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TwitchView（c）监视器使用用于定量神经肌肉监测：客观结构化临床评估
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参数化量子电路的多目标进化架构搜索
摘要：最近关于混合量子-经典机器学习系统的研究已证明，利用参数化量子电路 (PQC) 解决具有挑战性的强化学习 (RL) 任务是成功的，并且与经典系统（例如深度神经网络）相比具有可证明的学习优势。虽然现有研究展示并利用了基于 PQC 的模型的优势，但 PQC 架构的设计选择以及不同量子电路在学习任务中的相互作用通常尚未得到充分探索。在这项工作中，我们引入了一种用于参数化量子电路 (MEAS-PQC) 的多目标进化架构搜索框架，该框架使用具有量子特定配置的多目标遗传算法来高效搜索最佳 PQC 架构。实验结果表明，我们的方法可以找到在三个基准 RL 任务上具有出色学习性能的架构，并且还针对其他目标进行了优化，包括减少量子噪声和模型大小。进一步分析量子操作的模式和概率分布有助于确定混合量子-经典学习系统的性能关键设计选择。
1.5mw倍增管多目标优化及智能算法研究
这项荟萃分析证明了将人工智能算法与传统设计方法相结合对优化 1.5MW DFIG 风力涡轮机叶片的有效性。该研究成功解决了风力涡轮机设计中涉及多个相互竞争的目标的复杂问题，例如空气动力学效率、结构完整性和经济可行性。借助先进的优化算法，特别是灰狼优化方法，设计结果和计算效率得到了显著改善。优化后的叶片设计重量减轻了 8%，同时提高了结构耐久性和空气动力学性能。组合叶片设计的功率系数增加到 0.27，表明风力涡轮机的效率有可能提高，尤其是在低风速范围内，任何效率的提高都对整体能量捕获至关重要。
内部医学旋转信息（包括旋转学习成果，教学目标，学生形式的董事员评估和rota
Cardiovascular System Cardiomyopathy: Dilated, Hypertrophic, Restrictive, Stress Conduction disorders/dysrhythmias: Atrial fibrillation, Atrial flutter, Atrial tachycardia, Atrioventricular block, Bradycardia, Bundle branch block, Idioventricular rhythm, Junctional, Premature contractions, QT prolongation, Sick sinus syndrome, Sinus arrhythmia, Torsades de pointes, Ventricular fibrillation, Ventricular tachycardia Congenital heart disease: Atrial septal defect, Coarctation of the aorta, Patent ductus arteriosus, Tetralogy of Fallot, Transposition of the great vessels, Ventricular septal defect Coronary artery disease: Acute myocardial infarction, Angina pectoris, Non–ST-segment elevation myocardial infarction, ST-segment elevation myocardial infarction, Unstable angina, Atherosclerosis Heart failure Hypertension: Primary hypertension, Secondary hypertension, Hypertensive emergencies, Hypotension: Orthostatic hypotension, Vasovagal hypotension Lipid disorder Shock: Cardiogenic, Distributive, Hypovolemic, Obstructive Traumatic, infectious, and inflammatory heart conditions: Cardiac tamponade, Infective endocarditis, Myocarditis, Pericardial effusion, Pericarditis Valvular disorders: Aortic, Mitral, Pulmonary, Tricuspid Vascular disease: Aortic aneurysm/dissection, Arterial embolism/thrombosis, Arteriovenous malformation, Deep vein thrombosis, Giant cell arteritis, Peripheral artery疾病，静脉炎/血栓性静脉曲张，静脉曲张，静脉功能不全
家庭医学和综合儿科旋转信息（包括旋转学习结果，教学目标，主持人评估O
Cardiovascular System Cardiomyopathy: Dilated, Hypertrophic, Restrictive, Stress Conduction disorders/dysrhythmias: Atrial fibrillation, Atrial flutter, Atrial tachycardia, Atrioventricular block, Bradycardia, Bundle branch block, Idioventricular rhythm, Junctional, Premature contractions, QT prolongation, Sick sinus syndrome, Sinus arrhythmia, Torsades de pointes, Ventricular fibrillation, Ventricular tachycardia Congenital heart disease: Atrial septal defect, Coarctation of the aorta, Patent ductus arteriosus, Tetralogy of Fallot, Transposition of the great vessels, Ventricular septal defect Coronary artery disease: Acute myocardial infarction, Angina pectoris, Non–ST-segment elevation myocardial infarction, ST-segment elevation myocardial infarction, Unstable angina, Atherosclerosis Heart failure Hypertension: Primary hypertension, Secondary hypertension, Hypertensive emergencies, Hypotension: Orthostatic hypotension, Vasovagal hypotension Lipid disorder Shock: Cardiogenic, Distributive, Hypovolemic, Obstructive Traumatic, infectious, and inflammatory heart conditions: Cardiac tamponade, Infective endocarditis, Myocarditis, Pericardial effusion, Pericarditis Valvular disorders: Aortic, Mitral, Pulmonary, Tricuspid Vascular disease: Aortic aneurysm/dissection, Arterial embolism/thrombosis, Arteriovenous malformation, Deep vein thrombosis, Giant cell arteritis, Peripheral artery疾病，静脉炎/血栓性静脉曲张，静脉曲张，静脉功能不全
女性健康轮换信息（包括轮换学习成果、教学目标、导师对学生的评估表和轮换
女性健康 临床轮转主题 泌尿生殖系统（女性） 膀胱疾病：尿失禁、膀胱过度活动症、脱垂 膀胱输尿管反流 感染性疾病：膀胱炎、肾盂肾炎、尿道炎 肿瘤：膀胱癌 肾结石/尿路结石 尿道疾病：脱垂、狭窄 生殖系统 乳腺疾病：脓肿、纤维腺瘤、纤维囊性变、溢乳、男性乳房发育、乳腺炎 宫颈疾病：宫颈炎、发育不良 避孕方法 人类性行为和性别认同 不孕症 更年期 月经失调 乳腺和生殖道肿瘤：良性、恶性 卵巢疾病：囊肿、多囊卵巢综合征、扭转 盆腔炎 妊娠：胎盘早剥、臀位、宫颈机能不全、剖宫产和手术分娩、流产分类、宫外孕、妊娠期糖尿病、妊娠期滋养细胞疾病、妊娠期高血压疾病、分娩、多胎妊娠、前置胎盘、产后护理、产后出血、产后垂体疾病、产后精神病、孕前/产前护理、胎膜早破、Rh 血型不合、肩难产、脐带脱垂 妊娠期创伤：身体创伤、心理创伤、性创伤 子宫疾病：子宫内膜异位症、平滑肌瘤、脱垂 阴道/外阴疾病：巴氏腺囊肿、膀胱膨出、脱垂、直肠膨出、阴道炎
抽象背景和目标：心脏细胞结构和功能的干扰可能会导致患者心血管疾病（CVD）。 al
抽象背景和目标：心脏细胞结构和功能的干扰可能会导致患者心血管疾病（CVD）。尽管心脏移植是治疗策略之一，但由于与移植排斥相关的挑战，它并不适用于所有患者。组织工程是用于治疗CVD患者的新治疗方法之一。在这项研究中，研究了对心层细胞从间质细胞分化的分化的聚乳糖乙醇酸（PLGA）和多羟基丁酸（PHB）支架以及胎盘提取（PE）。方法：使用静电纺丝方法制作PLGA-PHB和PLGA-PHB-PE支架。此外，将组织培养聚苯乙烯（TCP）用于细胞培养作为对照组。使用电子显微镜评估了支架的物理和生物学特征，包括粘附强度，水和蛋白质吸收及其形态。脂肪样品是从接受吸脂术的患者那里获得的。使用流式细胞术评估了干细胞CD34，CD45，CD90和CD105标记。另一方面，使用MTT方法评估了支架上分化细胞的可行性。另外，在分化的心脏细胞中，使用RT-PCR评估了四个基因肌钙蛋白T，GATA4，MYOD和α-MHC的表达。结果：与PLGA-PHB-PE支架上的分化细胞中，肌钙蛋白T，GATA4，MYOD和α-MHC基因的表达明显更高，与PLGA-PHB和TCPS支架相比（P <0.05）。伊朗红人Med J.此外，在PLGA-PHB-PE支架上的分化细胞中，生存，水和蛋白质吸收和粘附强度的百分比高于其他两个支架上的其他细胞（p <0.05）。结论：PE与PLGA-PHB的组合可以有效地改善脚手架的生物学功能，并导致心脏细胞与间充质细胞的分化。关键字：胎盘提取，支架，纳米纤维，心肌细胞，间充质干细胞资金：无 *这项工作是根据CC BY-NC-SA许可证出版的。版权所有©作者引用了本文的内容：Mokhames Z，Dehghani Ashkezari M，Seyedjafari E，Seifati SM。评估支架的影响与胎盘提取对干细胞心肌细胞分化的影响：一项实验研究。2024,85.1-9。
基于梯度的多目标深度学习
摘要 - 深度学习中的Multi-Obigntive优化（MOO）旨在同时优化多个相互冲突的目标，这是在多任务学习和多标准学习等领域经常遇到的挑战。基于梯度的MOO方法的最新进展使发现了各种类型的解决方案，从单个平衡解决方案到有限的或什至是无限的帕累托集，并根据用户需求量量身定制。这些发展在跨领域（例如增强学习，计算机愿景，推荐系统和大语言模型）的领域都有广泛的应用。本调查提供了对深度学习中基于梯度的MOO的首次全面综述，涵盖算法，理论和实际应用。通过统一各种方法并确定关键挑战，它是推动这一不断发展的领域创新的基础资源。深度学习中MOO算法的全面列表可在https://github.com/baijiong-lin/awesome-multi-obigntive-deep-learning上找到。
