XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System匹配
Ancestrydna匹配白皮书
AncestryDNAⓡ进行了几项遗传分析，以帮助客户找到，保存和分享其家族史。在这里，我们解释了我们如何检测DNA的“匹配” - 更确切地说，我们如何确定长长的染色体段，由成对的个体共享，这些个体暗示了最近的共同血统。在遗传学领域，这被称为“逐渐身份”（IBD）。一旦确定了IBD段，我们就会使用此信息来估计人们之间的关系（例如，第一个堂兄）。通过通过其DNA之间的亲戚之间的联系，我们为Ancestrydna成员提供了扩展其记录的谱系的机会。此外，匹配是其他AncestryDNA功能（例如Thrulines™和Genetic Communities™）的重要组成部分。在本文中，我们描述了我们所采取的步骤，以识别和解释个体之间相同逐渐相同的DNA段。我们首先介绍了DNA匹配背后的关键概念，解释识别匹配的挑战，最后我们描述了如何解决大型遗传数据库中检测IBD的问题。
异源促进h1N1疫苗接种加剧了疾病，在猪模型中，与不匹配的H1N2插入病毒的挑战
流经病毒（IAVS）对人类和动物健康构成了显着威胁。制定能够引起对抗原多样性IAV菌株的广泛的异源保护的IAV疫苗策略在有效控制该疾病方面至关重要。这项研究的目的是检查各种H1N1插入疫苗策略的免疫原性和保护性效率，包括单价，双重和异源促进疫苗接种方案，针对不匹配的H1N2 Suwin2 Swine-lofenza-lofEenza-lofeNza virus。五组是同源的，促进油的促进疫苗接种了一个油添加的全部吸收病毒（WIV）单价a/swine/georgia/georgia/27480/2019（GA19）H1N2疫苗，WIV单位a/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/a0263666116/2021（MN1） A/California/07/2009（CA09）H1N1，由CA09和MN21组成的WIV二价疫苗，或仅辅助疫苗（模拟疫苗接种组）。第六组用CA09 WIV进行了主要疫苗接种，并用MN21 WIV（异源Prime-Boost组）增强。四周后，促进猪的鼻内和气管内被A/猪/乔治亚/27480/2019，H1N2猪IAV领域分离株挑战。疫苗诱导的保护是根据五个关键参数评估的：（i）抑制（HAI）抗体反应的血凝性抗体反应，（ii）临床评分，（III）鼻拭子和呼吸道组织植酸盐中的病毒滴度，（III）降低病毒滴度，（IV）BALF细胞学学和（V）。不匹配的疫苗接种方案不仅未能在挑战后授予临床和病毒学保护，而且加剧了疾病和病理。While all vaccination regimens induced seroprotective titers against homologous viruses, heterologous prime-boost vaccination failed to enhance HAI responses against the homologous vaccine strains compared to monovalent vaccine regimens and did not expand the scope of cross-reactive antibody responses against antigenically distinct swine and human IAVs.与模拟疫苗接种的猪相比，异源促进的猪表现出长时间的临床疾病和肺部病理的增加。
Mahdi Chehimi，Bernd Simon，Walid Saad，Anja Klein，Don Towsley和M´erouane Debbah”匹配游戏，以优化量子通信的优化协会
摘要 - 量子交换机（QSS）服务量子通信网络中量子端节点（QCN）提交的请求，这是一个具有挑战性的问题，这是一个挑战性的问题，由于已提交请求的异构保真要求和QCN有限的资源的异质性保真度要求。有效地确定给定QS提供了哪些请求，这是促进QCN应用程序（如量子数据中心）中的开发。但是，QS操作的最新作品已经忽略了这个关联问题，并且主要集中在具有单个QS的QCN上。在本文中，QCN中的请求-QS关联问题是作为一种匹配游戏，可捕获有限的QCN资源，异质应用程序 - 特定的保真度要求以及对不同QS操作的调度。为了解决此游戏，提出了一个量表稳定的request-QS协会（RQSA）算法，同时考虑部分QCN信息可用性。进行了广泛的模拟，以验证拟议的RQSA算法的有效性。仿真结果表明，拟议的RQSA算法就服务请求的百分比和总体实现的忠诚度而实现了几乎最佳的（5％以内）的性能，同时表现优于基准贪婪的解决方案超过13％。此外，提出的RQSA算法被证明是可扩展的，即使QCN的大小增加，也可以保持其近乎最佳的性能。I. i ntroduction量子通信网络（QCN）被视为未来通信技术的支柱，因为它们在安全性，感知能力和计算能力方面具有优势。QCN依赖于Einstein-Podolsky-Rosen（EPR）的创建和分布，这是遥远QCN节点之间的纠缠量子状态[1]。每个EPR对由两个固有相关的光子组成，每个光子都会转移到QCN节点以建立端到端（E2E）纠缠连接。然而，纠缠光子的脆弱性质导致指数损失，随着量子通道（例如光纤）的行驶距离而增加。因此，需要中间量子中继器节点将长距离分为较短的片段，通过对纠缠的光子进行连接以连接遥远的QCN节点[2]。当此类中继器与多个QCN节点共享多个EPR对以创建E2E连接时，它们被称为量子开关（QSS）。
a次匹配 - 近距离婚姻压力预测 -
摘要越来越多的工作发现，早期和最近的生命压力之间的不匹配，而不是压力的累积影响，这导致与压力有关的健康结果。迄今为止，尚无工作检查这种不匹配如何与与压力相关的认知结果有关。我们通过评估参与者（n = 154，M = 18.7，104女性）的早期和最近的生命压力，利用相同的库存来解决这一差距，然后在混合静止 - 信号/侧翼任务中评估其抑制性控制。令人惊讶的是，我们发现更大程度的压力不匹配与更好的响应抑制有关（即跨多种分析方法较小的停止信号反应时间）。认知抑制（即侧翼干扰效应）与压力不匹配无关。因此，这些结果表明，早期和最近的生命压力之间的不匹配程度与抑制作用相同，与急性压力会影响反应抑制作用，这表明反应抑制可能是导航急性应激和一般环境条件的重要认知过程，而急性环境条件与一般的环境条件均与不匹配预期应力的条件相匹配。
答案匹配对是A-2，B-4，C-1，D-3 Veeryam ...
注意：如果有任何答案密钥的挑战应通过大学校长的正式货车发送给mcqcomplaints@kuhs.ac。在2025年1月27日或之前下午5点，有效的参考证明相同。在规定的时间和日期之后收到的挑战不会以任何代价考虑。24））DOS
重组Bordetella Avium DNA不匹配修复蛋白MUTL（MUTL），部分
Sequence Myerrpiaql Pdlisqiaa Gevierpaasv LKEIINAID AGARAIERL EGGIRRIAIV SDDGFAPGIPE ELPLAVAQHA TSKIRSLSEL ESVASMGFRG EALASISVA RLTIISRVRN GDHAWQIDAS SGEISPASGP PGTTVDVROQL FDNVParRKF LRSEATEFGH CLDALERIAL APQIAFRLF HHDKAQRQRQWL PADPGQRARD VLGAEFAGQA LPVDTRYGAI GLMGMVTRPT A Thearadrqy Lyvngryvrd Rtvshalrsa Yadvlhgdrq Payvlylevd Paavdvnvhp akhevrfrds Gavhrfvsqv Vgqalaqgg Aqaldaedp Pepirpetpp ppspaaaaal psapaqppapa Pypsrphsqm PFRLQepagv Sardwqlyr Plaepgatpq Tadrpqaaap Arlvseeehp lgmalgqlhg vyilaqnarg lvlvdmhaah Ervvyeqlkh aldersslprq dlvfvffha qekdvalaee yaeqlselgf emrpsgptsi avrsvapalla rgdieglara vlrdlgavga sqlteqrne llstmachgs vranrrrrrrrrrrrlrlrlrrlrrlrlrrlrlrlrlrlrlrrlrlrlrqmeqmeqmqmqmqmqmqmqmqmqmqcccmqcccccccccwiqwiqwiqwiqwiqwiqwiqwiqwiqwtv ndldldklfllg qSequence Myerrpiaql Pdlisqiaa Gevierpaasv LKEIINAID AGARAIERL EGGIRRIAIV SDDGFAPGIPE ELPLAVAQHA TSKIRSLSEL ESVASMGFRG EALASISVA RLTIISRVRN GDHAWQIDAS SGEISPASGP PGTTVDVROQL FDNVParRKF LRSEATEFGH CLDALERIAL APQIAFRLF HHDKAQRQRQWL PADPGQRARD VLGAEFAGQA LPVDTRYGAI GLMGMVTRPT A Thearadrqy Lyvngryvrd Rtvshalrsa Yadvlhgdrq Payvlylevd Paavdvnvhp akhevrfrds Gavhrfvsqv Vgqalaqgg Aqaldaedp Pepirpetpp ppspaaaaal psapaqppapa Pypsrphsqm PFRLQepagv Sardwqlyr Plaepgatpq Tadrpqaaap Arlvseeehp lgmalgqlhg vyilaqnarg lvlvdmhaah Ervvyeqlkh aldersslprq dlvfvffha qekdvalaee yaeqlselgf emrpsgptsi avrsvapalla rgdieglara vlrdlgavga sqlteqrne llstmachgs vranrrrrrrrrrrrlrlrlrrlrrlrlrrlrlrlrlrlrlrrlrlrlrqmeqmeqmqmqmqmqmqmqmqmqmqcccmqcccccccccwiqwiqwiqwiqwiqwiqwiqwiqwiqwtv ndldldklfllg q
实时语义立体声匹配-IRIS
摘要 - 场景的理解在机器人技术，自动化，增强现实和许多其他领域至关重要。为了完全完成此任务，一个自主代理必须推断感应场景的3D结构（要知道它的位置）及其内容（了解它看到的内容）。为了解决这两个任务，经过训练的深度神经网络，从立体声图像中推断出语义细分和深度通常是首选的选择。特别是，可以独立训练这两个任务的独立模型或端到端的端到端体系结构来解决语义立体声匹配。到目前为止，这两种解决方案都是不具备的，因为在前一种情况下需要两个正向通行证，或者由于后者中单个网络的复杂性，尽管共同解决这两种任务通常在准确性方面是有益的。在本文中，我们为实时语义立体声匹配提供了一个紧凑而轻巧的体系结构。我们的框架以多阶段的方式依赖于粗到实体的估计，允许：i）即使在嵌入式设备上也非常快速推断，并且与最先进的网络相比，准确性下降的准确性下降，ii）根据特定的应用程序要求，速度的贸易准确性。与独立任务相比，在高端GPU以及嵌入式Jetson TX2上确保语义立体声匹配的优越性，并突出了我们框架在任何硬件和任何应用程序上的多功能性。
整体劳动力市场匹配：提高移民保留，欧盟竞争力和增长
像欧洲一样，加拿大也存在影响保留率的主要区域差异。熟练的移民定居可以确定他们是否留下来，城市规模和统治下的纳米斯（Dynamics）发挥了重要作用。长期存在的省级和区域计划，以及针对农村，北部和大西洋地区劳动力市场短缺的试点计划，以及针对法语移民的努力 - 在更广泛的框架内运作，不仅要考虑就业市场拟合，而且还考虑了长期整合。这些计划与临时外国工人计划平行，这些计划需要劳动力市场需求评估，类似于许多欧盟成员国使用的劳动力市场需求，尤其是在农业，服务和旅游业等较低工资部门。