虽然仍然无法描述人脑的神经元水平连接,但我们可以通过应用基于分解-MRI的技术来用数百个顶点绘制人类连接组。在这些图中,节点对应于大脑的解剖学上鉴定的灰质区域,而边缘对应于轴突纤维,将这些区域连接起来。在我们以前的贡献中,我们描述了人类连接组的众多图形理论现象。在这里,我们绘制了人脑网络的频繁完整子图:在这些子图中,每对顶点都与边缘结合。我们还检查结果中的性别差异。频率子图的映射在图表中给出了可靠的子结构:如果图80%中存在子图,那么很可能是测量或数据处理工作流的伪像。我们在这里列出了413名受试者(238名女性和175名男性)的人类胸罩的频繁完整子图,每个人具有463个节点,其频率阈值为80%,并识别812个完整的子图,在男性和224个完整的子图中更频繁,在女性连接体中更频繁。
项目组使用美国海关及边境保护局提供的工资数据和海洋经济卫星账户 (MESA) 3 中的增加值与报酬的比率计算了 GDP。为了计算每个行业的报酬与增加值的比率,项目组将 MESA 的“按行业划分的增加值”数据集中的增加值除以 MESA 中每个行业对应行业的“按行业划分的报酬”数据集中的报酬。然后,项目组将该比率乘以美国海关及边境保护局为每个行业提供的工资。项目组使用 2019 年、2020 年和 2021 年的数据遵循了这种方法。表 2 列出了 ENOW 行业及其对应的 MESA 行业,以及每年每个行业的报酬与增加值的比率。
Ø存在于出生的DME和OFEN出生前的结构或函数异常,也称为出生缺陷,先天性疾病或先天性畸形或先天性畸形Ø2-3%的新生儿(4-6%到5岁)
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可,根据 提供(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2020 年 6 月 5 日发布。;https://doi.org/10.1101/2020.06.05.135913 doi:bioRxiv 预印本
该医疗保健成本和利用项目(HCUP)统计简介介绍了有关临床状况的全国估计,其医院再入院率,成人(18岁以上)使用2020年全国性的重新入境数据库(NRD)的成人(18岁及以上)。在2020年1月至11月之间初次住宿(索引入院)的30天内,任何原因的入院被定义为医院入院。预期付款人提出了三个重新读数指标:(1)重新入学数量最高的条件,(2)重新入院率最高的条件以及(3)平均再入院成本最高的条件。预期的付款人和状况(主要诊断)是基于指数的。针对癌症和癌症相关疗法的指数入学包括在整体再入院统计中,但在特定条件的统计数据中未报告。与其他条件相比,针对癌症和癌症相关治疗的再入院更有可能被计划和预期。由于NRD数据的样本量很大,因此在统计学上很明显。因此,在本统计摘要中讨论了大于或等于10%的差异。
从大型交易和项目数据库中生成最大频繁模式以进行关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究课题。关联规则挖掘旨在发现隐藏在大型数据库中的项目之间的有趣相关性、频繁模式、关联或因果结构。通过利用量子计算,我们提出了一种有效的量子搜索算法设计来发现最大频繁模式。我们修改了 Grover 的搜索算法,以便使用任意对称状态的子空间代替整个搜索空间。我们提出了一种新颖的量子预言机设计,该设计采用量子计数器来计算最大频繁项目,并使用量子比较器来检查最小支持阈值。由于搜索仅在子空间中,因此所提出的导出算法提高了正确解决方案的速率。此外,我们的算法显著扩展并优化了设计中所需的量子比特数,这直接对性能产生了积极影响。我们提出的设计可以容纳更多的交易和项目,并且仍然以较少的量子比特数具有良好的性能。
保留所有权利。未经许可不得重复使用。 (未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 1 月 21 日发布。;https://doi.org/10.1101/2025.01.16.25320696 doi:medRxiv preprint
。cc-by-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者,他已授予Medrxiv的许可证,以显示预印本(未通过同行评审证明)预印版本的版权所有者此版本发布于2024年3月27日。 https://doi.org/10.1101/2024.03.26.24304914 doi:medrxiv Preprint
摘要 我们将在线算法视为一个请求-回答游戏。一个对手生成输入请求,一个在线算法进行回答。我们考虑该游戏的一个广义版本,它具有有限大小的缓冲区。对手将数据加载到缓冲区,算法随机访问缓冲区的元素。我们考虑该模型的量子和经典(确定性或随机性)算法。在本文中,我们提供了一个特定问题(最频繁关键字问题)和一个量子算法,该算法在竞争比方面比任何经典(确定性或随机性)算法都更好。同时,对于该问题,标准模型中的经典在线算法等同于带缓冲区的请求-回答游戏模型中的经典算法。