一种重要的量子通信协议，其目标是在 Alice 和 Bob 之间远程生成共享密钥 [3-5]。其有效性已在长距离上得到证实 [6]，这对于实际应用来说是理想的。过去，大多数量子通信实验都集中在点对点应用上，直到最近，人们对网络和多用户应用的兴趣才有所增加，并将大量精力集中在支持未来量子计算机网络的底层通信基础设施上，即所谓的量子互联网 [7]。与标准通信网络一样，路由将是实现单光子动态功能的一项基本功能。实现具有潜在快速响应时间的单光子路由器的直接方法是使用干涉仪 [8 – 11]。在 [8] 中，使用在其一条臂中带有相位调制器的马赫-曾德尔干涉仪 (MZI) 将单光子按需路由到其一个输出。基于 MZI 设计的具有两个输入和两个输出的单光子开关也已提出 [9]。在 [10] 中，还提出了一种基于 MZI 的耦合器，其中光子可以作为可调开关以任何分光比路由。在这些论文中，提出了三种路由配置，由于使用 MZI，所有这些配置都需要额外的主动相位稳定系统。为了获得更稳定的设计，另一种配置采用了 Sagnac 光纤
将肿瘤创新引入欧洲医疗体系：生物标志物检测、真实世界证据、肿瘤无关疗法助力个性化医疗的潜力
1 欧洲个性化医疗联盟，Avenue de l'Armee/ Legerlaan 10, 1040 布鲁塞尔，比利时； Chiara.Bernini@euapm.eu 2 IRCCS 国家癌症研究所“Regina Elena”，Via Elio Chianesi, 53, 00128 罗马，意大利； gennaro.ciliberto@ifo.gov.it（GC）; simonetta.buglioni@ifo.gov.it （SB）3 帕多瓦大学外科、肿瘤学和胃肠病学科学系，Via Giustiniani 2, 35128 帕多瓦，意大利； pierfranco.conte@unipd.it 4 米兰大学肿瘤学和血液肿瘤学系和欧洲肿瘤研究所，IRCCS，意大利米兰 20139； giuseppe.curigliano@ieo.it 5 纳瓦拉大学临床研究所肺科，Calle Marquesado de Sta. Marta, 1, 28027 马德里，西班牙； lseijo@unav.es 6 网络呼吸系统疾病（CIBERES），Av. de Monforte de Lemos, 3-5, 28029 Madrid，西班牙 7 应用医学研究中心（CIMA），纳瓦拉大学科学与医学院，Av. de Pío XII, 55, 31008 Pamplona，西班牙； lmontuenga@unav.es 8 CIBERONC, Av. Monforte de Lemos, 3-5, 28029 马德里, 西班牙; nmalats@cnio.es 9 SS 胸肺肿瘤内科，IRCCS 基金会国家癌症研究所 Via Giacomo Venezian, 1, 20133 米兰，意大利； marina.garassino@istitutotumori.mi.it 10 克莱蒙-奥弗涅大学病理学和肿瘤生物学系，49 bd François Mitterrand，63001 克莱蒙费朗，法国； frederique.penault-llorca@clermont.unicancer.fr 11 aBRCAdaBRA Onlus 协会 Via Volontari Italiani del Sangue, 32, 90128 Palermo, 意大利； fabrizia.galli@materdomini.it 12 医学肿瘤学系，Leon Bérard 中心和 Claude Bernard Lyon 大学，69008 里昂，法国； isabelle.ray-coquard@lyon.unicancer.fr 13 外科部，贝尔戈尼研究所和癌症中心，Léon Bérard Cheney 中心 D-2，位于 -28 Rue Laennec，69373 里昂，法国； denis.querleu@esgo.org 14 荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯医学中心约瑟芬内夫肯斯研究所病理学系，Be 235b，Dr Molwaterplein 50，3015； p.riegman@erasmusmc.nl 15 英国阿伯丁大学国王学院病理学系，阿伯丁 AB24 3FX； Keith.Kerr@quinnipiac.edu 16 鲁汶大学医院泌尿科，Herestraat 49，3000 鲁汶，比利时； Hendrik.vanpoppel@uzleuven.be 17 瑞典隆德市斯科讷大学医院泌尿科，Box 117，221 00； anders.bjartell@med.lu.se 18 罗马大学医学和外科科学与生物技术系，“la Sapienza”，Piazzale Aldo Moro，5，00185 罗马，意大利； Giovanni.Codacci-Pisanelli@uniroma1.it 19 保加利亚个性化医疗协会，45 Bacho Kiro Str.，1202 索非亚，保加利亚； off?ce.bappm@gmail.com 20 科学理事会，IRCCS Giovanni Paolo II 癌症研究所，Viale Orazio Flacco, 65, 70124 Bari，意大利； a.paradiso@oncologico.bari.it 21 欧洲消化系统癌症协会，Rue de la Loi 235, 1040 布鲁塞尔，比利时； zorana.maravic@gmail.com （ZM）； vfotaki@ed.ac.uk (VF) 22 西班牙国家癌症研究中心 (CNIO)，Calle de Melchor Fern á ndez Almagro, 3, 28029 Madrid, Spain 23 独立患者倡导者，14 Farthing Road Downham Market, Norfolk PE38 0AF, UK； info@alastairkent.com 24 欧洲肿瘤研究所 IRCCS，IEO 医学肿瘤学部，Via Ripamonti 435，20141 米兰，意大利； elisabetta.munzone@ieo.it
o r i g i n a l r e s a a r c h fto基因多态性与中枢神经系统肿瘤易感性之间无关
背景：中枢神经系统（CNS）肿瘤是在全球童年时期出现的一种恶性肿瘤。脂肪质量和肥胖相关（FTO）酶，最初被鉴定为肥胖相关蛋白，也是癌症的易感基因。然而，FTO基因单核苷酸多态性（SNP）对中枢神经系统肿瘤风险的诱发作用尚不清楚。方法：本文中，我们基因分型了314例CNS肿瘤患者和380位来自三家医院的健康对照样本，以探索FTO基因SNP是否影响CNS肿瘤风险。Taqman SNP基因分型测定法用于基因分型。的比值比（ORS）和95％的CON FICENTASS（CIS）（CIS）应用于多项式逻辑回归，用于确定SNP的关联（RS1477196 G> A，RS9939609 T> A，RS7206790 C> G g> g，以及RS80477395395的风险cen in> g）in> g）in> g） 结果：我们无法在单位分析或组合分析中检测到FTO基因SNP和CNS肿瘤风险之间的显着关联。 与0-2风险基因型相比，具有3-4种风险基因型的携带者的Edepeny MOMA风险显着增加（调整后的OR = 1.94，95％CI = 1.11–3.37，p = 0.020）。 结论：我们的数据表明，FTO基因SNP不太可能对CNS肿瘤风险产生很大的影响，但可能影响较弱。 关键字：CNS肿瘤，风险，FTO，多态性，中文的比值比（ORS）和95％的CON FICENTASS（CIS）（CIS）应用于多项式逻辑回归，用于确定SNP的关联（RS1477196 G> A，RS9939609 T> A，RS7206790 C> G g> g，以及RS80477395395的风险cen in> g）in> g）in> g）结果：我们无法在单位分析或组合分析中检测到FTO基因SNP和CNS肿瘤风险之间的显着关联。与0-2风险基因型相比，具有3-4种风险基因型的携带者的Edepeny MOMA风险显着增加（调整后的OR = 1.94，95％CI = 1.11–3.37，p = 0.020）。结论：我们的数据表明，FTO基因SNP不太可能对CNS肿瘤风险产生很大的影响，但可能影响较弱。关键字：CNS肿瘤，风险，FTO，多态性，中文
使用分段时间无关的方法跟踪两个量子纠缠的控制
摘要分析了两个耦合Qubits之间量子相关性的跟踪控制，其中只有一个量子位与马尔可夫环境耦合。这样的系统是一种广义模型，可以使用，例如研究核自旋与暴露于环境的电子旋转的问题。使用外部控制场，我们增加了系统保持连贯和纠缠的时间。控制场是应用于系统的外部电势，其中包含两个可调参数，即强度和相位。此外，我们提出具有不同目标的量子控制协议。首先，对于两个量子位的人口控制，其次是对两个两级系统的相干控制，最终用于控制纠缠。由于X状态的分析，可以直接通过纠缠直接识别目标函数。此外，我们已经表明，当考虑较小的耗散率时，控制方法会在量子位之间产生较大的稳定纠缠。
无关脑的域概括 -
摘要 - 电解图（EEG）的间/受主体内变异性使脑计算机界面（BCI）的实际使用很难。通常，BCI系统需要一个校准程序来获取主题/会话特定数据，以每次使用系统时调整模型。这个问题被认为是BCI的主要障碍，并克服它，基于域概括（DG）的方法最近出现了。本文的主要目的是重新考虑如何从DG任务的角度克服BCI的零校准问题。就现实情况而言，我们专注于创建一个脑电图分类框架，该框架可以直接在看不见的会话中应用，仅使用先前获得的多主题/ - 主题/ - 主题。因此，在本文中，我们通过休假一项验证测试了四个深度学习模型和四种DG算法。我们的实验表明，更深层次的模型在跨课程的概括性能中有效。此外，我们发现任何明确的DG算法都不优于经验风险最小化。最后，通过使用特定于特定数据进行调查的结果进行比较，我们发现特定于特定的数据可能会由于会议变异性而导致的，从而使未见的会话分类性能恶化。关键字 - 大脑 - 计算机接口；深度学习；电气图；运动图像；域概括
双标准近似算法，用于负载平衡的无关机器，成本
我们研究了具有成本限制的无关机器上的负载平衡问题的广义版本：给定一组M机器（某些类型）和一组n个工作，在机器上处理的每个作业j都需要P i，j时间单位，并造成成本ci，j，j，j，j，j，j，and j，该目标是为一项工作的工作时间，该工作时间是有序的，这些工作是有序的，该工具是有序的。优化了机器完成时间的矢量的某些客观函数，但要受到以下限制，即按时间表总成本必须在给定的预算范围内b。是由文献的最新结果激发的，我们的重点是机器类型数量是固定常数的情况，我们为研究问题开发了双标准近似方案。我们的结果在某些特殊情况下概括了几个已知结果，例如带有相同机器的情况，或具有恒定数量具有成本限制的机器的情况。构建了Jansen和Maack [15]最近提出的优雅技术，我们构建了一种更通用的方法，该方法可用于将近似方案推导到具有约束条件的更广泛的负载平衡问题上。
在 AI 监考考试中，学生在考试期间受到监控以确保学术诚信，就像监考人员在校园考试中监控学生一样。网络摄像头记录考试过程，任何诚信问题都会被标记以供审查。在大多数情况下，考试过程中标记的问题与诚信无关，可以避免，例如说话或远离摄像头。上一次考试中，超过 70% 的标记事件与学术不端行为无关，而是 AI 识别出的可轻松预防的行为。为了避免考试中不必要的标记，以下是本次考试中 AI 监考考试中应避免的首要事项。
在 AI 监考考试中，学生在考试期间受到监控以确保学术诚信，就像监考人员在校园考试中监控学生一样。网络摄像头记录考试过程，任何诚信问题都会被标记以供审查。在大多数情况下，考试过程中标记的问题与诚信无关，可以避免，例如说话或远离摄像头。上一次考试中，超过 70% 的标记事件与学术不端行为无关，而是 AI 识别出的可轻松预防的行为。为了避免考试中不必要的标记，以下是本次考试中 AI 监考考试中应避免的首要事项。
顺序量子相关和与设备无关的随机性认证的边界集
量子信息理论中的一个重要问题是，在任意维度的纠缠状态上进行局部测量而产生的相关性集合集。目前，解决此问题的最著名方法是NPA Hier-Archy；半限定程序的无限序列，可提供与所需相关集合的外部近似值越来越紧密的序列。在这项工作中，我们考虑了一种更一般的方案，其中一个人在任意维度的纠缠状态下执行局部测量序列。我们表明，对原始NPA层次结构的简单改编为这种情况提供了类似的层次结构，具有可比的资源要求和收敛属性。然后，我们使用该方法来解决与设备无关的量子信息中的一些问题。首先，我们展示了如何使用一系列测量序列从两位数状态下对超过2.3位独立于设备的局部随机性进行稳健认证，这超出了通过非测量测量值可以实现的两个位的理论最大值。最后，我们在连续的贝尔测试方案中显示了与以前定义的两个任务的紧密上限。
基因型无关的转化和基因组编辑，使用新型的外植体材料
农杆菌介导的菜籽（甘蓝纳普斯）通过下胚轴段转化是过去30年来常用的一种方法。虽然基于下胚基的方法是良好的，但它不容易适应精英种质，并且延长过程对于生产转化设置并不理想。我们开发了一种基于上皮基和较高的茎（损伤）段的农杆菌介导的转化方法，该方法有效，快速且可用于高通量转化和基因组编辑。该方法已在多种低芥酸菜籽基因型中成功实现。该方法似乎是与基因型无关的，具有不同的转化效率。节日段转换用于产生转基因事件以及CRISPR-CAS9介导的移码基因敲除。
视网膜疾病无关的突变疗法
基因疗法被证明是治疗或预防眼部疾病的有效方法，以确保具有治疗作用的靶向，稳定和调节的外源遗传物质的引入。视网膜疾病可以大致分为两组，即单基因和复杂（多因素）形式。单基因形式的高遗传异质性代表了对基因特异性治疗策略的应用的显着限制。因此，对视网膜损害的共同途径的突变独立的治疗策略正在作为视网膜疾病的互补/替代方法获得兴趣。本综述将概述与突变无关的策略，这些策略依赖于调节这种关键退化途径的关键基因的调节中的调节。，我们将描述基于基因的方法如何探索神经营养因子，microRNA（miRNA），基因组编辑和光遗传学的使用，以恢复外部和内部视网膜疾病中的视觉功能。我们预测，应用于突变/基因独立方法的基因递送程序的开发可能会为大量患有遗传异质性和复杂视网膜疾病的大量患者的治疗需求提供答案。