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World File Search System配术
护理心脏导管后插入术
此过程允许从心脏的各个腔室内获得血液样本和压力测量。这提供了有关心脏问题对心脏和肺功能的影响的信息。在荧光镜检查下进行图像强化以减少辐射暴露。这是在心脏导管实验室中进行的（气球心房间隔术通常仅在超声心动图指导下在床边进行）。介入的心脏导管插入术旨在避免使用其所有相关风险，伤口和长期住院的手术。这种类型的程序可用于使用带有充气气球的导管，以伸展狭窄的阀门或血管。或者，可以插入一个微小的“弹簧”线圈，以阻止异常和不需要的血管或膨胀的塞子，以关闭诸如ASD或VSD之类的孔。
椭圆曲线（用于加密术）
的想法是LHS仅是y 2（因此，对于使RHS呈阳性的任何X值，有两个匹配的Y值），而RHS是x中的立方方程。事实证明，任何一般立方都可以转变为另一立方体，而没有与原始词根相关的二次术语。（这本身就是一个整洁的练习。考虑通过对X进行可变替换来重写Cutic X 3 + CX 2 + DX + E我们将为这些曲线描述的关键操作是添加的，这绝对不是直观的。在椭圆曲线上给定两个点P和Q，如果我们通过这两个点绘制一条线，则该线通常将在第三点相交。我们将这一点定义为-r。要否定点，只需将其反映在X轴上即可。（因此，对于给定点，其负点具有相同的x坐标和相对的Y坐标。例如，在椭圆曲线y 2 = x 3 + 2x + 1上，点（1，2）的负为（1，-2）。）我们使用上面的定义定义了P + Q等于R的总和。这是典型外观椭圆曲线的插图：
间隙点云配准不确定性调查...
残骸重建和一般紧固件装配过程。在一项关于航空工业点云配准的研究中，孙等[6，7]利用三维点云和测量技术开发了一套拼接飞机残骸的系统。结果表明，其粗配准精度为0.6毫米，可接受的配准精度为0.2毫米。王等[8]提出了一种用于飞机点云配准的通用密度不变框架。结果表明，与其他研究[9-11]相比，他们的方法具有更好的精度（0.6毫米——1.0毫米），以均方根误差（RMSE）评估。虽然精度有所提高，但所提出的方法适用于整个扫描飞机，而不是特定的部件。徐等[12]提出了一种紧固件装配的配准方法，其中利用局部几何特征和迭代最近点（ICP）算法。该配准方法用于扫描数据和 CAD 模型之间。结果表明，与单独使用 ICP 算法相比，所提出的方法具有更好的效率。但是，所提出的注册方法的不确定性并未披露。
历史石膏配方中的先进材料工程
根据对艺术家的口头采访和保存下来的书面资料，我们复制了历史艺术品中使用的石膏糊配方：伊朗约公元 14 世纪的 Gach-e Koshteh 和意大利约公元 15 世纪的 Gesso Sottile。我们发现，如果采用 Koshteh 方法，获得的无添加剂石膏灰泥会表现出更亲水的特性，如果采用 Sottile 方法，则会表现出更疏水的特性。这些差异是由材料晶体结构的变化引起的，在历史背景下揭示了一项惊人的技术成就。本文报告的研究结果证实，存在大量未知的技术数据，这些数据有助于开发改进的含石膏文化物品的可持续保存和修复方法。
移动机器人点云配准算法综述
本综述的主题是机器人中的几何配准。配准算法将数据集关联到一个公共坐标系中。它们已广泛应用于物体重建、检查、医疗应用和移动机器人定位。我们专注于需要配准点云的移动机器人应用。虽然这些算法的基本原理很简单，但已经针对许多不同的应用提出了许多变体。在这篇综述中，我们从历史的角度介绍了配准问题，并表明可以根据一些元素来组织和区分大量的解决方案。因此，我们提出了几何配准的形式化，并将文献中提出的算法投射到该框架中。最后，我们回顾了该框架在移动机器人中的一些应用，这些应用涵盖了不同类型的平台、环境和任务。这些示例使我们能够研究每个用例的具体要求以及导致配准实施的必要配置选择。最终，本评论的目的是为几何配准配置的选择提供指导。
多传感器 – 多目标 – 仅方位传感器配准
纯方位估计是目标跟踪中的基本问题之一，也是具有挑战性的问题。与雷达跟踪的情况一样，偏移或位置偏差的存在会加剧纯方位估计的挑战。对各种传感器偏差进行建模并非易事，文献中专门针对纯方位跟踪的研究并不多。本文讨论了纯方位传感器中偏移偏差的建模以及随后的带偏差补偿的多目标跟踪。偏差估计在融合节点处处理，各个传感器以关联测量报告 (AMR) 或纯角度轨迹的形式向该节点报告其本地轨迹。该建模基于多传感器方法，可以有效处理监视区域中随时间变化的目标数量。所提出的算法可得出最大似然偏差估计器。还推导出相应的 Cram´er-Rao 下限，以量化所提出的方法或任何其他算法可以实现的理论精度。最后，给出了不同分布式跟踪场景的模拟结果，以证明所提出方法的能力。为了证明所提出的方法即使在出现误报和漏检的情况下也能发挥作用，还给出了集中式跟踪场景的模拟结果，其中本地传感器发送所有测量值（而不是 AMR 或本地轨道）。
扩大纳米颗粒配方从发现到商业化的规模
在开发 saRNA-LNP COVID-19 疫苗时，Precision NanoSystems 证明了早期测试配方对于下游工艺参数的重要性。这种治疗方法的一个重要步骤是在线稀释和缓冲液交换，以从配方中去除乙醇并准备储存在最终的低温缓冲液中。虽然两种配方（LNP1 和 LNP2）最初在不同流速和规模（Ignite、Blaze、GMP）下产生相似的 CQA（粒度、多分散性和包封效率），但在 TFF 处理后，LNP1 的尺寸显着增加，而 LNP2 保持了这些特征。这项研究表明，一些配方对下游工艺很敏感，通过小规模测试配方尽早识别这些 CPP 可以节省时间和材料，并降低扩大规模的风险。
自配 - - 氨基甲酸酯链链链链接 - cd19-budesonide- ...
抽象抗体 - 药物结合物由与靶抗体相关的有效小分子有效载荷组成。有效载荷必须拥有一个可行的功能组，可以通过该范围连接连接器。连接器 - 附件选项通过羟基连接到有效载荷仍然有限。开发了基于2-氨基吡啶的释放组，以使para-氨基苯甲酸氨基甲酸酯（PABC）连接器稳定地附着到Budesonide的C21-羟基，糖皮质激素受体激动剂。有效载荷释放涉及一系列由蛋白酶介导的二肽-PABC键裂解引发的两个自适应事件。在pH 7.4和pH 5.4的缓冲溶液中的一系列有效载荷中间体确定布德索尼德释放率，从而导致2-氨基吡啶鉴定为首选释放组。 添加聚乙二醇基团改善了接头的亲水性，从而提供了具有合适特性的CD19-甲硝基ADC。 ADC23证明了靶向的布德索德递送到CD19表达细胞，并抑制了小鼠的B细胞激活。布德索尼德释放率，从而导致2-氨基吡啶鉴定为首选释放组。添加聚乙二醇基团改善了接头的亲水性，从而提供了具有合适特性的CD19-甲硝基ADC。ADC23证明了靶向的布德索德递送到CD19表达细胞，并抑制了小鼠的B细胞激活。
用于沉浸式图像引导神经导航系统的基于物理的自适应非刚性配准
目的：在图像引导的神经外科手术中，联合配准的术前解剖、功能和扩散张量成像可用于安全切除脑部重要区域的脑肿瘤。然而，脑部在手术过程中会变形，尤其是在切除肿瘤的情况下。术前图像数据的非刚性配准 (NRR) 可用于创建配准图像，该配准图像可捕捉术中图像中的变形，同时保持术前图像的质量。本文利用临床数据报告了几种处理脑变形的非刚性配准方法的准确性和性能比较结果。提出了一种新的自适应方法，该方法可自动去除切除肿瘤区域中的网格元素，从而处理切除时的变形。为了改善用户体验，我们还提出了一种将混合现实与超声、MRI 和 CT 结合使用的新方法。
Bis-vanadyl配位复合物作为2 Quit的量子门
最受追求的科学目标之一是实现量子计算，1使用量子力学的法律和资源来实施快速非常复杂的算法，2-4实现量子模拟5或利用量子密码学。6，这需要一个两级量子系统作为信息的基本单元（Qubit）和一项以逻辑方式解决这些量子的技术，并将它们互连以进行计算。在实现Qubits的拟议系统中，7-10分子电子自旋对化学家特别有吸引力。11-13因此，已经做出了重要的努力，以了解控制过渡金属14-17和灯笼配位络合物中自旋量子相干性的因素。18-20量子门的实现需要对几个相互连接的量他的相干操纵。分子已作为2 Quit量子门的原型制备，要么是不等纠缠金属离子的二聚体，21,22，要么作为具有可切换相互作用的金属基量子对。23,24还建议将核自旋自由度作为n- Qudits（维度N的信息单位），25,26，一些方案依赖于核和电子旋转之间的超精细相互作用来实施精心的协议，例如量子误差校正方法27或Grover Algover Algover Algover AlgoRith的实现。28最近的报告提出了