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上上星医（集集）股股股有有限公公司公公司公公公司司公公
此公告是根据规则第13.10B条规定的规则，该规则规定了在香港有限公司证券交易所上市的规则。以下列出了上海福斯福斯（Group）Pharmaceutical（Group）Co.，Ltd。*（“公司”）在上海证券交易所网站上出版的“与子公司的批准有关的批准的公告”。以下是仅出于提供信息的目的的上述公告的翻译。如果有任何差异，中文版本将占上风。
sc tokai应用物理学会学术演讲（JSAP SCTS 2014）
简介：在过去的几十年中，碳纳米材料（例如碳纳米纤维（CNF）和石墨烯）由于其宏伟的特性而引起了强烈的科学兴趣[1，2]。关于石墨烯的大部分研究都是针对合成高质量和大面积石墨烯方法的探索。有希望的方法是脉搏激光沉积和化学蒸气沉积。虽然在理解石墨烯合成方面已经取得了重要成就，但它们的形成机制尚不清楚。现场技术的最新进展现在为研究原子水平研究固相相互作用的新可能性提供了新的可能性。在这里，我们报告了通过原位透射电子显微镜（TEM）直接观察到铜含有铜纳米纤维（CU-CNFS）的结构转化。实验：使用kaufmann型离子枪制造Cu-CNF（iontech。Inc. Ltd.，模型3-1500-100FC）。所使用的样品是尺寸为5x10x100 µm的市售石墨箔。通过在CNFS生长过程中连续供应Cu，在室温下用1 keV ar +离子辐射石墨箔的边缘。在其他地方详细描述了离子诱导的CNF生长机理的细节[3]。然后将Cu-CNF安装在200 kV的TEM（JEM2010，JEOL CO.，JEOL CO.）的阴极微探针上，并研究了Cu-CNFS向石墨烯的结构转化，在电流 - 电压（I-V）测量过程中进行了研究。结果和讨论：在I-V测量过程中，高温是通过Cu-CNF结构中的Joule加热获得的。焦耳CNF的加热导致其表面石墨化，最后在转化为严重扭曲的石墨烯中。tem图像表明，最初，CNF在本质上是无定形的，而I-V过程中的电流流动引起了CNF的晶体结构的急剧变化，形成了石墨烯的薄层（1-3层）。作为结果，在产生的电流大大增加的情况下，改进了结构的电性能，比初始值高1000倍（从10 -8到10 -5 a）。该过程采用三个步骤进行：Cu纳米颗粒的聚集，无定形碳扩散到Cu中，以及在进一步加热下的Cu纳米颗粒的电迁移。
北京Geekplus Technology Co.，Ltd.北京极智嘉...上上星医（集集）股股股有有限公公司公公司公公公司司公公
此公告是根据规则第13.10B条规定的规则，该规则规定了在香港有限公司证券交易所上市的规则。以下列出了上海Fosun Pharmaceutical（Group）Co.，Ltd。*（“公司”）在上海证券交易所网站上发布的“与子公司的药物临床试验进展有关”的“公告”。以下是仅出于提供信息的目的的上述公告的翻译。如果有任何差异，中文版本将占上风。
使用盲手册图评论验证研究
背景：从电子健康记录中提取疗法（批次）信息和索赔数据对于确定现实世界中临床环境中系统性抗癌治疗的纵向变化至关重要。目的：这种回顾性队列分析的目的是通过将算法的输出与通过盲人手动图表审查获得的结果进行比较，验证和完善我们先前描述的开源批次算法。方法：我们使用结构化的电子健康记录数据和临床文件来识别500名接受转移性非小细胞肺癌治疗的成年患者，从2011年至2018年中，使用全身性抗癌治疗。我们将患者分配给训练（n = 350）和测试（n = 150），随机分裂与简单病例的总比例成正比：复杂病例（n = 254：246）。简单的病例是接受一批且没有维持疗法的患者；复杂的病例是接受多个批量和/或维持治疗的患者。算法变化，之后针对测试队列评估了精制算法。结果：对于简单的情况，将Lot算法和图表审查预定的16个不一致的实例降低为8个实例；在测试队列中，算法和图表审查之间没有不一致的态度。对于复杂的情况，算法的细化将不一致从68个实例降低到62个实例，其中37个实例在测试队列中。由于医学文献中缺乏精确的定义，无法客观地解决批次和维持治疗的不同定义和维持治疗的不同不一致领域。对收到一批批次的患者的批次算法输出和图表审查之间的百分比一致性为89％的预先置换，93％的后置量和93％的测试队列，而算法审查和图表审查之间的精确匹配的可能性随着越来越多的独特疗法的数量减少。结论：我们的发现确定了Lot算法和临床医生文档之间不一致的共同来源，提供了靶向算法改进的可能性。
基于机器学习的盲侧通道攻击PQC ...
摘要 - Kyber Kem，NIST选择的公共密钥加密和密钥封装机制（KEMS）的PQC标准已通过NIST PQC标准化过程进行了多种侧道攻击。但是，所有针对Kyber Kem划分程序的攻击要么需要了解密文的知识，要么需要控制密文的值以进行密钥恢复。但是，在盲目的环境中没有已知的攻击，攻击者无法访问密文。虽然盲目的侧通道攻击以对称的密钥加密方案而闻名，但我们不知道Kyber Kem的这种攻击。在本文中，我们提出对Kyber Kem的第一次盲侧通道攻击来填补这一空白。我们针对解密过程中点乘法操作的泄漏，以执行实用的盲侧通道攻击，从而实现完整的密钥恢复。，我们使用来自PQM4库的Kyber Kem的参考实现的功率侧渠道对攻击进行了实际验证，该kem在ARM Cortex-M4 MicroController上实现。我们的实验清楚地表明，在有适当准确的锤击重量（HW）分类器的情况下，我们提议的攻击仅在几百到几千个痕迹中恢复了全部钥匙的可行性。索引术语 - POST-QUANTUM密码学；盲侧通道攻击；凯伯；基于晶格的密码学；基于功率的侧通道攻击
热红外单幅图像去雾及盲图像质量评价
图像去雾是一种减少图像中雾霾、灰尘或雾气影响的方法，以便清晰地查看观察到的场景。文献中存在大量传统和基于机器学习的方法。然而，这些方法大多考虑可见光光谱中的彩色图像。显然，由于热红外光谱的波长较长，受雾霾的影响要小得多。但远距离观测期间的大气扰动也会导致热红外 (TIR) 光谱中的图像质量下降。在本文中，我们提出了一种为 TIR 图像生成合成雾的方法。然后，我们分析了现有的盲图像质量评估措施雾感知密度评估器 (FADE) 对 TIR 光谱的适用性。我们进一步全面概述了当前图像去雾的最新技术，并通过经验表明，许多最初为可见光图像设计的方法在应用于 TIR 光谱时表现得出奇的好。这在最近发布的 M3FD 数据集上进行的实验中得到了证实。
使用量子二分相关器的盲量子机器学习
分布式量子计算是一种很有前途的计算范式，可用于执行超出单个量子设备能力范围的计算。分布式量子计算中的隐私对于在存在不受信任的计算节点的情况下保持机密性和保护数据至关重要。在本信中，我们介绍了基于量子二分相关器算法的新型盲量子机器学习协议。我们的协议减少了通信开销，同时保护了不受信任方的数据隐私。我们引入了强大的特定于算法的隐私保护机制，其计算开销低，不需要复杂的加密技术。然后，我们通过复杂性和隐私分析验证了所提协议的有效性。我们的发现为分布式量子计算的进步铺平了道路，为量子技术时代的隐私感知机器学习应用开辟了新的可能性。
Mamquam盲频道长期维护和资金策略
•承认这些土地和水域的文化和生态重要性以及sḵwx̱wú7mesh与它们的关系。•尊重sḵwx̱wú7meshúxúxúxwumixw权利和标题和提前对帐。•逐步补救，恢复和增强MBC的环境健康（所有人的生态与社会基础）。•为社区的海洋门户提供安全的访问权，并在MBC中的各种海洋用户的平衡需求，同时尊重Sta'7MES社区的核心需求和价值。•优先考虑水道安全和通道维护，以实现导航目的，并最大程度地减少影响。•采用可持续，实用和财务可行的长期渠道维护计划。•设计未来需求，气候适应和海洋机会。•确保收益和成本在最广泛的受益人中分享。尽可能探索合作伙伴关系和成本分布的机会。•查看次要挖泥（即私人水批次）作为特定受益人的成本和责任。