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定量分析通过磷酸水解获得的单分散大提球的形成
Hugo Madar，LoïcSentilhes，Françoisgo Inet，Marie-Pierre Bonnet，Patrick Rozenberg等。阴道分娩后定量和计算出的产后失血的库存。美国妇产科杂志MFM，2023，5（9），pp.101065。10.1016/j.ajogmf.2023.101065。hal- 04179316
肿胀潜力和压力计算方法
肿胀潜力和肿胀压力计算方法：全面评论Hawkar Ibrahim 1*，Rizgar Hummadi 2 1,2土木工程系，工程学院，萨拉哈丁大学 - 大学 - 欧比尔，44002 ERBIL，伊拉克库尔德斯坦地区； hawkar.ibrahim@su.edu.krd（H.I.）rizgar.hummadi@su.edu.krd（R.H.）。摘要：膨胀的土壤，其特征是由于水含量的变化而导致体积变化，严重影响了岩土工程。适当评估肿胀潜力和肿胀压力对于改善膨胀土壤的基础设计至关重要，从而降低了土壤膨胀引起的风险。已经开发了用于测量和计算肿胀潜力和肿胀压力的不同方法，从经验到分析方法，其中许多基于实验室测试和土壤特性的分析。本文介绍了这些方法的新分类，将其分为定性，半质量和定量方法。间接分类方法是定性和半质量方法，可以是单个或多指数方法。相比之下，定量方法是基于实验室或现场测试结果的直接方法。本综述将为研究人员和工程师提供使用各种方法对膨胀土壤的扩张潜力的简单评估。关键字：经验方法，膨胀的粘土，肿胀的潜力，肿胀压力。1。简介
使用 ZX 演算简化稳定器分解模拟量子电路 Kissinger, A.; Wetering, JMM van de 2022，文章 / 致编辑的信
摘要 我们介绍了一种用于量子电路强经典模拟的增强技术，该技术将“稳定器求和”方法与基于 ZX 演算的自动简化策略相结合。最近有研究表明，通过将电路中的非稳定器门表示为魔法状态注入，并将它们一次分解为 2-6 个状态的块，可以对量子电路进行经典模拟，从而获得（可有效模拟的）稳定器状态的总和，并且比简单方法的项少得多。我们将这些技术从具有魔法状态注入的 Clifford 电路的原始设置改编为通用 ZX 图，并表明通过将这种“分块”分解与基于 ZX 演算的简化策略交错，我们可以获得比现有方法小几个数量级的稳定器分解。我们说明了这种技术如何对具有多达 70 个 T 门的随机 50 和 100 量子比特 Clifford + T 电路的输出以及 Bravyi 和 Gosset 先前考虑过的具有超过 1000 个 T 门的隐藏移位电路系列执行精确范数计算（从而进行强模拟）。
忘记浪费时间和货币重新收集电池计算。 -
•控制面板根据信号强度选择了主电池载体。•每小时，面板将检查主载体的信号。•如果信号降至一定强度以下，则系统会检查次级载体的信号，如果信号较好，则自动切换。•在警报传输期间，如果一个信号失效，则系统将切换到另一个载波，以将消息传递到监视中心。
收获前施用钙对西班牙式加工过程中食用橄榄特性的影响
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dosimetric-comporparison-bettwo-two剂量估计 -
目的：这项研究的目的是比较两种剂量计算算法 - 动物分析算法（AAA）（AAA）和Acuros XB（AXB） - 在立体术中使用Halcyon和TrueBeam辐射疗法的肺癌的组合（sbrt）在立体定向性身体放射治疗（SBRT）中的剂量差异（AXB）。材料和方法：一项回顾性研究，招募了20例在澳门Kiang Wu医院接受SBRT治疗的上叶或中叶的周围定位原发性肺癌或肺转移患者。CT图像被进口到Varian Eclipse治疗计划系统（TPS）版本17.01，用于使用RT设备中的AAA和AXB重新计划。根据放射疗法肿瘤学组（RTOG）-0813和RTOG-0915方案评估了有风险的计划质量和处于危险中的器官（OARS）标准。此外，还记录了监视器单元（MU），光束（BOT）和剂量计算时间，以评估治疗计划和交付效率。用p值<0.05确定统计显着性。结果：AAA提供了比AXB更好的合格性，异质性和R50％（0.91 vs 0.89，0.075 vs 0.096，1.05 vs1.07，p <0.05）。计算算法和RT设备都提供了与桨相比的剂量。值得注意的是，与Halcyon相比，TrueBeam需要更少的MUS（分别为65.1 vs 58.7，P <0.05）才能提供相同的剂量，而基于GPU的AXB的TrueBeam在减少剂量计算时间（P <0.001）方面具有优势。基于GPU的AXB的TrueBeam在RT治疗计划和交付方面非常有效。结论：剂量计算算法和RT设备在SBRT肺癌治疗中均有效，在目标覆盖率上具有很高的精度，而与OAR相当。
pyforestscan：用于计算LIDAR POINT CLOIN DATA
pyforestscan是一个开源python库，旨在根据光检测和范围（LIDAR）点云数据计算森林结构指标。它计算了关键的生态指标，例如树叶高度多样性（FHD），植物面积密度（PAD），冠层高度，植物面积指数（PAI）和数字地形模型（DTMS），有效地处理大型激光雷达数据集，并支持包括输入格式，包括输入格式，包括Entwine Point Tile（ept）形式（ETT）形式（Mannning）和2024.24和202。文件。除了指标计算外，该库还支持Geotiff输出的产生，并与地理空间库（如Point Cloud Data Abstraction库（PDAL）（PDAL））集成（Butler等，2021，2024），使其成为用于森林，碳核算和生态研究的宝贵工具。
比差分更难积分
这是我想进一步探索的一些概念的集合，我将看到他们带我去哪里。，这可能太冗长了，因为我会想到这个问题。如果您准时短暂，请随时跳过结束，因为那是我认为我对OP要求的答案的答案。我的重点是将分化和集成为符号操作。为了差异化，让我们考虑一个包括常数（可能是复杂的），$ x $的功能符号的$ e $ e $，并且在算术操作和组成下被关闭。我们可以添加更多功能符号，例如$ e^x $，$ \ ln（x）$或$ x^{ - 1} $，但我们假设我们知道如何为添加到$ e $的每个添加的衍生物找到它们的衍生物。仅使用常数和$ x $，我们将多项式作为设置$ e $。更大的选项将是基本功能。如果差异化被视为$ e $中符号内的操作，则根据定义，它的算法是算法，因为我们可以根据$ e $中任何功能 - 符号的衍生物，因为其涵盖了生成$ e $的操作的属性。挑战可能来自确定功能是否属于$ e $。我声称，至少集成与差异化（可能更难）一样困难，这对于多项式来说是显而易见的，但取决于所选的集合$ e $。现在，让我们考虑构建一个适合集成的域，类似于我们处理分化的方式。让我们称此功能符号$ i $的收集。它包含常数和$ x $，其中可能还有其他符号，例如$ e^x $或$ x^{ - 1} $，我们知道它们的积分。这是一个简单的事情。我们假设$ i $在某些操作下关闭：其元素的线性组合以及操作$ \ oplus $（乘以衍生物）和$ \ otimes $（特定的组成操作）。这为我们提供了一个合理的最小域来定义内部集成。在这样的$ i $中，集成成为使用这些操作编写的功能的算法。我声称，在这种情况下，如果我们假设$ i $包含常数，并且满足了三个条件之一，那么推导很简单，从而允许仅使用一个基本操作计算衍生物。可以将OP的问题转化为是否给定的$ E $，我们有一种算法来检查其元素是否是$ i $的一部分，还是使用其积分和某些操作已知的函数 - 符号。此功能取决于$ e $的性质及其可用功能符号。对于$ x $中的多项式，这种算法显然存在。我们不仅有一些情况，即某些$ e $的问题是不可确定的。感谢Richardson的定理，如果$ e $包含$ \ ln（2），\ pi，e^x，e^x，\ sin（x）$，并且还包括$ | x | $以及$ e $中没有原始功能的功能，则条件3可用于$ e $ $ e $的基本功能，以及$ | x | $ | x | $。要验证这种情况，我们可以使用$ e^{x^2} $。定理的有效性源于基本函数$ m（n，x）$的存在，每个自然数$ n $都与0或1相同，但是对于每个自然数$ n $，无论它是相同的0还是1。如果我们通过为每个原始添加符号来关闭$ e $，则此范围消失。给定这样的函数，如果我们可以在$ e $中确定集成，那么对于每个自然数$ n $，无论$ f_n（x）：= e^{x^2} m（n，x）$是否可以集成。但是，这将使我们能够弄清楚$ m（n，x）$是0或1何时，因为$ f_n（x）$是可以集成的，当$ m（n，x）= 0 $而不是$ m（n，x）= 1 $时。因此，对于某些类$ e $，我们看到虽然派生是基本的（显示该功能属于$ e $），但集成是不可决定的。这已经表明集成比派生更难（依赖我们集成的函数类别的语句）。观察：上述$ e $集成的不确定性与在$ e $中具有函数符号无关，而没有原始函数 - 符号为$ e $。另一方面，这使得$ e $不是由有限的许多符号生成的，从而使确定何时用$ e $中的符号表示函数更为复杂。因此，对于这个大$ e $的原因，如果我们赋予了我们知道的功能，则可以计算其积分，因为我们假设输入为$ e $。问题仍然存在：$ e $可以比派生更难集成？
大脑钙化和PCDH12变体
最近在亲戚家族中报道了一种纯合废话PCDH12变体，该杂志中受影响的儿童患有先天性小头畸形，癫痫病和严重的全球发育障碍。1胎儿MRI和USG在中脑 - 高层丘脑 - 光学区域和过度教育性perithalamic Foci中显示出发育不良的伸长肿块。PCDH12概述了一种与膜物理稳定性，粘附和脉管系统维持相关的原粘蛋白，并最近被指出为原发性家族性脑钙化（PFBC）的候选基因。pFBC的特征是在没有次要原因的情况下，存在主要影响基底神经节的钙化。2临床表现包括运动障碍，认知障碍，精神障碍和头痛，在成年期间最常开始。在4个基因中鉴定出多达50％的家族的常染色体显性pfbc的2,3杂合变体在4个基因中鉴定出：SLC20A2，PDGFRB，PDGFB和XPR1。4 - 8我们先前搜索具有类似于PFBC Major
DFT计算和第二代REBO电位
在涂料和薄膜中经常观察到高压缩应力（有关评论，请参见[1]。然后，它们容易出现分层和屈曲，这种现象在大多数情况下导致功能丧失，而该功能损失是赋予膜/底物复合材料的。在实验上观察到的基本屈曲结构通常由电话绳，圆形水泡或直侧扣组成[2-14]。过去对涂料的屈曲进行了研究，主要是在薄板的弹性理论的框架中。特别是，föppl-vonKármán（FVK）方程允许确定屈曲结构的平衡形状和临界应变（或应力）发生在屈曲中[15，16]。也已进行了有限的电源模拟，以找出