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利用可变刚度弹簧实现高速机器人的节能拾放运动
通常，对于高速运行的拾放机器人，在机器人制动阶段会损失大量能量。这是因为在这种运行阶段，大部分能量都以热量的形式耗散在电机驱动器的制动电阻上。为了提高高速拾放循环中的能源效率，本文研究了与电机并联配置的可变刚度弹簧 (VSS) 的使用。这些弹簧在制动阶段储存能量，而不是耗散能量。然后释放能量以在下一个位移阶段驱动机器人。这种设计方法与运动发生器相结合，通过基于机器人动力学求解边界值问题 (BVP)，寻求优化轨迹以减少输入扭矩（从而减少能耗）。在五杆机构上对所提出方法的实验结果表明，输入扭矩大幅减少，因此能量损失也随之减少。
FM5812 (文件编号
FM5812 芯片的结构框架见图 1 ，首先芯片内部锁相环产生一个 5.8G 的射频微波信号，经过驱动级放 大由发射天线发出，当射频微波信号遇到移动的物体，发射信号和反射信号会产生多普勒雷达效应，即它 们之间有一定的频率差。这时反射信号通过接收天线，经过低噪声放大器放大和发射信号在混频器内进行 混频，混频器经过处理得到一个中频信号，再经过低通滤波器过滤掉噪声，同时将中频信号进行放大。最 后通过内部集成 MCU 进行数字处理输出高低电平，进而判断感应器周围是否存在移动的物体。
原创文章 全脑放化疗在乳腺癌脑转移治疗中的应用
摘要：目的：探讨全脑放疗（WBRT）联合化疗对乳腺癌脑转移患者及生活质量（QOL）的影响。方法：选取58例BCBM患者作为研究队列，随机分为对照组和研究组。对照组患者接受全脑放疗，放疗方案为：分次2.0 Gy/次，总剂量60 Gy，5次/周，共治疗6周。研究组患者接受全脑放疗联合化疗，放疗方案同对照组，化疗方案为：卡铂（0.3 g/m 2 ）每日静脉注射，4周后重复注射1次。治疗后比较两组患者的不良反应。比较两组患者的卡氏体能状态评分（KPS）变化，分析全脑放疗联合化疗与单纯放疗对患者生存状况的影响。结果：治疗后，两组患者的不良反应差异无统计学意义（P>0.05）。研究组客观缓解率为79.31%，高于对照组的34.48%（P=0.001）。根据KPS评分，研究组患者治疗后生活质量明显改善，与对照组相比，差异有统计学意义（P<0.001）。研究组的总生存期和无进展生存期均长于对照组（均P<0.01）。结论：与单纯全脑放疗相比，全脑放疗联合化疗治疗BCBM患者安全、有效，可提高患者生活质量，延长患者生存期。因此该联合治疗值得临床推广应用和进一步研究。
靶向药物联合放化疗治疗食管癌的有效性和安全性：网络荟萃分析
食管癌 (EC) 是全球第八大常见癌症类型，也是癌症死亡的第六大原因。在发展中国家，它是癌症相关死亡的第四大原因 ( 1 , 2 )。食管癌主要有两种亚型：鳞状细胞癌和腺癌，它们具有不同的流行病学和生物学特征 ( 3 )。之前的报告中，超过一半的 EC 患者在初次诊断时已患有局部晚期或转移性疾病 ( 4 )。无论组织学类型如何，局部晚期或转移性 EC 患者的生存预后较差，5 年总生存率 (OS) 不到 15% ( 2 )。因此，医学仍然迫切需要进步以改善局部晚期或转移性 EC 患者的预后。对于不能手术的局部晚期食管癌患者，同步放化疗是首选治疗策略（4，5），甚至被视为不能手术的食管鳞状细胞癌的标准治疗方法（6）。先前的meta分析显示，新辅助放化疗联合手术治疗食管鳞状细胞癌比单纯化疗、放疗或手术可提高根治性切除率，减少并发症的发生，改善生存预后（7）。与其他多模式治疗相比，新辅助放化疗在总生存期和无病生存结局方面也具有优势（8-11）。然而，通过改进放化疗策略来改善预后的尝试都失败了，例如增加放射剂量（12）、改变化疗方案（13）以及将放化疗与手术相结合（14）。在过去几年中，单独使用靶向药物或联合多模式治疗被认为是未来的发展方向。有证据表明西妥昔单抗联合多模式治疗可显著提高转移性食管癌患者的有效率和疾病控制率，但不能改善总生存期 (OS) 或无进展生存期 (PFS) 结果（15）。最近的系统评价表明，抗 EGFR 药物对延长食管癌患者的 OS、提高 ORR 和 DCR 有益，但会带来不良反应（16）。此外，对于可切除食管癌的最佳治疗方案，网状荟萃分析表明 CRT 联合手术是最佳选择（17）。因此，靶向药物是否能进一步提高 CRT 效果成为一个有趣的方面。目前有多种靶向药物用于食管癌治疗。与单用 CRT 相比，哪些药物与 CRT 联合使用可以带来更大的生存益处或局部控制益处仍不清楚。本研究将通过网状荟萃分析对靶向药物联合 CRT 在食管癌治疗中的应用进行全面分析。
在不同汉密尔顿量和谱密度下对开放量子动力学进行有效的量子模拟
在研究各种量子系统时，对各种汉密尔顿量和谱密度的开放量子动力学进行模拟是普遍存在的。在量子计算机上，模拟一个 N 维量子系统只需要 log 2 N 个量子比特，因此与传统方法相比，在量子计算机中进行模拟可以大大降低计算复杂度。最近，提出了一种用于研究光合作用光收集的量子模拟方法 [npj Quantum Inf. 4, 52 (2018)]。在本文中，我们应用该方法模拟各种光合作用系统的开放量子动力学。我们表明，对于 Drude-Lorentz 谱密度，供体和受体团簇内分别具有强耦合的二聚化几何结构表现出显著提高的效率。我们还证明，当供体和受体团簇之间的能隙与谱密度的最优值匹配时，总能量传递可以得到优化。我们还研究了不同类型的浴（例如欧姆、亚欧姆和超欧姆谱密度）的影响。目前的研究表明，所提出的方法对于模拟光合作用系统的精确量子动力学具有普遍性。
C HARTER：通过放大门可逆性识别量子电路中最关键的门操作
摘要 — 当量子程序在嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机上执行时，它们会受到硬件噪声的影响；因此，程序输出通常是错误的。为了减轻硬件噪声的不利影响，有必要了解硬件噪声对程序输出的影响，更重要的是，了解硬件噪声对量子程序内特定区域的影响。识别和优化对噪声更敏感的区域是扩展 NISQ 计算机功能的关键。为了实现这一目标，我们提出了 C HARTER ，这是一种新技术，用于精确定位量子程序中受硬件噪声影响最大、对程序输出影响最大的特定门和区域。使用 C HARTER 的方法，程序员可以精确了解其代码的不同组件如何影响输出，并优化这些组件，而无需在传统计算机上进行不可扩展的量子模拟。索引术语 — 量子计算、NISQ 计算、量子误差检测、量子误差缓解
基于放射线的机器学习绩效，用于神经肿瘤的三类问题：测试水的时间？
简单摘要：先前的放射线研究已经解决了两类肿瘤分类问题（胶质母细胞瘤（GBM）与原发性CNS淋巴瘤（PCNSL）（PCNSL）或GBM相比转移）。但是，这种方法容易出现偏见，并排除其他常见的脑肿瘤类型。我们通过包括三种最常见的脑肿瘤类型（GBM，PCNSL和转移）来解决现实生活中的临床问题。我们使用不同的MRI序列组合研究了两个关键问题：基于肿瘤子区域（坏死，增强，水肿和联合增强的增强和坏死面罩）的性能变化，以及基于选择的分类符号模型/特征选择组合的性能指标。我们的研究提供了证据，表明基于放射素学的三类肿瘤分化是可行的，并且嵌入模型的性能要比具有先验特征选择的模型更好。我们发现，T1对比度增强是具有与多参数MRI相当性能的单个最佳序列，并且模型性能根据肿瘤子区域和模型/特征选择方法的组合而变化。
重型燃料电池的先进碳氢化合物质子交换离子聚合物和膜的放大和电极优化
位于纽约州罗切斯特和/或马萨诸塞州波士顿的 Ionomr 工厂的实验室和制造工艺产生的直接排放包括蒸发不到 10 加仑（估计值）的有机溶剂和 15,000 立方英尺的无毒实验室气体（N2 和氩气）。在位于加拿大温哥华的 Ionomr 工厂加热炉子和操作测试台以及在英国雷丁的 Johnson Matthey 工厂干燥 CCM 时，也会释放一些排放物。纽约州拉森的 Plug Power 的获奖工作将涉及设备测试，并将导致设施的排放量因项目而发生变化。溶剂的使用将在加利福尼亚州欧文的工厂进行，并在通风橱下进行。与此项目相关的排放量将被视为微不足道。