XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System研究热点
危险识别和风险分析海上自动式地面船：系统审查和未来方向
尽管自动船舶技术取得了进展，但未知的风险仍然存在于海上自主地表船的设计，操作和规范中。目前缺乏针对海事自动表面船的危险识别和风险分析方法的全面文献综述。基于62种相关文献的数据库，本研究介绍了相关文献的分布，该文献通过期刊，出版年份，国家或作者身份和机构。为了进一步了解研究热点和经常被忽视的风险影响因素，根据风险影响因素的分类，文献被分为四组，并汇总了风险影响因素的全面清单。基于此，研究内容对人为因素，与船舶相关因素，环境因素和技术因素进行了分析。此外，还对与数据源和风险分析方法有关的23种文献进行了统计分析，并指出研究人员通常使用数据集和风险分析方法的组合。这项研究不仅为对海事自主地表船的危害识别和风险分析的当前状况和挑战的理解提供了贡献，而且还提供了潜在的未来研究方向。
探索乳腺癌治疗的创新疗法
乳腺癌细胞的受体决定了靶向治疗方法的基础，并在该疾病的预后和治疗中发挥重要作用。与其他类型的癌症一样，乳腺癌的标准治疗方法包括手术、化疗和放疗。5 通常，抗乳腺癌药物通过口服或静脉 (iv) 途径给药，药物必须通过许多障碍才能到达肿瘤部位。这些障碍包括物理、生理和生物物理因素。6 化疗的目的是使用细胞毒性抗癌药物（无论是否手术）来与肿瘤细胞的分裂和发育竞争。肿瘤细胞中某些蛋白质水平的升高会导致对多药疗法的耐药性，从而降低化疗药物的有效性。由于内源性、长期暴露于各种内在和外在因素以及遗传相互联系，乳腺癌的病理学在所有癌症中非常复杂。 7 考虑到目前癌症治疗方法的这些缺点，必须找到新的有益的解决方案。在癌症化疗中，利用非药物递送将抗癌药物递送至癌组织可提高生物利用度（以生物利用度计），并大大降低药物的不良反应，这最近已成为研究热点。 8
分析基于书目计量学摘要
互联网经济是一种新的经济现象，将网络信息技术作为运营商，并且已成为当前经济和社会发展的骨干力量[1]。主要基于“ Internet +”平台，它将将互联网与传统工业经济相结合，并加速传统经济的转型，升级和创新发展。目前，互联网与各个经济领域的深层整合产生了许多新事物，这在很大程度上会影响公司生产，工业升级，人类生活，社会管理和其他方面。例如，诸如电子商务和互联网融资等新兴服务行业的发展大大增加了第三级行业的比例，并促进了工业结构的优化和升级。因此，作为中国经济发展的新推动力，互联网经济对社会生产中多个行业和领域的发展产生了重要影响，并且在加速新经济正常的形成方面具有重要意义。因此，在互联网经济成为研究热点的背景下，当前的研究状况和进步被整理以提供未来研究的参考。基于此，本文使用CNKI和BiblioMetrics软件对互联网经济文献进行深入分析，并预测互联网经济的未来发展方向。
无偏量子相位估计
早期的量子算法主要基于两种算法，Grover 搜索算法 [1] 和量子傅里叶变换 (QFT) [2, 3]。量子相位估计算法 (PEA) [2] 是 QFT 最重要的应用之一，也是许多其他量子算法的关键，例如量子计数算法 [4] 和 Shor 整数分解算法 [3]。基于 PEA 的寻序子过程被认为是 Shor 算法指数级加速的源泉。虽然 PEA 是在 20 多年前提出的，但它仍然是近年来的研究热点 [5, 6, 7]。相位估计还引发了一个更广泛的主题，即幅度估计 [8, 9, 10, 11, 12, 13]，包括最大似然幅度估计 [10]、迭代幅度估计 [12] 和变分幅度估计 [13]。此外，迭代相位估计算法 (IPEA) [14, 15, 16] 是 PEA 的一种更适合 NISQ (噪声-中间尺度量子) 的变体。在一定的 ϕ 选择策略下，IPEA 与 PEA [14] 完全相同，因此本文不再赘述。相位估计和振幅估计在量子化学 [17, 18, 19] 和机器学习 [20, 21] 等众多领域都有广泛的应用。给定一个执行幺正变换 U 的量子电路，以及一个本征态 | ψ ⟩
基于广义修正大气光谱的湍流对高斯光束传输影响的分析与仿真
多年来，大气湍流一直是物理学和工程学领域的研究热点。当激光束在大气中传播时，它会受到散射、吸收和湍流等不同光学现象的影响。大气湍流效应是由折射率的变化引起的。不同大小的涡流会影响光波在大气中的传播。折射率的这些变化会导致传播的激光束产生不同的变化，如光束漂移、光束扩散和图像抖动。所有这些影响都会严重降低光束质量 (M 平方) 并降低系统在某些应用中的性能效率，包括自由空间光通信、激光雷达-激光雷达应用和定向能武器系统 [1- 5]。传统上，湍流由 Kolmogorov 模型类型定义。Kolmogorov 谱的幂律值为 11/3，用于描述高斯分布 [6]。许多光谱具有特定的内尺度和外尺度，如 Tatarskii 光谱、von Karman 光谱、Kolmogorov 光谱和广义修正光谱 [7]。本研究采用广义修正大气光谱模型。我们通过数值和分析方法执行高斯激光光束在不同传播距离下的传播行为。此外，我们还研究了一些参数对光束传播的影响。讨论了所有模拟结果，并将其与文献中的结果进行了比较。
激光粉末床熔合 (PBF-LB/M) 钽增材制造的进展：综合回顾
摘要：增材制造 (AM) 是制造技术发展的主要增量。过去几十年来，该研究领域取得了巨大进步，包括工艺、设备和材料的增长。无论技术进步多么引人注目，技术挑战都推动着这些技术的应用和发展。金属增材制造被认为是工业革命的主要领域。根据材料和工艺分类，已经开发出各种金属 AM 技术，包括选择性激光烧结 (SLS)、激光粉末床熔合 (PBF-LB/M) 和电子束粉末床熔合 (PBF-EB/M)。PBF-LB/M 被认为是金属材料最合适的选择之一。由于钽的高生物相容性及其高端安全应用，钽的 PBF-LB/M 已成为本世纪的研究热点。多孔钽的 PBF-LB/M 可通过调整机械和生物医学特性以及具有可预测特征的先进植入物设计，引领生物医学和骨科领域尚未开发的研究前景。本综述主要探讨使用 PBF-LB/M 工艺增材制造钽和相关合金的最新进展。分析包括对工艺参数、机械性能和潜在生物应用的评估。这将为读者提供有关钽合金 PBF-LB/M 现状的宝贵见解。
针对Writer或Erase来发现抗癌药物
尽管过去 50 年来我们在药理学和治疗方面取得了许多重要发现，但癌症仍然是全球面临的重大健康挑战。癌症发病率和死亡率的上升可能与吸烟、环境污染、饮食和遗传因素密切相关。尽管细胞和生物技术疗法等重大发现和发展令人鼓舞，但医学领域仍需要新的突破来开发用于治疗癌症的特定有效药物。在细胞疗法、抗肿瘤疫苗和新型生物技术药物的开发上，已经在临床前研究中显示出良好的效果。随着染色质免疫沉淀测序 (ChIP-seq) 及其衍生技术的不断丰富和发展，表观遗传修饰逐渐成为研究热点。作为表观遗传修饰的关键成分，“写入者”、“读取者”、“擦除者”逐渐被揭开面纱。癌症与表观遗传修饰，尤其是甲基化有关，因此已经开发出不同的表观遗传药物，其中一些药物已进入临床 I 期或 II 期试验，相信在不久的将来这些药物必将对治疗有所帮助。对此，我们将对针对修饰酶和去修饰酶的抗肿瘤药物进行概述，以期为未来的研究做出贡献。
回复评论
6。讨论：包括与最近评论或GC免疫疗法的荟萃分析的特定发现的直接比较，以使本研究中的独特贡献和差距更加明显。例如，引用研究强调了最新进步或在TME调节中对免疫疗法功效的挑战的一致挑战将在更广泛的背景下以结果为基础。加强影响，考虑讨论这些发现如何影响临床研究或政策决策。例如，关于出版和协作趋势的发现可能与潜在的资金或资源分配领域相关联，研究热点的识别可以指导临床试验或多机构研究计划。回复：谢谢您指出的。在讨论部分中，我们补充了有关内容的讨论，这些讨论可以从国家，机构和作者级别的分析结果中进一步探讨（第262-270行）。在预后部分中，我们引用了有关PD-L1表达水平（第293-394行）的最新发表的评论文章，并强调了近年来胃癌免疫疗法生物标志物的最新进步和挑战（第300-306行）。在TME部分中，我们讨论了TME调制和潜在未来趋势的最新进展（第343-350行）。
补充益生菌在血糖调节中的作用和机制：评论
摘要：随着经济增长和改善的生活水平，全世界因过度营养而引起的糖尿病等代谢疾病的发生率急剧上升。升高的血糖和患者的并发症严重影响了生活质量并增加了经济负担。当前的降血糖药物存在局限性和副作用，而安全，经济和有效的益生菌在预防疾病和重塑肠道微生态健康方面具有良好的应用前景，并且正逐渐成为预防糖尿病的研究热点，能够降低血液gluc糖和减轻复杂性。益生菌补充是一种基于微生物学的方法，用于治疗2型糖尿病（T2DM），可以通过调节不同的组织和代谢途径来实现抗糖尿病的效率。在这项研究中，我们总结了近期发现，益生菌摄入可以通过调节肠道植物来实现血糖调节，从而减少慢性低级别炎症，调节胰葡萄糖样肽-1（GLP-1），降低氧化应激，减少氧化胰岛素的耐胰岛素抗性，抗胰岛素的抗抑制作用，并增加胰岛素的抗酸盐含量（ca）。此外，讨论了调节血糖的益生菌的机制，应用，发展前景和挑战，以提供理论参考和指导基础，以开发益生菌制剂和调节血糖的相关功能食品。
高效 CNN 加速器的设计和实现......
近年来，卷积神经网络（CNN）凭借其出色的特征提取能力在图像识别、工业故障检测、无人驾驶等领域得到了广泛的应用。然而，传统的 CNN 模型 [1, 2, 3] 具有大量的参数，难以部署在资源受限的嵌入式设备上。因此，随着 CNN 的应用需求不断增加，如何简化 CNN 模型并有效地将其部署到嵌入式设备上成为了新的研究热点。使用轻量级 CNN 模型，例如 Xception [4]、MobileNet [5, 6, 7] 和 ShuffleNet [8]，是在准确率损失不大的情况下显着减少参数数量的有效方法。此外，使用低比特数据量化方法[9，10，11]可以将32比特数据量化为8比特甚至更低，大大减小了CNN模型的大小。因此，结合这两种方法对轻量级CNN模型进行低比特数据量化，为实现CNN模型提供了一种计算友好的算法解决方案。在各类嵌入式设备中，FPGA在功耗和灵活性之间提供了更好的权衡，成为实现CNN的一种有吸引力的解决方案。然而，轻量级CNN模型包含多种核大小，这对基于FPGA的CNN加速器的设计提出了挑战。大多数现有设计[12，13，14，15，16，17，18，19，20，21]可以有效处理具有某些特定核大小的卷积。然而，