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公司描述关键点Delpor，Inc。紧密...
公司描述Delpor，Inc。（“ Delpor”或“ The Company”）是一家密切拥有的临床阶段生物制药公司，开发了一次每年一次的治疗产品来治疗慢性病。该公司独特而获得专利的Prozor™技术有助于从非机械（被动）可植入的药物输送装置（这是火柴的长度）中释放特定的不溶性药物，例如大多数抗精神病药†。该设备放置在腹部的皮肤下，采用独特的配方来允许一致的药物释放。该设备的放置程序简短，通常仅持续10分钟，并且在局部麻醉下的医师办公室进行。这可以增强药物依从性，功效，安全性，治疗结果和患者生活质量。delpor的临床资产包括用于精神分裂症治疗的6-12个月的利培酮（DLP-114）配方以及阿片类药物使用障碍（OUD）和酒精依赖治疗的Naltrexone（DLP-160）的6-12个月制剂（DLP-160）。在发育中也是较早的临床前候选者，在中度至严重的痉挛中具有6个月的tizanidine（DLP-208）药物制剂，以及帕金森氏症，阿尔茨海默氏症等的化合物。delpor认为其技术是“每年治疗无法治愈的疾病”。关键点
被动RF支持紧密间隔对象方案
在太空领域意识（SDA）任务领域，尤其是地球同步轨道，在现有的太空监视网络（SSN）和商业市场中，主要有两个现象，用于观察，测量和表征近距离空间对象（CSO）：地面基于雷达和电动光电传感器。这些现象学和能力在SDA社区中是众所周知的，但跌倒了。本文将介绍并强调强大的SDA现象学，被动射频（RF）的独特能力。被动RF天线可用于支持CSO场景，以进行独特的卫星识别和通过操纵检测产生ephemeris。通过观察每个卫星自己的RF传输，它将涵盖用于轨道测定和操纵检测的独特，高度准确的，非交叉标记的测量结果。包括现实世界的商业示例，用于突出这种能力和对分析的讨论。
目标和紧密控制疗法Nor- Gout研究
抽象目标通常无法得到充分的治疗，我们旨在应用尿酸盐降低治疗（ULT）与个体信息结合在临床实践中实现目标血清尿酸盐（SUA），并确定SUA目标实现目标的预测指标。近期痛风耀斑和SUA> 360 µmol/L（> 6 mg/dl）的方法连续包括在单中心研究中，并采用了对靶标的方法进行管理，结合了护士主导的有关痛风的信息。所有患者在基线，1、2、3、6、9和12个月时对所有患者进行了严格的对照，包括临床检查，人口统计信息，生活方式，自我效能感和有关药物的信念。治疗靶标为SUA <360 µmol/L，多变量逻辑回归用于识别ORS和95％CI的目标实现的预测指标。211例患者的结果（平均年龄56.4岁，疾病持续时间7.8岁，男性95％），186例完成了12个月的研究。平均SUA水平从基线平均500降低到12个月时的311 µmol/L，达到85.5％，达到了治疗靶标。Alcohol consumption at least weekly versus less frequently (OR 0.14; 95% CI 0.04 to 0.55) as well as beliefs in overuse of medicines (OR per unit 0.77; 95 CI 0.62 to 0.94) decreased the chance of reaching the treatment target, while higher self-efficacy for arthritis symptoms (OR 1.49 per 10 units; 95% CI 1.09 to 2.05) increased the likelihood.结论本研究表明，在大多数患者中，ULT可以实现目标SUA。自我报告的饮酒量较少，过度使用药物的低信念和更高的自我效能与治疗成功有关。
您的企业如何能够比以往更紧密地拉近客户距离。
你看不到、摸不到、闻不到，但你绝对可以感受到信任的存在与否。在许多方面，信任是一种无形的力量，它帮助我们做生活中最重要的事情：爱、沟通、合作。还有做生意。经济学家会告诉你，信任程度较高的社会发展更快，繁荣程度更高，心境也更平和。当我想到信任时，我会想到我的妈妈：可靠、值得信赖，我知道她最关心我的利益。我清楚地记得，我刚结束体育训练（当时我大概十岁），妈妈没有来接我。十分钟、二十分钟过去了，但我没有惊慌失措或焦躁不安。我知道她迟到是有原因的，而且她会尽一切可能赶到那里。最后她面带微笑地来了，并向我道歉。当时交通堵塞得非常严重。对我来说，信任在商业中至关重要，这一点并不奇怪，最前沿的公司也在想方设法与客户建立信任，并缩小“信任鸿沟”——您将学到更多这个概念
紧密连接蛋白在胶质肿瘤发展和进展中的作用
紧密连接在上皮细胞和内皮细胞中形成细胞旁屏障，并调节液体、分子的扩散以及细胞在组织隔室中的渗透。紧密连接由一组整合膜蛋白组成，包括紧密连接蛋白家族、紧密连接相关 Marvel 蛋白家族、连接粘附分子家族以及锚定细胞骨架的蛋白质，例如小带闭合蛋白和扣带蛋白家族。神经递质或细胞因子等多种因素以及缺血/缺氧、炎症、肿瘤发生、磷酸化/去磷酸化、泛素化和棕榈酰化等过程调节紧密连接蛋白。紧密连接蛋白参与导致神经胶质瘤形成的肿瘤发生过程。在神经胶质瘤中，紧密连接蛋白、闭合蛋白和小带闭合蛋白-1 丰度明显失调，并且已观察到它们的错位。细胞间粘附力减弱和细胞分离是导致神经胶质瘤渗入周围组织的原因。此外，血脑屏障的旁细胞通透性（由紧密连接蛋白参与形成）会影响肿瘤周围水肿的发展，同时也会影响药物向神经胶质肿瘤的输送速度。了解脑肿瘤中的连接和旁细胞环境对于预测神经胶质肿瘤进展和化疗药物输送的可行性至关重要。这些知识也可能阐明高级别和低级别神经胶质瘤之间的差异。
在存在高对比度的紧密夹杂物的情况下对场浓度的定量分析
摘要在包含物和不同材料的基质组成的复合材料中，一些包含物彼此紧密地位于彼此之间。如果夹杂物的材料特性与基质的材料特性高，则场浓度发生在紧密的夹杂物之间的狭窄区域中。在复合材料和成像理论中，定量地理解场浓度是重要的，因为它代表了压力或场的增强。过去30年左右，在分析这种野外浓度方面的情况下取得了重大进展：最佳估计和渐近表征限制了场浓度，在电导率方程（或抗层弹性），线性弹性系统和Stokes系统的情况下得出了现场浓度。本文的目的是以连贯的方式审查其中的一些。
抗可区分性的紧密界限和纯量子状态的循环集
测量结果可以解释为排除其中之一| ψi⟩状态。例如，如果发生结果，那么我们可以肯定地知道|没有测量ψi。在[1]中引入了抗可区分性的概念，其中被称为peierls不兼容。抗可区分性后来被用作PBR定理证明的关键部分[4]；对量子力学基础具有重要意义的结果，更具体地说明了人们如何解释量子状态的现实。抗可区分性也称为明确的量子状态排除[5]。量子状态排除的设置（有时称为无错误的量子状态消除）也发现了量子通信的效用[6，7，8]
与惯性测量单元紧密集成的卫星观测星跟踪器的导航系统性能建模
本论文由 AFIT Scholar 的学生研究生作品免费提供给您，供您开放访问。它已被 AFIT Scholar 的授权管理员接受纳入论文和学位论文。欲了解更多信息，请联系 richard.mansfield@afit.edu。
量子随机Oracle模型中的紧密键合封码机制★
摘要。键盘包裹机制可保护量子随机甲骨文模型中所选的密文攻击（Ind-CCA-Secure KEMS），已由Boneh，Dagdelen，Fischlin，Lehmann，Lehmann，Schafner和Zhandry（Crypto 2012），Crypto 2012），Targhi and Targhi and targhi and targhi（targhi and unuh and unuh（tcc and unruh and unruh and in ccc and kirfmanz and hofmanz and hofmanz）提出。 2017）。但是，所有这些构造获得的方案的安全级别尤其是其构建基块原始安全级别的一半。在本文中，我们给出了一种将弱安全的公钥加密方案紧密转换为量子随机甲骨文模型中的IND-CCA安全KEM的转换。更准确地说，我们为确定性的公钥加密（DPKE）定义了一个称为“不相关性的可模拟性”的新安全概念，我们提出了一种方法，可以将不连接的可模拟DPKE方案转换为Ind-CCA键键封闭机制方案，而无需授予相当可能的安全性降级。此外，我们还提供了DPKE方案，其差异性可显着降低为量词后假设。结果，我们获得了量子随机甲骨文模型中各种量子后假设的Ind-CCA安全性KEM。关键字：紧密的安全性，被选为ciphertext的安全性，Quantum加密后，KEM。
一种新型的Lidar-Gnss-Ins两相紧密耦合的集成方案，用于精确导航
摘要在精确导航方面的最新进展已广泛利用全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）的集成，尤其是在智能车辆的领域。然而，这种导航系统的功效被非光（NLOS）信号的反射和多径中断所损害。基于积极的感知传感器以其精确的3D测量而闻名的基于主动感知的传感器的光检测和范围（LIDAR）的探测器在增强导航系统方面已经变得越来越普遍。尽管如此，与GNSS/INS系统的激光雷达进气量同化列出了重大挑战。应对这些挑战，这项研究引入了两相传感器融合（TPSF）方法，该方法通过双阶段传感器融合过程协同结合了GNSS定位，激光镜和IMU预融合。初始阶段采用扩展的Kalman滤波器（EKF）与IMU机械化合并GNSS解决方案，从而促进了IMU偏见和系统初始化的估计。随后，第二阶段将扫描到映射激光雷达的进程与IMU机械化相结合，以支持连续的LiDAR因子估计。然后将因子图优化（FGO）用于liDar因子，IMU预融合和GNSS解决方案的全面融合。通过对城市化开源数据集的苛刻轨迹进行严格的测试来证实所提出的方法的功效，与最先进的算法相比，该系统表明性能的增强，可实现1.269米的翻译标准偏差（STD）。