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WebAssembly如何改变研究...
n 2021年末，在1921年中期，乔治·斯塔格（George Stagg）准备在英国纽卡斯尔大学（University of Newcastle）为他的数学和统计学生进行考试。有些人会使用笔记本电脑，有些人会选择平板电脑或手机。并非所有人都可以使用测试主题的编程语言：统计语言R。“我们实际上无法控制这些学生使用的设备，” Stagg说。Stagg及其同事设置了一台服务器，以便学生可以登录，输入他们的代码并自动对其进行测试。，但有150名学生同时尝试连接，本土系统将停止。“事情有点摇摇欲坠，”他回忆说：“这非常非常慢。”沮丧的是，斯塔格（Stagg）在圣诞节假期里设计了一个解决方案。r代码在称为解释器的软件中运行。而不是让学生在
量子分类器集合
在当今被称为噪声中型量子 (NISQ) 的时代，在量子设备中编码大量数据具有挑战性，噪声的影响会严重影响所获得结果的质量。执行量子分类算法的一种可行方法是引入一个众所周知的机器学习范式，即集成方法。事实上，集成结合了多个内部分类器，由于用于训练的数据子集较小，这些分类器的特点是紧凑，以实现更准确和稳健的预测性能。通过这种方式，可以减少相对于单个较大分类器的量子比特要求，同时实现相当或改进的性能。在这项工作中，我们提出了一种实现方法和广泛的实证评估，用于二元分类的基于量子实例的分类器集成，目的是深入了解它们的有效性、局限性以及提高基本量子模型性能的潜力。特别是，这里考虑了三种经典的集成方法和三种基于量子实例的分类器。因此，已实施的方案（使用 Python）具有混合性质。结果（在真实数据集上获得）表明，集成技术相对于单个量子分类器具有准确性优势，并且鲁棒性也有所提高。事实上，事实证明，集成不仅可以有效缓解不合适的数据规范化，还可以减少噪声对量子分类器的影响，从而提高其稳定性。
摄影管和组件
在辐射测量值中，闪烁计数器是闪烁体和光电倍增管的组合，用作检测X-，Alpha-，beta-，Gamma-Rays和其他高能量充电颗粒的最常见和有用的设备。一个闪烁体响应输入辐射和闪光灯耦合的光电辐射管以精确的方式检测到这些闪烁的灯。在高能量物理实验中，重要的设备之一是Cherenkov计数器，其中光电倍增管检测Cherenkov辐射是由高能带电颗粒通过介电材料发出的。要准确地检测辐射，可能需要光电倍增管具有高检测效率（QE＆Energy分辨率），广泛的动态范围（脉冲线性），好的时间分辨率（T.T.S.），高稳定性和可靠性，在高磁场环境或高温条件下可操作。此外，根据情况需要坚固的结构。另一方面，已经开发了几种位置敏感的光电倍增管，并用于这些测量。此目录提供了Hamamatsu光电倍增管的快速参考，特别是为闪烁计数器和Cherenkov辐射探测器设计或选择的，其中包括当前可用的大多数类型，范围从直径为3/8“至20”。应该注意的是，该目录只是描述Hamamatsu产品线的起点，因为新类型是不断开发的。请随时与我们联系您的具体要求。
2023 年议会法案 955
立法参考局分析 现行法律禁止医院和移植医院仅基于个人的残疾情况而采取某些与器官移植有关的行动。该法案将这些禁令扩大到仅基于个人的疫苗接种状况而采取的行动。根据该法案，“疫苗接种状况”是指个人因健康、宗教或个人信念原因已经或未接种一剂或多剂某种疫苗的状态，该疫苗 1) 经联邦食品和药物管理局批准紧急使用，2) 通过将遗传物质转移到人体内起作用，3) 有年度给药时间表，或 4) 用于预防个人可预防的疾病，如抗体滴度所示。具体而言，该法案禁止医院和移植医院仅基于个人的疫苗接种状况而采取以下任何行动：1) 认为该个人没有资格接受器官捐赠；2) 拒绝向该个人提供任何与器官移植有关的服务； 3) 拒绝将个人转介到移植医院或器官移植专家处进行评估或接受器官捐赠；4) 拒绝将个人列入器官移植候补名单；5) 将个人列入器官移植候补名单中，优先顺序低于
心脏病预测基于生理参数，使用集合分类器和参数优化Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，
使用集合分类器和参数优化基于生理参数的心脏病预测Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，Sugondo Hadiyoso 3* Institut Teknologi Dan Sainsia Mandala，Indonesia，Indonesia 1 Telekom University 1 Telekom University，Indonesia 23 sugondo@telkomuniversity.actistia in Indonesia telkomuniversity.ace.ac.act.ace.ace.act.act act：20 3 333 333 303 303接受：2023年11月7日 *通讯作者摘要本研究描述了使用具有参数优化的集合分类器对心脏病的预测。作为输入，从UCI机器学习存储库中获取了一个公共数据集，该数据集是指UCI机器学习中的数据集。数据集由13个变量组成，这些变量被认为会影响心脏病。粒子群优化（PSO）用于特征选择和主成分分析（PCA），以降低特征的尺寸。在几种机器学习方法上的应用优化应用，例如SVM（径向基础功能），深度学习和集合分类器（装袋和增强），以获得最高的精度比较。与PCA相比，该研究使用PSO维度降低的结果降低导致精确度。相反，通过优化深度学习参数的精度为84.47％，并优化SVM RBF参数，精度为83.56％，获得了最高精度。使用SVM上的袋子在83.51％的装袋中的最高精度，与SVM相差0.5％，而无需使用袋装。关键字：心脏病，机器学习，降低维度，参数优化，合奏分类器1。简介
医疗基线 (MBL) 申请表 – 在线
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深度学习模型的合奏，用于心跳心律不齐
心律不齐是全世界死亡的主要原因之一，由于生活方式的改变，其流行率急剧上升。由于其非侵入性，ECG信号通常被用于检测心律不齐。手动技术需要很长时间，并且容易出错。利用深度学习模型早期自动识别心律不齐是改善诊断和管理的首选替代方法。本文提出了一个独特的集合深层结构化学习模型，用于分类心律不齐，以整合注意力机制，双向长期记忆和卷积神经网络。它分为五个类别：非分解（n），上室异位（S），心室异位（V），融合（F）和未知（q）。MIT-BIH和St. Petersburg数据集集成为多模型数据集，用于培训，验证和测试建议的模型。还通过F1得分，回忆，准确性和精度测试了模型的性能。基于所有这些方法的合奏，该模型准确99％。
小型卫星太阳能电池阵列驱动组件（...
单位质量 3.25 lbm 尺寸（长宽高） Ø4.6” x 4.8” 工作电压 22 VDC 电流消耗 0.45 A 输出扭矩 50 lbs-in 功率 10W 输出步长 0.018° 工作温度 -40 至 65°C 循环寿命 90,000 转输出 滑环补充 30 个环（15 个电源电路和 15 个回路）@ 3.0 A/电路
