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空间耦合LDPC码的分层译码算法
图 5 给出了所提 LSWD 算法和 SWD 算法在不同 迭代次数时的比特错误概率 (Bit Error Ratio, BER) 曲线，其中最大迭代次数分别取为 5 和 10 。 图 6 给出 了两种算法的译码性能与最大迭代次数的关系，其 中信噪比分别为 2.5 dB, 4.0 dB 。综合分析 图 5 和 图 6 的仿真结果，可以看出： (1) 所提算法和现有文献 的 SWD 算法的误码性能曲线都有明显的瀑布区。 (2) 当迭代次数相同时，所提算法的性能优于 SWD 算法。如，当译码迭代为 50 次、译码窗长度为 9 时，为达到 10 –6 BER ，所提算法所需的信噪比值 为 3.9 dB ，而目前常用的 SWD 算法则需要 4.2 dB ， 所提算法约有 0.3 dB 的性能优势。 (3) 在译码性能 基本相同时，与 SWD 算法相比，所提算法可以明 显减少译码迭代次数。例如，当信噪比为 2.5 dB 时，为了获得 10 –3 的 BER ，所提算法和 SWD 算法所 需的迭代次数分别为 7 和 11 ；当信噪比为 4.0 dB 时，为了达到 10 –5 的 BER ，所提算法和 SWD 算法所 需的迭代次数分别为 12 和 20 ，此时所提算法的迭代
诊断性心血管超声图的AAS学生...
简介本学生手册的主要目的是为学生提供诊断心血管超声检查的应用科学学士学位的伊斯特威克学院副学士的全面参考手册。因此，它并不是要替换大学目录或其他官方大学文件。本手册专门涉及诊断性心血管超声检查计划的政策和程序，并旨在帮助其学生成功完成学习过程。每个学生有责任定期审查本手册并了解其内容。学院保留全部或部分修改，更改或删除这些政策和程序的权利。诊断性心血管超声师是医疗机构成像系的高技能成员。超声检查员必须拥有人类解剖学，生理和病理过程的详细知识，并精通超声物理学以获得诊断质量图像。超声是一种非侵入性方式，它使用声波从体内获取图像。它可以帮助诊断许多医疗状况。诊断性心血管超声检查的领域涵盖了多种专业，这些专业是由超声师的特定兴趣和培训选择的。超声检查员与患者密切接触；因此，发展和保持出色的人际交往能力至关重要。诊断性心血管超声检查计划涉及多个专业，并分为不同的课程。就业机会各不相同，医院，诊所，私人办公室，教育中心，研究设施和行业雇用了诊断心血管超声检查员。该课程符合认证机构的标准化，以提供基于能力的，面向结果的教学，实验室和临床经验。学生计划在大多数计划中进行教学和实验室会议之间的交替。将为学生提供每个课程的教学大纲，列出特定的课程目标。该计划完成后，学生将获得应用科学学位的副学士，并能够作为诊断性心血管超声师寻求入门级就业。
加速度诱発性意识消失（Gravity-induced loss of consciousness
摘要 重力引起的意识丧失 (G-LOC) 是战斗机飞行员面临的主要威胁，可能会导致致命事故。高 +Gz（头到脚方向）加速度力会诱发脑出血，导致周边视力丧失、中央视力丧失（昏厥）和 G-LOC。我们尝试建立一个公式，使用脑氧合血红蛋白 (oxyHb) 值、身高、体重和身体质量指数 (BMI) 来预测 G-LOC。我们分析了 2008 年至 2012 年间测量的 249 名人体离心机受训者的脑氧合血红蛋白值。受训者暴露于两种离心机模式。一种是 4G–15s、5G–10s、6G–8s 和 7G–8s，不穿抗荷服（间隔 60 秒，发作率为 1G/s）。另一组为 8G-15s，起始速率为 6G/s，穿着抗荷服。我们使用近红外光谱仪 (NIRS)（NIRO-150G，日本静冈县滨松光子学株式会社，滨松）测量了受训者的脑氧合血红蛋白值。分析了以下参数。A）基线值为 +Gz 暴露前 30 秒的平均值。B）+Gz 暴露期间氧合血红蛋白的最大值。C）+Gz 暴露期间氧合血红蛋白的最小值。D）氧合血红蛋白从最大值到最小值的变化率（变化率）。使用逻辑回归分析进行统计分析，以建立预测 G-LOC 的公式。受训者的年龄为 24.1 ±1.7（S.D.）（范围，22 ～ 30）
使用家庭高级...
图1多个系统萎缩的治疗方法这种形状说明了针对多系统萎缩（MSA）病理机制的各种治疗策略。MSA的特征是神经元丧失，神经胶质病和α-突触核蛋白夹杂物的积累。抗 - α突触核蛋白疗法包括 - 在诸如ANELE138B，清除剂，例如PD01A，PD03A，LU AF82422，TAK - 341和UB – 312和UB –312和UB –312和抑制方法之类的清除剂中的聚集。细胞疗法涉及修复和再生受损神经组织的间充质干细胞。能量代谢和INSU -LIN信号 - 靶向疗法包括脱齿素 - 4，泛氨醇和NAD +补充。抗炎性和神经保护疗法具有氟西汀，AAV2 - GDNF和KM819的化合物，可减少炎症并提供神经保护作用。细胞调节文本包括显示退化的神经元，α-突触核蛋白夹杂物，活化的星形胶质细胞和小胶质细胞，免疫 - 反应性T细胞，IM成对的线粒体，Pro - 炎性细胞因子，肌蛋白损失和髓质细胞质细胞胞质包含（GCIS）（GCIS）。此视觉代表提供了MSA中治疗策略及其细胞靶标的概述。
人工智能信任量表的制作及信度、效度检验
I II III 因素 1 (H1)：不信任他人的自我中心主义 (α=.79) 12. 人们可能会说好话，但最终他们最关心的是自己的幸福。 5.03 (1.12) .65 -.05 .00 16. 人们更有可能维护自己的权利，而不是承认他人的权利。 4.70 (1.06) .64 -.04 .00 2. 人们会做一些轻微的错事来获得自己的利益。 4.48 (1.11) .60 .08 .09 17. 人们撒谎是为了避免麻烦。 4.61 (1.08) .60 .01 .07 6. 人们撒谎是为了出人头地。 4.35 (1.21) .54 .13 .16因素 2 (H2)：相信人们的诚实 (α=.70) 5. 人们通常过着诚实正直的生活 4.16 (1.17) -.11 -.70 .14 8. 人们通常诚实地与他人打交道 4.55 (1.03) .13 -.65 -.15 1. 人们基本上是诚实的 4.36 (1.19) .08 -.61 -.15 14. 人们说到做到 4.00 (1.08) -.11 -.50 .16 因素 3 (H3)：不相信人们的谨慎 (α=.67) 4. 人们怀疑别人对自己很友善，因此很谨慎 3.90 (1.09) .05 -.07 .64 10. 人们认为不信任他人更安全4.03 (1.14) .13 .03 .54 13. 人们内心不愿意帮助别人 3.53 (1.10) .00 .11 .53 9. 人们很谨慎，因为他们认为有人会利用他们 4.38 (1.08) .20 -.15 .43 最大似然法，Promax 旋转 特征值 3.93 1.90 1.16 贡献率 30.3% 14.6% 8.9% 累积贡献率 30.3% 44.8% 53.7% 因子间相关性 I - 0.25 0.55 II - - 0.31
纠缠，量子相关器和图状态中的连接性
这项工作对图状态（GSS）的纠缠和图连接性质进行了全面探索。使用伪图状态（PGSS）中的量子纠缠（PGSS）使用纠缠距离（ED）进行量化，这是一种最近引入的两部分纠缠的度量。此外，还提出了一种新的方法，用于使用Pauli矩阵量子相关器探测真正的GSS的基础图连接性。这些发现还揭示了对测量过程的有趣含义，证明了某些投射测量值的等效性。最后，重点放在该框架中数据分析的简单性上。这项工作有助于更深入地了解GSS的纠缠和连接性能，从而为量子信息处理和量子计算应用程序提供有价值的信息。在这项工作中不使用著名的稳定器形式主义，这是研究这种类型状态的通常首选框架。相反，这种方法仅基于期望值，量子相关性和投射测量的概念，这些概念具有非常直观和基本的量子理论工具。
- 致力于治愈遗传性疾病 -
13:50-14:50 第 6 节 主席：Toya Ohashi 和 Hiromi Kanegae 先天性代谢错误的体内基因治疗 1) 针对罕见疾病患者正在进行的基因治疗临床试验的结果：MPS IIIa、GSDIa、OTC 缺乏症和威尔逊氏病 Eric Crombez – (Ultragenyx Pharmaceutical Inc. 美国加利福尼亚州诺瓦托) 2) 通过在小鼠中表达血脑屏障穿透酶的 AAV 使 GM1 神经节苷脂储存完全正常化 Koki Matsushima (慈惠会大学医学院基因治疗系)
AI 可广泛应用于协同办公场景，利好龙头厂商
图 1 ： AI 带来 OA 功能的重构 ......................................................................................... 3 图 2 ：微软发布 Copilot .................................................................................................. 3 图 3 ：百度“如流” ........................................................................................................ 3 图 4 ： Copilot 根据要求起草邮件 .................................................................................... 4 图 5 ： Copilot 提炼邮件内容 ........................................................................................... 4 图 6 ： Copilot 对会议内容进行总结并支持提问 .............................................................. 5 图 7 ： Copilot 支持会议内容的实时总结和提问 .............................................................. 5 图 8 ： Copilot 对客户关注的领域进行扫描 ..................................................................... 5 图 9 ： Copilot 根据销售资料提供竞品分析建议 .............................................................. 5 图 10 ： Copilot 整理各类资料协作对工作内容进行梳理 ................................................. 6 图 11 ： Copilot 为接下来的会议准备相关资料 ................................................................ 6 图 12 ：泛微智能办公平台框架图 .................................................................................... 7 图 13 ：泛微智能办公平台前端技术 ................................................................................ 7 图 14 ：泛微小 e 助手查询业绩 ....................................................................................... 7 图 15 ：泛微小 e 助手智能填单 ....................................................................................... 7 图 16 ：小致语音助手技术框架 ........................................................................................ 8 图 17 ：小致语音助手使用示例 ........................................................................................ 8
医疗保健领域对人工智能的接受度
3 另外，道具的展示顺序也是随机的。 4 由于10个项目中有4个被呈现，因此如果随机呈现，每个项目出现的次数可能会有所不同。因此，可以使用平衡的不完全区组设计（Louviere 和 Flynn，2010）来确保项目出现的频率相等。然而，由于本章的样本量非常大，达到 150,010（使用下面描述的计数方法），我们确定由于随机呈现而导致的出现次数差异很小。