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基于超牢房的钟状状态
半量词密钥分布允许在两个通信参与者之间生成一个原始密钥，其中发件人是量子参与者，而接收器是经典的参与者。本文介绍了基于超置铃状状态的原始半量子密钥分布协议。超置钟状状态可以同时纠缠在极化和空间自由度，从而增强通道容量。根据超置钟状态的特征，所提出的协议比基于钟状的协议更有效。此外，详细分析了措施 - 重新构成攻击，截距 - 重新发射攻击和纠缠 - 测量攻击。安全性分析表明所提出的协议是安全的。此外，还提出了基于超置钟状态的多方半量子密钥分布方案，该方案可以实现一个量子参与者和多个经典参与者之间的密钥分布。
LAMP3+树突状细胞与T
放射疗法（RT）触发的I型I型干扰素（IFN-I）产生的抽象背景癌症中型癌症主要取决于胞质双链DNA（DSDNA） - 介导的CGAS/STING信号传导，并提高癌症免疫原性，并增强对抗肿瘤免疫反应对治疗效率的提高。然而，结直肠癌（CRC）的CGA/刺伤缺乏可能会抑制RT诱导的抗肿瘤免疫力。因此，我们旨在评估RT在CRC患者中诱导的DSRNA介导的抗肿瘤免疫反应的重要性。通过基于细胞的测定（共培养测定，共聚焦显微镜，药理抑制和免疫荧光染色）和体内实验评估了胞质DSRNA水平及其传感器。收集了接受术前化学疗法（NEOCRT）的CRC患者的活检和手术组织，以进行多重细胞因子测定，免疫组织化学分析和SNP基因分型。我们还产生了癌症特异性腺病毒相关病毒（AAV）-IFNβ1构建体，以评估其与RT结合的治疗疗效，并通过流式细胞仪和RNA-SEQ分析了免疫谱。结果我们的研究表明，RT刺激DSRNA从癌细胞中自主释放，以激活TLR3介导的IFN-I特征，以促进抗肿瘤免疫反应。具有功能失调TLR3变体的患者的血清IFN-I相关细胞因子和肿瘤内CD8 +免疫细胞的血清水平降低，Neocrt治疗后无病的生存率较短。以癌症为主的构造AAV-IFNβ1显着改善了对RT的反应，从而系统地消除了远处的肿瘤，并在有缺陷的TLR3临床前模型中长期生存。结论我们的结果支持增加癌症的IFNβ1表达是一种免疫治疗策略，可增强患有功能功能功能性TLR3晚期CRC患者的RT诱导的抗肿瘤免疫反应。
关于检查战争遗体死亡的努力的地位
*1在“战争死亡的评估和方法的专业技术团队报告和方法”（2020年3月25日）中，两种俄罗斯案件中，某些情况包含的案例不太可能是日本人，菲律宾的10个标本，在菲律宾中，所有这些都被认为是日本人，以及“新的案例”，以及“新的案例”。 2019年），包括四个俄罗斯案件，两个缅甸案件和一个图瓦卢案件，这些案件在“大约241例俄罗斯案件，两个缅甸案件和一个图瓦卢案件中”（2019年12月18日）发表，该案件的总数及其属于陪伴评估的小组及其案件的案例及其案件的总数未讨论。方法”（2020年3月25日）包括七起案件和460例俄罗斯案件，这些案例主要是基于日本人的葬礼。
我国人工智能人才培养现状及趋势分析
以长江三角洲为例。 2020年长三角地区数字经济销售收入10.83万亿元，占该地区GDP比重为44.26%，高于2020年中国GDP（39.2万亿元）38.6%的比重。长三角区域数字经济发展水平位居全国第一、第二位，整体数字经济规模、数字产业化、产业数字化程度均超过全国其他主要城市。数字经济吸引高技能人才、促进人才双向流动，成为长三角地区人才和资本聚集的重要因素。随着数字经济顺利发展，将有可能吸引更多的人工智能人才。 • 专利申请方面，长三角地区人工智能相关专利申请总量超过12.8万件，医疗领域专利申请量共计4640件，其中上海市2070件、江苏省1570件、浙江省1000件。 • 企业方面，以上海为例，截至2020年底，人工智能产业骨干企业超过1150家，工业互联网核心产业规模达到1000亿元，拥有全国有影响力的工业互联网平台15家，示范工厂94家，平台吸纳中小企业12万家。 • 在人力资源开发方面，以上海为例，上海的高校是专业人才培训基地，科研院所是专业继续教育基地，上海的顶尖企业是高技能人才培训基地。上海有11所高校设立了人工智能研究院，9所高校设有人工智能系，38所高校设有104个人工智能相关院系。
皮肤的鳞状细胞癌
亲属癌是美国和全球最常被诊断出的癌症。五分之一的美国人一生将患上皮肤癌。1个非甲状腺瘤皮肤癌，也称为角质形成细胞癌，是美国治疗的最常见类型的癌症类型，每年有超过500万例事件。2确切的发病率估计是挑战，因为在国家癌症登记处（例如监视，流行病学和最终结果注册表）中未报告角质细胞癌。皮肤鳞状细胞癌是第二种最常见的皮肤癌类型，每年超过100万例新病例，2,3的人数超过所有在美国治疗的前五名可报告的癌症。皮肤鳞状细胞癌患者的总体预后非常好。淋巴结转移在1.9％至5.2％的病例中发展，总死亡率为1.5％至3.4％。3-7然而，转移酶的患者的预后差得多。6在免疫抑制的患者中，皮肤鳞状细胞癌的风险增加了65至250倍，在6％至15％的病例中，局部复发和转移的发生率更高。8,9皮肤鳞状细胞癌在美国，皮肤癌的死亡人数增加，估计表明淋巴结转移和死亡的绝对数量等于或超过黑色素瘤或白血病。3,10皮肤鳞状细胞癌的发生率和疾病负担都在上升。2,11,12这项基于证据的审查为临床医生提供了有关流行病学特征，临床病理风险因素，分期，管理和预防的当前信息。
免疫疗法树突状细胞
我们的疗法的概念包括：树突状细胞（DC）和耐受性巨噬细胞（TOM）。用于治疗的细胞是自体白细胞（取自患者的血液本身），服用白细胞（白细胞），然后在实验室中进行编程和开发，然后重新注射到同一患者中。cell products consist of isomatic blood cells that are not "stem cells" but have regenerative properties such as "stem cells" that are able to improve the body's immune system against various disease agents (bacteria, viruses, fungi, etc.) and autoimmune diseases (wagner disease, sjorgen syndrome, systemic lupus erythematosus, psoriasis, etc.) in clinical testing.
kp.2基于单价mRNA疫苗可鲁棒增强对SARS-COV-2
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年12月3日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.12.02.626472 doi：Biorxiv Preprint
使用高维计算的鲁棒聚类
摘要 - 本文介绍了超维计算（HDC）域中数据的聚类。在先前的工作中，已经提出了一个基于HDC的聚类框架，称为HDCluster。但是，现有的HDCluster的性能并不强大。在初始化步骤中随机选择簇的高量向量，HDCluster的性能被降解。为了克服这种瓶颈，我们通过探索编码数据的相似性（称为查询过量向量，分配了初始群集过度向量。组内过度向量的相似性比组间高向量具有更高的相似性。利用查询过量向量之间的相似性结果，本文提出了四种基于HDC的聚类算法：基于相似性的K-均值，相等的Bin宽度直方图，相等的BIN高度直方图和基于相似性的亲和力传播。实验结果说明：（i）与现有的HDCluster相比，我们提出的基于HDC的聚类算法可以实现更好的准确性，更健壮的性能，更少的迭代和更少的执行时间。基于相似性的亲和力提出优于八个数据集上的其他三种基于HDC的聚类算法，而聚类准确性则高于2％约38％。（ii）即使对于一通聚类，即没有群集高量向量的任何迭代更新，我们提出的算法也可以提供比HDClter更强大的聚类精度。（iii）在八个数据集上，当八分之一的数据集投影到高维空间上时，八分之一可以达到更高或可比的精度。传统聚类比HDC更可取，当时簇数k的数量很大。
在增强学习中弥合现实差距：鲁棒
强化学习（RL）通过互动来培训计算模型来解决复杂的决策。但是，由于昂贵或危险错误的高风险，在实地世界环境中的直接培训（例如自动驾驶或医疗程序）通常是不切实际的。因此，RL通常依赖于模拟环境或静态离线数据集。但是，这种依赖引入了一个关键的挑战，称为“现实差距” - 训练条件与现实世界应用中遇到的动态之间的差异。本演示文稿解决了旨在通过增强RL策略的有效性来弥合这一差距的创新策略： - 强大的RL优化：我们深入研究了扰动的战略使用，以优化从模拟器中汲取的政策。这种方法着重于提高这些政策的适应性和鲁棒性，使它们更适合于可变性和意外条件的现实应用程序。- 离线RL优化：进一步的讨论将探讨汉密尔顿 - 雅各比 - 贝尔曼（HJB）方程的应用，作为增强在静态数据集中训练的策略的方法的方法。该技术对于在无法实现与环境的实时互动的情况下改善现实世界的适用性至关重要。
混合尺寸t-j模型中的鲁棒条纹
在强相关系统中，微观理解竞争订单是现代量子多体物理学的关键挑战。例如，条纹顺序的起源及其与Fermi-Hubbard模型中的配对的关系仍然是中心问题之一，并且可以帮助理解库酸酯中高温超导性的起源。在这里，我们分析了T-J模型的掺杂的混合二维（混合）变体中的条纹形成，其中荷载载流子仅限于一个方向移动，而磁性SU（2）相互作用是二维的。在有限温度下，使用密度矩阵重新归一化组，在没有配对的情况下，我们发现了稳定的垂直条带相，以不优量的磁序和远距离电荷密度的波浪pro纤维纤维纤维在广泛的掺杂范围内。我们在磁耦合〜J / 2的阶面找到高临界温度，因此在电流量子模拟器的范围内。多体状态的快照，可以通过量子模拟器访问，在混合设置中揭示了隐藏的自旋相关性，当考虑纯粹的磁背景时，抗Fiferromagnetic相关性会增强。所提出的模型可以看作是实现条纹阶段的父级哈密顿量，其隐藏的旋转相关性导致预测的对量子和热闪光的弹性。