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World File Search System硬碳
量子密码学中的硬量子外推
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。
硬X射线光电子光谱 - UCL Discovery
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
克林霉素ABR 300毫克胶囊，硬
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”。
北部 - 毛石和碳 - 碳 - 碳式的陈述。 ...
在市场上的设计过程。”为球形天然石墨量身定制碳涂层，并开发有效的可持续涂料技术是电池阳极材料的生产的关键步骤，这是锂离子电池的最大组成部分，使电池能够安全地操作，快速充电，有效地提供电源并延长电池寿命该过程涉及在石墨阳极有效材料表面上的保护性碳层的应用，以形成更稳定的固体电解质界面（“ SEI”），从而增强和校准了第一及后续循环的库仑效率，同时调整了液化插入量和在活性材料中的表现。在世界争取净零发射经济的时候，电池制造商正在寻求最大程度地减少其碳足迹和由生态可持续的制造工艺生产的基于天然石墨的电极材料，以支持这项工作。“在北部，我们的驾驶目的是共同努力，使明天更加绿色。” NGCBM总裁Michael Grimm说。“在与Rain这样的行业领导者联手时，我们正在为工具带添加尖端的涂料技术，以帮助为电动汽车行业建造清洁剂和更绿色的锂离子电池。”关于北部石墨北部是加拿大的TSX Venture Exchange上市公司，是北美唯一的薄片石墨生产公司。该公司的矿井对电池策略由其电池材料部门带头，该电池材料部门在法兰克福设有一家设备齐全的最先进的实验室。关于Rain Carbon Inc.Northern致力于成为生产天然石墨并将其升级到对绿色经济至关重要的高价值产品方面的世界领导者，包括锂离子电池/EV的阳极材料，燃料电池和石墨烯以及先进的工业技术。该部门的重点是开发先进的阳极材料，以改善周期寿命并提高锂离子电池的充电率和营销Northern的专利PoroCarb®产品。porocarb®是一种基于碳的材料，可提高固态和锂离子电池的性能，目前正在由领先的全球电池制造商进行评估，其结果非常积极。Northern的石墨资产包括魁北克的生产Lac des Iles矿山，该公司正在增强产出，以满足工业客户不断增长的需求以及北美电池制造商的需求。该公司还拥有安大略省的大型Bissett Creek项目和纳米比亚的完全允许的Okanjande Phaphite矿山，该矿井目前正在保养和维护上，并为以较低的成本增加了石墨生产的机会，并且比大多数竞争性项目更短。所有项目都有“电池质量”石墨，并且位于政治稳定的司法管辖区的基础设施附近。请访问Northern的网站www.northerngraphite.com/home/，www.sedarplus.ca的北部个人资料，我们下面列出的我们的社交渠道，或通过电话 +1-613-271-2124与Northern联系。在www.raincarbon.comRain Carbon Inc.是一家总部位于美国特拉华州多佛市的公司，是Rain Industries Limited（NSE：RAIN）的全资子公司，是全球性的，垂直整合的供应商的碳基和化学产品，是日常生活的必不可少的原材料。该公司的碳领域将炼油，钢铁生产，基于生物和回收来源的工业副产品转化为高价值碳材料和中型化学品。高级材料段通过将其一部分输出的下游精炼扩展到其碳加工的价值链中，成为环保的专门化学产品。雨水产品使铝，绿色钢，石墨，储能，轮胎，粘合剂，涂料，颜料和特种化学工业的客户能够将副产品转变为可用的，有价值的产品。Rain'sLioncoat®电池级碳前体材料是锂离子电池中使用的石墨和硅复合材料的全球使用的成分。
碳减碳（CMI）
IISD倡议 Carbon Sinus India（CMI）也是新德里的印度公共政策智囊团和研究所的领先，致力于保护我们唯一的星球，地球母亲，免受气候变化的全球变暖和其他不利影响。 cmi致力于发展印度的战略框架，以确定碳增长少，并促进了一系列计划和扩大的计划，努力通过创造协同作用，解决障碍，潜在的折衷和适当的金融（碳融资模型）来降低宏观和部门水平上经济的碳强度。 此外，CMI致力于提高印度的共识努力，并准备面对和应对全球气候变化适应和缓解挑战的国家准备。Carbon Sinus India（CMI）也是新德里的印度公共政策智囊团和研究所的领先，致力于保护我们唯一的星球，地球母亲，免受气候变化的全球变暖和其他不利影响。cmi致力于发展印度的战略框架，以确定碳增长少，并促进了一系列计划和扩大的计划，努力通过创造协同作用，解决障碍，潜在的折衷和适当的金融（碳融资模型）来降低宏观和部门水平上经济的碳强度。此外，CMI致力于提高印度的共识努力，并准备面对和应对全球气候变化适应和缓解挑战的国家准备。
癌症干细胞中的线粒体：阿喀琉斯脚跟或硬装甲
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。
使用机器学习算法自动检测和分析硬膜下血肿
目的机器学习算法在神经影像学领域已显示出突破性成果。本文，作者评估了一种新开发的卷积神经网络 (CNN) 的性能，用于检测和量化非造影头部 CT (NCHCT) 中硬膜下血肿 (SDH) 的厚度、体积和中线移位 (MLS)。方法回顾性地确定了 2018 年 7 月至 2021 年 4 月期间在单个机构进行的用于评估连续患者头部创伤的 NCHCT 研究。根据神经放射学报告确定了 SDH、厚度和 MLS 的真实值。主要结果是 CNN 在外部验证集中检测 SDH 的性能，使用受试者工作特征曲线下面积分析来衡量。次要结果包括厚度、体积和 MLS 的准确性。结果 在符合研究标准的 263 例有效 NCHCT 病例中，135 例患者（51%）为男性，平均（± 标准差）年龄为 61 ± 23 岁，70 例患者经神经放射科医生评估诊断为 SDH。SDH 厚度中位数为 11 毫米（IQR 6 毫米），16 例患者的 MLS 中位数为 5 毫米（IQR 2.25 毫米）。在独立数据集中，CNN 表现良好，敏感度为 91.4%（95% CI 82.3%–96.8%），特异度为 96.4%（95% CI 92.7%–98.5%），准确度为 95.1%（95% CI 91.7%–97.3%）；对于 SDH 厚度超过 10 毫米的亚组，敏感度为 100%。最大厚度平均绝对误差为 2.75 毫米（95% CI 2.14–3.37 毫米），而 MLS 平均绝对误差为 0.93 毫米（95% CI 0.55–1.31 毫米）。计算用于确定自动和手动分割测量之间一致性的 Pearson 相关系数为 0.97（95% CI 0.96–0.98）。结论所述 Viz.ai SDH CNN 在独立验证成像数据集中识别和量化 SDH 的关键特征方面表现非常出色。
一种新颖的硬掩模到基板图案转移方法
结构（参见图 2 (1)-(9)），尽管很快意识到可以轻松进行进一步简化，以减少这些结构所需的处理步骤数。例如，SiO 2 层中的最终台阶高度可以完全用烘烤的光聚合物代替，从而减少一轮（光刻 + SiO 2 蚀刻）。虽然
气候模型降尺度的多变量硬物理约束
全球气候模型（GCM）是模拟气候演变并评估气候变化影响的主要工具。但是，它们通常以粗糙的空间分解运行，从而限制了它们在繁殖局部规模现象方面的准确性。利用深度学习的统计缩减方法通过近似粗略变量的局部尺度气候场来解决此问题，从而实现了区域GCM的投影。通常，感兴趣的不同变量的气候场是独立缩小的，从而违反了互连变量之间的基本物理特性。本研究研究了此问题的范围，并通过温度的应用为引入多变量硬约束的框架奠定了基础，该框架可以保证与降低气候变量的群体之间的身体关系。
低分辨率面部表达识别的硬样品感知一致性
面部表达识别（FER）在计算机视觉应用中起着关键作用，包括视频不存在和人类计算机的相互作用。尽管FER的进展没有局部进步，但在处理在现实世界情景和数据集中遇到的低分辨率面部图像时，性能仍然会摇摆不定。一致性约束技术引起了人们的关注，以产生强大的卷积神经网络模型，从而通过增强来适应变化，但它们的功效在低分辨率FER的领域中得到了影响。这种性能下降可以归因于网络难以提取表达特征的增强样本。在本文中，我们确定了在考虑各种程度的分辨率时引起过度拟合问题的硬样品，并提出了新颖的硬样品感知一致性（HSAC）损失函数，其中包括组合注意力同意和标签分布学习。通过结合高分辨率和翻转低分辨率图像的激活图，将注意力图与适当的目标注意图与适当的目标注意图与适当的目标注意力图相结合的注意图与适当的目标注意力图的注意力图对齐。我们通过结合原始目标和高分辨率输入的预测来测量低分辨率面部图像的分类难度，并适应标签分布学习。我们的HSAC通过有效管理硬样品来赋予网络能够实现概括。各种FER数据集上的广泛实验证明了我们提出的方法比现有方法的多尺度低分辨率图像的优越性。此外，我们在原始RAF-DB数据集中达到了90.97％的最新性能。