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环孢素成功治疗儿童重度多形红斑
一名 8 岁男孩因四肢、面部和躯干突然出现靶状皮肤病变被送往儿科皮肤科门诊。病变出现之前，口腔疱疹爆发。该儿童还报告发烧、不适、关节痛、结膜炎和口腔溃疡。患者主诉因口腔受累而出现疼痛、瘙痒和吞咽困难（图 1、2）。体格检查发现大面积红斑和紫色靶状病变，中央消退，这是多形红斑的标志。患者的口腔和结膜等粘膜均受累。由于尿道内膜发炎，患者排尿疼痛。实验室检查显示白细胞轻度增多和炎症标志物升高。根据临床表现和相符病史，诊断为重度多形红斑 (EMM)。血清 HSV IgM 和 HSV IgG 呈阳性，且可见粘膜受累，提示病因是单纯疱疹病毒 (HSV) 感染引起的 HSV 相关多形红斑 (EM)。患者被处方 500 mg 阿奇霉素和 400 mg 阿昔洛韦。在检测到 HSV-1 滴度较高后，维持阿昔洛韦给药。以 5 mg/kg 体重的剂量引入环孢素。患者在治疗的第一周内显示出明显改善，皮肤病变数量和严重程度减少。粘膜受累也得到解决，患者报告疼痛和不适减轻。环孢素在数周内逐渐减少，患者在随访期间无病变。定期监测实验室参数以确保安全使用环孢素。在治疗过程中未观察到显著的不良反应。皮肤病变在几周内逐渐好转，孩子的整体健康状况恢复正常。随访确认 EMM 急性期已得到缓解。
评估高等教育战略规划的形成性工具和方法
摘要 本文提出了一个新的评估标准，即《高等教育战略计划形成性评估标准》，以替代 Hunt 等人 (1997) 的战略规划一般准则和 Chance 和 William (2009) 的大学战略计划评估总结标准。这个新标准的目的是在整个战略规划过程中为机构战略规划委员会提供反馈，以帮助高校加强其战略和战略计划。这种形成性方法特别适用于那些正在寻求或正在改变其愿景或核心战略的高校。此外，该标准旨在满足高校的各种需求，包括大型和小型学校、私立和公立学校以及通过研究生课程的社区学院，它们通过将战略计划分为四个核心组成部分：信息输入、战略方向、战略行动和设计，创建了同样广泛的战略规划产品（例如网站、小册子、简报），服务于不同的受众（例如管理团队、教职员工、学生、校友、公众）。最后，该评分标准为机构提供了全面或分析性评估其计划的机会，从而提供了一个高效的多用途工具。通过形成性地应用此评分标准，机构可以通过对其战略规划流程、战略思维和战略获得更多见解来改进其战略计划。
π -Radical Cascade到手性鞍形的绿吡就
1个创新与科学系，法国安东尼的Stallergenes Greer | 2服务de pneumologie et CenterdeRéférencepour les les radies Respratoires Rares，HôpitalBichat，Ap-HP-HP-Nord-NordsitéParisitéParisitéParisé，法国巴黎，法国| 3 Crisalis F-Crin Network，法国巴黎，法国| 4图卢兹感染和炎症性疾病研究所（Infinity），Inserm umr1291，CNRS UMR5051，图卢兹大学，图卢兹III，图卢兹，法国，法国| 5法国图卢兹医学院图卢兹大学医院呼吸医学系| 6 Crisalis/fcrin，法国图卢兹| 7波兰卡托维奇的西里西亚医科大学内部疾病，皮肤病学和过敏症临床系| 8德国马尔堡市马尔堡大学医院马尔堡大学医院马尔堡大学医院马尔堡大学医院的口和颈外科手术系Otorhinolaryngology系| 9个个性化医学，哮喘和过敏，意大利米兰的Humanitas临床和研究中心IRCC | 10意大利米兰人类大学生物医学科学系| 11瑞士过敏和哮喘研究所，瑞士达沃斯苏黎世大学| 12国家心脏和肺部研究所，英国伦敦帝国学院| 13英国伦敦的NIHR帝国生物医学研究中心
等离子淀粉样式触形 - 研究收集
类型的人造功能材料用于水纯化，生物传感，光电塔克斯甚至抗病毒过滤。[7-10]人造物质中淀粉样蛋白原纤维的潜力可以通过形成各向异性组件的能力进一步富集。与许多其他类似棒状的胶体颗粒一样，淀粉样蛋白原纤维的水悬浮液可以自组装成具有远距离定向排序的相位，即由熵驱动的液晶（LCS）。[11-14]除了没有位置排序的常见列表外，原纤维的固有手性还导致纤维化相位，并通过控制原纤维的长度分布和限制，并通过控制原纤维的螺旋扭曲对齐。[15,16]这些有序的状态导致中曲科中原纤维组件的机械，流变和光学性质各向异性，但是，在官能材料的制造中，尚未充分利用这一充分的优势。[7,8]
v-，u-，l-or w形经济复苏后，
在过去的二十年中，Quantum Internet [1]和量子计算的实施已经有很大的推动。已经研究了这些量子技术的不同构件：量子记忆和中继器[2，3]，单光子源[4]，量子门和接口[5]。接口所有这些组件的研究最多的系统之一是光子[6]：它们可以在室温下进行操作而无需折叠，可以通过具有最小的损失的标准光学纤维网络传输，并提供了许多自由度来编码信息，例如。极化，频率或相位。选择编码方案时，可以优先使用高维方案，因为它具有许多优势，例如量子密钥分布和更高的信息率的更高安全性[7 - 10]。编码高维量子信息的最健壮的方案之一是时间模式，因为它们可抵抗纤维中的分散，并且自然提供了高维基集。在此方案中，信息是按照红外波长的时间自由度来编码的，然后通过FILER网络路由到不同的设备或用户。要在这些时间模式中读取量子信息，一个量子接口可以单独解决输入信号的每个时间模式，即以单模操作为特征，然后是必要的。近年来，量子脉冲门（QPG）[11]的上升是一种理想的单模界面，以操纵光的光模式。但是，终极多亏了可重新发现的单模传输函数，QPG可以从输入信号中选择单个时间模式；通过总和频率产生（SFG）过程将所选模式上转换为较短的波长，并且信号正交的部分与传输函数的部分保持不转化。以这种方式，QPG设备自然满足了量子接口的两个独立关键要求：它允许在不同波长下运行的量子光学设备进行通信，并利用时间模式来进行量子通信，计算和计量学。QPG的单模操作已经成功地用于许多应用程序[5]，例如在量子状态层析成像[12]中，光谱带宽压缩到界面不同的量子系统[13]和量子计量学[14，15]中。为了进一步开发这些演示，以对日常应用，效率和纯粹的单模，其中包括空间和时间，操作至关重要。
节能 4 位桶形装置的设计和分析...
摘要 ：在任何 ALU 的设计中，移位寄存器通常用于执行加法（用于进位移动）、乘法和任何浮点算术。当前使用的移位寄存器由触发器组成，需要 n 个时钟脉冲进行 n 次移位，这会增加延迟。因此，我们的目标是设计一个高速移位寄存器，即桶形移位器，它需要一个时钟脉冲进行 n 次移位。在本文中，我们使用通用门（传统模型）和传输门，在 Cadence Virtuoso 工具中为 180nm 和 45nm 技术设计了三种类型的桶形移位器电路，分别称为左旋转器、右旋转器和双向旋转器。与传统设计相比，45nm 技术中带有传输门的桶形移位器电路需要的功率更低，晶体管数量也更少。设计的桶形移位器电路比文献中已经提出过的传统模型具有更好的性能。
波前塑形提高了散射介质的透明度：评论
光可以在多个自由度（例如空间，时间，波长，振幅，相位和极化）中并行处理和处理信息。因此，在过去的几十年中，它一直是信息观察，传输和汇编的重要工具。光学技术是必不可少的，从跟踪天文学的恒星轨迹到观察生物医学细胞的微观结构。但是，如果光在散射环境中传播，例如无序的材料，生物组织和多模纤维（MMFS），则折射率的不均匀分布将为携带的信息增加随机扭曲。1 - 3这种现象显着恶化了传统光学技术的性能。生物医学尤其受到影响。高分辨率成像和高精度激光疗法通常依赖弹道光子或quasiballistic光子4 - 6
在可重新配置的光学镊子阵列
纠缠对于许多量子应用至关重要，包括量子信息处理，量子模拟和量子增强感应。由于其丰富的内部结构和相互作用，已经提出了分子作为量子科学的有前途的平台。确定性分子的确定性纠缠仍然是长期以来的实验挑战。我们证明了单独制备的分子的需求纠缠。使用通过使用可重构光学镊子阵列制备的分子对之间的电偶极相互作用，我们确定创建了分子的钟形对。我们的结果证明了量子应用所需的关键构建块，并且可能会推进使用捕获分子的量子增强基本物理测试。e
使用共形预测进行预测的机器学习...
本论文是与 Knowit、¨ Ostrand & Hansen 和 Orkla 合作完成的。旨在探索机器学习和深度学习模型与保形预测在 Orkla 预测性维护情况下的应用。预测性维护在许多工业制造场景中都至关重要。它可以帮助减少机器停机时间、提高设备可靠性并节省不必要的成本。在本论文中，各种机器学习和深度学习模型（包括决策树、随机森林、支持向量回归、梯度提升和长短期记忆）都应用于现实世界的预测性维护数据集。Orkla 数据集最初计划在本论文项目中使用。然而，由于遇到一些挑战和时间限制，我们选择了一个具有类似数据结构的 NASA C-MAPSS 数据集来研究如何应用机器学习模型来预测制造业的剩余使用寿命 (RUL)。此外，最近开发的用于测量机器学习模型预测不确定性的框架共形预测也被集成到模型中，以实现更可靠的 RUL 预测。论文项目结果表明，具有共形预测的机器学习和深度学习模型都可以更接近真实 RUL 预测 RUL，而 LSTM 的表现优于机器学习模型。此外，共形预测区间提供了有关预测不确定性的丰富而可靠的信息，这有助于提前通知工厂人员采取必要的维护措施。总体而言，本论文证明了在预测性维护情况下利用具有共形预测的机器学习和深度学习模型的有效性。此外，基于 NASA 数据集的建模结果，讨论了如何将这些经验转移到 Orkla 数据中，以便将来进行 RUL 预测的一些见解。关键词 机器学习、深度学习、不确定性估计、共形预测、预测性维护、RUL、概率预测、决策树、随机森林、支持向量回归、梯度提升、LSTM。