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网络效应揭示克劳塞维茨理论的漏洞
这些理论考量在塑造美国军事政策和军事理论方面发挥着关键且隐含的作用。它们塑造了高层领导人对战争的看法以及关于战争应如何进行的假设——甚至构成战争的因素。它们主要基于一套古老的理论参考资料，这些参考资料为当今政策和军事理论的发展奠定了基础。我们的美国国家安全和军事政策借鉴了这些理论，以概念化战争是什么以及应该如何进行战争。这些理论反过来又为军事理论的发展奠定了基础，军事理论规定了军队应该如何思考和处理战争。因此，本文考察了美国军事政策和理论中的理论参考，并得出结论：塑造军事领导人和规划者的假设、构想和实践的理论参考不足以提供包含网络领域的战争理论。
维姆塞替尼用于治疗腱鞘巨细胞瘤
Vimseltinib (DCC-3014) 是一种强效且高度选择性的集落刺激因子 1 受体 (CSF1R) 开关控制激酶抑制剂，可与开关口袋区域结合。2,3 在 TGCT 中，CSF1 基因表达异常，高水平的 CSF1 基因会驱动肿瘤肿块的扩张。4 Vimseltinib 与 CSF1R 受体结合可降低 CSF1 的作用，从而减少肿瘤生长和疾病症状。5,6 Vimseltinib 正处于临床开发阶段，用于治疗无法通过手术切除肿瘤的成人 TGCT 患者。在 III 期临床试验 (MOTION, NCT05059262) 中，参与者在第一部分每周两次口服 30 毫克 vimseltinib，共 24 周，然后在第二部分每周两次口服 30 毫克，这是长期开放标签治疗阶段。1
2025 年塞维利亚脱碳机械论坛
到目前为止，电网和工业的脱碳与大量可变可再生能源 (VRE) 电力（主要是风能和太阳能光伏）的安装齐头并进。然而，如果要在不损害行业可靠性和成本效益的情况下实现碳中和，这还不够，而且电化学电池无法提供最终用户所需的众多服务和规模。除了 VRE，还需要其他技术，用于有效的气体压缩和运输、电网平衡、碳捕获，以及非常重要的能源。在后一类中，技术正在发展成为电池的可行替代品，用于一系列储能应用，例如抽水蓄能、压缩空气、飞轮、泵送热量、液态空气、热/冷、氢气、氧气、重力和其他热机械化学存储方法。这些都在快速推进商业化，并将与电池竞争，以满足广泛的电网和工业存储需求。
塞维索工厂广泛使用传感器和人工智能构建新型安全管理系统
控制重大事故危险 MAH 的安全管理系统 SMS 是塞韦索法规的支柱。在过去 30 年中，该法规为减少欧洲化学事故的数量和严重程度做出了贡献。在塞韦索的机构中，采用正式的 SMS-MAH 是强制性的，并且要接受主管部门定期检查的程序。技术的发展为安全管理带来了新的挑战和机遇，塞韦索的工业可以提前抓住这些挑战和机遇，因为他们已经信任一个好的安全组织。信息和通信技术的广泛使用使记录所有最小事件和扩大可用于改进 SMS-MAH 的信息库变得更加容易。例如，位置传感器可能有助于获得事件的实际位置。环境传感器以及插入设备的传感器可以提供进一步的相关信息。随着事件数量的成倍增加，分析变得越来越困难和浪费时间。使用 AI 人工智能技术（包括文本挖掘和机器学习技术）有助于扩大研究的事件数量并提高提取隐藏在事件报告中的信息的能力。程序和操作说明应实用、简洁、精简和有效；它们应包括不同的格式，例如图表、图纸、照片、视频。信息表和培训材料是其他要素，它们的动态更新对于拥有最高级别的员工至关重要。本文提出了一种新的 SMS-MAH 模型，该模型仅具有少数正式程序，随着时间的推移保持不变，并且由于工业 4.0 的支持技术（即传感器和 AI），许多动态资源易于适应不断变化的环境。所提出的架构的基本思想如下：管理系统在操作部分非常动态，但其监管核心需要合理的稳定性，这很重要，因为在塞韦索环境中，管理系统也具有法律效力。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
物流界的“克劳塞维茨”：亨利·E·埃克尔斯
战略家和军事理论家的影响力会随着时间而起伏，这取决于一系列因素。例如，卡尔·冯·克劳斯·维茨的开创性著作《战争论》从 19 世纪末开始一直默默无闻，直到越南战争结束时，美国军方才“发现”了它的价值。关于军事后勤的著作，尤其是从理论角度撰写的著作，很容易因为技术、作战支援概念、军事行动性质以及后勤的技术性变化而迅速失去影响力和相关性。
具有任意二维的数字模拟量子计算...
1 BASQUE国家的物理化学系UPV / EHU，Apartado 644，48940 Leioa，西班牙2 Tecnalia，Bastondo Bidea Ediifio 700，48160 Derio AIN 4原子，分子和核物理学系，塞维利亚大学，塞维利亚大学，梅赛德斯S / N，塞维利亚41012，西班牙5号，塞维利亚州塞维利亚大学塞维利亚大学，塞维利亚大学塞维利亚大学塞维尔大学，塞维利亚大学S / N，塞维尔大学，塞维尔斯大学41092 41092 41092 41092 6 6 CARLOS I研究所西班牙格拉纳达7 Ikerbasque，巴斯克基金会科学中心，Plaza Euskadi 5, 48009 Bilbao, 西班牙 8 巴斯克应用数学中心 (BCAM)，Alameda Mazarredo 14, 48009 Bilbao, 西班牙
尤文氏肉瘤与表观遗传学、免疫学和纳米医学的结合：迈向新的治疗策略
1 发育肿瘤生物学实验室，Institut de Recerca Sant Joan de Déu，Hospital Sant Joan de Déu，Esplugues de Llobregat，08950 巴塞罗那，西班牙 2 巴塞罗那小儿癌症中心，Hospital Sant Joan de Déu，Esplugues de Llobregat，08950 巴塞罗那，西班牙 3 学校医学生物化学和分子生物学系临床实验室塞维利亚大学维尔根玛卡雷纳大学医院医学部，塞维利亚大学，塞维利亚，41009 塞维利亚，西班牙 4 塞维利亚大学维尔根玛卡雷纳大学医院医学院，肿瘤科服务部，塞维利亚大学医学院，41009 塞维利亚，西班牙 5 塞维利亚生物医学研究所 (IBiS)，圣女罗克大学医院/CSIC/塞维利亚大学/CIBERONC，41013 塞维利亚，西班牙6 病理学西班牙塞维利亚大学圣母罗西奥/CSIC/塞维利亚大学/CIBERONC 医院，41013 塞维利亚，西班牙 7 塞维利亚大学医学院正常和病理细胞学和组织学系，41009 塞维利亚，西班牙 * 通讯地址：enrique.alava.sspa@juntadeandalucia.es (Ed Á .C.)；lhontecillas-ibis@us.es (LH-P.) † 这些作者对本文的贡献与第一作者相同。 ‡ 这些作者对本文的贡献与最后一位作者相同。
在一个维
了解嘈杂的中等规模量子（NISQ）设备的计算能力对于量子信息科学既具有基本和实际重要性。在这里，我们解决了一个问题，即错误误差量子计算机是否可以比古典计算机提供计算优势。特别是，我们在一个维度（或1d Noisy RCS）中研究嘈杂的随机回路采样，作为一个简单的模型，用于探索噪声效应对噪声量子设备的计算能力的影响。特别是，我们通过矩阵产品运算符（MPO）模拟了1D噪声随机量子电路的实时动力学，并通过使用度量标准来表征1D噪声量子系统的计算能力，我们称为MPO Entangrelemt熵。选择后一个度量标准是因为它决定了经典MPO模拟的成本。我们从数值上证明，对于我们考虑的两个QUITAT的错误率，存在一个特征性的系统大小，添加更多量子位并不会带来一维噪声系统的经典MPO模拟成本的指数增长。特别是，我们表明，在特征系统的大小上面，有一个最佳的电路深度，与系统大小无关，其中MPO倾斜度熵是最大化的。最重要的是，最大可实现的MPO纠缠熵是有限的
孤立肢体灌注在黑色素瘤靶向治疗和免疫治疗时代的作用。文献的系统回顾
1 临床肿瘤学部，Virgen Macarena 大学医院，41003 塞维利亚，西班牙；lourdes.sevilla.sspa@juntadeandalucia.es（LS-O.）；natalia.palazon.sspa@juntadeandalucia.es（NP-C.）；mcarmen.alamo.sspa@juntadeandalucia.es（MdC Á .dlG）；ruben.toro.sspa@juntadeandalucia.es（RdT-S.）2 皮肤科部，Virgen Macarena 大学医院，41003 塞维利亚，西班牙；lferrandiz@e-derma.org 3 重症监护部，Virgen Macarena 大学医院，41003 塞维利亚，西班牙； jose.garnacho.sspa@juntadeandalucia.es 4 药学部，Virgen Macarena 大学医院，41003 塞维利亚，西班牙；jose.marcos.sspa@juntadeandalucia.es 5 放射药学部，Virgen Macarena 大学医院，41003 塞维利亚，西班牙；ana.agudo.sspa@juntadeandalucia.es 6 心血管外科部，心脏区，Virgen Macarena 大学医院，41003 塞维利亚，西班牙；omar.araji.sspa@juntadeandalucia.es (OA-T.); josem.barquero.sspa@juntadeandalucia.es (JMB-A.); chusco6465@gmail.com (JMJ-B.); jucasaji1969@gmail.com (JCS-J.) 7 核医学系，Virgen Macarena 大学医院，41003 塞维利亚，西班牙；mariac.calvo.sspa@juntadeandalucia.es 8 麻醉学和复苏系，Virgen Macarena 大学医院，41003 塞维利亚，西班牙；antonior.fernandez.sspa@juntadeandalucia.es 9 医学系，塞维利亚大学，41003 塞维利亚，西班牙* 通信地址：dmoreno@e-derma.org (DM-R.)；luis.cruz.sspa@juntadeandalucia.es (LdlC-M.)