XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System近似于
在小量子计算机上的地球观测图像的组装
摘要 - 卫星仪器的白天和黑夜监视地球的地面，结果，地球观测（EO）数据的大小大大增加。机器学习/深度学习（ML/DL）技术通常用于分析并处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM提出了二次编程问题，包括量子退火器（QA）以及基于门的量子计算机（包括量子计算机）有望比惯性计算机更有效地解决SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）Divergence测试来测量原始数据集及其核心之间的接近性，此外，我们通过使用D-Wave量子量子退火器（D-Wave QA）和一台常规计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。
人脑中情感的依赖编码
摘要：卫星仪器昼夜监测地球的地面，因此，地球观测（EO）数据的大小显着增加。机器学习（ML）技术通常用于分析和处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM构成了二次编程问题，量子计算机（包括量子退火器（QA））以及基于门的量子计算机有望比常规计算机更有效地求解SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了一个给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM，这是一个大约5000个输入量子位的D-Wave量子式退火器。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）散射测试来测量原始数据集及其核心之间的接近度，此外，我们还通过使用D-Wave量子量子Quantum Nealealer（D-Wave QA）和一台传统计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异（较小的较小）近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。
RX J1604中的过渡磁盘的定量极化法。 ...
上下文。原月球磁盘中尘埃的表征对于更好地理解形成行星的组成和这些系统中的尘埃颗粒演化很重要。目标。我们的目的是通过分析VLT/Sphere的Zimpl和Irdis子仪器，通过分析Zimpl和Irdis子仪器获得的多波长度散射光强度和极化图像，以准确表征面对面过渡磁盘中灰尘的性质。方法。我们从ESO档案中使用了RX J1604的档案数据，并仔细纠正了仪器效应的极化信号，还考虑了星际极化。我们测量了r，j和h频段中的方位角极化qφ（r）的磁盘的径向曲线，并由于视力和其他效果而描述了我们数据中数据中的变化。，我们通过将数据与观测值的点扩散函数进行比较，从而得出了磁盘，质量Qφ（r）的固有极性分析。我们还测量了磁盘强度，i磁盘（R），并为J和H带的参考星差成像。这为r，j和h频段提供了磁盘集成的极化强度ˆqφ / i⋆，以及对于j和h频段的平均分数极化，平均分数极化。我们研究了散射光和恒星附近的热尘产生的阴影的方位角依赖性。最终将衍生的结果与模型计算进行了比较，以限制RX J1604中反射粉尘的散射特性。结果。92±0。RX J1604是北斗源，数据显示出不同种类的可变性。然而，对重复调查的详细分析表明，结果不受浸入事件或大气看差异的影响。我们得出了固有极化强度ˆqφ（r） / i⋆的精确径向磁盘轮廓，并由于灰尘不透明度的波长依赖性而测量不同频段的不同轮廓半径。磁盘集成的极化为ˆqφ / i = 0。04％的R频段和1。 51±0。 j频段为11％，表明磁盘的极化反射率的红色。 磁盘的强度是i磁盘 / i = 3。 9±0。 在J频段中为5％，而J带的分数极化为⟨ˆpφ⟩= 38±4％，H频段为42±2％。 与Rx J1604的IR多余的比较产生了大约λI≈0的明显磁盘反照率。 16±0。 08。 我们还发现，在R频段数据中看到的先前描述的阴影可能受到校准误差的影响。 我们使用用于过渡磁盘的尘埃散射模型得出，近似于散射反照率ω≈0的J带值。 5，散射不对称g≈0。 5，并散射极化P最大≈0。 7粉尘。 结论。 RX J1604的明亮磁盘具有非常简单的轴对称结构，因此非常适合作为基准对象，用于精确的光极化测量。 我们得出了磁盘极化的值，⟨ˆpφ⟩和明显的磁盘反照率λi，用于J频段。04％的R频段和1。51±0。j频段为11％，表明磁盘的极化反射率的红色。磁盘的强度是i磁盘 / i = 3。9±0。在J频段中为5％，而J带的分数极化为⟨ˆpφ⟩= 38±4％，H频段为42±2％。与Rx J1604的IR多余的比较产生了大约λI≈0的明显磁盘反照率。16±0。08。我们还发现，在R频段数据中看到的先前描述的阴影可能受到校准误差的影响。我们使用用于过渡磁盘的尘埃散射模型得出，近似于散射反照率ω≈0的J带值。5，散射不对称g≈0。5，并散射极化P最大≈0。7粉尘。结论。RX J1604的明亮磁盘具有非常简单的轴对称结构，因此非常适合作为基准对象，用于精确的光极化测量。我们得出了磁盘极化的值，⟨ˆpφ⟩和明显的磁盘反照率λi，用于J频段。因为⟨ˆpφ⟩和λI主要取决于灰尘散射参数，而仅弱于磁盘几何形状，因此这些参数定义了ω和p max之间以及ω和g之间的灰尘散射参数的紧密关系。偏光反射率的正r到J带颜色（量qφ / i⋆）j≈1。64·（ˆqφ / i⋆）r，主要是由于尘埃参数的波长依赖性的结果，因为预计散射几何形状对于不同颜色的散射几何形状非常相似。这项工作证明了对于确定灰尘散射参数的准确光偏光测量的潜力，该测量强烈限制了灰尘的物理特性。
引用Liu L，Tang Y，Shao J，Fan B，Yang Y，Zhang Y，Zhao X，Xue H，Sun H，Sun H，Zhang X，Zhang X，Zhang Y和Xu B（2025）培养文化中阶段依赖的变化
绵羊。 这种差异对尖端生殖生物技术的应用具有深远的影响，并可能阻碍高质量母猪生殖性能的改善和建立人类疾病的猪模型。 因此，猪卵母细胞IVM的优化已成为全球猪繁殖群落研究的关键领域。 除了激素水平（Lu等，2014; Sakaguchi和Nagano，2020），氨基酸的可用性（Bahrami等，2019; Lee等，2019），以及抗氧化剂补充剂（Das等，2014; li等，2019; li et al。卵母细胞成熟质量的重要决定因素（Baltz和Zhou，2012年）。 超过一个世纪的哺乳动物胚胎培养经验强调了细胞体积控制在确定植入前胚胎的发育轨迹中的关键作用（Biggers，1998）。 早期培养哺乳动物胚胎的努力是基于仿生型的，在培养基中定位了受精卵的卵子，其渗透压近似于该生物体内部环境（290 - 310 MOSM）。 然而，这种方法导致物种特定的胚胎停滞，归因于渗透条件（Goddard和Pratt，1983; Camous等，1984; Camous等，1984; Bolton等，1989; Kishi等，1991）。 值得注意的是，成功克服了这种发育障碍的培养基要么将培养基的渗透压降低，要么融合了有机渗透剂，例如甘氨酸（Gly），Betaine，β-丙氨酸和谷氨酰胺，渗透性为310 MOSM的培养基（Van Winkle等，1990; Biggers et al eal and osmolartials osmolarity。绵羊。这种差异对尖端生殖生物技术的应用具有深远的影响，并可能阻碍高质量母猪生殖性能的改善和建立人类疾病的猪模型。因此，猪卵母细胞IVM的优化已成为全球猪繁殖群落研究的关键领域。除了激素水平（Lu等，2014; Sakaguchi和Nagano，2020），氨基酸的可用性（Bahrami等，2019; Lee等，2019），以及抗氧化剂补充剂（Das等，2014; li等，2019; li et al。卵母细胞成熟质量的重要决定因素（Baltz和Zhou，2012年）。超过一个世纪的哺乳动物胚胎培养经验强调了细胞体积控制在确定植入前胚胎的发育轨迹中的关键作用（Biggers，1998）。早期培养哺乳动物胚胎的努力是基于仿生型的，在培养基中定位了受精卵的卵子，其渗透压近似于该生物体内部环境（290 - 310 MOSM）。然而，这种方法导致物种特定的胚胎停滞，归因于渗透条件（Goddard和Pratt，1983; Camous等，1984; Camous等，1984; Bolton等，1989; Kishi等，1991）。值得注意的是，成功克服了这种发育障碍的培养基要么将培养基的渗透压降低，要么融合了有机渗透剂，例如甘氨酸（Gly），Betaine，β-丙氨酸和谷氨酰胺，渗透性为310 MOSM的培养基（Van Winkle等，1990; Biggers et al eal and osmolartials osmolarity。例如，已证明在KSOM或CZB培养基中培养小鼠胚胎（250 - 275 MOSM）可以抵御两细胞停滞（Chatot等，1990; Lawitts and Biggers，1991; 1993; 1993; Hadi等，2005）。当受外部条件干扰时，细胞体积控制的迅速恢复是通过Na + /H +交换器NHE1和HCO 3 + /Cl- -Chressanger AE2的激活来介导的，该E2调节Na +和Cl-的细胞内浓度。尽管如此，至关重要的是避免过度高离子浓度，这可能破坏正常的细胞生理和生化过程。Subsequently, preimplantation embryos and oocytes reactivate speci fi c organic osmolyte channels to internalize uncharged osmolytes, replacing inorganic ions and ensuring that cells maintain normal physiological and biochemical processes ( Alper, 2009 ; Donowitz et al., 2013 ; Nakajima et al., 2013 ; Tscherner et al., 2021）。对小鼠卵母细胞中的细胞体积调节机制的研究表明，编码Gly Transporter的SLC6A9的特定缺失消除了植入前胚胎中的GLY转运及其对催眠应激的能力（Tscherner等人，2023）。这些发现强调了对哺乳动物卵母细胞和植入前胚胎的健康发展进行精确细胞体积调节的必要性。gly是蛋白质和核酸合成中必不可少的前体，这对于快速细胞增殖至关重要（Redel等，2016; Alves等，2019）。据报道，Gly是猪卵泡液中最丰富的氨基酸（Hong and Lee，2007），这表明Gly可能是在体外改善卵母细胞成熟的重要因素。虽然精确的机制仍有待完全阐明，但新出现的证据表明，Gly作为牛胚胎和小鼠卵母细胞发展中的有机渗透剂的重要作用（Zhou等，2013; Herrick et al。
社论：计算神经科学的进展
第 28 届年度计算神经科学会议 CNS ∗ 2019 于 2019 年 7 月 13 日至 17 日在巴塞罗那举行。会议涵盖了各种各样的研究主题，欢迎来自世界各地的参与者，主题演讲包括 Ed Bullmore 教授的“大脑网络、青少年和精神分裂症”，Kenji Doya 教授的“心理模拟的神经回路”，Maria Sanchez-Vives 教授的“一个网络，多种状态：改变大脑皮层的兴奋性”，以及 Ila Fiete 教授的“灵活记忆和导航的神经回路”。本研究主题“计算神经科学进展”包含会议上介绍和讨论的一些前沿计算神经科学研究。与 CNS ∗ 2019 一样，本研究主题中的文章反映了计算神经科学研究的多样性和丰富性，从亚细胞尺度扩展到网络、从生物细节扩展到计算机技术、从计算方法扩展到大脑理论。在亚神经元层面，在“ROOTS：一种生成生物学上真实的皮质轴突的算法及其在电化学建模中的应用”中，Bingham 等人开发了用于构建更精确计算模型的计算方法，扩展了生成方法生成高度分支的皮质轴突末端树突的神经元形态的能力。在类似的领域，在“血清素轴突作为分数布朗运动路径：对区域密度自组织的洞察”中，Janušonis 等人描述了基于反射分数布朗运动的计算模型如何生成稳态分布，以近似于实验观察到的物理脑切片中的血清素纤维分布。 Gontier 和 Pfister 在《二项式突触的可识别性》一文中扩展了模型原理，引入了统计模型在实际中可识别的定义，并将这一概念应用于突触模型。Felton 等人在《评估 Ih 电导对模型锥体神经元中跨频耦合的影响》一文中分析了超极化激活混合阳离子电流 (Ih) 在跨频耦合动态现象中的作用。同样，Mergenthal 等人在《胆碱能调节 CA1 锥体细胞活动的计算模型》中提出了一种锥体细胞计算模型，其中包含前所未有的细节
USAARL - 词汇表
词汇表 A A 加权：一种用于获得单个数字的技术，该数字代表包含广泛频率范围的噪声的声压级，其方式近似于耳朵的响应：人耳对所有频率的声音的反应并不相同，在低频和高频下的效率低于中频或语音频率。因此，使用 A 加权会弱化低频和高频。像差：与完美图像再现的任何差异。像差仪：一种用于测量光学像差的仪器。眼科像差仪的开发是为了测量无法通过自动验光仪或更传统的临床方法测量的复杂屈光不正。绝对阈值：导致感觉反应的刺激的最小值。适应：对新的身体和/或环境条件的生理调整（适应）。调节：眼睛的自动对焦过程，有助于在不同观看距离下保持清晰的视网膜图像。消色差：镜片组合（通常接触），可减少色差。声学：与声音或听觉有关。声学显示：呈现声学信息的显示。声场：对特定空间中声音行为的描述；特定开放、部分受限或完全封闭空间中一个或多个声源产生的声压分布。包含声波的空间区域 声阻抗：给定表面上平均的有效声压与流过该表面的声能有效体积速度之比。阻抗的单位是 Pa-s/m 3 或 dyne-s/cm 5 ，称为声欧姆 (Ω)。声学人体模型：人体头部（或人体头部和躯干）的复制品，在耳道中鼓膜位置放置麦克风，用于进行声学测量和声音记录。听神经：[参见听觉神经] 声压：[参见声压] 声反射：中耳肌肉的一种动作，可降低耳朵对高强度刺激的敏感度。声学特征：给定声源的特征声音，可用于识别声源。声波：通过弹性介质传播的机械扰动。声学：声音的产生、传输和接收的科学。执行器：用于或旨在用于移动或控制某物的设备。有源矩阵电致发光 (AMEL)：一种电致发光显示器，其中各个像素由专用电子开关控制，并以矩阵形式（行和列）排列。有源矩阵液晶显示器 (AMLCD)：一种液晶显示器，其中每个像素由专用电子开关控制，并以矩阵形式（行和列）排列。有源矩阵 OLED (AMOLED)：一种有机发光显示器，其中各个像素由专用电子开关控制，并以矩阵形式（行和列）排列。主动降噪 (ANR)：通过电子方式将背景噪声的相位反转 180 度并将此反转信号添加到原始噪声中来降低背景噪声的过程。动作空间：个人移动和做出决定的区域（半径 2 米内）。适应：感觉系统对长时间刺激的自动调整。[参见视觉适应和听觉适应]
chatgpt，大型语言模型和法律
1。See generally Alec Radford, Jeff Wu, Rewon Child, D. Luan, Dario Amodei & I. Sutskever, Language Models Are Unsupervised Multitask Learners (2019) (unpublished manuscript), https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-model s.pdf [https://perma.cc/7tud-38j5]; Long Ouyang, Jeff Wu, Xu Jiang, Diogo Almeida, Carroll L. Wainwright, Pamela Mishkin, Chong Zhang, Sandhini Agarwal, Katarina Slama, Alex Ray, John Schulman, Jacob Hilton, Fraser Kelton, Luke Miller, Maddie Simens, Amanda Askell, Peter Welinder, Paul Christiano, Jan Leike &瑞安·洛（Ryan Lowe），培训语言模型遵循人类反馈的指示4，2022）（未出版的手稿），https://arxiv.org/pdf/2203.02155.pdf [https://perma.cc/myf8-28l9]。2。See Muhammad Usman Hadi , Qasem Al Tashi, Rizwan Qureshi, Abbas Shah, Amgad Muneer, Muhammad Irfan, Anas Zafar, Muhammad Bilal Shaikh, Naveed Akhtar, Jia Wu & Seyedali Mirjalili, Large Language Models: A Comprehensive Survey of Its Applications, Challenges, Limitations, and Future前景（2023年12月7日）（未发表的手稿），https：//www.semanticscholar.org/paper/large-language-models%3a-a-a-comprehensial--comphermiss--compherive--susporment-of-hadi-tashi/24de-tashi [https://perma.cc/fl y8-zd2p]。3。请参阅OpenAI，GPT-4技术报告（3月1，2024）（未发表的手稿），https://arxiv.org/abs/2303.08774 [https://perma.cc/m5vx-tjlt]。4。“理解”一词在引用中，因为不给这些AI系统化拟人化并不意义地暗示它们具有类似于人类的认知能力。5。6。L. R EV。L. R EV。相反，正如本文强调的那样，LLM AI系统通过统计近似来获得其智能观察结果。确实，他们通常能够产生非常准确和类似人类的反应，但目前，他们很可能不会以与人类认知理解相当或类似的方式“理解”人类语言。因此，在这种情况下，“理解”可以被认为是说这些模型产生的统计输出在鉴于输入的响应范围内，并且经常近似于一个类似位置的人，他们确实理解了认知水平上的输入，会产生响应。即使这种产生响应迅速且显着的人类输出的能力是显着的，但考虑到当前AI模型的工作方式，人们必须注意不要暗示类似人类的认知。OpenAi，介绍ChatGpt：对话的优化语言模型，o Pen AI：B日志（2022年11月30日），https：//openai.com/blog/chatgpt [https://perma.cc/8qwz-7nky]。Daniel Schwarcz和Jonathan H. Choi，《律师的AI工具：实用指南》，108 M Inn。h eadnotes 1，1（2023）;乔纳森·H·乔（Jonathan H.
USAARL - 词汇表
词汇表 A A 加权：一种用于获得单个数字的技术，该数字代表包含广泛频率范围的噪声的声压级，其方式近似于耳朵的响应：人耳对所有频率的声音的反应并不相同，在低频和高频下的效率低于中频或语音频率。因此，使用 A 加权会弱化低频和高频。像差：与完美图像再现的任何差异。像差仪：一种用于测量光学像差的仪器。眼科像差仪的开发是为了测量无法通过自动验光仪或更传统的临床方法测量的复杂屈光不正。绝对阈值：导致感觉反应的刺激的最小值。适应：对新的身体和/或环境条件的生理调整（适应）。调节：眼睛的自动对焦过程，有助于在不同观看距离下保持清晰的视网膜图像。消色差：镜片组合（通常接触），可减少色差。声学：与声音或听觉有关。声学显示：呈现声学信息的显示。声场：对特定空间中声音行为的描述；特定开放、部分受限或完全封闭空间中一个或多个声源产生的声压分布。包含声波的空间区域 声阻抗：给定表面上平均的有效声压与流过该表面的声能有效体积速度之比。阻抗的单位是 Pa-s/m 3 或 dyne-s/cm 5 ，称为声欧姆 (Ω)。声学人体模型：人体头部（或人体头部和躯干）的复制品，在耳道中鼓膜位置放置麦克风，用于进行声学测量和声音记录。听神经：[参见听觉神经] 声压：[参见声压] 声反射：中耳肌肉的一种动作，可降低耳朵对高强度刺激的敏感度。声学特征：给定声源的特征声音，可用于识别声源。声波：通过弹性介质传播的机械扰动。声学：声音的产生、传输和接收的科学。执行器：用于或旨在用于移动或控制某物的设备。有源矩阵电致发光 (AMEL)：一种电致发光显示器，其中各个像素由专用电子开关控制，并以矩阵形式（行和列）排列。有源矩阵液晶显示器 (AMLCD)：一种液晶显示器，其中每个像素由专用电子开关控制，并以矩阵形式（行和列）排列。有源矩阵 OLED (AMOLED)：一种有机发光显示器，其中各个像素由专用电子开关控制，并以矩阵形式（行和列）排列。主动降噪 (ANR)：通过电子方式将背景噪音的相位反转 180 度并将此反转信号添加到原始噪音中来降低背景噪音的过程。动作空间：个人移动和做出决定的区域（半径 2 米内）。适应：感觉系统对长时间刺激的自动调整。[参见视觉适应和听觉适应]
Epetraborole是一种新型的细菌亮氨基-TRNA合成酶抑制剂，它表现出有效的功效并提高了护理标准方案的功效
背景：Epetraborole（EBO）是含硼的口服叶木基-TRNA合成酶的口服抑制剂，这是蛋白质合成中必不可少的酶； EBO表现出对非结核分枝杆菌的有效活性。这些研究评估了EBO的口服剂量（PO）针对慢性小鼠感染模型中的5 M. Avium复合物（MAC）菌株作为单一疗法或与标准护理[SOC；克拉霉素（CLR），利法布丁（RFB），ethambutol（emb）]方法：针对Avium 2285R M. 2285r评估EBO的试验性慢性疗效研究，每天1、10、30、100、300和500 mg/kg PO每天（QD）（QD），而不是250 mg/kg/kg Clr PO QD。C57BL/6小鼠用1x10 11 CFU的肺气溶胶感染。从感染后第28天开始进行56天的治疗。在感染后第1、28和84天评估肺中的细菌负担（CFU），通过在Middlebrook 7H11木炭琼脂板上镀匀性稀释液。与MAC的SOC治疗（CLR 250 mg/kg，RFB 100 mg/kg，100 mg/kg），EBO剂量为100、200、300或400 mg/kg QD评估了4株Mac菌株。在一组未感染的小鼠中确定了EBO的口服暴露（表1）。 结果：在对Avium 2285R的一项研究中，生物膜形成菌株，EBO在所有剂量上测试的EBO明显好于以250 mg/kg剂量的CLR（图1），并且在含有EBO的琼脂平板上检测到NO NO CFU（16 mg/L）。 在随后的研究中，将SOC与其他4种MAC菌株中的EBO进行了比较（图2）。 结论：在这种慢性小鼠肺部感染模型中，在第84天未检测到Avium 2285R的EBO耐药性发展。在一组未感染的小鼠中确定了EBO的口服暴露（表1）。结果：在对Avium 2285R的一项研究中，生物膜形成菌株，EBO在所有剂量上测试的EBO明显好于以250 mg/kg剂量的CLR（图1），并且在含有EBO的琼脂平板上检测到NO NO CFU（16 mg/L）。在随后的研究中，将SOC与其他4种MAC菌株中的EBO进行了比较（图2）。结论：在这种慢性小鼠肺部感染模型中，在第84天未检测到Avium 2285R的EBO耐药性发展。EBO单一疗法的功效比SOC比对Avium ATCC 700898更好，而与M. Intacellulare 1956，M。el. ellacelulare DNA00055和M. el. ellacululare DNA00111相比，与2-4.8 log 10相比，它与M. Intarululare DNA00055和M. M. soc一样好。在测试的所有四种菌株中，200 mg/kg EBO近似于500 mg的人口腔等效剂量，与单独使用SOC相比，SOC的细菌杀死从1.4-3.0 log 10 CFU增加，从而导致总肺CFU降低总量为4.6-5.6 log 10。eBO与5种MAC菌株具有有效的体内功效，并在与SOC结合使用时会显着提高功效，从而支持EBO的进一步临床发育。
![b'in最近的地标结果[Ji等。 ，Arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无界维度的量子状态时，近似于两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界面时，我们研究了两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个大小的半决赛程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算添加剂\ xcf \ xb5-对具有T \ xc3 \ XC3 \ xc97 t -dimemensional量的两种玩法游戏的值的近似值 - 分别。对于固定尺寸t，此尺寸在Q中以q和准溶解度为单位，从而改善了先前已知的近似算法，而最差的运行时间保证最多在q和a中是指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不平等得出。](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1eb8edb93c176a0334628f287995a2757f02cfe3.webp)
b'in最近的地标结果[Ji等。 ，Arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无界维度的量子状态时，近似于两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界面时，我们研究了两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个大小的半决赛程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算添加剂\ xcf \ xb5-对具有T \ xc3 \ XC3 \ xc97 t -dimemensional量的两种玩法游戏的值的近似值 - 分别。对于固定尺寸t，此尺寸在Q中以q和准溶解度为单位，从而改善了先前已知的近似算法，而最差的运行时间保证最多在q和a中是指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不平等得出。
b'in最近的地标结果[Ji等。，arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无限维度的量子状态时，近似两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界定时，两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个半尺寸的尺寸的程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算附加\ xcf \ xb5-关于具有T \ xc3 \ x97 t -dimum量的两次播放游戏的值的附加值，近似值，该量的量游戏分别。对于固定尺寸t，这在Q中以Q和准多态的多项式缩放在A中，从而改善了先前已知的近似算法，其中最差的运行时保证最充其量是Q和A中的指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不等式得出。