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集成光子学中的高率并行化Medicine®UC Davis
从一吨CO 2估算社会成本（SCC）的社会成本（SCC） - 重新将气候系统模型与气候变化的经济和社会影响相关联，以及在时间和空间之间的多元化，不确定的影响的综合。越来越多的文献研究了支持SCC计算的模型的基本结构元素的影响。这项工作以零碎的方式积累，使他们的相对重要性不清楚。在这里，我们对SCC上的证据进行了全面的综合，结合了1,823个来自147项研究的SCC估计，以及对这些研究的作者的调查。已发表的2020 SCC值的分布宽且基本右翼，显示了右尾重的证据（截断的平均值为132美元）。ANOVA揭示了包括持续损害，地球系统的表示和分布加权的重要作用。但是，我们的调查表明，专家认为，由于模型结构的采样，损害损失的不完整表征和高折现率，文献低估了SCC。为了解决这种不平衡，我们对文献中的变化进行了随机森林模型的培训，并使用它来生成合成的SCC分布，该分布更加与适当的模型结构和折现的专家评估更匹配。该合成分配的平均每吨脉冲年份为283美元（5％至95％范围：32至874美元），高于大多数政府估计，包括美国EPA的2023年更新。
飞机、制造和供应链并行设计的系统工程整体方法
这项博士研究活动是在德国航空航天中心 (DLR)，具体来说是在汉堡航空系统架构研究所进行的，由那不勒斯费德里科二世大学的飞机和飞行技术设计 (DAF) 研究小组进行学术监督。它是在 H2020 AGILE4.0 项目中开发的，并在正在进行的 Horizon Europe Colossus 项目中得到利用，这两个项目均由欧盟委员会资助。在这段旅程中，我遇到了很多人，我想对他们表示感谢。首先，我要对我的导师表示感谢。感谢 Björn Nagel 给我机会踏上这段旅程，感谢他一直对我的信任，感谢他尽管有很多承诺，但始终陪伴在我身边。我感谢 Pier Davide Ciampa 选择我，感谢他一直相信我的潜力，感谢他为我提供宝贵的技术建议，感谢他不断给我灵感。我衷心感谢 Fabrizio Nicolosi 立即愿意负责我的活动，并对我的工作和努力给予信任。最后，我感谢 Pierluigi Della Vecchia 的持续参与和支持。我还要衷心感谢 Ana Paula Cuco、Joao Mello、Felipe Odaguil、Ton van der Laan、Nathalie Bartoli 和 Thierry Lefebvre。我非常感谢三年多来我们每周五进行的精彩讨论。多亏了你们，我在职业和个人方面都得到了成长。我学到了很多东西，每天都在挑战自己，以获得新技能并实现我们共同的目标。感谢你们与我分享你们的热情、激情和工作承诺。感谢你们将我们的职业关系变成了真正的友谊。特别感谢 Nathalie 和 Ana，她们继续成为勤奋女性的鼓舞人心的榜样。感谢你们在 AGILE4.0 活动期间分享的所有美好时刻。感谢整个 AGILE4.0 联盟多年来提供的所有反馈。我要特别感谢审稿人 Christopher Jouannet 和 Andrea Cini。感谢你们花时间审阅我的工作并提供反馈，这无疑改进了这篇论文并为未来的工作提供了宝贵的见解。还要感谢会议专员 Kristian Amadori、Rauno Cavallaro 和 Agostino De Marco 参加我的博士论文答辩。我的同事们也值得我感谢，他们支持我和我的博士学位，即使是间接的。特别感谢我所在的团队。感谢你们所有引人入胜且鼓舞人心的讨论。我还要感谢 Luca Boggero 从不怀疑我的能力，鼓励我永不放弃，并始终
利用大规模并行测序对中国山东汉族人群的全线粒体基因组进行分析
结果：共鉴定出 135 种独特的线粒体 DNA 单倍型，分为 105 个单倍群，单倍型多样性值为 0.9993。整个线粒体基因组的鉴别能力计算为 0.9574，而仅分析控制区时为 0.8936。观察到的大多数单倍群是东亚谱系所特有的，包括 D4、D5 和 F1。人群比较显示，现代山东汉族与来自黄河和西辽河流域的古代人群有遗传联系。此外，山东汉族在其发展过程中可能融合了大量来自其他地区的母系血统。山东汉族的人口扩张估计发生在大约 9,000 年前，相当于新石器时代，这是一个文化和技术发展显著的时期。
有效的量子并行重复定理和应用程序
我们证明了3台计算量子量子交互协议与有效的挑战者和有效对手之间的紧密平行重复定理。我们还证明，在合理的假设下，在并行重复下，4台式计算协议的安全性通常不会降低。这些反映了Bellare，Impagliazzo和Naor的经典结果[BIN97]。最后，我们证明所有量子参数系统都可以一致地编译到等效的3-序列参数系统，从而反映了量子证明系统的转换[KW00，KKMV07]。As immediate applications, we show how to derive hardness amplification theorems for quantum bit commitment schemes (answering a question of Yan [ Yan22 ]), EFI pairs (answering a question of Brakerski, Canetti, and Qian [ BCQ23 ]), public-key quantum money schemes (answering a question of Aaronson and Christiano [ AC13 ]), and quantum零知识参数系统。我们还为量子谓词推导了XOR引理[YAO82]作为推论。
基于Degron的生物oprotacs用于控制CAR T细胞中的信号传导 饮食纤维单糖含量改变肠道微生物组组成和发酵 Cuxbi2Se3纳米板中两性掺杂的精确控制 体内细胞活性历史的快速生化标记 单细胞RNA-seq分析揭示了与类风湿关节炎疾病活性相关的细胞子集和基因特征 ASP12的应变释放烷基化可以使K-Ras-G12d的突变体选择性靶向 集成光子学中的高率并行化 Medicine® UC Davis
哺乳动物肠道微生物群的摘要成员代谢宿主没有消化的各种复杂碳水化合物，这些碳水化合物被集体标记为“饮食纤维”。虽然每个菌株用来在肠道中建立营养生态位的酶和转运蛋白通常是非常特异的，但碳水化合物结构与微生物生态学之间的关系是不完美的。本研究利用了复杂的碳水化合物结构确定的最新进展来测试纤维单糖组成对微生物发酵的影响。在72小时的时间内，在改良的小型反激阵阵列系统中，通过合并的猫粪接种物在经过72小时的经过修改的小型粪便中发酵了具有不同单糖组成的55个纤维。单糖葡萄糖和木糖的含量与发酵过程中pH的降低显着相关，这也可以从短链脂肪酸乳酸，丙酸，丙酸和信号传导分子吲哚二乙酸的浓度中预测。微生物组的多样性和组成也可以通过单糖含量和SCFA浓度来预测。尤其是，乳酸和丙酸的浓度与最终α多样性相关，并且与包括乳杆菌和dubosiella在内的几个属的相对丰度显着相关。我们的结果表明，单糖的组成提供了一种富裕方法，以比较饮食，肠道微生物群和代谢产物产生的饮食纤维纤维和发现的联系。
5.15 并行规划——概述
1. 父母一方曾有过终止父母权利 (TPR) 的记录； 2. 父母、监护人或看管人被诊断患有精神疾病或物质使用障碍，导致其无法抚养或保护孩子，并且经评估表明： a. 曾接受过无反应的治疗，或 b. 接受治疗的父母、监护人或看管人有不遵守药物或治疗干预的模式。 3. 父母、监护人或看管人在初次干预后曾不止一次 (1) 要求放弃孩子； 4. 养育子女的青少年未满 16 岁，没有支持系统，并且由于未成年父母的行为，之前未能将孩子和父母安置在一起。 DCS 可以为满足以下至少一个 (1) 潜在并发计划指标的孩子制定一个案例计划/预防计划，其中包含两个 (2) 个永久计划目标：
MRI可见的周围空间和神经丝轻链的关联：Framingham心脏研究 气候变化和加利福尼亚的陆地生物多样性 在金属 - 有机框架中的协调不饱和铜（i）位点的几何调整，用于环境温度的氢存储 Nivolumab诱导的Hidradenitis purrativa：病例报告 人为反应性氮的全球净气候效应 二氧化钒纳米梁中相和载体动力学的近场纳米影像 基于Degron的生物oprotacs用于控制CAR T细胞中的信号传导 饮食纤维单糖含量改变肠道微生物组组成和发酵 Cuxbi2Se3纳米板中两性掺杂的精确控制 体内细胞活性历史的快速生化标记 单细胞RNA-seq分析揭示了与类风湿关节炎疾病活性相关的细胞子集和基因特征 ASP12的应变释放烷基化可以使K-Ras-G12d的突变体选择性靶向 集成光子学中的高率并行化 Medicine® UC Davis
神经丝轻链（NFL）是树突和神经元体中存在的神经丝的亚基，它赋予神经元和轴突结构稳定性[1]。神经丝使轴突的径向生长具有高度表达，以年龄的依赖性方式[1]。血清NFL水平响应于中枢神经系统因炎症，神经退行性或血管损伤而增加[1]。nfl也是一种新兴的血液和脑脊液标记，在多种神经系统疾病（如多发性硬化症[2]，阿尔茨海默氏病）和最近的脑小血管疾病（CSVD）中，神经司长损伤的脑脊液标记（CSVD）[3]。nfl与淀粉样蛋白β（aβ）在脑膜动脉中的沉积有关，这是脑淀粉样血管病的标志（CAA）[4]。最近，在最近的皮质下梗塞和中风的患者中观察到了血清NFL升高[5]。已经发现脑脊液和血清NFL在白质高强度（WMH）患者中都增加，并且水平与WMH负载，CSVD负担的磁共振成像（MRI）标记相关[6]。
使用混合分布的 MCET 实现精确并行分割模型 (PPSM)
摘要目的——图像分割是图像处理应用中最重要的任务之一。它是许多面向应用的宝贵工具，例如医疗保健系统、模式识别、交通管制、监视系统等。然而，准确的分割是一项关键任务，因为找到适合不同类型图像处理应用的正确模型是一个长期存在的问题。本文开发了一种新颖的分割模型，旨在成为使用任何类型图像处理应用的统一模型。所提出的精确并行分割模型 (PPSM) 结合了三种基准分布阈值技术来估计最佳阈值，从而实现分割区域的最佳提取：高斯分布、对数正态分布和伽马分布。此外，提出了一种并行增强算法来提高所开发的分割算法的性能并最大限度地降低其计算成本。为了评估所提出的 PPSM 的有效性，使用了不同的图像分割基准数据集，例如 Planet Hunters 2 (PH2)、国际皮肤成像合作组织 (ISIC)、微软剑桥研究院 (MSRC)、伯克利分割基准数据集 (BSDS) 和 COntext 中的通用对象 (COCO)。获得的结果表明，与其他分割模型相比，使用不同类型和领域的基准数据集，所提出的模型能够显著缩短处理时间，实现高精度。设计/方法/方法——所提出的 PPSM 结合了三种基准分布阈值技术来估计最佳阈值，从而实现分割区域的最佳提取：高斯分布、对数正态分布和伽马分布。结果——根据所获得的结果，可以观察到，所提出的基于 PPSM——最小交叉熵阈值 (PPSM - MCET) 的分割模型是一种具有高性能的稳健、准确、高度一致的方法。原创性/价值——使用 MCET 构建了一种利用高斯、伽马和对数正态分布组合的新型混合分割模型。此外，为了以最小的计算成本提供准确、高性能的阈值，所提出的 PPSM 使用并行处理方法来最大限度地减少 MCET 计算中的计算工作量。所提出的模型可用作许多面向应用的宝贵工具，例如医疗保健系统、模式识别、交通管制、监控系统等。关键词最小交叉熵阈值、混合分布、精确分割、并行计算论文类型研究论文
无论如何，什么是量子并行性？
图 4. 说明原型量子应用工作流程的图表。传统量子算法通常首先初始化经典状态，然后通过应用 Hadamard 门 (𝐻 ⊗ 𝑁) 并行生成量子并行性。随后，对输入数据进行编码，通常以量子态的振幅和相位进行编码，或者应用 oracle。然后，计算过程以叠加方式进行，最后以 READ 操作（测量）结束。值得注意的是，虽然算法的初始阶段最大化了量子并行性，但提取有意义的结果通常依赖于通过破坏性干扰来修剪错误结果。