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通过量子电路表示具有二元特征的二元分类树
决策树是众所周知的预测模型，常用于数据挖掘和机器学习的广泛应用 [1-3]。一般来说，决策树可以看作是一种流程图结构，可用于查询数据。从根开始，每个内部节点代表对查询数据的测试，每个传出分支代表此测试的可能结果。对于二叉树，测试结果是一个布尔值，因此可以是真也可以是假（即每个内部节点有两个分支）。树的每个叶子都可以与一个决策相关联。因此，从根到叶子的路径意味着一组针对查询数据的决策规则，就像一个顺序决策过程。具体来说，我们考虑二叉分类树，其中叶子的决策决定了数据点对预定义的离散类集的成员资格。从给定数据集推断决策树是一项监督机器学习任务，也称为决策树归纳（或决策树学习）。然而，寻找全局最优解是 NP 难问题 [4, 5]，因此启发式递归算法在实践中更受青睐 [6]。此类算法通常以贪婪的自上而下的方式工作 [7]：从根开始，通过最小化数据不纯度函数来估计每个内部节点的最佳测试。相应地，沿着两个传出分支将数据集分成两个子集。对每个内部节点递归重复此过程，直到停止标准终止树的遍历并产生一个叶子节点，该叶子节点的分类决策基于节点内数据子集中存在的多数类。当所有路径都通向叶子节点时，算法结束。启发式创建的决策树并不能保证全局最优，但可能仍然适合实际用途。在量子计算的背景下，决策树可以被分配到量子机器学习领域 [8]。之前的几篇论文考虑了决策树和量子计算之间的相互作用。在 [9] 中，研究了决策树的遍历速度，并比较了经典方法和量子方法。作者发现两者之间没有优势。[10] 提出了一种启发式算法来诱导量子分类树，其中数据点被编码为量子态，并使用测量来找到最佳分割。然而，部分算法
大脑动力学的堆叠模型可以提高 fMRI 对受试者特征的预测
2 在 HMM-MAR MATLAB 工具箱和 glhmm Python 工具箱中，这由 'DirichletDiag'/'dirichlet_diag' 选项指定。3 𝐾= 6, 𝛿= 10 4 𝐾∈{3,6,9,12, 15},𝛿∈{10,100, 1000, 10000, 100000} 。有关详细信息，请参阅补充表 SI-3。
DaiCee：具有靶点和副作用特征的抗癌化合物数据库
DOI：10.6026/97320630016843 作者对本文内容负责。编辑部和出版商已采取合理措施检查文章内容，以符合出版道德规范，并在 PUBLONS 上提交了充分的同行评审。 官方电子邮件声明：通讯作者声明，并非所有作者都可以收到其所在机构的官方电子邮件 出版道德声明：作者声明他们遵守 COPE 出版道德指南，该指南在 https://publicationethics.org/ 其他地方有描述。作者还承诺，他们与任何其他第三方（政府或非政府机构）没有任何关联，这些第三方与本出版物有任何形式的不道德问题。作者还声明，他们没有隐瞒任何误导出版商的有关本文的信息。 摘要：在进入临床试验之前，鉴定化合物的毒性更为重要。了解物理化学性质、可能的目标和副作用已成为降低风险的主要公共卫生问题。通过实验分析药物的理化性质、药物与特定受体的相互作用以及确定药物的副作用仍然具有挑战性，既耗时又费钱。我们描述了一个名为 DaiCee 数据库的手动编译数据库，其中包含 2100 种抗癌药物，以及有关其理化性质、作用靶点和副作用的信息。它包括合成和草药抗癌化合物。它允许搜索药物的 SMILES 符号、Lipinski 和 ADME/T 特性、靶点和副作用概况。这有助于识别具有有效抗癌特性、毒性、体外和体内实验药物相似性的药物。它还用于使用数据库中化合物的可用数据对有效抗癌药物进行比较分析和筛选。该数据库将定期更新，为用户提供最新信息。该数据库可在 URL http://www.hccbif.org/usersearch.php 上找到 关键词：药物、特性、SMILES、ADME/T、靶点
基于特征的电弧增材制造 (WAAM) 17-4PH 马氏体不锈钢鉴定 (FBQ)
本报告是作为美国政府机构赞助的工作的记录而编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
与SLC6A1相关疾病的发育回归和相关临床特征的模式
方法：在这项研究中，我们确定了24例与SLC6A1相关疾病的患者组成的发育回归模式，并评估了与回归相关的临床特征。我们回顾了与SLC6A1相关疾病患者的病历，并将受试者分为两组：1）回归组和2）对照组。我们描述了发育回归的模式，包括在回归之前是否有触发因素，多次回归发作以及是否恢复了技能。我们评估了回归和对照组之间临床特征的关系，包括人口统计学因素，癫痫发作，发育里程碑获取，胃肠道问题，睡眠问题，自闭症谱系障碍和行为问题。
基于机器视觉的DC断路器中开放运动特征的检测
牙菌菌生物膜内链球菌与白色链球菌之间的生态相互作用是驱动龋齿发病机理的重要因素。这项研究旨在调查s。mutans c。白色疾病的生长和通过细胞外膜囊泡（EMV）和泛素化调节（一种关键蛋白转化后修饰）的调节。我们建立了一个Transwell共培养模型，以实现s之间的“联系 - 独立”相互作用。mutans and c。白色唱片。s。mutans eMV与c直接关联。白色念珠菌细胞并促进生物膜的形成和生长。Quantertative泛素化分析显示了s。Mutans极大地改变了c。白色唱片。我们确定了整个c的10,661个泛素化位点。白色唱片蛋白质组及其在与翻译，代谢和应激适应性相关的途径中的富集。与s共同培养。突变导致对糖分解代谢和减少功率产生的398种蛋白质上的泛素化上调。s。mutans上调了c的超氧化物歧化酶3。白色念珠菌，诱导其降解和高度增强的活性氧水平，并同时刺激c。白色唱片的生长。我们的发现阐明了EMV和泛素化调制，作为控制s的关键机制。mutans-c。白色唱片相互作用，并为促进性口服生物膜环境提供新的见解。这项研究显着提高了对牙齿斑块营养不良和龋齿发病机理基础的复杂分子相互作用的理解。
基于时间和空间特征的季节性氢存储多能系统的综述
季节性氢存储的时间和空间特征将在多能系统的辅助中起着非常重要的作用。本文认为，季节性氢存储耦合多能系统有几个关键问题，即氢存储方法，耦合模型和收益评估。通过研究，本文将季节性氢存储分为两种类型：太空转移氢存储技术和时间传输物理属性转换氢存储技术。然后分解两个最典型的季节性氢存储多能系统应用程序及其氢存储单元模型。最后，结果表明，应根据不同的时间和区域选择氢存储方法，并且应在可以在实践中使用之前评估好处。这项综述研究适用于多能系统中偶联季节性氢储存的过程。氢能用作最佳选择和合理利用的选择，评估和建模的中间能量链接。
利用热拉伸法制造具有复杂特征的光纤
摘要：高纵横比聚合物材料广泛应用于从服装等日常材料到工业和医疗领域的专用设备等各种应用领域。传统的制造方法，如挤压和模塑，在整合各种材料和实现复杂几何形状方面面临挑战。此外，这些方法在提供低成本和快速原型设计方面的能力有限，而这对于研发过程至关重要。在这项工作中，我们研究了使用市售的 3D 打印机来制造纤维预制件，然后将其热拉成纤维。通过优化 3D 打印参数，我们成功制造了直径小至 200 µm 且形状复杂、特征精确到几微米的纤维。我们通过从各种材料中制造纤维（例如具有不同刚度的纤维和具有磁性的纤维）证明了这种方法的多功能性，这有利于开发肌腱驱动和磁驱动的机器人纤维。此外，通过设计新颖的预制件几何形状，我们生产了锥形纤维和具有互锁机制的纤维，也适用于医疗可控导管应用。这些进步凸显了这种方法的可扩展性和多功能性，为生产用于各种应用的高精度聚合物纤维提供了一个强大的平台。关键词：增材制造；3D 打印；预制件制造；热拉伸；多材料纤维；功能纤维；纤维致动器
功能运动过程中重力对手动时空运动特征的影响
身体健全的人能够在他们的一生中进行各种复杂而充满挑战的运动活动。艺术，运动或与劳动有关的，所有动作都不可避免地受到一个恒定环境参数的影响：重力。的确，从他们的第一天开始，人类经历了控制自己的身体的必要性，同时沉浸在重力领域并与不同惯性特性的物体互动。由于适应过程，成年人随后能够在日常生活中进行基本活动，以保持个人福祉和独立性。在生理上，在整个人类发展中，大脑的特征是一种称为神经塑性的过程，其中神经连接适应环境变化。这允许学习现象，涉及获得新的运动计划和执行能力1。大脑会产生身体的认知表示及其与外部环境的相互作用。这种称为内部模型的框架允许预测身体对动作，运动和感觉输入23的反应23。尤其是内部运动学模型转换了任务空间的信息（即与关节空间的上线手轨迹，同时，内部动力学模型计算执行给定活性2，4所需的关节扭矩。 尽管如此，电动机计划过程对运动5，6的执行产生了运动和动态约束。手轨迹，同时，内部动力学模型计算执行给定活性2，4所需的关节扭矩。尽管如此，电动机计划过程对运动5，6的执行产生了运动和动态约束。中枢神经系统（CNS）考虑了在特定任务执行7之前的重力效应，这要归功于几个负责“助攻” 3、8、9的体感通道的激活。这对于垂直任务尤其明显，在垂直任务中，路径执行在向上和向下移动之间有所不同。10