XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System转棒
转介心脏康复
在开始时进行6分钟步行测试，调整锻炼处方在患者代码/倒塌的情况下启动ACLS方案启动ACLS协议/管理sl sl sl sl sl sl ntg ntg prn用于胸痛/ACLS协议启发批准的紧急协议，根据需要进行of ox forn for prn prn droming prn droming prn droming driming under indress if RESSINIF RERSING IF RESSINIS prn up indious prn defiend。 12-lead ECG if no results on file post event Order HgbA1C for history of diabetes and no results on file in last 6 months Record and document resting and peak exercise cardiac rhythm strips, heart rate, blood pressures and SpO2 PRN during each session Record and document dysrhythmias Do not exercise if resting BP>200mm Hg systolic or 100mm Hg diastolic Discontinue exercise if收缩BP> 220mmHg或舒张性BP> 110mmHg即停止练习，以减少BP> 20mmHg与药物无关的20mmHg有症状的PVC> 10/min> 10/min或有症状的心室心动过速，tachycardia tachycardia，tachycartarial tachycardia tachycardial/Atrial fibrnation ullullation ullullation ullullation ul ullullation ullullation usiration ullullation us ull us us us us。
大动脉的转位（TGA）
一个老谚语说“健康的心，定义健康”；这种情况与影响个人健康的心脏病的日益增长。心脏病一直在全球最大死亡率的主要主张中变得越来越普遍。然而，如今的出生问题甚至是重大的，需要对至关重要的识别，以便有效地采取未来的措施。这样的问题是，大多数孩子面临的是心脏的胚胎学发育中，主要被命名为蓝生综合症，导致婴儿的每百万个活产近400个。因此，本文与类似的思想保持一致，以确定增加（TGA）或大动脉在儿童中的问题的问题和关注。
转介到糖尿病教育计划
紧急24-48小时糖尿病教育个人或小组饮食教育仅限仪表胰岛素胰岛素开始征用博士：（仅用于胰岛素的开始/调整）胰岛素类型：胰岛素剂量和时间：认证的糖尿病教育家（RN或RD）将教导患者胰岛素剂量滴定对其单个特定特定目标
kp.2基于单价mRNA疫苗可鲁棒增强对SARS-COV-2
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年12月3日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.12.02.626472 doi：Biorxiv Preprint
使用高维计算的鲁棒聚类
摘要 - 本文介绍了超维计算（HDC）域中数据的聚类。在先前的工作中，已经提出了一个基于HDC的聚类框架，称为HDCluster。但是，现有的HDCluster的性能并不强大。在初始化步骤中随机选择簇的高量向量，HDCluster的性能被降解。为了克服这种瓶颈，我们通过探索编码数据的相似性（称为查询过量向量，分配了初始群集过度向量。组内过度向量的相似性比组间高向量具有更高的相似性。利用查询过量向量之间的相似性结果，本文提出了四种基于HDC的聚类算法：基于相似性的K-均值，相等的Bin宽度直方图，相等的BIN高度直方图和基于相似性的亲和力传播。实验结果说明：（i）与现有的HDCluster相比，我们提出的基于HDC的聚类算法可以实现更好的准确性，更健壮的性能，更少的迭代和更少的执行时间。基于相似性的亲和力提出优于八个数据集上的其他三种基于HDC的聚类算法，而聚类准确性则高于2％约38％。（ii）即使对于一通聚类，即没有群集高量向量的任何迭代更新，我们提出的算法也可以提供比HDClter更强大的聚类精度。（iii）在八个数据集上，当八分之一的数据集投影到高维空间上时，八分之一可以达到更高或可比的精度。传统聚类比HDC更可取，当时簇数k的数量很大。
在增强学习中弥合现实差距：鲁棒
强化学习（RL）通过互动来培训计算模型来解决复杂的决策。但是，由于昂贵或危险错误的高风险，在实地世界环境中的直接培训（例如自动驾驶或医疗程序）通常是不切实际的。因此，RL通常依赖于模拟环境或静态离线数据集。但是，这种依赖引入了一个关键的挑战，称为“现实差距” - 训练条件与现实世界应用中遇到的动态之间的差异。本演示文稿解决了旨在通过增强RL策略的有效性来弥合这一差距的创新策略： - 强大的RL优化：我们深入研究了扰动的战略使用，以优化从模拟器中汲取的政策。这种方法着重于提高这些政策的适应性和鲁棒性，使它们更适合于可变性和意外条件的现实应用程序。- 离线RL优化：进一步的讨论将探讨汉密尔顿 - 雅各比 - 贝尔曼（HJB）方程的应用，作为增强在静态数据集中训练的策略的方法的方法。该技术对于在无法实现与环境的实时互动的情况下改善现实世界的适用性至关重要。
混合尺寸t-j模型中的鲁棒条纹
在强相关系统中，微观理解竞争订单是现代量子多体物理学的关键挑战。例如，条纹顺序的起源及其与Fermi-Hubbard模型中的配对的关系仍然是中心问题之一，并且可以帮助理解库酸酯中高温超导性的起源。在这里，我们分析了T-J模型的掺杂的混合二维（混合）变体中的条纹形成，其中荷载载流子仅限于一个方向移动，而磁性SU（2）相互作用是二维的。在有限温度下，使用密度矩阵重新归一化组，在没有配对的情况下，我们发现了稳定的垂直条带相，以不优量的磁序和远距离电荷密度的波浪pro纤维纤维纤维在广泛的掺杂范围内。我们在磁耦合〜J / 2的阶面找到高临界温度，因此在电流量子模拟器的范围内。多体状态的快照，可以通过量子模拟器访问，在混合设置中揭示了隐藏的自旋相关性，当考虑纯粹的磁背景时，抗Fiferromagnetic相关性会增强。所提出的模型可以看作是实现条纹阶段的父级哈密顿量，其隐藏的旋转相关性导致预测的对量子和热闪光的弹性。
曲率驱动的毛细管迁移和棒状粒子的组装
毛细作用可用于将各向异性胶体粒子引导到精确位置，并通过使用界面曲率作为施加场来定向它们。我们在实验中展示了这一点，在实验中，界面的形状通过钉扎到不同横截面的垂直柱上而形成。这些界面呈现出明确定义的曲率场，可沿复杂轨迹定向和引导粒子。轨迹和方向由理论模型预测，其中毛细作用力和扭矩与高斯曲率梯度和与曲率主方向的角度偏差有关。界面曲率在尖锐边界附近发散，类似于尖锐导体附近的电场。我们利用这一特性在优选位置诱导迁移和组装，并创建复杂结构。我们还报告了一种排斥相互作用，其中微粒沿曲率梯度轮廓远离平面边界壁。这些现象在微粒子和纳米粒子的定向组装中具有广泛的用途，在制造具有可调机械或电子性能的材料、乳液生产和封装方面有潜在的应用。