工具与各服务的 APSR API 实例相结合,旨在提供查询所有国防部组件的可信赖系统以获取实时信息的能力。每个国防部组件将负责根据陆军 API 格式协调和开发各自 APSR 的 API。然后必须使用陆军查询工具注册和测试每个 APSR 的 API。这些要求有待国防部联合小武器/轻武器协调小组与相关主题专家进一步讨论和达成一致。陆军将在单独的文档中记录适当的技术要求。API 是此更改的基础,但是系统要求不属于此更改的范围,也不在本文档中。
数字化和AI的使用是目前最热门的话题,并且(几乎)每个人都在谈论它们。但是,数字化和AI应用在供应链管理和物流中的实际传播又如何呢?我们问并收到了清醒的答案。研究的参与者都没有迄今为止的供应链数字双胞胎,或者至少计划在2024年实施一个。有关使用数字双胞胎用于仓库和使用控制塔的结果几乎相同。机器人过程自动化,大数据和预测分析具有第一个用户,而其他用户则在2024年或2025年遵循。和2/3的参与者正计划从2025年开始使用AI进行库存优化 - 还有待观察,这是否会真正实施。
发现具有新技术特性的新化合物对于化学的所有领域都很重要。在半导体纳米晶体领域,许多地球上储量丰富且无毒的成分具有理论上预测的现有特性,但仍有待合成。NANOABZ 旨在通过自下而上的胶体合成方法加速发现新型 ABZ 纳米晶体(A-碱金属,B-过渡金属/氮族元素,Z 为硫族元素)。通过使用实验和计算方法研究反应动力学、表面化学和结构-性能关系的多方面方法,NANOABZ 将成为系统发现迄今为止缺失的可实现功能材料的途径。
摘要 — 量子联邦学习 (QFL) 因量子计算和机器学习的进步而备受关注。随着对 QFL 的需求不断激增,迫切需要了解其在分布式环境中的复杂性。本文旨在全面概述 QFL 的现状,解决现有文献中的关键知识空白。我们为新的 QFL 框架开发想法,探索应用程序的不同用例,并考虑影响其设计的关键因素。在介绍未来研究方向和有待进一步探索的开放问题的同时,我们研究了各种 QFL 研究项目的技术贡献和局限性。索引术语 — 量子联邦学习、量子机器学习、分布式人工智能
摘要 基于线性调频扩频(CSS)的无线通信在无线传感器网络(WSN)中得到了广泛的应用,这些传感器一般传输速率较慢,对数据速率的要求越来越高,然而由于CSS的传输速率较低,仍存在许多问题有待研究。本文介绍了一种基于线性调频的调制方法。与BOK(二进制正交键控)和DM(直接调制)方法不同,该调制技术是将多普勒频移植入线性调频信号中。该调制技术在单个脉冲内实现M进制调制。通过计算压缩脉冲峰值在脉冲持续时间内的位置,或通过在匹配滤波器中使用不同的参考线性调频信号来实现解调。
另一种可能性是,可能有鲜为人知的免疫反应类型可以为艾滋病毒提供一些保护。刚刚进入人类临床试验的一种新型方法使用了一种弱化形式的巨细胞病毒(CMV)(一种常见病毒)来递送HIV抗原。疫苗表现出一致的能力,可以预防猕猴中非常有毒的邻肌免疫缺陷病毒(SIV)感染的比例(约50%)(SIV是动物实验中使用的HIV的邻近亲戚)。功效与不寻常的CD8 T细胞反应的诱导有关,并且疫苗是否可以在人们中产生相似的反应还有待观察。
摘要 —本文讨论了在具有周期性负荷曲线的工厂(通常是钢铁厂)及其自己的电能来源(通常是蒸汽轮机)中,使用基于电池的储能系统进行调峰的简化经济评估。有几种可能的动机和/或好处有待探索。本文重点研究了涡轮机和 BESS 与总投资和运营成本之间的最佳尺寸。提出了一种集成到这些工厂的方法。提出了一种电池储能系统 (BESS) 运行的控制策略。影响在于纳入所有经济上重要的因素。最后,根据钢铁厂负荷图和其他关键因素定义和评估案例研究。结论部分讨论了该应用的技术经济潜力。
研究表明,QKI-5 的缺失会增加口腔鳞状细胞癌、非小细胞肺癌、肾细胞癌和肝细胞癌中的细胞增殖和转移[29, 31–33]。此外,QKI 可能与药物敏感性有关。一些研究表明,QKI-5 的过表达可以通过调节环状 RNA 来减弱阿霉素的毒性作用[34, 35]。Fang Yu 等人证明 5-FU 通过抑制 QKI 来增加 FOXO1 的表达,QKI 介导的 FOXO1 促进乳腺癌的发生[36]。QKI 在肝细胞癌中的作用仍有待充分阐明。在本研究中,我们发现 QKI-5 在 CCAT1 诱导的化疗耐药性中起着重要作用。当 QKI-5
摘要 双场量子密钥分发(TF-QKD)是一种颠覆性创新,它能够克服无需可信中继的 QKD 速率-距离限制。自第一个 TF-QKD 协议提出以来,人们在理论和实验上不断取得突破,以增强其能力。然而,仍有一些实际问题有待解决。在本文中,我们研究了具有不稳定光源和有限数据量的非对称 TF-QKD 协议的性能。使用 Azuma 不等式估计参数的统计波动。通过数值模拟,我们比较了具有不同数据量和不同强度波动幅度的非对称 TF-QKD 协议的密钥速率。我们的结果表明,统计和强度波动都对非对称 TF-QKD 的性能有显著的影响。