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Mehmet Veli Kara博士塑料美学与重建手术副教授（欧洲董事会认证），手术专家，头部和颌面外科手术专家。讲座：细胞疗法和未来派应用在塑料重建手术中的作用：从反老化到重建手术，水平证据iv
网站：https://muzzledtruth.com/
您好，我于 2009 年 3 月 2 日至 2023 年 12 月 31 日担任 CDPH 公共事务办公室（现为通讯办公室）的信息官 2。在 CDPH 任职的最后 18 个月期间，我多次与 CDPH 领导层分享了贝塞拉部长关于 COVID-19 疫苗相关风险的说法。我还通过电子邮件将疫苗不良事件报告系统 (VAERS) 数据（来源 2）发送给了 CDPH 管理层。这些数据表明有数千人死亡、住院、紧急护理就诊和医生办公室就诊。这些数据还显示了接种 COVID-19 疫苗后出现严重伤害的人数，即过敏反应、贝尔氏麻痹、流产、心脏病发作、心肌炎/心包炎、永久性残疾、血小板减少/血小板减少、危及生命、严重过敏反应和带状疱疹。我注意到，根据 2003 年 8 月 22 日《新科学家》杂志的一篇文章（来源 3），早在 2003 年，针对医护人员的天花疫苗接种计划就在两人死亡后停止。我还注意到，一些医学学科专家表示，VAERS 数据仅反映了少数实际伤亡。在撰写这份备忘录之前，我并不知道 LifeSite News 在 2022 年 6 月 7 日报道了一些相同的数据（来源 4）。
https://eprints.gla.ac.uk/302968/
摘要 — 机器/深度学习和传感技术的融合正在改变医疗保健和医疗实践。然而，医疗保健数据的固有局限性，即稀缺性、质量和异质性，阻碍了主要基于数据和标签之间纯统计拟合的监督学习技术的有效性。在本文中，我们首先确定了普适医疗保健中机器学习所面临的挑战，然后回顾了为解决这三个问题而开发的完全监督学习之外的当前趋势。基于纯完全监督学习所依据的经验风险最小化的固有缺陷，本综述总结了七种关键的学习策略，以提升实际部署的泛化性能。此外，我们指出了该领域正在兴起和有前景的几个方向，即开发数据高效、可扩展和值得信赖的计算模型，并利用多模态和多源传感信息学实现普适医疗保健。
https://eprints.gla.ac.uk/291785/
Pöhlmann, K.、Maior, HA、Föcker, J.、O'Hare, L.、Parke, A.、Landowska, A. 和 Dickinson, P. (2023) 我认为我没有感觉不舒服：使用 fNIRS 探索虚拟现实中认知需求与网络晕动症之间的关系。在：2023 年 CHI 计算机系统人为因素会议 (CHI '23)，德国汉堡，2023 年 4 月 23-28 日，第 20 页。ISBN 9781450394215。此版本与已发布版本之间可能存在差异。如果您想引用，建议您查阅出版商的版本。© 作者 2023。这是作者的作品版本。它在此处发布供您个人使用。不得重新分发。最终版本记录发表于 2023 年 CHI 计算机系统人为因素会议 (CHI '23) 论文集，德国汉堡，2023 年 4 月 23-28 日，第 20 页。ISBN 9781450394215。https://doi.org/10.1145/3544548.3580966。
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在计算并得出模型解决方案后，将再次对模型进行整体测试，以查找是否存在错误。如果模型能够提供系统性能的可靠结果，则可以说该模型是有效的，优秀的运筹学从业者认为该模型可以适用更长时间，因此会通过考虑问题的过去、现在和未来的规范来不时更新模型。
https://eprints.gla.ac.uk/218975/
摘要：我们基于现场可编程门阵列 (FPGA) 平台开发了一种用于超导量子比特 (qubits) 实验的多功能集成控制和读出仪器。利用该平台，我们执行基于测量的闭环反馈操作，平台延迟为 428 纳秒。反馈能力有助于在比其能量弛豫时间 T 1 短得多的时间内将量子比特主动复位初始化到基态。我们展示了实验结果，证明使用大约 1.5 µs 长的读出和驱动脉冲序列，以 99.4% 的保真度复位了锇量子比特。与通过热化进行被动基态初始化（时间常数为 T 1 = 80 µs）相比，使用基于 FPGA 的平台使我们能够将量子比特初始化的保真度和时间提高一个数量级。
https://eprints.gla.ac.uk/289009/
摘要 - 在斜坡合并是自动驾驶中复杂的流行情况。由于驾驶环境的不确定性，大多数基于规则的模型无法解决此问题。在这项研究中，我们设计了一种深入的增强学习方法（DRL）方法，以解决不确定的场景中坡道合并问题，并修改双胞胎延迟的深层确定性策略梯度算法（TD3）的结构，使用长期短期内存（LSTM）基于时间信息选择一个动作。所提出的方法应用于坡度合并，并在城市流动性（SUMO）的模拟中进行了验证。结果表明，所提出的方法在不确定的TRAFFICEARIOS中执行明显更好的概括。索引术语 - 坡道合并，深度强化学习（DRL），长期记忆（LSTM），城市流动性的模拟（SUMO）
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10 PN连接的一侧掺有五价杂质，净掺杂为51018 cm –3。找到将掺杂浓度添加到另一侧，以在室温下获得0.6 V的内置电位。
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