XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System子样本
主动采样：用于最佳子样本的有限种群推断的机器学习辅助框架
生物电子设备可以提供强大的工具，以充分地与电动性神经细胞和组织进行有效的沟通，从而使我们能够更好地了解复杂的生物学功能并治疗患有神经系统疾病的患者。[1]用于神经应用的生物电子设备的细胞或组织界面可以从使用与组织的机械和生化特性相匹配的合成水凝胶中受益。模仿细胞外基质的水凝胶也被广泛用作器官芯片设备中的细胞支持支架，[2] 3D细胞培养，[3]和用于3D生物印刷的生物互联。[4]使用含有细胞水凝胶的生物学的3D Bioprinting通过以3D空间分辨率排列细胞和材料来构建更复杂和功能性的组织和疾病模型，从而在神经组织工程中提供了para-digm的变化。[4,5]
脑海：重新审视并重新构架机器学习工作流程
图1（a）各种单个模型在空间分辨率（R：4 mm/8 mm），平滑核（S：4 mm/8 mm）和组织段（GM，WM，NGM：非线性注册的模拟GM）方面有所不同。通过平均估计结果的结果表示为年龄偏差校正的MAE，以及在UKB 1子样本上进行的分析的预测年龄和时间表年龄之间的Pearson相关系数。显示了ML算法（RVR/GPR）的比较，以及降低降低的影响和脑组织的选择或它们的串联。BOLD中的结果表示相同的组合模型。（b）通过平均，加权平均或GPR堆叠来结束八个单个模型。为子样本和完整的UKB样本提供了结果。
二价 RSVpreF 疫苗在老年人第二个 RSV 流行季节的疗效
*附加说明：具有 ≥ 3 种症状的 RSV-LRTI：一名参与者的病例同时具有 RSV A+ 和 RSV B+ 拭子样本。这些病例同时包含在亚组 A 和亚组 B 行中。但是，每位参与者都计入 RSV-LRTI 一次。当地实验室的三次阳性 RSV 聚合酶链反应 (PCR) 测试没有亚组信息，因此包含在 RSV-LRTI 计数中，因为没有症状出现后 7 天内可用于中央实验室检测的拭子。具有 ≥ 2 种症状的 RSV-LRTI：三名参与者的病例同时具有 RSV A+ 和 RSV B+ 拭子样本。这些病例同时包含在亚组 A 和亚组 B 行中。但是，每位参与者都计入 RSV-LRTI 一次。当地实验室进行的三次阳性呼吸道合胞病毒 PCR 检测没有亚组信息，但被计入呼吸道合胞病毒 LRTI 的计数，因为在症状出现后 7 天内没有可供中央实验室检测的拭子
DNA健康筛查，品种识别和生命计划
在样品收据上，分析了您的狗的DNA，以确定其祖先中存在的品种和/或存在与某些疾病和特征相关的遗传变异，并具有合理的确定性。我们的程序旨在提供可靠，准确的结果。在服用拭子样本或可能造成的任何伤害或损失的同时，任何错误都没有接受任何责任。
青春期苛刻的育儿与皮质脂质的功能之间的前瞻性纵向关联
童年逆境被认为会通过支持情绪处理的地区内的神经功能改变青年社会情感发展。这些作用被认为是发育特异性的，在幼儿雕刻皮质下结构（例如，杏仁核）和青春期期间的逆境影响了后来的结构（例如，前额叶皮层； PFC）。但是，很少有工作直接在人类中测试了这些理论。使用来自脆弱的家庭和儿童健康研究（n = 4,144）的前瞻性收集的纵向数据，并从青春期招募的家庭子样本（n = 162）的子样本中进行神经影像学数据，研究了当前的研究，研究了童年时期的童年育儿的轨迹（即3至9）与儿童的最初育儿相关联，并且与儿童的育儿相关联，并且跨越了跨性别的育儿。社会情感处理过程中的连通性。幼儿期的严厉育儿（由线性生长曲线模型的截距术语索引）与较小的杏仁核有关，但没有PFC，对愤怒的面部表情的反应性。相比之下，整个童年的苛刻育儿（按坡度索引）的变化与PFC较少但没有杏仁核有关，激活了愤怒的面孔。在愤怒的面部处理过程中，苛刻的育儿增加（但不提高）与更强的正杏仁核-PFC连接性有关。
腐败和股票市场发展
本文着眼于腐败对股票市场发展的影响，强调发展经济和发达经济体之间的不同以及腐败在防止公司列入上市方面的作用。建立了一个理论模型来解释腐败对股票市场发展的影响可能会差异之后，我们在1995 - 2017年期间使用全球87个经济体样本来检验其假设。对于完整的样本，我们没有证据表明腐败对股票市场的发展有显着影响，但是当我们将样本分为两类时，这种情况会改变：高收入和低收入国家。对于较贫穷（发展中）国家的子样本，腐败库存的市场发展关系仍然是微不足道的或弱的。但是，对于高收入国家（发达国）的子样本，我们发现较低水平的统治和股票市值之间存在显着的关系，这是国内生产总值的一部分。我们的结果进一步表明，较高的收入和投资水平减少了上述关系的影响，这表明收益降低的形式，但这符合我们的理论模型的结果。我们的结果对替代性估计规范是可靠的，并确认了宏观经济基础知识（即收入，投资，国内信贷和宏观经济稳定性）对股票市场发展的重要性。尤其是，这些基本原理对于发展中的经济体似乎更为重要，然后再造成影响（如果有的话）。
季度零售电子商务销售额第三季度...
调查描述 零售电子商务销售额是根据月度零售贸易调查 (MRTS) 中用于估计初步和最终美国零售额的相同样本估算的。美国零售额预估是根据 MRTS 样本的子样本估算的，该子样本的规模不足以衡量零售电子商务销售额的变化。采用分层简单随机抽样方法选择大约 10,800 家零售公司（不包括食品服务），然后对其销售额进行加权和基准测试，以代表超过 200 万家零售公司的全部范围。MRTS 样本基于概率，代表所有从事北美行业分类系统 (NAICS) 定义的零售活动的雇主公司。覆盖范围包括所有零售商，无论他们是否从事电子商务。在线旅行服务、金融经纪人和交易商以及票务销售机构不属于零售，也不包括在总零售或零售电子商务销售额估计中。非雇主通过与之前的年度调查估计进行基准测试来表示，其中包括基于行政记录的非雇主销售额。电子商务销售额包含在每月总销售额估计中。MRTS 样本会持续更新，以考虑新的零售雇主企业（包括通过互联网销售的企业）、企业倒闭以及零售业务领域的其他变化。公司每月都会被要求报告电子商务
原创研究年轻人夜间大脑活动指纹状模式也出现在老年人身上
目的：定量睡眠脑电图被视为脑电图“指纹”，即它在个体内稳定但个体之间有差异。然而，到目前为止，几乎所有针对这方面的研究都是在年轻男性中进行的。因此，很想知道睡眠脑电图指纹概念是否适用于男女老年人样本。患者和方法：从三个不同子样本（每个子样本 30 名健康个体）获得的数据被重新用于当前的二次分析（年轻男性（YM）= 25.6 ± 2.4 岁，老年男性（EM）= 69.1 ± 5.5 岁，老年女性（EW）= 67.8 ± 5.7 岁）。个体在睡眠实验室中睡了十次，总共进行了 900 个研究夜晚。然而，为了避免因干预相关的睡眠脑电图功率谱变化而导致的误解，仅包括没有任何干预的 3 个假性睡眠夜，将数据集减少到 270 个。为了确定假性睡眠夜对之间 NREM 睡眠脑电图功率谱的稳定性，分别按样本计算受试者内和受试者之间的曼哈顿距离测量值。结果：无论是子样本还是假性睡眠夜对，在受试者内功率谱比较中都观察到最低距离测量值，即最大相似度（EW 的平均距离测量值范围为 3.82 至 4.06，EM 的平均距离测量值范围为 3.55 至 3.63，YM 的平均距离测量值范围为 3.04 至 3.62）。此外，样本之间的个体内相似度没有显着差异。受试者之间的功率谱距离测量值明显较大（EW 的平均距离测量值范围为 12.95 至 13.15，EM 的平均距离测量值范围为 12.21 至 12.57，YM 的平均距离测量值范围为 10.33 至 10.78），且年轻人和老年人之间存在显著差异。结论：本研究结果支持以下观点：睡眠脑电图功率谱是一种类似于个人特征的特征，直到老年仍保持独特性。这一发现可能有助于提高测量干预效果的灵敏度。关键词：睡眠脑电图功率谱、衰老与睡眠、睡眠脑电图的遗传性、脑电图指纹、类似于特征的定量脑电图特征、睡眠脑电图的个体性
通过信息理论实现量子学习的最佳下界*
摘要 尽管在某些情况下使用量子样本可能比使用经典样本更有效地学习概念类，但 Arunachalam 和 de Wolf [3] 证明，在量子 PAC 和不可知论学习模型中，量子学习者的渐近效率并不比经典学习者更高。他们通过量子态识别和傅里叶分析建立了样本复杂度的下限。在本文中，我们通过信息论方法推导出 PAC 和不可知论模型中量子样本复杂度的最佳下限。证明可以说更简单，相同的想法可用于推导出量子学习理论中其他问题的最佳界限。然后，我们转向优惠券收集器问题的量子类似物，这是概率论中的一个经典问题，在 PAC 学习研究中也具有重要意义。Arunachalam、Belovs、Childs、Kothari、Rosmanis 和 de Wolf [1] 将该问题的量子样本复杂度表征为常数因子。首先，我们证明了上述信息论方法无法得出最佳下限。作为副产品，我们得到了任意高维纯态的自然集合，这些纯态不易（同时）区分，而集合具有接近最大的 Holevo 信息。其次，我们发现信息论方法为该问题的近似变体得出了渐近最佳界限。最后，我们通过广义 Holevo-Curlander 集合可区分性界限，推导出具有精确领先阶项的量子优惠券收集器问题的尖锐下限。我们研究的量子优惠券收集器问题的所有方面都取决于相关 Gram 矩阵的谱的属性，这可能是独立的兴趣所在。