牙科的历史几乎与人类文明一样长,如今牙医面临的最困难的事情之一就是管理患者的疼痛和焦虑1。即使面对牙科技术和护理的进步,许多人仍然由于疼痛和焦虑而避免或推迟接受牙齿护理。焦虑是对手术的常见反应,尤其是在使用局部麻醉剂在手术过程中保持清醒时可能引起各种独特的问题和焦虑。除了感到不舒服外,焦虑还与延迟康复,对镇痛药的需求更高,术后疼痛以及手术期间的焦虑有关。此外,担心的患者需要更长的时间来治愈,对他们的结果不太满意,并且定期访问2。此外,对焦虑的患者特别治疗儿童会导致牙医变得更加痛苦。
对于多元签名方案,公共密钥的大小主要取决于变量的数量,方程数和有限字段的大小。取决于不同的影响因素,有不同的研究方法来开发UOV变体。第一种方法不会改变UOV方案的原始设计,而只会改变关键生成的方式。Petzoldt等人开发的压缩技术[23]基于以下事实:公共密钥的一部分可以在生成秘密密钥之前任意选择。这意味着可以使用伪随机数生成器的种子来生成公共密钥的一部分,公共密钥的大小主要取决于油空间的尺寸,方程数和有限端的大小。请注意,该技术可以应用于各种UOV变体。第二种方法是使用在小型场上定义的多项式作为公钥,而在扩展字段上定义了签名和消息空间,请参见[5]中的luov。,但其几个参数被Ding等人打破了。[12]。第三种方法是降低密钥生成步骤中石油空间的尺寸。在符号步骤中,他们使用不同的方法从原始的油空间诱导新的油空间,以使新的油空间的尺寸更大或等于方程数,例如QR-UOV [15],Mayo [3],Snova [28]。QR-UOV [15]的作者在扩展场上构建了油空间,然后通过痕量函数或张量产品将其映射到基础字段上的矢量空间中,另请参见[18]。[16]。在基本场上定义了签名和消息空间。BAC-UOV [25]与QR-UOV相似,但Furue等人打破了。对于蛋黄酱[3],它们通过搅动油和醋地图P:f n
欧洲国家的目标是在本世纪中叶之前实现净零CO 2排放。因此,欧洲能源系统,尤其是电力系统必须发生重大变化。脱碳需要越来越多的迁移率和加热部门的电气化,这使电保留在通往净零CO 2排放的路径上的核心作用。但是,要满足排放靶标,电力供应必须起源于低排放的产生来源。根据Tyndp 2018的情况,预计欧洲的电力供应将主要来自可再生能源转换器,从而引入了能源系统的新挑战。由于可再生能源的季节性,包括瑞士在内的大多数欧洲国家都将面临电力系统供应的季节性失衡。根据缺乏电力的国家的国家能源战略,应涵盖其邻国进口供应的短缺。这项研究评估了不同平衡区域和高度可再生能源系统之间的并发赤字和剩余情况。因此,根据已出版的场景,通过分析瑞士及其邻国奥地利,德国,法国和意大利的案件来确定可能的不可行的能量平衡。结果表明,瑞士及其邻国尤其是在冬季,存在同时存在的赤字情况。因此,该分析的结果挑战了当前的能源策略,并旨在达到瑞士和欧洲的净零CO 2排放。
生命周期分析或评估(LCA)是一种全面的方法,用于评估整个生命周期中产品,服务或过程的环境影响。LCA涉及评估项目一生的所有阶段的环境影响,从原材料提取到材料处理,制造,建筑,使用,操作,维护,装修,拆除和回收。LCA的目标是识别和量化批准排放,以帮助指导决策实现更可持续的实践。
结果:从2019年到2021年,检测到皮肤分枝杆菌感染的发病率增加。最常见的感染病原体是野马菌,然后是脓肿。皮肤组织培养方法的敏感性,特异性和准确性分别为70%,100%和76.62%,而DNA微阵列CHIP测定法分别为91.67%,100%和93.51%。DNA微阵列芯片测定的灵敏度和准确性显着高于皮肤组织培养方法的灵敏度和准确性。这两种方法的阳性可能性和诊断优势比分别> 10和> 1。与DNA微阵列CHIP分析相比,皮肤培养方法中的负类似然比显着高(30%比8.33%),而Youden的指数显着较低(70.00%vs 91.67%)。假阴性结果与皮肤组织培养方法中使用抗生素的史存在显着关联。
这项研究深入研究了健康保险交叉销售,其中将其他保险产品促进了现有保单持有人,建议对拥有基本健康保险的人进行补充保险,例如牙科或人寿保险。这项研究的重点是应用机器学习来预测南非客户之间的交叉销售机会。目的是开发一种预测模型,以帮助健康保险公司确定潜在的交叉销售客户。利用定量研究方法,使用各种机器学习算法(包括随机森林,k-nearest邻居,Xgboost分类器和python中的逻辑回归)分析了健康保险消费者信息的全面数据集。结果表明,逻辑回归是表现最佳的模型,当在1,000,000个健康保险客户的数据集中接受17个功能,包括健康保险客户信息,因此获得了0.83的准确得分,F1得分为0.91。发现的分析表明,以前的保险和更长的服务历史的客户更有可能购买其他健康保险产品。这些见解使健康保险公司通过改善客户的目标和保留策略来增强收入,从而为行业对有效的交叉销售方法的理解提供了宝贵的信息。该方法包括定量数据提取和机器学习应用,因此有助于交叉销售策略理解的进步。
图3。径向极化的QD激光是从杂种W TM -SLR纳米腔实现的。(a)在线性尺度上针对不同输入泵脉冲能的正常检测角度收集的发射光谱。插图:输出发射强度是对数字尺度上输入泵脉冲能量的函数。(b)激光发射光束的远场图案。白色箭头显示输出激光模式的极化方向。(c)在选定的极化方向下的光束轮廓。白色箭头在检测器前显示线性偏振器的偏振方向。(d)在p偏振光下的小波vector上模拟带结构。黑色圆圈指示k x = 0的w tm -slr模式。红色圆圈表示在非零K x处的W TM -SLR边带。(E)在W TM -SLR边带处模拟电场(| E | 2,单位为V 2 /M 2)。在模拟中将入射光E 0的电场设置为1 V/m。
信息仅限于期刊名称和数字,但缺乏有关所包含的文章(例如文章)的信息,该文章发表在给定问题中。因此,当尝试采用大规模的方法和观点时,就不可能完全掌握过去的期刊媒体发表的内容。并不意味着数字化的文本语料库是不合适的或不适合文化研究的。计算语言学和数字工具已根据数字化书籍的文化趋势进行了研究(Michel等人2011; Gulordava和Baroni 2011; Juola 2013)和历史报纸(Lansdall-Welfare等人。2017; Cristianini,Lansdall福利和Dato 2018)。TESE研究,基于将统计方法应用于整个语料库(Tahmasebi et al。2015),定量描述了随着时间的流逝,语言,文化和历史现象的发展。但是,正如Koplenig(2015)所表明的那样,元数据本身是重要的信息来源,需要上下文化和限定结果。te量化的书籍翻译已经是翻译研究中已建立的批准,尽管它忽略了书籍内容,但它最著名的是引起了译本的翻译学,正如Heilbron(1999)所提出的。将大规模的定量分析带入了周期出版物中翻译的研究。特别是在西班牙和拉丁美洲的著作期刊中,已经出版了多少译本,尚无概念,哪些作者的作者已经翻译而来。1数字方法像本文中提出的那样,旨在使我们处于这个位置,不仅要回答这些问题,而且还要深入研究对不同空间和时间的文化期刊的循环和接收的循环和接收。我们认为,这种方法可以有助于提前书本历史,文学史和西班牙裔世界的文学翻译历史。更一般地,对西班牙语现代文学期刊的分析将从二十世纪的前半段分析,将为了解西班牙裔领域的文学现代性提供新的优势点,并将为与书籍翻译进行比较,使我们能够绘制两个平台,或者在这两个平台之间进行文字循环。
结果:包括一些相关研究。结果表明,体育活动显着改善了ASD儿童的执行功能(抑制性控制,认知能力和工作记忆)的所有三个维度。认知灵活性和抑制性控制的改善都达到了中等效应的大小。然而,抑制控制的改善要比认知能力的改善要好,而工作记忆的改善未达到培养基水平。迷你篮球可有效改善抑制性控制和认知能力,但没有工作记忆。ping pong在认知的灵活性和工作记忆中更有效,但在抑制性控制方面较弱。固定自行车在所有三个维度上都没有效果。在其他干预措施中,学习自行车,动物辅助疗法和Exergaming的认知能力表现更好。Spark,Neiyang Gong和武术也有效地改善了抑制性控制。但是,火花和固定自行车在改善工作记忆方面并不重要。
定量SEM/EDS分析的原位标本方向方法的开发和验证粘土Klein 1*,Faith Corman 1,Joshua Homan 1,Brady Jones 1,Brady Jones 1,Abbeigh Schroeder 1,Heavenly Duley 1和Chunfei Li 11。宾夕法尼亚州克拉翁大学,化学,数学和物理系,美国宾夕法尼亚州克拉里昂 *通讯作者:clay.w.klein@gmail.com定量分析具有扫描电子/能量分散式X射线/能量的标本元素组成的元素组成,以确保X射线光谱(SEM/EDIMENS)不需要一定的情况。错误。特别是,为了准确的定量EDS分析,标本表面必须足够平坦,并且与SEM的电子束具有正交性[1,2]。在本演示文稿中,我们报告了一种在SEM中,肉眼看不见的足够平坦的微观表面的方法的开发和验证,使得表面与传入的电子束是正交的。该方法基于使用多个SEM图像来测量两个点之间的距离的变化,而两个点之间的界线垂直于SEM倾斜轴,在不同的倾斜角度上。该方法利用了多个SEM图像和测量值,它为我们当前在开发和统计上分析试样方向过程中使用的工具提供了一个良好的测试基础,比以前的方法更有效,更精确[3]。SEM具有两个操作,可以实现对象的原位操纵:旋转和倾斜。要应用该方法,我们使用了以随机旋转和倾斜角度定向的宏观平坦样本。2。[4]。旋转操作通过平行于传入的电子束(定义为轴)的轴的角度旋转样品,而倾斜操作则通过围绕轴(轴)垂直于旋转轴的角度倾斜样品。对于以某个任意角度倾斜的平面,我们将适当的角度定义为 - 参数空间中的坐标,使得平面的表面与电子束正交。一旦确定了足够平坦的平面,我们可以通过以下步骤确定适当的角度:(1)以增量旋转角度进行一系列SEM图像,((2)用一定角度倾斜样品,(3)重复(3)重复(1)和(4)度量,对于每个旋转角度,在斜角和直至图像中的两个特征之间的距离。可以通过形成倾斜度的比率并在每个旋转角度以测量为单位,并将理论上确定的曲线与数据拟合,从而计算出适当的角度。具有50 m的视野,每10°旋转以0°,20°和-20°旋转每10°旋转。测量是在SEM图像上进行的,如图1形成两个点之间的距离之比。在图中显示了这些测量结果的曲线使用最小二乘曲线拟合程序,确定最佳和值。图中还显示了以适当角度定向的样品的图片2;我们看到表面似乎与电子束的方向是正交的。
