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资本中分布式账本技术的未来......
为了充分利用本土发行的数字资产，需要一个账本现金框架，通过该框架，数字资产可以以 CBDC、稳定币或其他账本现金解决方案的形式兑换成数字货币。虽然 CBDC 超出了本文的讨论范围，但必须承认金融机构和央行对这些货币的兴趣日益浓厚。根据国际清算银行的一项调查，约 90% 的央行正在探索使用 CBDC，这反映出政策制定者希望继续提供安全高效的支付流程。与此同时，USDT 等稳定币正在支持数十亿美元的金融交易，主要是在加密货币领域。与此同时，几家领先的银行正在探索账本现金解决方案，摩根大通已开始提供基于区块链的存款账户。私人和公共 DLT 平台是这些新货币版本的支持架构。
JE Cairnes商业与经济学战略计划... 2024-25学期一二年级艺术经济学时间表 在此版本中... MSC蜂窝制造与治疗 2024-25-取向 - 微生物学.pdf 国际管理层中的MSC
包括利用在线和混合教学中的创新以及对我们工作方式进行授予的假设。学校的战略计划将利用大流行的学习，以确保我们在教学和学习中保留创新，以设计和提供引人入胜且高质量的学生学习经验，这些学习经验在不断变化的外部环境中。我们将通过利用现有的力量领域并建立独特力量的新领域来关注我们的研究中的卓越。我们将进行积极影响社会，商业和公共政策的研究。我们将投资并与我们的外部利益相关者互动，以建立合作伙伴关系，并在学术界超越价值和影响。我们将充当我们地区业务和企业家生态系统的催化剂。我们将在学校提供全球多元化和文化丰富的学习和工作经验，在那里我们将在活动中接受国际化。
项目标题：生物学样本中新的第二次谐波生成方式，以分离胶原蛋白和肌球蛋白
肌球蛋白移动真核生物的肌肉，是一种微小的分子运动[1]。它通过消耗三磷酸腺苷（ATP）来产生力并进行机械工作。作为线性电动机，它可以通过活细胞内的细胞骨架的轨道样肌动蛋白丝或微管进行运动。以这种方式，亚细胞结构，以及较大的单位（例如细胞或生物）可以以定向方式移动[1，2]。使用基因工程方法，已经有可能产生向后移动的肌球蛋白纳米运动[3]。X射线结构分析和动力学研究等方法进一步阐明了具有技术兴趣的运动蛋白的有序纳米结构的自我组织。对于分子医学，了解分子线性运动和组织中稳定结构之间的结构关系也很重要。骨骼肌由伸长的纤维细胞和肌纤维沿整个长度平行排列[1]组成。肌原纤维包含纵向肉瘤，其肌动蛋白肌膜的高阶和肌球蛋白蛋白具有收缩。骨骼肌的众所周知的横向条纹是由于肌纤维在肌肉纤维中的平行排列而产生的（图1）。几种肌肉纤维沿相同方向捆绑在一起。这些由细胞外基质的结构蛋白（尤其是胶原蛋白纤维）组织。从胶原蛋白家族的大而异构的群体中，发现大部分是纤维状胶原蛋白。但是这种变化可能具有很大的潜力。由于非中心对称结构，胶原蛋白和肌球蛋白的特异性显微成像是可能的[4,5,6,7,8]。使用聚焦激光辐射的超短脉冲会导致瞬态高功率密度和二阶频率加倍（第二次谐波产生，SHG）[7，8]。通过在近红外范围内使用激发波长，第二个谐波渗透到组织中，肌肉组织可以在三个维度中无损地映射（图2）。SHG极化法可用于区分肌球蛋白和胶原蛋白，并进一步胶原蛋白纤维的方向[7，8，9]。可以通过对向后信号进行评估来获得进一步的对比信息。到目前为止，几乎没有任何方法可以调节SHG生成波长以区分肌球蛋白和胶原蛋白纤维[8，9]。但是，一些矛盾的结果要求通过评估光谱信息进行多模式研究。到目前为止，在生物样品中的第二次谐波中，尚未证明完全kleinman对称性的假设和SHG效率的单调降低。相反，最近的研究表明了一种复杂的行为，更明显地使用向后信号而不是前向信号[8，9]。
在社区样本中，自我报告的嗜睡与大脑和皮质体积增大以及缺血性隐性脑梗塞患病率降低有关
据观察，自我报告的嗜睡是许多睡眠障碍和健康状况（如痴呆和中风）的结果。然而，当白天嗜睡与睡眠障碍、睡眠不足或疾病无关时，它与大脑衰老和缺血性损伤标志之间的关联仍不清楚。本文表明，在调整大量混杂因素（如睡眠障碍和习惯性睡眠模式、心血管风险因素和抑郁症）后，自我报告的白天嗜睡程度越高，大脑和皮质灰质总体积越大，出现隐性脑梗塞的风险就越低。我们的研究结果挑战了这样一种观点，即白天嗜睡是大脑健康状况较差的标志，除非它能用其他病理或睡眠障碍来解释。
肿瘤样本中转录特征的生物学误解可能会在不知不觉中破坏机制理解和忠实对齐
摘要 ◥ 目的：在适当的体外和体内模型系统中，已经开发出基于精确机制的基因表达特征 (GES)，以识别重要的癌症相关信号传导过程。然而，一些最初开发用于代表特定疾病过程的 GES，主要针对上皮细胞，正在应用于异质性肿瘤样本，其中特征中基因的表达可能不再是上皮特异性的。因此，在不知不觉中，肿瘤基质百分比的微小变化也会直接影响 GES，从而破坏预期的机制信号传导。实验设计：以结直肠癌为例，我们部署了多种正交分析方法，包括激光捕获显微切割、流式细胞术、大量和多区域活检临床样本、单细胞 RNA 测序以及最终的空间转录组学，以全面评估最广泛使用的 GES 的潜力，以
![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/b/b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
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b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
AN1267：Bluetooth® SDK v3.x 及更高版本中的射频物理层评估
蓝牙规范定义了一种称为直接测试模式 (DTM) 的机制，用于测试蓝牙低功耗设备的无线电性能。该机制在蓝牙核心规范中有所描述，例如版本 4.2 或 5.2、第 6 卷、第 F 部分，可在 https://www.bluetooth.com/specifications/bluetooth-core-specification 上找到。DTM 用于验证蓝牙低功耗设备的射频 (RF) 物理层 (PHY)，以最终保证最终产品的互操作性和性能质量。与任何实施无线标准化技术的设备一样，RF 测试对于蓝牙设备至关重要，因为在产品推出之前必须仔细评估和验证完全符合互操作性规范和符合通信法规等因素。此外，在生产过程中评估产品的性能可能是可取的。在整个生产周期中以标准化方式轻松完成 RF 测试的能力非常有用。
环境样本中的细胞外 DNA - DR-NTU
Bairoliya, S.、Koh, J. Z. X. 和 Cao, B. (2022)。环境样本中的细胞外 DNA：出现、提取、量化以及对微生物多样性评估的影响。应用与环境微生物学，88(3)，e01845-21-。https://dx.doi.org/10.1128/AEM.01845-21
推荐引用 推荐引用 Helton, P., Luu, K., & Dowling, A. (2022)。用于自动成像、量化和识别落叶和陷阱样本中节肢动物的人工智能系统。Inquiry：阿肯色大学本科生研究期刊，21(1)。https://doi.org/10.54119/inquiry.2022.21101
众所周知，节肢动物是地球上最多样化、最丰富的真核生物。博物馆和研究收藏馆拥有大量昆虫标本，这些标本来自历史上进行的探险，包括数十万个物种，具有时间和空间价值。研究界无法获取这些生物多样性数据，导致了大量“暗数据”。本研究的主要目标是开发一种人工智能驱动的标本识别系统，大大减少在非典型环境中识别标本所需的时间和专业知识。成功的开发将对生态学和生物多样性科学产生深远影响，因为它将提高生态学研究的分辨率，并使我们能够处理积压的昆虫收藏，解锁大量生物多样性数据。该系统的开发将解决深度学习中的多项挑战，包括与有限的训练数据以及从已知领域转向未知领域相关的问题。尖端的人工智能解决方案将成为可扩展到多个平台和跨地理区域的智能标本识别系统的最终组成部分。
《重返十七岁》电影剧本中的礼貌策略类型：实用主义方法
摘要 礼貌策略是一种基于形式和目的的语言现象。策略是传递意义和目的的沟通方式，以便正确传达和解释。本研究旨在识别和分析“17 Again”电影剧本中使用的礼貌策略。本研究采用定性描述方法进行研究。本研究以“17 Again”电影剧本为数据来源。本研究采用了布朗和莱文森关于礼貌策略类型的理论。研究结果发现，电影剧本中发现了15种数据礼貌策略，分为：积极礼貌（4）、消极礼貌（2）、直言不讳的记录（6）和不加记录的记录（3）。本研究具有理论和实践意义。从理论上讲，本研究有望为未来语用学研究做出贡献，尤其是对礼貌策略类型的研究。从实践上讲，本研究有望为未来的研究人员提供比较和支持。关键词：17 Again，礼貌策略，语用学 1. 引言