摘要如今,医疗和药物领域的快速改善增加了药物的多样性和使用。然而,诸如在疾病治疗中使用多种或联合药物的问题以及对非处方药的无敏使用的问题引起了人们对药物的副作用概况和治疗范围以及由于药物浪费而引起的副作用概况和治疗范围。因此,对各种培养基(例如生物学,药物和环境样本)中药物的分析是讨论的重要主题。电化学方法对于传感器应用是有利的,因为它们的易于应用,低成本,多功能性,高灵敏度和环保性。碳纳米材料,例如钻石样碳薄膜,碳纳米管,碳纳米纤维,氧化石墨烯和纳米原子石用于增强具有催化作用的电化学传感器的性能。为了进一步改善这种效果,它旨在通过将不同的纳米材料一起或与导电聚合物和离子液体等材料一起使用不同的碳纳米材料来创建混合平台。在这篇综述中,最常用的碳纳米型将根据电化学特征和理化特性进行评估。此外,将在过去五年中对最新研究中对电化学传感器的最新研究产生的影响进行检查和评估。
交互式聊天机器人应用程序是现代时代的最新发明。医疗保健行业与人际交往密切相关,似乎像聊天机器人这样的对话式人工智能应用程序更为普遍。聊天机器人的响应方式应该让用户感觉自己正在与真人交谈。聊天机器人根据清晰的数据集和可持续的后端逻辑进行响应以生成结果。医疗聊天机器人通过以类似人类的方式与用户互动,简化了医疗保健提供者的工作并有助于提高他们的绩效。医疗保健领域的聊天机器人可能具有为患者提供即时医疗信息、在疾病出现的第一个迹象时推荐诊断或将患者与社区中合适的医疗保健提供者 (HCP) 联系起来的潜力。[3]
摘要 - 基于测量的量子计算(MBQC)是一种强大的技术,依赖于多数纠缠群集状态。要实现一组通用的量子门,因此,MBQC中的任何量子算法,我们都需要按适当的顺序测量群集状态矩阵,然后根据测量结果的进料进行最终校正。在光子量子架构中,Gottesman-Kitaev-Preskill(GKP)Bosonic Continule-Rible-变量(CV)编码是MBQC的绝佳候选者。GKP量子位允许轻松应用纠缠CZ门,用于使用梁拆分器生成资源群集状态。但是,准备高质量,现实,有限的GKP量子量可能是实验中的挑战。因此,可以合理地期望基于GKP的MBQC在群集状态下仅包含少数“良好”质量GKP量子台的实现。相比之下,其他量子位是弱挤压的GKP Qubits,甚至只是挤压真空状态。在本文中,我们分析了一组通用的简历门的性能,当使用不同质量(良好和不良)的GKP量子和挤压真空状态的混合在一起来创建群集状态。通过比较性能,我们确定了群集状态中每个门的关键量子,以实现其MBQC。我们的方法涉及将门的输出与相应的预期输出进行比较。我们介绍了不同栅极实现的逻辑错误率,这是GKP挤压的函数,用于使用Xanadu的草莓田Python库来模拟和确定。索引项 - 基于测量的量子计算,量子连续变量,Gottesman-Kitaev-Preskill Qubits
每月测试(基于CBSE模式)第I章 - 开花植物中的有性繁殖主题:生物学类:XII时间:1:00小时。最大标记:20注意:第A部分,没有一个到四个是01标记的每个部分B-第五和第六个分数为02分,每个部分c-问题数字第七为03分,第八个问题 - 第八个问题是一个案例研究,值4分。第e节第九部分为5分。SN问号
由于对未来全球经济前景缺乏信心,最近的 COVID-19 危机增加了金融市场的不确定性(Athari 等人,2023 年)。COVID-19 大流行还改变了沟通过程和信息检索。由于流动限制,社交媒体应用程序在大流行期间显示出更高的增长。Twitter 是投资经理、全球领导者和普通公众分享对不同热门话题的看法和情感的最受欢迎的社交媒体平台。例如,根据政策不确定性网站(访问日期:2023 年 8 月 12 日),2019 年 12 月的平均英文推文总数为 1,412,758 条,由于大流行而显着增加,到 2020 年 4 月达到最高的 4,457,241 条。行为经济学文献强调了个人和群体情绪或观点的重要性。 Twitter 等社交平台可以分享有关金融和经济状况的信息,以提高人们的认识并提供预测金融市场的见解(Broadstock & Zhang,2019)。
摘要。本研究介绍了一种称为基于项目的学习 (PBL) 的主动学习方法,用于在本科工程学位的计算机视觉课程中开发人工智能 (AI)。该课程的目标是使用深度学习 (DL)/机器学习 (ML) 技术在实际问题中开发图像识别能力。PBL 学习方法帮助学生寻找现实世界的问题,开发复杂的解决方案,并在团队成员之间产生协同效应。教授的主要作用是在整个课程中为学生提供建议、指导和激励。主动学习方法的教学创新为教授提供了根据经验创建动态激励学习环境的机会。每个本科工程专业的学生都有机会发展他们的专业技能和技巧:团队合作、主动性、创新和领导力。学生团队取得的成果表明了解决问题的能力,包括使用带有人工智能的自动导航设备、检测疟疾寄生虫、识别非人类个体以控制车辆交通。
糖尿病是一种代谢紊乱,以血液中葡萄糖水平持续升高而闻名。它是影响全球个人的代谢紊乱之一 ( 1 )。当胰腺 β 细胞因体内胰岛素不敏感而无法分泌任何或极少的胰岛素时,可能会发生糖尿病。众所周知,糖尿病有三种类型,即 1 型糖尿病、2 型糖尿病和妊娠期糖尿病。除了这三种类型外,还有另外两种罕见的糖尿病类型:继发性糖尿病和单基因糖尿病 ( 2 )。1 型糖尿病通常是由于遗传性疾病、自身免疫功能障碍或毒素和病毒感染等环境因素引起的。它在儿童和年轻人中发病率很高,但它可能发生在任何年龄。最常见的糖尿病类型是 2 型。90% 的糖尿病患者患有这种疾病 ( 3 , 4 )。根据国际糖尿病基金会 (IDF) 的数据,全世界有 81% 的人未确诊患有糖尿病,而发展中国家的糖尿病负担更大,这些国家的糖尿病人口占总人口的 75% ( 5 )。由于多种医学影响和相关问题,糖尿病患者的生活水平较低 ( 6 )。这些人的睡眠条件更差,这并不出人意料。由于生理失衡和相关睡眠问题,糖尿病患者可能难以入睡和保持清醒 ( 7 )。睡眠是身心自然的习惯状态。睡眠与意识污染、感觉活动改变或减少、肌肉运动减弱、所有随意肌沉默以及与周围环境互动减少有关。地球上所有生物,包括动物、昆虫、人类等,都表现出睡眠这种共同行为 ( 8 , 9 )。全世界大约有 15% 到 20% 的人患有慢性失眠症,表现为失眠持续 1 个月以上,除此之外,另有三分之一的人口患有短暂性失眠症 (10)。睡眠困难和睡眠质量差会加重糖尿病症状。多项研究发现,糖尿病患者睡眠质量差与失眠发作的时间长短有直接关系 (11)。镁是人体内含量第四丰富的阳离子,也是细胞内含量第二丰富的阳离子。镁能够诱导深度睡眠,也能起到肌肉松弛剂的作用。生活方式导致昼夜节律不规律,从而导致镁从体内排出,造成镁缺乏 (12)。2 型糖尿病患者通常会出现镁状态改变。研究表明,2 型糖尿病患者缺镁的几率更高,尤其是那些血糖控制不佳的患者,患病时间较长,并存在慢性微血管和大血管问题(13)。钾是细胞内最丰富的阳离子,在神经和肌肉组织的细胞功能中起着重要作用。临床实践中经常观察到钾缺乏或运动障碍。电解质异常,尤其是低钾血症和高钾血症,是
精确的脉冲定时和时间编码在昆虫的神经系统和高阶动物的感觉外围中得到广泛应用。然而,传统的人工神经网络 (ANN) 和机器学习算法无法利用这种编码策略,因为它们的信号表示是基于速率的。即使在人工脉冲神经网络 (SNN) 的情况下,确定时间编码优于 ANN 的速率编码策略的应用仍然是一个悬而未决的挑战。神经形态传感处理系统为探索时间编码的潜在优势提供了理想的环境,因为它们能够从相对脉冲定时中有效地提取聚类或分类时空活动模式所需的信息。在这里,我们提出了一个受沙蝎启发的神经形态模型来探索时间编码的好处,并在基于事件的传感处理任务中对其进行验证。该任务包括仅使用八个空间分离的振动传感器的相对脉冲定时来定位目标。我们提出了两种不同的方法,其中 SNN 以无监督的方式学习聚类时空模式,并展示了如何通过分析和多个 SNN 模型的数值模拟来解决该任务。我们认为,所提出的模型对于使用精确脉冲时间进行时空模式分类是最佳的,可以用作评估基于时间编码的事件感知处理模型的标准基准。
在全球范围内,5.1至12.4%的艾滋病毒(PLWH)患者也患有慢性丙型肝炎病毒(HBV)共感染(Leumi等,2020)。最常见的抗逆转录病毒疗法(ART)用于治疗HIV/ HBV共感染的个体是替诺福韦富马酸(TDF)或Tenofovir alafenamide(TAF)与Lamivudine(3TC)或Emtritoitabine(FTC)的组合。由于其对HBV和HIV-1感染的双重活性,它改善了HBV病毒血症的控制并降低了肝纤维化和耐药性(Boyd等,2021; Ryom等,2022)。与慢性HBV单感染相比,HBV患者的HIV速度加快了慢性HBV向肝脏肝硬化,肝细胞癌(HCC)或末期肝病的发展(Singh等,2017; Kouame; Kouame ́等,2018)。乙型肝炎表面抗原(HBSAG)的丧失,无论是否有或不发育表面抗原的抗体,通常都被认为是功能性治愈方法,是慢性肝炎B(CHB)感染的最终治疗目标(欧洲肝脏研究协会,肝脏研究协会,2017年; Martin等,20222222222年)。尽管如此,这种结果仅在少数患者中得以实现(Zhou等,2019; Hsu等,2021; Hsu等,2022)。最近,许多研究表明,与患有慢性HBV一单位抗逆转录病毒疗法(CART)的HIV/HBV共感染的个体中,HBSAG血清清除率更高,与患有慢性HBV一单位疗法的人进行了抗逆转录病毒疗法(CART)(CART)(YEO等人,2019年; Audsley等,2020; Chihihota; Chihota et and,2020;此外,我们探讨了临床变量与此结果的关联。然而,关于HBSAG下降的研究和在HIV/HBV共感染中影响其的因素的研究有限。必须理解与患有HIV/ HBV共感染的个体中HBSAG丢失有关的潜在预测因子和生物标记。这将增强我们对HIV/HBV共感染的潜在机制的理解,并有可能帮助医生制定更有效的治疗策略。在本文中,我们对HIV/HBV共感染的个体开始了购物车后对HBSAG损失进行了前瞻性检查。
人类分子遗传学;Tom Strachan 和 Andrew P Read;第 5 版 人类群体基因组学;Kirk E. Lohmueller Rasmus Nielsen 编辑 基因 IX;Benjamin Lewin,第 9 版 遗传学原理;D. Peter Snustad 和 Micheal J. Simons,第 7 版 遗传学和基因组学与医学;Judith Goodship、Patrick chinnery 和 Tom