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利用硅光子盲源分离实现高容量空分复用通信
摘要 — 空分复用是一种广泛使用的技术，可提高无线和光通信系统中的数据传输能力。然而，紧密排列的空间信道会引起严重的串扰。高数据速率和大通道数对使用传统数字信号处理算法和电子电路解决串扰提出了严格的限制。为了解决这些问题，本文提出了一种将高速硅光子器件与新型盲源分离 (BSS) 算法相结合的硅光子系统。我们首先演示了如何使用光子 BSS 消除用于数据中心内通信的短距离多模光纤互连中的模态串扰。所提出的光子 BSS 系统继承了光子矩阵处理器的优势和 BSS 的“盲性”，从而实现了卓越的能源和成本效率以及更低的延迟，同时允许使用亚奈奎斯特采样率和在自由运行模式下恢复信号，并在信号格式和数据速率方面提供无与伦比的灵活性。最近，人们已经证明了使用光子处理器进行模式串扰均衡的可行性，并借助训练序列。相比之下，我们的方法光子 BSS 可以解决更困难的问题，即使接收器对任何数据速率和调制格式透明，并且适用于速度慢且经济高效的电子设备。在
氧空位对异质外延β-Ga2O3薄膜日盲光电探测器的影响
本工作采用金属有机化学气相沉积（MOCVD）技术分别在GaN模板和蓝宝石衬底上沉积β-Ga 2 O 3 薄膜，制备相应的β-Ga 2 O 3 薄膜金属-半导体-金属（MSM）光电探测器（PD）。比较这两种异质外延β-Ga 2 O 3 薄膜PD的性能，发现氧空位是造成差异的原因。GaN上β-Ga 2 O 3 PD的响应度随叉指间距的增加而增大，而蓝宝石上β-Ga 2 O 3 PD的行为则相反。提出了MSM结构的光电导模型，表明氧空位在上述观察中起着关键作用。同时，氧空位对光生空穴的捕获不仅增强了响应度，而且延迟了响应时间。该工作为异质外延β-Ga2O3薄膜PD的进一步优化奠定了基础。
与网络中相互认证的多方盲量量子计算协议
抽象盲量计算（BQC）可以确保具有有限量子能力的客户端安全地将计算任务委派给远程量子服务器。为了抵制攻击忽略BQC协议中的身份身份验证，有必要保证多方BQC网络中客户端和服务器的合法性。因此，我们提出了一个多方BQC协议，该协议涉及三个阶段，以分发共享密钥和身份验证身份。首先，通过使用测量设备独立量子密钥分布（MDI-QKD）的优势，注册客户端和分配的服务器可以在注册阶段安全共享初始密钥。其次，在半冬天的认证权限（CA）的帮助下，相互身份认证阶段同时通过共享密钥实现了双方的双向身份验证。第三，在盲量计算阶段，注册客户端可以通过测量分配的服务器而不是准备Qubits来完成其计算任务。与第一个（FIFO）原理结合使用，可以并行处理客户的身份验证和盲量计算。该协议也可以应用于具有资源状态通用性的其他多方BQC协议中。与其他BQC协议相比，保证具有身份认证协议的可靠性，并且在实际实验中将显着反映效率。
173。肠肝轴和非酒精性脂肪肝病的补充MASP-3林业
1 carpine G，来自Ben M，Passory D，Carenal R，Barata F，Overi D等。令人难以置信的肝肝潜水>
关于专题“当前在线支持状态，包括同步和异步类型”的评论
（ 1 ） Fabriz S, Mendzheritskaya J, Stehle S: 高等教育中同步和异步在线教学设置对学生在新冠疫情期间学习体验的影响。Front Psychol. 12: 733554, 2021 （ 2 ） Sattler A, Dunn J, Albarran M 等：初级卫生保健系统中异步与同步筛查抑郁和自杀倾向：质量改进研究。JMIR Ment Health. 11: e50192, 2024
宽带物理层认知无线电带有盲源分离的集成光子处理器
电信的扩展会导致越来越严重的串扰和干扰，并且一种称为盲源分离（BSS）的物理层认知方法可以有效地解决这些问题。BSS需要最少的先验知识才能从其混合物，不可知论到载体频率，信号格式和通道条件中恢复信号。但是，由于固有的射频频率（RF）组件，数字信号处理器（DSP）的高能量消耗及其共同的低可伸缩性弱点，因此以前的电子实现并未实现这种多功能性。在这里，我们报告了一种光子BSS方法，该方法继承了光学设备的优势并完全实现了其“失明”方面。使用集成在光子芯片上的微型重量库，我们展示了跨19.2 GHz处理带宽的能量，波长划分多路复用（WDM）可伸缩BSS。由于最近开发的抖动控制方法，我们的系统还具有高（9位）的信号解析，即使对于不良条件的混合物，也会产生更高的信噪比（SIR）。
非小型
抽象背景肿瘤突变负担（TMB）是最近提出的实体瘤免疫疗法的预测生物标志物，包括非小细胞肺癌（NSCLC）。可用的TMB确定测定方法在水平覆盖率，基因含量和算法上有所不同，从而导致结果差异，从而影响患者的选择。迫切需要对NSCLC患者队列中TMB评估的协调研究。方法我们评估了使用两个销售的下一代测序面板获得的TMB评估：Trusight Oncology 500（TSO500）和96 NSCLC样品中的参考分析（Foundation One，FO）与参考分析（FOSTION ONE，FO）相比。此外，我们研究了三种方法与肿瘤中PD-L1表达的一致性水平，检查了不同免疫浸润与TMB的水平，并进行了实验室间可重复性研究。最后，确定了调整后的截止值。结果两个面板都与FO相一致，一致性相关系数（CCC）为0.933（95％CI 0.908至0.959），用于OTML的0.933（95％CI 0.908至0.959）和0.881（95％CI 0.840至0.922）。相应的CCC为0.951（TSO500-FO）和0.919（OTML-FO），在具有PD-L1的细胞<1％（PD-L1 <1％; N = 55）和0.861（TSO500-FO）和0.722（OTML-FO）的肿瘤中，pD-L1（pd-L1 <1％; n = 55）和0.722（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo），带有PD-L1％（n = 41％）（n = 41％）。实验室间的可重复性分析显示，TSO500的可重复性更高。在免疫浸润与TMB方面没有发现显着差异。结论两个面板在TMB评估中均表现出强大的分析性能，并且更强调整后的截止值对应于10个MUTS/MB的FO需要降低到7.847 MUTS/MB（TSO500）和8.380 MUTS/MB（OTML），以确保灵敏度> 88％。随着这些临界值的阳性预测值为78.57％（95％CI 67.82至89.32），负预测值为87.50％（95％CI 77.25至97.75）的TSO500，而OTML则为OTML，而OTML为73.33％（95％CI 62.142.14至84.52）和84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）（84.52）至84.52）分别为74.81至97.41）。