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伊维菌素、阿苯达唑和阿奇霉素联合应用...
在盘尾丝虫病、土壤传播蠕虫、淋巴丝虫病地理重叠的地区，通过联合使用伊维菌素、阿苯达唑和阿奇霉素 MDA 干预措施，采用联合 MDA 策略可以节省时间和资源
就业法庭 - GOV.UK
对于任何指控非法骚扰的诉讼，法庭在其理由中特别处理这三个要素将是一种“健康的纪律”——Richmond Pharmacology v Dhaliwal 2009 ICR 724，EAT（根据《1976 年种族关系法》（RRA）提起的种族骚扰索赔案件）。尽管如此，他承认，在某些情况下，定义的组成部分之间会有相当大的重叠——例如，被投诉的行为是否不受欢迎可能与它是否为员工创造了不利环境的问题重叠。不单独处理每个要素的就业法庭不会仅仅因为这个原因而犯法律错误——Ukeh v Ministry of Defence EAT 0225/14。18. 关于不受欢迎行为，平等与人权委员会的
2030年国家太空政策
这一重点旨在加强治理，以优化利用太空能力，造福社会、创造经济、管理自然资源和环境，以及维护国家安全和主权。为了实现国家全面发展太空部门的目标，需要协调各机构的职能和活动，以及与太空相关的现行立法和政策。这种协调旨在最大限度地减少各机构职能和角色的重叠，并确保现有立法和政策没有重叠，以提高太空部门发展的效率和绩效。这样做也是为了以有组织和协调的方式管理太空部门，以优化国家资源的利用。有效的管理和立法框架对于确保太空部门的可持续发展以及确保和平安全地利用太空至关重要。
智力和创造力具有共同的认知和神经基础
智力和创造力是不同的能力，还是依赖相同的认知和神经系统？我们试图通过结合fMRI数据的机器学习和认知能力数据的潜在可变建模（n 186）（n 186）来量化智力和创造性认知在大脑和行为中重叠的程度，他们完成了一系列的智力和创造性思维任务。该研究具有三个分析目标：（a）评估特定智力方面（例如流体和结晶的智力）的贡献，以及对创造力的一般智力（即，思维独创性），（b）模拟全脑功能连接性网络，以预测智力方面和创造性的网络，并（c）量化这些预测的网络，以量化这些预测的网络。使用结构方程建模，我们发现了智力方面和创造力之间的中等到大相关性，以及一般智能与创造力之间的巨大相关性（r .63）。使用基于Connectome的预测建模，我们发现，预测智能方面的功能性大脑网络与预测创意能力的网络重叠，尤其是在执行控制网络的前额叶皮层中。值得注意的是，一个预测通用情报的网络与一个预测创造力的网络共享了46％的功能连接，包括连接执行控制以及显着性/腹侧注意网络的连接，使情报和创造性思维依赖于类似的神经和认知系统。
通过诱导的状态转移在rydberg冷原子状态
可能的不确定性来源是离子飞行时间信号上峰的重叠。这可以通过将峰值近似为正常分布而进行数值整合的预期重叠来表征，如图6 a。由于离子飞行器信号的峰重叠而引起的不确定性的最大贡献来自（32 s + 31 p）峰泄漏到32 p峰。这估计为典型操作贡献了9±2 µ V·µ s，从而对R的分数贡献，因此T MEAS为0.005±0.001。不确定性的另一个来源是确定T BBR的初始时间。也就是说，状态抽水的有限时间和电离坡道需要有效的T BBR处理，我们允许较小的有限偏移。偏移量大约为13.5 µs，可以通过测量脉冲泵激光器和到达检测器的电离电子之间的时间来找到。但是，可以通过优化理论和实验之间的一致性来更精确地实现此偏移，如图主要文本的3。请注意，32 P状态的最大化的形状和时间对温度并不特别敏感（仅幅度高度敏感），因此执行此校准并不等于通过已知温度校准系统。拟合产生的t bbr等于泵送结束与电离坡道的开始之间的时间，加上13.97 µ s。此拟合的不确定性
NVIDIA Mosaic 技术
创建 Mosaic 配置 ................................................................................................................ 11 选择拓扑 ...................................................................................................................... 11 选择显示器 ...................................................................................................................... 13 排列显示器 ...................................................................................................................... 14 调整重叠和边框校正 ............................................................................................................ 15 使用命令行实用程序设置 Mosaic ............................................................................................. 16 故障排除和注意事项 ............................................................................................................. 19
基于内核的量子回归器模型学习非
Quantum机器学习是一项越来越多的研究领域，旨在执行量子计算机协助的机器学习任务。基于内核的量子机学习模型是范式涉及量子状态的范式示例，并且从这些状态之间的重叠中计算出革兰氏矩阵。在手头的内核中，常规的机器学习模型用于学习过程。在本文中，我们研究了量子支持向量机和量子内核脊模型，以预测量子系统的非马克维亚性程度。我们对幅度阻尼和相阻尼通道进行数字量子模拟，以创建我们的量子数据集。我们详细介绍了不同的内核函数，以绘制数据和内核电路以计算量子状态之间的重叠。我们表明，我们的模型提供了与完全经典模型相当的准确预测。