2 | ⟨ ψ | [ A, B ] | ψ ⟩| 取决于初始状态,因此并不固定,以至于当 | ψ ⟩ 的某些选择时它会消失,这些选择不必是可观测量 A 和 B 的同时特征函数。此外,基于偏差的不确定性关系通常不能捕捉可观测量互补方面 [12] 的物理内容和信息内容的传播 [13]。用可观测量的熵来表示不确定性最早是由 Everett [17] 提出的。参考文献 [14] 对此进行了肯定的回答,即位置和动量可观测量的熵之和满足不等式。对于具有连续谱的可观测量,这种熵不确定关系分别在参考文献 [15, 16] 中得到证明和改进。当系统状态为高斯波包时,不等式的下界成立。熵不确定性关系在有限维希尔伯特空间中的可观测量的扩展最早在文献[11]中提出,后来在文献[18]中得到改进。我们希望
LVEF 有局限性。4 随着对 HF 综合征复杂性的认识不断提高,以及表征 HF 的临床、生物标志物、影像学、侵入性血流动力学和综合评分以及大数据分析工具的改进,LVEF 越来越被认为过于原始。但 LVEF 的批评者在任何情况下都没有提供 LVEF 的有效替代方案。数十年来 HF 治疗的进展仍然基于以 LVEF 降低为主要纳入标准的研究。因此,从这个角度来看,正如其他人最近所做的那样,7 我们提供了一个务实的理由,说明为什么使用超声心动图测量 LVEF 并将 HF 归类为射血分数降低的 HF(HFrEF,LVEF ≤ 40%);射血分数轻度降低的 HF(HFmrEF,LVEF 4 1 –49%)和射血分数保留的 HF(HFpEF,LVEF ≥ 50%)2 仍然是评估疑似或明显 HF 患者的主要临床工具,直到出现更好的可操作的替代方案(图 1)。
本指南中的建议代表了尼斯的观点,在仔细考虑可用的证据后到达。在行使判断力时,希望卫生专业人员将此指南充分考虑到患者的个人需求,偏好和价值观。在本指南中应用建议是由卫生专业人员及其患者酌情决定的,并且不超越医疗保健专业人员的责任,以便与患者和/或其护理人员或监护人或监护人协商,以做出适合个人患者情况的决定。
高能粒子碰撞测量的解释在很大程度上依赖于完整事件发生器的性能,其中包括计算硬过程和随后的部分子簇射步骤。随着量子设备的不断改进,需要专用算法来挖掘计算机可以提供的潜在量子。我们提出了用于量子门计算机的通用和可扩展算法,以促进螺旋度振幅和部分子簇射过程的计算。螺旋度振幅计算利用旋量和量子比特之间的等价性以及量子计算机的独特功能来同时计算所涉及的每个粒子的螺旋度,从而充分利用计算的量子性质。通过同时计算 2 → 2 过程的 s 和 t 通道振幅,进一步利用了相对于传统计算机的这一优势。部分子簇射算法模拟了两步离散部分子簇射的共线发射。与经典实现相比,量子算法为整个部分子簇射过程构建了一个具有所有簇射历史叠加的波函数,从而无需明确跟踪单个簇射历史。这两种算法都利用了量子计算机在整个计算过程中保持量子态的能力,代表了描述 LHC 完整碰撞事件的量子计算算法的第一步。
摘要|目的:验证可修改的危险因素,临床并发症和药物治疗与心力衰竭(CI)中左心室射血症(FEBRU)的比例的关系。方法:横向切割研究,来自MA-DIBRAL研究的二级数据,对患有心力衰竭的患者:相关特征和左心房功能。由75名成年人组成的样本,参加了巴伊亚萨尔瓦多的参考文献。febru组已分类:2月减少(发烧)≤40%,间媒体(2月)40-49%和2月2月(2月)≥50%。通过SPSS软件进行了分析,并认为统计显着性P≤0.05。结果:样本的平均年龄为62±10岁,其中大多数男性n = 42(56%),功能性II/IV级n = 41(54.7%)和特发性病因n = 33(44%)。发烧和Lovep相似n = 31(41%),其次是2月n = 13(18%)。2月亚组与糖尿病(DM)作为危险因素(p = 0.049),中风(中风)作为并发症(P = 0.001)和Betablo-Qualers(P = 0.004)以及血管紧张素转化酶(IECA/BRA/BRA)(IECA/BRA)(p = 0.004)(P = 0.004)。结论:DM作为危险因素,中风是一种并发症,βBlockers和IECO/BRA药物与个人的IC Febive有关。
摘要:我们应用无偏贝叶斯推理分析方法分析了 CsPbBr 3 钙钛矿量子点的强度间歇性和荧光寿命。我们应用变点分析 (CPA) 和贝叶斯状态聚类算法来确定切换事件的时间以及以统计无偏方式发生切换的状态数,我们已对其进行了基准测试,以适用于高度多状态的发射器。我们得出结论,钙钛矿量子点显示出大量的灰色状态,其中亮度一般与衰减率成反比,证实了多个复合中心模型。我们利用 CPA 分区分析来检查老化和记忆效应。我们发现,量子点在跳转到暗状态之前往往会返回到亮状态,并且在选择暗状态时,它们往往会探索可用的整个状态集。■ 简介
尽管关于血管和神经网络之间关系的知识正在逐渐被人们所了解,但神经系统疾病的神经中心方法通常导致人们对脑成熟和疾病中脑血管重塑的理解有限。然而,越来越多的证据支持内皮缺陷对神经系统疾病的发生和/或进展有贡献,包括但不限于阿尔茨海默病、多发性硬化症和自闭症谱系障碍。5 – 11 因此,迫切需要实施开源和标准化方法,以便在实验室模型中对脑血管结构进行系统和高通量分析。我们提出了一种简单、可靠且廉价的方案,旨在对固定组织上的小鼠脑内皮网络进行免疫染色,然后进行光学切片荧光,使用计算机方法处理二维或三维 (2D 或 3D) 数字图像。该方案提供了一种无偏量化脑血管结构重要指标的方法。
尽管关于血管和神经网络之间关系的知识正在逐渐被人们所了解,但神经系统疾病的神经中心方法通常导致人们对脑成熟和疾病中脑血管重塑的理解有限。然而,越来越多的证据支持内皮缺陷对神经系统疾病的发生和/或进展有贡献,包括但不限于阿尔茨海默病、多发性硬化症和自闭症谱系障碍。5 – 11 因此,迫切需要实施开源和标准化方法,以便在实验室模型中对脑血管结构进行系统和高通量分析。我们提出了一种简单、可靠且廉价的方案,旨在对固定组织上的小鼠脑内皮网络进行免疫染色,然后进行光学切片荧光,使用计算机方法处理二维或三维 (2D 或 3D) 数字图像。该方案提供了一种无偏量化脑血管结构重要指标的方法。
摘要典型相关分析 (CCA) 和偏最小二乘 (PLS) 是用于捕捉两种数据模态(例如大脑和行为)之间关联的强大多元方法。然而,当样本量类似于或小于数据中的变量数量时,标准 CCA 和 PLS 模型可能会过度拟合,即发现无法很好地推广到新数据的虚假关联。已经提出了 CCA 和 PLS 的降维和正则化扩展来解决此问题,但大多数使用这些方法的研究都有一些局限性。这项工作对最常见的 CCA/PLS 模型及其正则化变体进行了理论和实践介绍。我们研究了当样本量类似于或小于变量数量时标准 CCA 和 PLS 的局限性。我们讨论了降维和正则化技术如何解决这个问题,并解释了它们的主要优点和缺点。我们重点介绍了 CCA/PLS 分析框架的关键方面,包括优化模型的超参数和测试已识别的关联是否具有统计意义。我们将所描述的 CCA/PLS 模型应用于来自人类连接组计划和阿尔茨海默病神经成像计划的模拟数据和真实数据(n 均为 .500)。我们使用这些数据的低维和高维版本(即样本大小与变量之间的比率分别在 w 1 – 10 和 w 0.1 – 0.01 范围内)来展示数据维数对模型的影响。最后,我们总结了本教程的关键课程。
可持续能源市场的迅猛增长正推动着各种规模、经济可行的储能技术的发展。[1] 采用资源丰富的 Na + 电荷载体取代最先进的锂离子电池中稀缺的 Li + (23 000 ppm vs 地壳中的 20 ppm) 有望降低制造成本,从而提高电化学储能设备的经济性。[2] 尽管如此,在 Li + 系统中常见的能量-功率权衡问题在 Na + 系统中变得更加严重,这源于 Na + 比 Li + 具有更大的离子尺寸(六重配位为 1.02 Å vs 0.76 Å)、更重的相对原子质量(23 vs 7)和更高的氧化还原电位(相对于标准氢电极为 -2.71 V vs -3.05 V)。 [3] 从这个意义上讲,合理地重构已建立的Li+存储电极材料以适应平稳的Na+容纳环境并同时实现快速充电和高容量行为至关重要。