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2024 年 9 月 19 日 - 09:00-13:00 - 线上会议
支持技术：与整个材料价值链相关的（用于整个材料价值链的）互补的数字和物理（生产）技术，例如与以下内容相关的技术：1. 用于数据收集、共享、处理和使用的数字基础设施和系统/应用程序（材料共享）；2. 建模和仿真（数字孪生）；3. 特性和测试。
开发 SPACE-II 以便在 SPring-8 大分子晶体学光束线上快速交换样品
减少样品交换时间是最大限度提高大分子晶体学 (MX) 光束线吞吐量的关键问题，因为在像素阵列探测器时代，衍射数据收集本身可以在一分钟内完成。为此，在 SPring-8 的 BL41XU 光束线上，基于之前的 SPACE (SPring-8 精密自动冷冻样品交换器) 型号开发了一种升级版样品交换器 SPACE-II。SPACE-II 在 16 秒内实现一次样品交换步骤，其中其动作仅占 11 秒，这得益于以下三个特点：(i) 采用双臂，使样品可以在一个安装臂动作周期内交换，(ii) 采用长行程安装臂，无需取出探测器即可交换样品，(iii) 使用快速移动的平移和旋转台作为安装臂。通过在样品交换序列之前预先保存下一个样品，自动数据收集的时间进一步减少到 11 秒，其中 SPACE-II 的操作占 8 秒。此外，样品容量从 4 个 Uni-Puck 扩大到 8 个。SPACE-II 的性能已在 BL41XU 运行的两年多时间中得到验证；一天内安装在衍射仪上的平均样品数量从 132 个增加到 185 个，错误率为 0.089%，其中统计了用户无法继续实验而必须进入实验舱进行恢复工作的事件。基于这些结果，截至 2019 年 7 月，SPACE-II 已安装在 SPring-8 的另外三条 MX 光束线上。快速且高度可靠的 SPACE-II 现在是 SPring-8 MX 光束线最重要的基础设施之一，为用户提供了充分利用有限光束时间和明亮 X 射线的机会。
市场营销——理论与实践简介 在新冠疫情期间制定线上宣传活动策略
• 教育人们 • 防止养成不良行为 • 质疑不良习惯对个人健康和幸福的效用 • 传播对社会问题和问题的认识，如可回收包装、低能耗或低汽车使用等举措 • 传达公司的价值观以建立消费者的信任和忠诚度 • 将部分利润用于慈善团体或慈善活动是社会责任营销策略的例子
打破一个完全平衡的ASIC协处理器，在Weierstrass椭圆曲线上实现完整的添加公式
使用椭圆形曲线（EC）上有限场上的加密协议是全球范围内已知的数字签名生成和验证[1]以及相互认证的方法。ec加密操作是时间且能量昂贵，但要比RSA快得多[2]。此外，椭圆曲线密码学（ECC）使用的加密密钥比RSA明显短，同时提供相同的安全性。这减少了发送和接收消息所需的时间和能量。这些功能使ECC对不仅需要高度安全性，而且需要低功率的实时通信和数据处理的设备非常有吸引力。重要性的应用领域是物联网（IoT），自动驾驶，电子卫生，行业4.0和许多其他应用程序。
从微层石墨烯在底线上脱落的terahertz波散射中非等样谐解的可调性
摘要：我们通过位于平坦介电底物上的平坦石材条的无限光栅考虑了电子极化平面波的散射和吸收。为了构建一个受信任的全波无网格算法，我们将散射问题扔给了双重系列方程，并基于离散傅立叶变换的倒数来执行其分析正则化。然后，对于未知的floquet谐波振幅，该问题将减少到Fredholm 2-Kind矩阵方程。因此，由Fredholm定理保证了所得代码的收敛性。数值实验表明，这种构型是频率选择性的跨表交或一个周期性光子晶体。如果光栅周期和底物厚度是微米大小的，则这种空腔的共振频率在Terahertz范围内。在电子极化情况下不存在等离子体模式，这些共振对应于底物的低Q板模式，并因光栅的存在而略微扰动，并且整个弹药的超高Q晶格模式作为周期开放式腔。我们使用我们的全波数值代码量化了它们的效果，并为晶格模式频率和Q因子得出渐近分析表达式。
新抗原癌疫苗：地平线上的新恒星高级神经内分泌肿瘤的治疗策略：当前状态和未来前景
神经内分泌肿瘤（NENS）是由肽基神经元和神经内分泌细胞引起的相对罕见的tum tum。nens是高度异质的，可以发生在身体的任何部位，并且在挖掘系统中具有特殊的流行。nens由一系列肿瘤类型组成，生物行为表现出显着差异。nens被分为差异化的神经内分泌tum- OR（NETS）和分化差的神经内分泌摄影症（NEC）。网可以进一步分类并分为以下三类：低级网，1级（net G1）；中级净G2;和高级净G3。NEC包括大型细胞类型NEC（LCNEC）和小细胞类型NEC（SCNEC），它们都被认为是高级的。目前，晚期NEN的主要治疗方法是生物学疗法，靶向疗法，化学疗法以及仍在发育中的新疗法，例如免疫疗法和肽受体受体放射性核素治疗（PRRT）。然而，由于尼斯的稀有性，制药公司的投资有限，很少有III期研究针对高级NENS。大多数目前的研究包括研究者引起的I期和II期临床试验或大规模回顾性研究。NEN处理，因为它繁琐且复杂。在此，我们全面总结了高级NEN治疗方案的临床应用状况和研究进度，尤其是对于可能的高级网络，这可能会
贝叶斯因果图和不确定性定量中的实习和博士位置 - 应用于同步线的光线上的异常检测
DALLIAE项目旨在提出一种基于因果（贝叶斯）图[4，5]的通用方法，以检测光束线实验期间的异常及其可解释性。在因果图中，我们将特别关注定向的无环图（DAG）[1]。目标是引入层次因果图，并利用替代因果模型的概念来识别最相关的简单（单参数）和关节（Pa-Rameter组合）因果关系，这些因果链接表征了异常原因的原因。这种方法是必不可少的，这是由于仪器的多尺度性质和完整的梁线，这需要对不同尺度上的因果关系有细微的理解。我们还将专注于量化与已确定的因果链接相关的不确定性，以确保其相关性。由于各种工具，参数[1，3]，在实验[2]中的修改，关节效应的组合数量以及数据中异常代表性不足，因此对因果关系的搜索更加困难。在实践中，此方法将限制主要X射线或激光器仪器的操作异常的影响，以了解光束特性与光束线光学元件的物理参数之间的联系。可以随着时间的推移观察到突然的或慢的异常/变化，例如聚焦畸变直接影响测量的质量和速度。尽管AI文献中有许多异常检测方法，但它们通常基于相关性，这在传达因果关系方面无效。因此，理解和征询这些故障的原因以及与最佳测量链性能的偏差对于快速响应和梁线或激光器操作的最大可靠性至关重要。因此，该项目的目的是根据因果图提出可解释的AI，以支持光束线操作员和科学家。任务是开发基于因果关系的模型来确定涉及异常的传感器参数。该方法将补充在合适的时间范围内进行纠正措施的诊断工具。因此，可以将工作分为以下任务：
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