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World File Search System证明
使用个性化剂量调整后的abatacept和ruxolitinib逆转免疫检查抑制剂抑制剂暴发性心肌炎：概念证明
抽象的免疫检查点抑制剂（ICI）彻底改变了癌症治疗，但与不经常但致命的心肌炎有关，管理层仍然不确定。abatacept是靶向抗原细胞的CTLA-4融合蛋白靶向CD86并导致全局T细胞厌食的，已被描述为在个别报告中的潜在治疗方法。然而，尚不清楚Abatacept治疗剂量，时间表和与其他免疫抑制疗法的最佳组合。我们描述了一个25岁的男人，他开发了pembrolizumab（抗PD1）在第一次注射胸腺瘤治疗后14天诱导心肌炎，尽管迅速启动皮质类固醇和甲状腺素 - Mycophophopys-粘纤维，但仍需要紧急的体外生命植入，从而持续进行心脏异常性心律失常，并需要持续的心室心律失常。使用串行测量策略确保在循环单核细胞上具有> 80％CD86受体占用率的靶标，对Abatacept剂量进行了调整，并将其与鲁uxolitinib和甲基丙糖醇合并。这种策略在前10天内产生了高剂量的abatacept：60 mg/ kg，三剂（每千克20 mg/ kg），然后是两剂。临床改善发生在7天内，通过收缩性心脏功能障碍和心室心律不齐，从而成功出院。我们使用特定的患者调整后的Abatacept逆转了几乎致命的ICI肌心炎的病例，这可以作为对严重ICI不良事件患者的个性化治疗的基础。试用注册号：NCT04294771。
注意：我们的一次性签名安全性证明相对于传统预言机存在一个缺陷，James Bartusek 向我们指出了这一点。该问题
我们定义了一次性签名的概念，即任何密钥都只能用于签署一条消息，然后自毁的签名。虽然这样的签名在经典方法中当然是不可能的，但我们使用量子无克隆构造了一次性签名。具体来说，我们证明了这种签名相对于经典预言机而存在，然后我们可以使用已知的不可区分混淆方案启发式地对其进行混淆。我们证明了一次性签名在混合量子/经典加密任务中有许多应用，其中所有通信都必须是经典的，但允许局部量子操作。应用包括一次性签名令牌、具有经典通信的量子货币、去中心化的无区块链加密货币、具有不可克隆密钥的签名方案、非交互式可认证最小熵等等。因此，我们将一次性签名定位为新型量子加密协议的强大新基石。
ERC概念证明2023截止日期3
位于布鲁塞尔的欧洲研究委员会执行机构（ERCEA）支持欧洲研究委员会（ERC）的工作，这是欧洲出色边境研究的第一位泛欧筹款人。通过其主要的边界研究补助金，Ercea的基本活动是提供有吸引力的长期资金，以支持优秀的研究人员及其研究团队，以寻求突破性和雄心勃勃的研究。Ercea在任何研究领域的资金项目都以卓越的选择标准为基础。创建了ERCEA是为了管理欧盟第七研究框架计划（FP7）的一部分的Ideas计划。ERC是第I支柱的一部分 - “出色的科学” - Horizon 2020，欧盟研究与创新计划（H2020，2014-2020）。其任务授权已续签到2028年，以实施一部分 - 一部分 - “优秀科学” - Horizon Europe 2021-2027。自该机构成立以来，就支持了大约11.000名职业生涯的研究人员。在欧洲地平线下，Ercea的总预算超过160亿欧元。ERCEA正在建立一个合格候选人的预备役清单，从中雇用以下职位：
ERC-2024-POC-2-DL2-RESULTS_LIST.PDF http://erc.europa.eu 03/12/2024第1页，共10页 使用专利： 外部通信策略2022 http://erc.europa.eu23/11/2020 Page 1 of 59 修订2024调用的ERC面板结构 ERC起始助学金2022首席研究人员名单... 面板结构2024调用物理科学和工程 ERC身体科学与工程学研究 ERC高级赠款面板2022 http://erc.europa.eu 23/11/2023 Page 1 of 28 ERC概念证明2023截止日期3 ERCEA职位开放 - 欧洲研究委员会（ERC） ERC合并赠款2022主要研究人员名单... ERC合并赠款2022主要研究人员名单... ERC起始赠款2022邀请的主要研究人员名单... ERC Advanced Grants 2022首席研究人员名单... ERC高级赠款面板2021 http://erc.europa.eu 26/04/2022第1页，共15页 erc-2022-poc-2-results-list.pdf
Balaam Madeline KTH皇家技术学院皇家理工学院参见PNEU HAPTICS PNEU HAPAPTICS：解锁触觉提示系统用于驾驶员通讯，协作和控制（半）自主大学SehiclesFriedränderMarc Stockholm University的潜力Karlsson Hedestam Gunilla Karolinska Institute Karolinska Institutet参见Global Protect Global -IG：一种基于人群的抗体图书馆技术，可优化全球保护性疫苗的开发Volpe Govanni University of Gothenburg GothenburgGöteborgsUniversity人工智能
在丛状神经纤维瘤小鼠模型中NF1基因疗法的原理证明
图1。开发IPNF95.11b异种移植分析。 a）代表性的H＆E（上），S100 [（Schwann细胞标记）（中间）]和ku80 [（（人为特定标记）（底部）（底部）]以及植入IPNF95.11b细胞（第一列）的NCG小鼠的坐骨神经的免疫组织学，NO（2 nd列）ipn列（2 nd列）ipn2.3 2.3列（3列2.3列（3rd列）（3rd列）（3rd列（3rd列）（3rd列（3RD列）（3rd列）（3rd列（3rd列）（3rd列）（3rd列（3rd列）（3rd列）（3rd列（3rd列）（3rd列（3rd列）（3rd列（3rd列）（3rd列）（3rd列（3rd列2）并在三个月后收获。 比例尺等于100 µm。 b）实验在A（每个条件n = 4个坐骨神经）中的肿瘤渗透率。 c）条形图在NCG（n = 5坐骨神经）和裸鼠（n = 6个坐骨神经）1个月中比较IPNF95.11b异种移植测定法的肿瘤渗透率。 fischer精确t检验用于测量统计显着性（*平均值P≤0.05）。 ns意味着非显着。开发IPNF95.11b异种移植分析。a）代表性的H＆E（上），S100 [（Schwann细胞标记）（中间）]和ku80 [（（人为特定标记）（底部）（底部）]以及植入IPNF95.11b细胞（第一列）的NCG小鼠的坐骨神经的免疫组织学，NO（2 nd列）ipn列（2 nd列）ipn2.3 2.3列（3列2.3列（3rd列）（3rd列）（3rd列（3rd列）（3rd列（3RD列）（3rd列）（3rd列（3rd列）（3rd列）（3rd列（3rd列）（3rd列）（3rd列（3rd列）（3rd列（3rd列）（3rd列（3rd列）（3rd列）（3rd列（3rd列2）并在三个月后收获。比例尺等于100 µm。b）实验在A（每个条件n = 4个坐骨神经）中的肿瘤渗透率。c）条形图在NCG（n = 5坐骨神经）和裸鼠（n = 6个坐骨神经）1个月中比较IPNF95.11b异种移植测定法的肿瘤渗透率。fischer精确t检验用于测量统计显着性（*平均值P≤0.05）。ns意味着非显着。
证明AI在医疗保健中的价值
AI已经取得了结果，从具有接近完美精度的自主诊断工具到优化工作流程并增强临床医生能力的系统。然而，仍然存在重大障碍。零散的系统，监管障碍和患者信任问题阻止了广泛采用。在2025年蓬勃发展，医疗保健领导者必须重新设计操作模型，集成可扩展的AI解决方案，并确保创新与患者的结果和临床医生工作流程保持一致。
缓解经济和地缘政治风险清单及证明表格填写指南
• 加拿大政府 (GoC) 指定研究组织名单上的机构 • 美国国防部从事打击未经授权技术转让的问题活动的外国机构名单上的实体 • 被澳大利亚战略政策研究所 (ASPI) 国防追踪系统评为“高风险”或“非常高风险”的实体 • 受到北约国家制裁的公司。（例如加拿大制裁名单、欧盟制裁追踪系统、美国外国资产控制办公室名单和美国工业和安全局实体名单） • 外国政府研究机构或实验室 此外，PI 和/或指定研究人员应披露当前或过去参与由外国政府或实体管理或资助的人才计划的情况，无论参与时间如何。
飞行员大规模的快速运营验证对关键能源基础设施技术（证明IT） - 小型企业创新研究（SBIR）
oced是一个多技术办公室，拥有用于商业演示的资金，其中包括先进的核，清洁氢，碳管理，长期持续能源存储，工业脱碳等。在商业化关键清洁能源技术方面发挥了明确的作用，OCED填补了研究，开发和早期示范项目（包括DOE技术办公室内部的研究）之间的差距，以及私营部门和/或其他DOE计划支持的初步部署。oced将专门关注技术和采用风险，这些风险可能会阻止新技术的商业化和部署，例如交付成本，功能性能，易用性，市场规模和市场开放性，下游价值链，能够集成到大型基础设施项目，物质采购，社区采用，环境和安全元素中。
创建零知识的培训证明最佳附近
零知识的培训证明（ZKPOT）允许一方证明在未揭示有关模型或数据集的任何其他信息的情况下，在授权的数据集上正确训练了模型。iSTAINT ZKPOT协议证明了整个培训过程中的零知识；也就是说，他们证明了最终模型是从训练数据和随机种子（并在其他其他参数上）开始的迭代方式获得的，并在每次迭代中应用正确的算法。 此方法本质上要求供者对迭代次数进行线性执行线性。 在本文中，我们采取了不同的方法来证明模型培训的正确性。 我们的方法是出于效率的动机，但也更加迫切地观察到，供者选择训练的随机种子的能力引发了其偏向模型的潜力。 换句话说，如果对训练算法的输入有偏见，那么即使卖者正确运行了训练算法，则最终的模型也会偏差。 我们没有证明训练过程的正确性，因此我们直接使用我们称为“最佳附近的概念”的训练模型的正确性，该概念界定了训练有素的模型与模型的数学上最佳模型之间的距离，这些模型可以将其视为解决方案，以作为解决方案优化问题的解决方案。 我们在理论上和实验上都表明，这确保了训练的模型与最佳模型的行为相似，并且表明对于现有方法而言是不正确的。iSTAINT ZKPOT协议证明了整个培训过程中的零知识；也就是说，他们证明了最终模型是从训练数据和随机种子（并在其他其他参数上）开始的迭代方式获得的，并在每次迭代中应用正确的算法。此方法本质上要求供者对迭代次数进行线性执行线性。在本文中，我们采取了不同的方法来证明模型培训的正确性。我们的方法是出于效率的动机，但也更加迫切地观察到，供者选择训练的随机种子的能力引发了其偏向模型的潜力。换句话说，如果对训练算法的输入有偏见，那么即使卖者正确运行了训练算法，则最终的模型也会偏差。我们没有证明训练过程的正确性，因此我们直接使用我们称为“最佳附近的概念”的训练模型的正确性，该概念界定了训练有素的模型与模型的数学上最佳模型之间的距离，这些模型可以将其视为解决方案，以作为解决方案优化问题的解决方案。我们在理论上和实验上都表明，这确保了训练的模型与最佳模型的行为相似，并且表明对于现有方法而言是不正确的。与现有的ZKPOT范式相比，我们还显示出显着的性能提高：在我们的协议中在ZK中证明的声明的大小与训练迭代的数量无关，而我们的布尔（分别算术）电路大小高达246×（分别为5×），比基线ZKPOT协议小的训练过程小于基线ZKPOT协议的小规模。