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大Nc展开中SU(3)格子Yang-Mills理论领先阶的量子模拟
将连续规范场映射到量子计算机的复杂性限制了 QCD 动力学的量子模拟。通过以普朗克自由度的形式参数化规范不变希尔伯特空间，我们展示了如何将希尔伯特空间和相互作用展开为 N c 的逆幂。在这个展开的领先阶下，哈密顿量大大简化，无论是在所需的希尔伯特空间大小还是所涉及的相互作用类型方面。通过添加所得希尔伯特空间的局部能量状态截断，我们给出了明确的构造，允许在量子位和量子三元组上简单表示 SU(3) 规范场。此公式允许在 ibm_torino 上以 CNOT 深度 113 模拟 5 × 5 和 8 × 8 格子上 SU(3) 格子规范理论的实时动力学。
“泰国：成为领先的医疗中心”
去年，甚至流行前几年。另一个见解是每个市场的季节性：在夏季，欧洲和美国市场的旅游数量下降的夏季，中东的游客有所增加。中东游客到达的前5个国家包括沙特阿拉伯，阿联酋，阿曼，科威特和伊朗。中东的航班数量和负载因子的数量也有积极的动力，这就是为什么Tat将拥有以航空公司为中心的策略前进的原因（目前，中东拥有12架航空公司，每周有200多个航班，直接增加到泰国）。感谢泰国政府在外交停赛32年后与沙特阿拉伯的外交关系正常化，这使两个王国在2年前及以后重新建立了联系。- TAT将重点关注的四个目标市场细分是（1）家庭和X Gen Travelers，（2）
主动筛选要领先1步。
*来自德国，奥地利，瑞士和卢森堡的57,371名自身免疫性T1D的年轻人的观察性研究，使用了1995年至2018年之间的糖尿病预期随访注册中的数据。2†在美国自身免疫性T1D患者和美国自身免疫性T1D患者的护理人员的回顾性在线调查中，诊断为自身免疫T1D的诊断为≥18岁的38.6％（n = 856）。最初被诊断为2型糖尿病。3‡在高危儿童中重复筛选自身免疫T1D，例如那些具有该状况的一级亲戚的人，可以识别那些在初次筛查后发展自身抗体的人。13-15§对单个自身抗体或负面状态的逆转可能会在某些先前确认的多个自身抗体阳性的人中发生在第2阶段。10
在信息和通信技术工作场所中推进女性。对领先实践的评论
ICT中妇女的代表性不足是社会，组织和个人力量的功能。在社会层面，政府政策，计划，立法和媒体表现形式可以塑造刻板印象，价值观以及有权掌握ICT角色的人。组织级别的政策和实践也是有先见的。组织可以通过例如其人力资源（HR）实践或劳动力发展活动来创建或取消抵押机会。在个人层面上，障碍可能包括态度，性别刻板印象和偏见，家庭义务等。例如，研究表明，在同一层面上，女性比男性更有可能质疑自己的判断，贬值的技术能力贬值，对表现出同样的自信行为的“困难”，并被标记为“困难”。这些微侵略会阻碍妇女的信心和职业发展，并增加了妇女离开科学，技术，工程和数学（STEM）职业的可能性。
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1 全球；来源：https://www.unaids.org/en/resources/fact-sheet、https://www.who.int/campaigns/world-hepatitis-day/2021、https://wfh.org/article/wbdr-2022-data-report-published/、https://www.who.int/news/item/03-02-2022-world-cancer-day-closing-the-care-gap；疾病：癌症、血友病、艾滋病毒、肝炎。
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1 Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，印度摘要：心脏病是领先的
摘要：糖尿病是关键疾病之一，许多人患有这种疾病。年龄，肥胖，缺乏运动，遗传性糖尿病，生活方式，不良饮食，高血压等。会引起糖尿病。患有糖尿病的人患有诸如心脏病，肾脏疾病，中风，眼睛问题，神经损伤等疾病的风险很高。目前在医院的实践是通过各种测试收集所需的糖尿病诊断信息，并根据诊断提供适当的治疗方法。大数据分析在医疗保健行业中起着重要作用。医疗保健行业有大量数据库。使用大数据分析，可以研究庞大的数据集并找到隐藏的信息，隐藏的模式，从数据中发现知识并相应地预测结果。在现有方法中，分类和预测准确性不是那么高。在本文中，我们提出了一个糖尿病预测模型，以更好地分类糖尿病，其中包括糖尿病的少数外部因素以及葡萄糖，BMI，年龄，胰岛素等常规因素。与现有数据集相比，新数据集可提高分类精度。进一步提出了旨在提高分类准确性的糖尿病预测的管道模型。I.引言医疗部门具有大量数据库。这样的数据库可能包含结构化的，半结构化或非结构化数据。考虑到当前情况，印度等主体国家（DM）已成为一种非常严重的疾病。现有大数据分析是一个过程，该过程分析了巨大的数据集并揭示隐藏的信息，隐藏的模式以从给定数据中发现知识。糖尿病性梅利氏菌（DM）被归类为非传染性疾病（NCB），许多人患有疾病。根据2017年统计数据，约有4.25亿人患有糖尿病。由于糖尿病，每年约有2-5万患者的生命。据说到2045年，这将增加到6.29亿。[1]糖尿病（DM）被分类为称为胰岛素依赖性糖尿病（IDDM）的Astype-1。人体无法产生足够的胰岛素，这种DM背后的原因，因此需要向患者注入胰岛素。类型-2也称为非胰岛素依赖性糖尿病（NIDDM）。当身体细胞无法正确使用胰岛素时，可以看到这种糖尿病的类型。-3型妊娠糖尿病，孕妇的血糖水平升高，未发现糖尿病的糖尿病会导致这种类型的糖尿病。dm具有与之相关的长期并发症。此外，糖尿病患者存在各种健康问题的高风险。一种称为预测分析的技术，结合了各种机器学习算法，数据挖掘技术和统计方法，该方法使用当前和过去的数据来找到知识并预测未来的事件。通过对医疗保健数据进行预测分析，可以做出重大决策并可以做出预测。可以使用机器学习和回归技术进行预测分析。预测分析旨在以最佳的准确性诊断疾病，增强患者护理，优化资源并改善临床结果。[1]机器学习被认为是最重要的人工智能功能之一，支持计算机系统的开发，具有从过去的经验中获取知识而无需每种情况进行编程的能力。机器学习被认为是当今情况的迫切需要，以通过支持最小缺陷来消除人类的努力。