一只十个月大的雄性约克夏犬在遭受脑外伤四个月后接受了 CT 检查。头部 CT 扫描显示脑室扩张,右顶骨附近有新月形外周血肿,并有矿化区域。血肿的内脏层在原生扫描中呈高衰减,静脉注射碘化造影剂后显示中度对比增强。颅骨未发现骨折。这些发现与急性慢性钙化性硬膜下血肿相符,这种血肿在人类中已有更详细的描述。这是第一份报告,其中描述了使用计算机断层扫描对狗进行这种疾病的成像结果。关键词:犬、头部创伤、脑外伤、计算机断层扫描
尽管单向函数已被公认为经典密码学的最小原语,但量子密码学的最小原语仍不清楚。通用外推最早由 Impagliazzo 和 Levin (1990) 提出,当且仅当单向函数存在时,通用外推任务才是困难的。为了更好地理解量子密码学的最小假设,我们研究了通用外推任务的量子类似物。具体来说,我们提出了经典→量子外推任务,即根据计算基础中测量的第一个寄存器,外推二分纯态的其余部分。然后,我们将其用作建立量子密码学新连接的关键组件:(a) 如果经典→量子外推很难,则存在量子承诺;(b) 如果存在以下任何密码原语,则经典→量子外推很难:使用经典公钥的量子公钥密码学(如量子货币和签名)或2消息量子密钥分发协议。对于未来的工作,我们进一步推广外推任务并提出一个完全量子的模拟。我们表明,如果存在量子承诺,则很难,而对于量子多项式空间则很容易。
1伦敦大学学院化学系,伦敦戈登街20号,WC1H 0AJ,英国2物理与天文学系,乌普萨拉大学,乌普萨拉大学,邮箱516,75120 Uppsala,瑞典3号,瑞典3化学系 - Ångström实验室,Uppsala Universiti联邦材料科学技术实验室,加入技术和腐蚀的实验室,瑞士,瑞士5号,基尔大学实验和应用物理研究所,基尔大学,德国24098,德国6 Ruprecht Haensel实验室,Deutsches,Elektronen-synchrotron desy,226607 Hamburg,Elektronen-synchrotron desy,德国Mainz,55128InstitutFürPhysikInstitutfürphysik Institut f-75005 sorbonne Universit'E,CNRS,CNRS,CNRS,CNRS,Laboratoire de Chimie体格 - Mati eRe et rayonnement,LCPMR,F-75005 Paris,Paris,Paris,Paris,France 9 France of Thressics of Thressics of Temple University,Paradelofia伯克利,加利福尼亚州94720,美利坚合众国11德国埃莱克特伦 - 同步性Desy,22607汉堡,德国
报告药物授权后的可疑反应很重要。它允许继续监视药用产品的利益/风险余额。医疗保健专业人员被要求通过国家报告系统报告任何可疑的不良反应:“国家药品和保健产品机构(ANSM)和区域药物保护中心网络 - 网站:www.ansm.sante.fr”。
Feng Wang, [a,b]# Lian Chen, [a] # Jiaqi Wei, [c] Caozheng Diao, [d] Fan Li, [b] Congcong Du, [a] Zhengshuai Bai, [b] Yanyan Zhang, [b] Oleksandr I. Malyi,* [a,e] Xiaodong Chen, [c] Yuxin Tang,* [a,b] Xiaojun Bao* [a,b]
QR 码 – 请求回复 Hunt 军事社区和军事住房办公室 (MHO) 共同努力,确保满足 Kirtland 家庭住房的需求。MHO 监督合规性,以确保 Hunt 能够达到预期。作为合作伙伴,我们有几种解决问题的方法。对于大多数问题、投诉或问题,最好从租赁办公室开始,但欢迎所有居民随时联系 MHO。第一个联系点是当地办公室社区主任或运营总监。如果您无法解决问题,请联系我们。对于大多数问题、投诉或问题,最好从租赁办公室开始,但欢迎所有居民随时联系 MHO。对于大多数住房问题,我们建议按以下顺序进行:
尽管QR码网络钓鱼通常是针对各种个人和组织的机会主义威胁,但高管受到这些攻击的影响不成比例。例如,来自异常安全的数据表明,执行角色的人员收到的QR码攻击是2023年下半年的QR码攻击的42倍。这并不完全令人惊讶,因为威胁性参与者长期以来一直针对具有或多或少量身定制的网络钓鱼信息的高管和高级人员,这是一种称为“捕鲸”的技术,这主要是由于这些员工通常更高的访问公司资源的访问水平。异常安全性还报告说,大约27%的恶意QR码用于模拟2/MFA通知的网络钓鱼攻击,几乎可以肯定会产生紧迫感,并促使受害者立即采取行动。
表面码纠错为实现可扩展容错量子计算提供了一种非常有前途的途径。当作为稳定器码运行时,表面码计算包括一个综合征解码步骤,其中使用测量的稳定器算子来确定物理量子比特中错误的适当校正。解码算法已经取得了长足的发展,最近的研究结合了机器学习 (ML) 技术。尽管初步结果很有希望,但基于 ML 的综合征解码器仍然局限于小规模低延迟演示,无法处理具有边界条件和晶格手术和编织所需的各种形状的表面码。在这里,我们报告了一种可扩展且快速的综合征解码器的开发,该解码器由人工神经网络 (ANN) 驱动,能够解码任意形状和大小的表面码,数据量子比特受到各种噪声模型的影响,包括去极化误差、偏置噪声和空间非均匀噪声。解码过程包括由 ANN 解码器进行综合征处理,然后进行清理步骤以纠正任何残留错误。基于对 5000 万个随机量子错误实例的严格训练,我们的 ANN 解码器被证明可以处理超过 1000(超过 400 万个物理量子比特)的代码距离,这是最大的 ML-
摘要 拓扑量子纠错码已成为实现大规模容错量子计算机目标的主要候选者。然而,在存在噪声的情况下量化这些大尺寸系统中的纠缠是一项艰巨的任务。在本文中,我们提供了两种不同的方法,以可定位的量子比特子集纠缠来表征噪声稳定器状态,包括表面和颜色代码。在一种方法中,我们利用适当构造的纠缠见证算子来估计基于见证的可定位纠缠下限,这可以在实验中直接获得。在另一种方法中,我们使用与稳定器状态局部幺正等价的图状态来确定可计算的基于测量的可定位纠缠下限。如果在实验中使用,这将转化为从特定基中的单量子比特测量中获得的可定位纠缠下限,这些测量将在感兴趣的子系统之外的量子比特上执行。为了计算这些下限,我们详细讨论了从稳定器状态获取局部幺正等效图状态的方法,其中包括一种新的可扩展几何方法以及一种适用于任意大小的一般稳定器状态的代数方法。此外,作为后一种方法的关键步骤,我们开发了一种可扩展的图形转换算法,该算法使用一系列局部互补操作在图中的两个特定节点之间创建链接。我们为这些转换开发了开源 Python 包,并通过将其应用于嘈杂的拓扑颜色代码来说明该方法,并研究可局部纠缠的见证和基于测量的下限如何随所选量子比特之间的距离而变化。
先前的研究表明,线粒体不仅在癌细胞(CSC)代谢中起核心作用,而且在CSC干性维持和分化的调节中起着核心作用,这是癌症进展和治疗性抗性的关键调节剂。因此,预计CSC中线虫的调节机制的深入研究有望为癌症治疗提供新的靶标。本文主要介绍线粒体及其相关机制在CSC Stemness维持,代谢转化和化学上的作用。讨论主要关注以下方面:线粒体形态结构,亚细胞定位,线粒体DNA,线粒体代谢和线粒体。手稿还描述了针对线粒体靶向药物的最新临床研究进展,并讨论了其目标策略的基本原理。的确,了解线粒体在CSC规范中的应用将促进新型CSC靶向策略的发展,从而显着提高癌症患者的长期存活率。
