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World File Search System随机
芳香疗法的随机对照试验可减少...
接受化学疗法经验的人是一个具有挑战性的症状bur den，其中一些最常见的症状导致痛苦是化学疗法引起的恶心，呕吐和退缩（CINVR）和焦虑。症状负担是一种主观的患者体验，会导致生理负担，可以根据Symp Toms的严重性，频率和患病率进行量化（Gapstur，2007）。由于造血干细胞移植（HSCT）的患者的经验可能会超过一般肿瘤人群中患者所经历的症状负担，这是由于消除疾病所需的高剂量化疗和预防复发（Schmit-Pokorny＆Eisenberg，2020年）。HSCT，也称为血液和骨髓移植，是一个过程，将健康的干细胞注入人体中，以替代受疾病或癌症损害的细胞（白血病和淋巴瘤协会，n.d.）。为了减少体内受损或癌细胞的量，患者在接受HSCT之前接受了高剂量的化学疗法和/或放射治疗，这为新细胞留出了空间，无法使新细胞到达骨髓并生长成无癌症的血细胞。此外，高剂量的化学疗法会导致接受HSCT患者的催吐风险和总体症状负担更高（Hesketh等，2020）。
第3阶段开放标签，随机，受控
缩写：ADC - 抗体 - 药物结合； Alt-丙氨酸氨基转移酶； AST - 天冬氨酸氨基转移酶； bev -bevacizumab; Bini- binimetinib; BIW-每周四周；鲍尔 - 最佳的总体反应； C-循环； cetux -cetuximab; CP - 血浆浓度； CRC - 骨直肠癌； ctDNA-循环肿瘤DNA； D-天； DL - 剂量水平； DLT-限制毒性毒性； EC 50 - 50％的有效浓度； enco – corafenib; fu-折叠未结合；我 - 抑制剂； IC 50 - 50％的抑制浓度； LGSOC-低级浆液卵巢癌； MAF - 表示等位基因频率； mut- mutant; NA-不可用； PBM-外科血液单核细胞； PD - 临床疾病； PDAC - 胰腺导管腺癌； PERK-磷酸化的ERK； PK/PD - Pharmacokinetics/药效学； PR - 局部反应； PS-绩效状态； QD - 每天一次； SD - 稳定疾病； SHP2 - SRC同源区2含域的磷酸酶-2； TRAE-与处理相关的不良事件； UPR-未确认的pr
来自随机测量的量子Fisher信息
首先在量子计量学中引入，以衡量量子状态执行超过射击限制的干涉法[1,2]的能力，量子Fisher信息（QFI）在不同领域（包括量子信息理论和多体物理学）中起着基本作用。作为对计量学和感应的增强的敏感性，需要产生多部分纠缠状态[3]，QFI引起了重大兴趣作为纠缠的见证。特别是，纠缠“深度”的概念 - 在给定状态下的纠缠颗粒的微型数量 - 以及多部分纠缠的基础结构可能与QFI的值有关[4,5]。在多体物理学中，QFI揭示了混合状态的纠缠的能力使其成为旋转模型研究的关键数量，特别是在有限的温度[6]上跨越相变的量子态的普遍纠缠特性[6]，并突出了多部分范围的作用，在拓扑相转变[7]中。这封信提供了一项协议，以通过随机测量值估算最先进的量子设备中的QFI。测量QFI的挑战是由于它是密度矩阵的高度非线性函数而产生的。QFI是针对给定的Hermitian操作员A和量子状态ρ定义的，可以以以下封闭形式写入：
使用随机设备的概率神经计算
在追求这一目标的过程中，消除不可预测的行为已被视为一项必要的工程费用。消除计算噪声的努力涵盖了整个微电子技术堆栈，从研究高可靠性材料和设备到纠错电路和架构，再到容错系统和算法。确定性计算显然取得了令人难以置信的成功——在不到四分之三个世纪的时间里，我们已经从大约一千个只能进行相对简单计算的阴极管阵列过渡到每秒能够处理 10 18 次浮点运算的高性能计算百亿亿次系统。[2,3] 然而，能耗已日益成为传统处理器面临的挑战。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在多种应用中的采用越来越广泛，以及对更多计算的需求不断增长，导致对结合多种技术（图形处理单元 (GPU)、中央处理单元 (CPU) 等）的异构计算平台的需求更高。随着越来越多的处理器被整合，未使用的处理器需要关闭以处理散热问题（即“暗硅”）。[4] 这些问题加上大量新设备、内存计算、高效的芯片间通信、3D 堆叠和集成技术
动态随机车间调度问题...
这项研究介绍了一个不可靠的随机工作店，随机工作。由于分析解决问题的某些复杂性，基于仿真的优化被这里采用。该问题是在企业动力学软件中建模的，并且使用Taguchi方法获得了决策变量的最佳值。这项研究有三个决策变量和两个目标。目标是MakePan和持有，短缺和维护成本的总和。这项研究努力获得调度规则的最佳价值，预防性维护时间和缓冲级，以最大程度地减少目标函数。通过数值问题和适当的调度规则，确定最佳预防性维护期和最佳缓冲区级别来评估所提出的方法。此模型可用于处理时间和失败的任何目标函数以及任何分布功能。这项研究的新颖性可能是考虑到失败的作业店，在动态条件和随机处理时间和失败时间以及随机的工作到达中。
使用机器学习模型随机森林
摘要背景鉴于疾病的发病率和干预时间狭窄的时间窗口，在院前阶段对大血管闭塞（LVO）的及时识别非常重要。当前的评估策略仍然具有挑战性。这项研究的目的是开发机器学习（ML）模型，以使用院前可访问数据来预测LVO。在基于计算机的急性中风患者的症状发作后8小时内接受了CT或MR血管造影术并在8小时内接受再灌注疗法的连续急性急性缺血性中风患者，包括2016年1月至2021年8月。我们开发了八种ML模型，以将国立卫生学院中风量表（NIHSS）项目与人口统计学，病史和血管风险因素相结合，以识别LVO并验证其效率。结果最后，训练组中包括15例365例患者，并将4215例患者纳入了测试组中。在测试集，随机森林（RF），梯度提升机和曲线下的极端梯度提升面积为0.831（95％CI 0.819至0.843），它们高于其他模型，RF呈现出最高的特异性（0.827）。此外，RF的AUC高于其他量表，与NIHS相比，模型的准确性提高了6.4％。我们还发现，识别LVO的前五项是NIHSS总分，凝视偏差，意识水平（LOC），LOC命令和电动机左腿。结论我们提出的模型可能是基于院前可访问的医疗数据来预测LVO的有用筛选工具。试用注册号NCT04487340。
随机国家技术 - RWTH出版物
我们以独立的方式审查并扩展了基于使用随机状态的数值模拟方法的数学基础。通过计算物理相关的特性，例如大型单个粒子系统的密度，特定的热量，电流 - 电流相关性，密度 - 密度相关性和电子自旋谐振光谱。我们通过证明它可用于分析旨在在嘈杂的中间尺度量子处理器上实现量子至上的数值模拟和实验来探索随机状态技术的新应用。此外，我们表明随机技术的概念在量子信息理论中被证明是有用的。
Tanya和Jeffrey Bub的《完全随机
可以通过有趣且平易近人的东西巩固他们一直在学习的方法，也许是那些甚至没有参加大学课程的人，但一直想（真正）（真正）学习一些有关量子力学的东西。即使是那些已经是量子力学专家的人也将发现这是一本引人入胜且有趣的阅读。简而言之，我们将这本书推荐给有兴趣学习量子力学的任何人，并且对这种兴趣很严重，可以通过纸和铅笔手拿着纸和铅笔，通过某些电子逻辑和算术与本书的其他角色一起工作。虽然这本书的字幕指示，但没有人真正了解量子力学，但任何阅读本书的人都会以对量子力学的理解有很好的理解，而这是很难理解的。As Bub & Bub literally illustrate, this is quantum entanglement, or as they put it in Totally Random : It is the “curious correlation” between “entangled quoins” that they introduce the reader to in Part I, vigorously debate the foundational and philosophi- cal significance of with cartoon-ish versions of the founders of quantum mechanics in Part II, and explain the practical applications of in Part III.Bub＆Bub通过关注Quantum纠缠，Bub＆Bub能够成功地传达给本书的读者，这是Jeff Bub在他的许多出版物中一直传达给我们多年的一堂课：关于量子力学的新事物和令人惊讶的东西（与替代的理论有关）是一种对我们的约束的构想，使我们对我们的代表性进行了影响。这是杰夫·库布（Jeff Bub）的量子力学的“信息理论相互作用”，尽管完全随机并没有明确捍卫这种观点（或任何特定的观点），但正如我们将在下面进一步解释的那样，它是对其的美丽表达和插图及其价值。在下面的第一部分中，我们详细介绍了这些解释性基础，尤其是与杰夫·布·布·布·布·布·布·布·布·布·布·布·布·布·布·布·布·布·布·布·布·布兰纳沃德（J JEFF BUB）的班那纳瓦尔德（Bananaworld：Bananaworld）：灵长类动物的量子力学[13]相比[13]。第三节介绍了有关本书的教学目的和价值的简要讨论，以及对讲师和外行读者的解析建议。我们认为，从教学和彻头彻尾的娱乐阅读中，完全随机的是如此有效，这是对所选媒介的优势的敏锐意识和部署。在最终部分中更充分地探讨了这一点，在该部分中，我们采用漫画理论本身将这本书分析为漫画，并且与最近以这种非典型格式提出难度的主题相比。我们得出的结论是，其同龄人之间的成功和独特性很大程度上归因于作者决定将读者纳入书中的真正角色。漫画作为媒介的自负非常适合。
安全和保障： - 扩大随机药物……
数百万美国人使用处方阿片类药物来缓解手术、受伤或疾病带来的疼痛。1 这些类型的药物可以有效治疗，但也可能导致损伤并导致依赖、上瘾和过量服用。2018 年，处方阿片类药物导致全国近 15,000 人因过量服用而死亡。Amtrak（该公司）认识到其员工可能会使用这些处方药。然而，在受损状态下工作的员工在紧急情况下可能会反应迟缓，可能导致受伤或死亡，从而给公司带来经济损失和声誉损害。例如，2016 年，一列公司火车在宾夕法尼亚州切斯特附近与一辆反铲挖土机相撞，导致两名员工死亡，39 名乘客和列车工作人员受伤。其中一名死者是一名轨道主管，体内有处方可待因和吗啡。2
询问随机量子电路的注意事项
为了获得更好的近似值，减少项 log ( M / q ) 被更新为每个字符串的项之和（好像 q = 1 做了 q 次）。值 q 是允许对手 ( A ) 满足 FP 条件的最小值。如果预采样预算 β = b · N 足够大（> √