XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFidelity
迈向算法的保真度：综合与人类生成的数据中人口统计学的心理健康表示
抽象合成数据生成有可能用稀缺数据影响应用程序和域。但是，在将这些数据用于诸如心理健康之类的敏感任务之前，我们需要了解其中如何代表不同的人口统计学。在我们的论文中，我们通过探索IT归因于不同种族和性别组合的各种压力来分析使用GPT-3生成综合数据的潜力，从而为未来的研究人员提供洞察力，以期利用LLMS使用LLM进行数据生成。使用GPT-3，我们通过控制种族，性别和时间范围（Covid-19）之前和时间范围，开发了3,120个有关抑郁症触发压力源的合成数据集的合成数据集。使用此数据集，我们将语义和词汇分析进行（1）确定每个人口组的主要应力源； （2）将我们的合成数据与人类生成的数据集进行比较。我们介绍了使用GPT-3生成查询以开发抑郁数据的程序，并进行分析以发现其分配给人群组的压力源的类型，这些压力源可用于测试抑郁数据合成数据生成的LLMS的局限性。我们的发现表明，合成数据模仿了各种人口统计学的主要抑郁压力源的某些人类生成的数据分布。
Fidelity®在工作条款和条件下的个性化计划和建议
Fidelity®的个性化计划和建议（“ FPPA”或“计划”）是Fidelity个人和工作场所顾问LLC（“ FPWA”）和战略顾问有限责任公司（“战略顾问”（“战略顾问”）（“战略顾问”，以及FPWA，有时称为“我们，我们的”或“我们的”文档）。FPWA和战略顾问是FMR LLC的注册投资顾问和间接的，完全拥有的子公司（与FPWA，战略顾问及其关联公司统治，“忠诚投资”或“忠实”）。FPWA成立于2017年，提供包括FPPA在内的零售和工作场所投资咨询计划。战略顾问成立于1977年，并提供了各种投资管理服务，包括为零售和机构客户提供的可酌情投资组合管理服务，以及为某些机构客户提供的非差异咨询服务，包括但不限于忠实分支机构。
DF-QSM：基于数据保真的混合方法，用于改善大脑的定量敏感性映射
1印度科学学院计算与数据科学系，印度卡纳塔克邦，印度2个数据科学学院，印度科学教育与研究所，蒂鲁瓦南塔普拉姆，喀拉拉邦，印度，
高保真ppg-to-ecg翻译的区域限制扩散模型
心血管疾病（CVD）的高流行率要求可访问且具有成本效益的连续心脏监测工具。尽管心电图（ECG）是黄金标准，但连续监测仍然是一个挑战，导致探索光摄影学（PPG），这是一种有希望的但更基本的替代方案，可在消费者可穿戴设备中获得。这个概念最近引发了将PPG转化为ECG信号的兴趣。在这项工作中，我们介绍了区域限制扩散模型（RDDM），这是一种新型扩散模型，旨在捕获ECG的复杂时间动力学。传统的扩散模型，例如deno deno扩散概率模型（DDPM）在捕获整个信号中不可分犯的噪声过程中捕获这种细微差别时面临挑战。我们提出的RDDM通过企业进行了一个新颖的远期过程来克服这种限制，该过程有选择地将噪声添加到ECG信号中的QRS复合物等特定区域（ROI），以及一个反向过程，该过程散布了ROI和非ROI区域的差异。定量实验表明，RDDM可以在少于10个扩散步骤中从PPG产生高保真性ECG，从而使其非常有效且在计算上有效。此外，为了严格验证所产生的ECG信号的有用性，我们引入了心脏桥，这是针对各种心脏相关任务的全面评估基准，包括心率和血压估计，压力分类以及对心房颤动和糖尿病的检测。我们的详尽实验表明，RDDM在心脏座位上实现了最先进的表现。据我们所知，RDDM是生物信号域中交叉模式信号转换翻译的第一个扩散模型。据我们所知，RDDM是生物信号域中交叉模式信号转换翻译的第一个扩散模型。
量子网络中的利率和保真度最大化的资源分配
由于光子损失而无法立即将摘要现有的经典光学网络基础架构用于量子网络应用。启用量子网络的第一步是将量子中继器集成到光网络中。但是，量子硬件中固有的费用和内在噪声强调了对有效的部署策略的需求，以优化量子折扣和记忆的分配。在本文中，我们提出了一个用于网络计划的综合框架，旨在有效地在现有基础架构上分配量子中继器，目的是在纠缠分布网络中最大化量子网络实用程序。我们将我们的框架应用于几个案例，包括哑铃网络拓扑的初步插图以及Surfnet和Esnet的现实情况。我们探讨了量子中继器中量子存储器多路复用的影响，以及记忆相干时间对量子网络实用程序的影响。我们进一步研究了不同公平假设对网络计划的影响，从而发现了它们对实时网络性能的影响。
由2 -Photon 3D打印和脚手架成型设计的芯片上的灌注多凝胶脉管系统，以改善水凝胶中的微生物保真度
在生理相关的水凝胶中的工程脉管网络是由于细胞– Bioink相互作用以及随后的水凝胶设备接口而成的。在这里，提出了一种新的细胞友好制造策略，以实现支持集成在微流体芯片中的共培养的灌注多凝胶脉管模型。该系统包含两个不同的水凝胶，以特定支持为血管模型选择的两种不同细胞类型的生长和增殖。首先，通过微流体设备内的两光聚合聚合（2pp），通道以明胶的墨水印刷。然后，注入人类肺纤维细胞纤维纤维水凝胶以包围印刷网络。最后，人体内皮细胞被播种在印刷通道内。打印参数和纤维纤维组合物进行了优化，以减少水凝胶肿胀，并确保可以用细胞介质灌注的稳定模型。以两个步骤制造水凝胶结构可确保没有细胞暴露于细胞毒性制造过程，同时仍获得高纤维打印。在这项工作中，在定制制造的灌注系统上成功证明了通过3D印刷的SCA旧和共培养模型的灌注来指导内皮细胞入侵的可能性。
可扩展，高保真和有效的雷达模拟
摘要 - 由于缺乏可用的高分辨率雷达数据集，并且在获取现实世界中的数据方面缺乏可用的高分辨率雷达数据集和巨大的困难，因此摘要模拟已成为雷达算法开发和测试的重要工具。但是，由于现有的雷达仿真工具不容易易于访问，需要详细的网格输入并花费小时才能模拟，模拟雷达数据很具有挑战性。 为了解决这些问题，我们提出了Shenron，这是一个开源框架，它有效地仅使用LIDAR点云和相机图像来模拟高档MIMO雷达数据。 我们表明，使用Shenron，可以生成模拟数据，这些数据可用于与实际数据一样有效地评估算法。 此外，人们可以通过雷达的庞大参数空间进行快速迭代，以找到任何应用程序的最佳参数集，并在雷达感知和传感器融合方面具有很大的帮助研究。模拟雷达数据很具有挑战性。为了解决这些问题，我们提出了Shenron，这是一个开源框架，它有效地仅使用LIDAR点云和相机图像来模拟高档MIMO雷达数据。我们表明，使用Shenron，可以生成模拟数据，这些数据可用于与实际数据一样有效地评估算法。此外，人们可以通过雷达的庞大参数空间进行快速迭代，以找到任何应用程序的最佳参数集，并在雷达感知和传感器融合方面具有很大的帮助研究。
Biozym B7高保真DNA聚合酶
5.1。反应缓冲液5x B7反应缓冲液包含：15 mM MGCL 2，5 mm DNTPS，增强剂和稳定器。我们不建议添加进一步的单独的PCR增强剂（例外请参见5.3）或MGCL 2。5.2。引物引物应使用默认引物3设置（https://bioinfo.ut.ee/primer3/）具有预测的熔点约为60°C。反应中的最终引物浓度应在0.2μm和0.6μm之间。5.3。10倍增强子长模板，富含GC的模板或具有复杂二级结构的模板：如果没有或弱扩增的添加10x B7增强子可以提高产量。5.4。退火使用的退火温度等于下TM引物的TM。如果存在非特异性产品，则以2°C的增量增加。或者使用温度梯度在实验中找到最佳的退火温度。5.5。扩展E Xtension应在72°C下进行。最佳延长时间取决于模板的扩增子长度和复杂性。我们建议大多数模板的延长时间为30秒（KB）。在2步协议的情况下，68至75°C可以用作结合退火/延长温度。5.6。多路复用PCR首次执行多重PCR时，建议在计算出的退火温度周围运行温度梯度。在随后的实验中应使用代表最佳特异性的退火温度。不应使用快速循环条件。最初建议使用最长片段的延长时间。
论净化条件下链级纠缠的保真度分布
量子纠缠是长距离量子通信的关键。在量子通信节点之间进行纠缠分布的第一步是在相邻通信节点之间生成链路级爱因斯坦-波多尔斯基-罗森 (EPR) 对。EPR 对可以连续生成并存储在一些量子存储器中，以供量子应用使用。一个主要的挑战是量子比特会因与环境的相互作用而遭受不可避免的噪声，这被称为退相干。这种退相干导致量子比特的保真度随时间呈已知的指数衰减模型，从而限制了量子存储器中量子比特的寿命和量子应用的性能。在本文中，我们评估了在两种相反的动态和概率现象下存储的 EPR 对的保真度，首先是前面提到的退相干和第二次净化，即以牺牲另一个 EPR 对为代价来提高 EPR 对的保真度的操作。我们不是一生成两个 EPR 对就应用净化，而是引入了两个 EPR 对的生成时间之外的净化方案 (PBG)。我们分析显示了在每个节点有两个量子存储器的系统中存储的链路级 EPR 对的保真度的概率分布，该系统最多允许两个存储的 EPR 对。此外，我们应用了一种 PBG 方案，在生成另一个 EPR 对时净化两个存储的 EPR 对。最后，我们对分析方法进行了数值评估，并展示了所考虑的净化方案的保真度-速率权衡。
fidelity®中盖增强指数基金
过去的表现不能保证未来的结果。投资的投资回报和本金价值将波动；因此，出售股票时，您可能会有所收益或损失。当前的性能可能高或低于所述性能。所示的性能是基金的零售类股票（如果多类）。您可以拥有具有不同费用结构的基金的另一个共享类别，因此有不同的回报。要了解更多或获得最近的月底或其他股票级别的表现，请访问Fidelity.com/porformance，Institutional。fidelity.com或401k.com。总回报是历史性的，包括股票价值的变化以及股息和资本收益的再投资（如果有）。累积总回报。请参阅此问答文档的最后一页，以获取大多数日历 - 季度性能。