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优化 G6PD 筛查中高铁血红蛋白还原试验的检测时间：加纳阿苏蒂菲北区医院的 Monica Cheesbrough 协议和阿苏蒂菲北区医院协议的比较实验研究。
使用真空采血方案，从每位研究参与者身上无菌采集 9ml 血液样本，放入乙二胺四乙酸 (EDTA) 抗凝管中进行处理。静脉样本采集是从参与者静脉获取血液样本进行实验室检测的程序。该过程涉及几个步骤，以确保准确性、安全性和参与者舒适度。首先，在详细解释研究和程序后，获得参与者的知情同意。选择合适的静脉进行采血，通常是肘前窝。使用 70% 酒精消毒剂清洁采集部位。为了使静脉更明显，在上臂使用止血带，限制血流。要求参与者握紧拳头，帮助静脉突出并促进血液流入管内。将真空采血针插入静脉。然后将真空采血管推到针头组件的背面。3ml 血液被真空吸入管内。装满后，取出试管并倒置四次，使血液与 EDTA 抗凝剂混合。以这种方式填充了三个试管，以获得 9 毫升血液。取样后，松开止血带，并从静脉中取出针头。用棉球对穿刺部位施加压力以防止出血，然后使用绷带保持该区域清洁并降低感染风险。
应用机器学习算法在南非反复基于成人人群的调查中预测HIV测试：多
背景：HIV测试是艾滋病毒预防的基石，也是实现联合国联合国艾滋病毒/艾滋病联合计划（UNAIDS）到2030年终止艾滋病的目标的关键步骤。尽管有相关的调查数据，但使用机器学习（ML）来分析和预测南非成年人的HIV测试方面仍然存在研究差距。需要进一步的研究来弥合这一知识差距并为改善HIV测试的基于证据的干预措施提供信息。目的：本研究旨在通过在南非反复基于成人人群的调查中应用监督的ML算法来确定HIV检测的一致预测指标。方法：将对多波横断面调查数据进行回顾性分析，以确定18岁及以上的南非成年人对HIV测试的预测因子。将在南非国家艾滋病毒患病率，发病率，行为和传播调查（SABSSM）调查的五个周期中应用一种监督的ML技术。人类科学研究委员会（HSRC）于2002，2005，2008，2012和2017进行了SABSSM调查。可用的SABSSM数据集将导入Rstudio（版本4.3.2； Potit Software，PBC），以清洁和删除异常值。将进行卡方检验，以选择HIV测试的重要预测指标。每个数据集将分为80％的培训和20％的测试样本。逻辑回归，支持向量机，随机森林和决策树。将使用一种交叉验证技术将训练样本划分为K折，包括验证集，并且将对每个折叠进行训练。模型的表现将在验证集上使用评估指标进行评估，例如精度，精度，回忆，F 1 -SCOOR，曲线接收器操作特性下的面积和混淆矩阵。结果：SABSSM数据集是HSRC数据库上可用的打开访问数据集。伦理学的批准是从约翰内斯堡大学研究与伦理委员会于2024年4月23日获得的（REC-2725-2024）。HSRC于2024年8月20日授予作者访问所有五个SABSSM数据集。探索数据集以识别可能影响HIV测试吸收的自变量。这项研究的结果将确定一致的变量，预测20年中南非成年人口的艾滋病毒测试吸收。此外，本研究将评估和比较4种不同ML算法的性能指标，最佳模型将用于开发HIV测试预测模型。
镇静临床成像和麻醉方案中的静息状态 fMRI 优化
材料和方法：在这项横断面研究中，我们分析了 2009 年至 2023 年在麻省总医院麻醉下获得的临床 rs-fMRI 数据。对每位患者的独立成分分析驱动的静息状态网络 (RSN) 进行定性和定量评估，并将其分为强或弱两组。使用定性方法评估整体网络，使用定量方法评估运动和语言网络。在 4 个结果类别中分析了 RSN 稳健性：整体、组合运动语言、单个运动和语言网络。预测变量包括 rs-fMRI 采集参数、麻醉药物、潜在的大脑结构异常、年龄和性别。使用逻辑回归来检验研究变量对 RSN 稳健性的影响。
确保现有的量子位置验证协议免受任意传输丢失的影响
摘要 当所选协议缺乏损失容忍度时，信号丢失会对量子密码学的安全性构成重大威胁。在量子位置验证 (QPV) 协议中，即使相对较小的丢失率也会危及安全性。因此，目标是找到在实际可实现的丢失率下仍能保持安全的协议。在这项工作中，我们修改了 QPV 协议的通常结构，并证明这种修改使验证者和证明者之间潜在的高传输丢失对于一类协议而言与安全性无关，该类协议包括受 BB84 协议 ( QPV f BB84 ) 启发的实用候选协议。这种修改涉及光子存在检测、证明者的短暂时间延迟以及在继续之前进行游戏的承诺，将总体丢失率降低到仅证明者的实验室。经过调整的协议 c- QPV f BB84 随后成为一种具有强大安全性保证的实用 QPV 协议，即使面对使用自适应策略的攻击者也是如此。由于验证者和证明者之间的丢失率主要由他们之间的距离决定，因此可以在更长的距离上实现安全的 QPV。我们还展示了所需光子存在检测的可能实现，使 c-QPV f BB84 成为解决 QPV 中所有主要实际问题的协议。最后，我们讨论了实验方面并给出了参数估计。
大规模输血方案导致大量的血液单位浪费：系统审查和荟萃分析
MTP是一种标准化的紧急方法，用于快速输血，以危及生命的出血[1-3]。MTP最始终如一地定义为在24小时内施用10个或更多单位的填充红细胞（PRBC），或在四个小时内大于5个单位PRBC [4]。迅速激活和MTP的实施对于防止体温过低，酸中毒和凝血病的发展至关重要，统称为“致命三合会”。已知致命三合会的发展会增加死亡率的风险[3,5]。MTP旨在促进血库与医务人员之间的立即沟通和协调。该方案确保血液成分以预定比率迅速传递。MTP标准和血液成分比。虽然MTP的使用有效减少出血的影响，该方案的严格需求和紧急订购血液产品，但经常导致单位过度订购和过度激活方案，随后导致浪费血液成分[6]。
人工智能增材制造工艺协议预测
1.2. 工艺控制优化 通过选择合适的 AM 方法并优化所用 AM 方法的工艺参数，可以实现质量保证改进。最简单的方法是改变次优工艺类型和工艺参数（包括所选材料）的组合，并反复评估质量，直到达到令人满意的质量。这是一种成本高昂且耗时的方法。但是，操作员可能会在一定操作期后获得足够的经验来减少这些迭代。此方法的准确性和速度还取决于评估技术的准确性；否则，操作员将获得相对不正确的经验。 AM 工艺的工艺参数优化可以利用分析性破坏性测试 (DT) 和/或功能性无损检测 (NDT) 方法。X 射线计算机断层扫描 (X 射线 CT) 技术属于 NDT 方法。文献中报道了材料挤压和喷射工艺的 AM 样品的 DT（拉伸试验）和 NDT（X 射线和超声波）数据之间的相关性。发现相关性是线性的[11]，[12]。
对苹果的iMessage PQ3协议的正式分析
我们介绍了Apple的Imessage PQ3的正式验证，这是一种高性能，设备到设备的消息传递协议，即使对具有量子计算功能的对手，也提供了强大的安全保证。PQ3利用苹果的身份服务以及定制的，量子后安全的初始化阶段，之后它采用信号风格的双棘轮构造，扩展以提供量子后，后弹力后的安全性。我们提出了PQ3的详细正式模型，它是其细粒度安全属性的精确规格，并使用T amarin Prover进行了机器检查的安全性证明。特别是新颖的是将量子后安全键的整合到相关协议阶段以及详细的安全要求以及其完整的正式分析中。我们的分析涵盖了两个关键棘轮，包括无界循环，某些循环被认为是诸如T amarin这样的符号掠夺的范围（不是！）。
Quantum Stealth地址协议
隐身地址协议（SAP）允许用户接收资产 - 隐身地址，这些地址与其隐身元地址不可链接。最广泛使用的SAP，双键SAP（DKSAP）和最具有椭圆形的椭圆形曲线配对双键SAP（ECPDKSAP）的基于椭圆曲线密码学，这容易受到量子量的影响。这些协议取决于椭圆曲线离散对数问题，可以使用Shor算法在足够强大的Quantum计算机上有效解决。在本文中，提出了基于基于晶格的密码学的三个新颖的量子SAPS：LWE SAP，RING-LWE SAP和Module-Lwe SAP。这些协议利用错误（LWE）问题利用学习来确保抗量子的效率。基于Kyber密钥封装机制的Module-Lwe SAP在短暂的公共密钥注册表的扫描时间内实现了最佳性能，并超过了ECPDKSAP约为66.8％。
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使用与移动性和沟通相关的数字技术在我们的生活中无处不在。COVID-19大流行加速了他们的收养，并改变了我们的工作，消费，互动，收集信息并与机器和世界互动的方式。几乎没有意识到它，我们发现自己沉浸在第四次工业革命中，也称为工业4.0，其特征是自动化和物理，生物学和数字技术之间的信息流。对物理和生物世界产生最大影响的4.0技术包括生物技术，高级机器人技术，3D打印，新材料和物联网（IoT）。在数字领域，4.0革命包括区块链技术，大数据及其分析，云计算，网络安全，虚拟和增强现实技术以及人工智能（AI）。
儿童定性研究系统评价方案
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