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急性冠状动脉综合征的机器学习风险预测模型和在行政数据中使用非甾体类抗炎药的死亡
我们的目的是调查机器学习方法对人群水平上关联的行政健康数据的有用性，以预测使用非甾体类抗炎药（NSAID）后老年患者急性冠状动脉综合征的一年风险和死亡。从2003年1月1日至2004年12月31日之间提供NSAID的西澳大利亚心血管群的患者从药品福利计划数据中识别出了NSAID。 链接的医院入院数据和药物病史的合并症是输入。 在第一个供应日期以来一年内急性冠状动脉综合征或死亡的入院是产出。 机器学习分类方法用于构建模型来预测AC和死亡。 模型性能是通过接收器操作特征曲线（AUC-ROC），灵敏度和特异性下的区域测量的。 NSAID人群中有68,889名患者，平均年龄为76岁，女性为54％。 1882患者因急性冠状动脉综合征入院，5405例患者在第一次供应NSAID后一年内死亡。 应用多层神经网络，梯度提升机和支持向量机进行构建各种分类模型。 梯度提升机的平均AUC-ROC为0.72，预测ACS和0.84预测死亡。 应用于链接的管理数据的机器学习模型可以潜在地改善不良结果风险预测。 需要进一步研究其他数据和方法，以改善不良结果风险预测的绩效。从药品福利计划数据中识别出了NSAID。链接的医院入院数据和药物病史的合并症是输入。在第一个供应日期以来一年内急性冠状动脉综合征或死亡的入院是产出。 机器学习分类方法用于构建模型来预测AC和死亡。 模型性能是通过接收器操作特征曲线（AUC-ROC），灵敏度和特异性下的区域测量的。 NSAID人群中有68,889名患者，平均年龄为76岁，女性为54％。 1882患者因急性冠状动脉综合征入院，5405例患者在第一次供应NSAID后一年内死亡。 应用多层神经网络，梯度提升机和支持向量机进行构建各种分类模型。 梯度提升机的平均AUC-ROC为0.72，预测ACS和0.84预测死亡。 应用于链接的管理数据的机器学习模型可以潜在地改善不良结果风险预测。 需要进一步研究其他数据和方法，以改善不良结果风险预测的绩效。在第一个供应日期以来一年内急性冠状动脉综合征或死亡的入院是产出。机器学习分类方法用于构建模型来预测AC和死亡。模型性能是通过接收器操作特征曲线（AUC-ROC），灵敏度和特异性下的区域测量的。NSAID人群中有68,889名患者，平均年龄为76岁，女性为54％。1882患者因急性冠状动脉综合征入院，5405例患者在第一次供应NSAID后一年内死亡。应用多层神经网络，梯度提升机和支持向量机进行构建各种分类模型。梯度提升机的平均AUC-ROC为0.72，预测ACS和0.84预测死亡。应用于链接的管理数据的机器学习模型可以潜在地改善不良结果风险预测。需要进一步研究其他数据和方法，以改善不良结果风险预测的绩效。
在代表性月球风化层中进行低成本测试......
快速原型设计和测试是早期技术研发中常见的迭代设计的关键推动因素。在尘土飞扬的环境中进行测试对于准备低温磁耦合器进行月球操作至关重要。为了能够对尘土缓解概念进行早期和迭代测试，美国国家航空航天局 (NASA) 阿姆斯特朗飞行研究中心 (加利福尼亚州爱德华兹) 开发了一种低成本、低保真度的代表性月球风化层环境。基于对该测试装置的初步测试，类似的装置可能会引起大学和其他实体的兴趣，这些实体希望开发使用月球风化层模拟物安全测试相对小规模组件的能力。本文介绍了该月球风化层测试室的开发和初步测试的结果。还讨论了进一步的开发策略，以潜在地改进该装置。
用于肺癌治疗的靶向纳米载体
肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因之一。肺癌的治疗策略包括手术、高剂量静脉化疗药物、放射治疗等。化疗作为最基本的治疗方法之一，可以提高患者的生存率。然而，使用化疗药物会产生严重的副作用、全身毒性和选择性差。纳米技术和递送系统的结合已被用作开发癌症疗法的新方法，其全球影响力正在不断扩大。因此，在各种纳米载体中，脂质基纳米递送系统由于其独特的性质可以潜在地规避这些问题。本研究的目的是通过考虑靶向方法来研究脂质基纳米载体对肺癌治疗的影响。由于其具有本研究中提到的直径小、毒性低、生物相容性高、混合结构、能够提供控制和持续释放等特点，它可以被肺癌患者使用，因为它具有针对性的功能，并且没有严重的副作用。
旧事重提：针对 MAPK 信号通路的非小细胞肺癌药物再利用方法
非小细胞肺癌 (NSCLC) 是肺癌的一个主要亚型，占全球癌症相关死亡的大多数，约占肺癌的 80% 至 85%。丝裂原活化蛋白激酶 (MAPK) 信号通路是 NSCLC 的一个重要方面，并有助于推进这种癌症的治疗。针对 Ras/Raf/MEK/ERK 通路是一种有前途的 NSCLC 治疗替代方法，本综述将重点介绍这种方法。靶向药物的引入彻底改变了这种癌症患者的治疗。当与当前系统生物学驱动的策略相结合时，将非癌症药物重新用于新的治疗领域是一种经济高效且有效的技术，可提高发现新药理活性的结果。本文重点介绍了成功的尖端技术，同时重点介绍了 NSCLC 靶向疗法。最终的挑战是将这些重新利用的药物整合到 NSCLC 患者的治疗方案中，以潜在地提高肺癌治愈率。
纠缠转移，积累和通过基于量子步行的Qubit – Qudit Dynamics
摘要高维系统中量子相关性的产生和控制是量子技术当前景观的主要挑战。实现这种非古典高维资源将有可能解锁量子加密，通信和计算的增强功能。我们提出了一种能够通过基于量子 - 步行（QW）基于涉及硬币和沃克自由度的机制的量子 - 步行（QW）转移和累积机制来实现D尺寸系统的纠缠状态的方案。调查QW的选择是由于它们在多种物理系统中的成功实施而得到补充的一般性和多功能性。因此，鉴于QW跨量子信息的横切作用，我们的协议潜在地代表了控制各种实验平台中高维纠缠产生的多功能通用工具。特别是我们说明了可能的光子实现，其中信息是在轨道角动量和单个光子自由度的极化程度中编码的。
泥炭地恢复途径减轻温室气体排放并保留泥炭碳
摘要泥炭地在全球碳（C）周期中起着至关重要的作用，使其修复成为减轻温室气体（GHG）排放并保留的关键阶层。这项研究分析了在毛线和温带泥炭地中使用的最合并的恢复途径，潜在地适用于热带泥炭园区。我们的分析侧重于修复措施的温室气体排放和C保留潜力。评估C股票变化的泥炭地（重新开采）泥炭地和泥炭地与持续排水相关，我们采用了一种概念上的方法，该方法考虑了短期C捕获（大气与泥炭地生态系统之间的温室气体交换）和泥炭中的长期C序列。我们概念模型的主要标准是捕获C和减少温室气体排放的恢复措施的能力。我们的发现表明碳二氧化碳（CO 2）是长期
医疗政策 - 用于管理...
某些癌症中治疗选择的标准是活检或手术过程中组织样品的生物标志物分析。活检和手术都是侵入性的，周转时间缓慢，以获得结果。肿瘤组织也可能是异质的，这可能导致患者接受化疗而不是靶向治疗。基于组织的分子检测的一种替代方法是癌症患者血浆中的无细胞DNA。血液中无细胞的DNA来自非恶性和恶性细胞DNA。肿瘤细胞释放到血液中的小型DNA片段称为循环肿瘤DNA（CTDNA）。大多数CTDNA均来自原发性肿瘤，转移或循环肿瘤细胞的凋亡和坏死细胞。与凋亡不同，坏死被认为是一种病理过程，由于基因组DNA的不完整和随机消化而产生较大的DNA片段。循环DNA的长度或完整性可以潜在地
Zerto和HPE Aruba Clearpass
Aruba Clearpass然后能够执行网络分割策略，以快速隔离该机器，并防止其访问敏感数据并与其他设备进行通信以及潜在地传播恶意软件。ClearPass策略可以针对环境，设备功能，位置，业务单元和许多其他参数量身定制，以便最大程度地减少对关键业务功能的影响。例如，如果包含监视的服务器因此被认为是损害工业过程的ware，则ClearPass可以执行仍然可以从传感器，执行器和可编程逻辑控制器（PLC）的入站数据遥测的策略，同时防止服务器提供乘坐服务。这不仅可以防止攻击传播，而且还可以通过在完全锁定折衷的服务器之前给IT STA昀昀为另一台计算机的IT STA昀昀提供更多时间来最大程度地减少业务中断。这些类型的用例是通过Zerto和ClearPass基于策略的快速遏制而使这些类型的用例。
稀疏量子码的逻辑错误率 - UDSpace
摘要 量子范式呈现出一种称为退化的现象，这种现象可以潜在地提高量子纠错码的性能。然而，在评估稀疏量子码的性能时，这种机制的影响有时会被忽略，逻辑错误率并不总是能被正确报告。在本文中，我们讨论了以前存在的计算逻辑错误率的方法，并提出了一种受经典编码策略启发的基于陪集的有效方法来估计退化错误并将其与逻辑错误区分开来。此外，我们表明，所提出的方法为 Calderbank-Shor-Steane 码系列提供了计算优势。我们使用这种方法证明，退化错误在特定的稀疏量子码系列中很常见，这强调了准确报告其性能的重要性。我们的结果还表明，文献中提出的改进解码策略是提高稀疏量子码性能的重要工具。
综合综合体 - 中小型 - 模块反应器 -
以微电网形式整合可再生能源可以提高电力系统的弹性并减少其碳足迹。但是，可再生能源本质上是间歇性的，它们的可用性可能随天气和季节而有很大差异。储能可以用来弥补一定程度的供应和需求之间的不平衡，但是为此目的安装大规模存储可能是不经济的。因此，通常仍然需要其他类型的电源，在许多系统中，此电源由柴油发电机提供。新兴的小模块反应堆（SMR）技术可以潜在地用清洁选项替代这些来源。这些新的反应堆具有被动安全系统，较长的加油间隔，并提供了负载跟踪的规定，使它们可以补充可再生能源，并为发电和地区/过程热量生产提供可靠，可调节的低碳解决方案。进行了关键问题和方法，并审查了现有的作品，以表明如何有效地将SMR作为清洁和可持续的能源供应有效地集成到微电网中。