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缩回：使用通用技术自动化VR应用程序移植的方法
摘要。在乌兹别克斯坦，正在努力根据对世界经验的研究进一步发展渔业。在2024年，计划将鱼类产量的数量增加到90万吨，随着渔业的发展，改善其进料基地正在成为主要任务之一。考虑到主要是在乌兹别克斯坦饲养的草食鱼，计划用绿草喂食它们。为此，开发了一种砍伐绿草的装置。考虑到该设备中切碎的进料包含不同尺寸的进料，通过安装筛子设备将这些馈送分为2-3个部分，可以改善该设备，具体取决于它们的尺寸。在带有筛子分离装置的改进装置中，水分含量为70-80％的绿草被切碎并分为分数。大小不同的营养量不超过5％；切碎和无污水饲料的坚不可摧的性不超过2％。当前，已经制定了该设备的实验样本，现在正在进行其实验测试，以确定满足上述要求的最佳参数和操作模式。
西爪哇省Pangalengan区的淡水鱼生物多样性 自然样本作为农业技术 蛋壳作为天然食品防腐剂的潜力 各种有机肥料和生物肥料对胡芦巴种植的生长和产量的影响 机器学习驱动的弹性模量预测遍布山区和其他地区的灵活路面 基于玉米淀粉和硝酸腺体的固体聚合物电解质对超级电容器的电化学性能的影响 缩回：使用通用技术自动化VR应用程序移植的方法 在乌兹别克斯坦开发渔业和保护生物多样性并改善其饲料基础的活动：审查 黑莓在体外繁殖的方法 估计印度尼西亚RIAU的PT Kojo森林中的地上碳库存
印度尼西亚被称为包括鱼类在内的高生物多样性的热点。它们被进一步归类为海水鱼和淡水鱼[1]，[2]。将约1.248种记录为印尼淡水鱼[3]。西爪哇省是使用淡水鱼作为当地社区蛋白质来源的许多领域之一。先前的一项研究表明，大约有147种淡水鱼类遍布整个爪哇地区，用于食品和观赏鱼类商品[5]。Pangalengan是西爪哇省的地区之一，距南巴隆约45公里。在该地区，有一个称为Situ Cileunca的人造湖，该湖是在1919年至1926年的荷兰政府时期建造的。先前的一项研究宣布，该湖中的大多数物种被称为土著物种，除了一种物种Aquidens Rivulatus [6]。此外，估计物种的数量会增加，随着几种新物种的发现[4]，而对于原位Cileunca，尚不清楚到目前为止存在多少种。基于先前的研究，需要勘探活动来更新数据[6]。
缩回注意：MicroRNA-375从细胞外释放...
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引用前沿社论（2024），缩回：与JAK/Stat信号通路有关的精子干细胞的细胞功能。 fr
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缩回：使用机器学习算法使用多属性数据集解决数据分类问题
相关性是随机变量之间的统计关系，其中一个随机变量的变化会导致另一个变化的期望变化。重要的是，在识别模型中选择的特征与目标变量高度相关，以提高预测的准确性，并且还将有助于简化识别模型的训练并有助于提高预测效率。[13，14]来自Kaggle.com的数据集与房地产特征及其价格细分市场有关，以作为培训神经网络和方法的数据。数据集包括具有21613值的房价细分市场以及18个属性。基于属性，选择了价格类别的属性，该属性具有值0、1和2的属性，其中0是廉价段，1是中段，而2是昂贵的段。数据图如表1所示。
缩回：感染弓形虫病的男性患者的免疫反应
摘要。这项研究的主要目的是确定弓形虫病和健康组患者的白细胞和血清水平（CCR2和睾丸激素）的差异计数。这项研究是对涉嫌20至50年历史的260名男性进行的。通过测量参加Al-Hakeem医院的毒素IgM和IgG血清水平，以及（30）健康男性作为对照组，从Al-Najaf省收集，这些样本是从2023年3月至2023年8月收集的。。 任何患者正在使用该药物或从当前研究中删除疾病。 本研究揭示了260名（19.23％）男性患者中有50例感染患者的数量和百分比。 目前的研究是关于WBC（单核细胞，淋巴细胞和中性粒细胞）对感染弓形虫病的患者的影响的。 结果表明，患者的单核细胞和中性粒细胞（9.560±0.244×10 3 µl）（10.65±0.13％）（72.48±0.575％）（患者）的患者（6.660±0.060×10 3 µL）（6.660×10 3 µL）（6.660×0.252％）与对照组相比。 与对照组相比，感染弓形虫病的患者的淋巴细胞（34.33±0.881％）没有记录显着变化。 目前的研究表明，与对照组相比，感染毒质性毒素的（睾丸激素）住院患者的浓度显着增加（p <0.05）。 当前的研究得出的结论是，弓形虫病的感染可能是危险因素。 关键字：kufa，寄生虫，弓形虫Gondii，CCR2，睾丸激素任何患者正在使用该药物或从当前研究中删除疾病。本研究揭示了260名（19.23％）男性患者中有50例感染患者的数量和百分比。目前的研究是关于WBC（单核细胞，淋巴细胞和中性粒细胞）对感染弓形虫病的患者的影响的。结果表明，患者的单核细胞和中性粒细胞（9.560±0.244×10 3 µl）（10.65±0.13％）（72.48±0.575％）（患者）的患者（6.660±0.060×10 3 µL）（6.660×10 3 µL）（6.660×0.252％）与对照组相比。与对照组相比，感染弓形虫病的患者的淋巴细胞（34.33±0.881％）没有记录显着变化。目前的研究表明，与对照组相比，感染毒质性毒素的（睾丸激素）住院患者的浓度显着增加（p <0.05）。当前的研究得出的结论是，弓形虫病的感染可能是危险因素。关键字：kufa，寄生虫，弓形虫Gondii，CCR2，睾丸激素慢性T. gondii感染与血清激素水平的变化有关，可能会导致感应的行为改变，这些变化可能会影响免疫系统（睾丸激素，CCR2）。
缩回：基于计算机视觉和神经网络
摘要。本文使用计算机断层扫描图像对自动检测和定量肺肺气肿和肺炎的定量提出了一种新的方法。提出的方法采用计算机视觉和神经网络算法来提高肺诊断的准确性和速度，以及对肺气肿的监测及其随着时间的变化。研究分析了现有方法，并证明了该方法的新颖性。本文报告了基于专家评估的三种不同患者病例的肺气肿提取和大小测量的高度准确性，并成功地分割了性质严囊硬化。所提出的方法有可能显着改善医学图像分割，特别是在检测和诊断诸如慢性阻塞性肺疾病（COPD）和COVID-19的疾病中。该研究得出的结论是，所提出的方法在医学成像的其他领域也可能有用，这有助于持续开发新的和改进的医学图像分析和解释方法。
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b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'