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图形产品和测量等效性：分类，刚性和定量方面
我们从测量组理论的角度研究组的图形产品。我们首先建立了无限无限群体的图形产物的完整度量等效性分类，而无需转介且没有部分共轭。这发现了其分类的应用，直到相应性，以及同构和对其自称群体的研究。我们还得出了与图形产品的概率测量作用相关的von Neumann代数的结构特性。对等效分类语句的变体对定义图的假设更少。我们还提供了量化等效分类定理的量化版本，该版本可以跟踪相关的共体的整合性。作为一种应用，我们解决了大型右角Artin组的定量轨道等效性的反问题。然后，我们建立了几个刚性定理。首先，本着monod – shalom的工作精神，我们在施加了额外的真人性假设的情况下，实现了概率衡量图形产品的概率衡量作用的刚性。第二，我们在定义图和顶点组上建立了足够的条件，以确保图形g在无扭转组之间的测量等效性（从某种意义上说，每个无扭转的可计数组H均等效于G，实际上是G）。使用Higman组作为顶点组的变化，我们构建了一个刚性的组的第一个示例，该组是在无扭力组中刚度刚性的，但在准等级分析中却不是。
无线网络中资源约束多类调度的深度加固学习
摘要 - 在此处考虑了动态无线设置中多类调度的问题，其中可用有限的带宽资源分配以处理随机服务需求到达，而在有效载荷数据请求，延迟公差和重要性/优先级方面属于不同类别。除了异质流量外，另一个重大挑战还来自由于时间变化的沟通渠道而导致的随机服务率。现有的调度和资源分配方法，范围从简单的贪婪启发式和受限优化到组合设备，是针对特定网络或应用程序配置量身定制的，通常是次优的。在此帐户中，我们求助于深入的增强学习（DRL），并提出了分配深层确定性策略梯度（DDPG）算法，并结合了深度设置以解决上述问题。此外，我们提出了一种使用决斗网络的新颖方式，这将进一步提高绩效。我们所提出的算法在合成数据和实际数据上都进行了测试，显示了对组合和优化的基线方法的一致增长，以及状态调度计划指标。我们的方法可以使用Knapsack优化的功率和带宽资源降低13％的功率和带宽资源。
从量子或经典数据学习量子模型
摘要。在本文中，我们讨论了如何在量子系统中表示经典数据分布的问题。所提出的方法是学习量子汉密尔顿量，使其基态近似于给定的经典分布。我们回顾了关于量子玻尔兹曼机 (QBM) [1, 2] 的先前工作，以及如何使用它从量子统计数据中推断量子汉密尔顿量。然后，我们展示了所提出的量子学习形式如何应用于纯经典数据分析。将数据表示为秩一密度矩阵除了经典统计数据外，还引入了经典数据的量子统计数据。我们表明，量子学习产生的结果比经典最大似然方法准确得多，无论是对于无监督学习还是分类。数据密度矩阵和 QBM 解显示纠缠，由量子互信息 I 量化。数据中的经典互信息 I c ≤ I/ 2 = C ，通过选择合适的正交测量基获得 C 最大经典相关性。我们认为剩余的互信息 Q = I/ 2 是通过非正交测量获得的，这可能违反贝尔不等式。过剩的互信息 I − I c 可能用于提高机器学习或其他统计方法的量子实现的性能。
在PLGA纳米颗粒中IL-12的第一类全身传递，以促进转移性癌症的非目标免疫刺激
1。Alsaab，H。等。2022年12月6日。药物2022，14（12），2728; doi：10.3390/pharmaceutics14122728 2。Jia，Z。等。 2022年9月20日。 正面。 Immunol。，秒。 癌症免疫和免疫疗法。 第13-2022卷。 doi：10.3389/fimmu.2022.952231 3。 Lasek，W。等。 2014年2月11日；癌症免疫学，免疫疗法。 doi：10.1007/s00262-014-1523-1 4。 nguyen，K。等。 2020年10月15日。 正面。 Immunol。，秒。 癌症免疫和免疫疗法。 第11-2022卷。 doi：10.3389/fimmu.2020.575597Jia，Z。等。2022年9月20日。正面。Immunol。，秒。 癌症免疫和免疫疗法。 第13-2022卷。 doi：10.3389/fimmu.2022.952231 3。 Lasek，W。等。 2014年2月11日；癌症免疫学，免疫疗法。 doi：10.1007/s00262-014-1523-1 4。 nguyen，K。等。 2020年10月15日。 正面。 Immunol。，秒。 癌症免疫和免疫疗法。 第11-2022卷。 doi：10.3389/fimmu.2020.575597Immunol。，秒。癌症免疫和免疫疗法。第13-2022卷。doi：10.3389/fimmu.2022.952231 3。Lasek，W。等。2014年2月11日；癌症免疫学，免疫疗法。doi：10.1007/s00262-014-1523-1 4。nguyen，K。等。2020年10月15日。正面。Immunol。，秒。 癌症免疫和免疫疗法。 第11-2022卷。 doi：10.3389/fimmu.2020.575597Immunol。，秒。癌症免疫和免疫疗法。第11-2022卷。doi：10.3389/fimmu.2020.575597
通过使用合成小分子来区分癌症干细胞：针对治疗耐药性的新治疗策略
与其他国家（尤其是美国）形成鲜明对比的是，只有有限数量的保险公司用重复的经颅杂志刺激（RTMS）偿还治疗，而没有经跨颅电气刺激（TES）。因此，欧洲非侵入性脑刺激（NIB）的研究和临床降低的治疗可用性和投资将落后。出乎意料的是，突然不受欢迎的监管变化使欧洲局势变得更糟。在2022年12月，欧盟重新分类的RTM和低强度TE作为III类，最高风险类别（https://eur-eur-lex.europa.eu/eli/eli/eli/eg_impl/2022/2347/oj）。在先前的监管框架（医疗设备指令，MDD）下，欧盟并未具体规定调节NIBS设备，但大多数人被分类为IIA类（可管理的风险，批准的治疗效果）。III类设备（例如深脑刺激植入物）被定义为侵入性，因为它们直接连接到循环系统或中枢神经系统。尽管这种新的重新分类目前仅是“没有预期的医疗目的的产品”（对于许多研究人员和医生不清楚的术语），这是关于RTMS和TES的风险和不利影响的证据 - 这是这种恢复性的综合性 - 非常有效的 - 非常适合。欧盟显然评估了NIBS对患者的安全构成比以前想象的更大的风险。据称TMS/TE可以诱导“非典型大脑发育”或“脑活动的异常模式”）。此评估是基于与可用科学证据相矛盾的RTM和低强度TE的错误陈述，许多既定的主张和假设都是错误的（例如，同样，根据实际临床数据，对RTMS/TES相关的癫痫发作风险的显着提及与该领域中最新的共识声明相矛盾，这表明观察到的癫痫发作率远低于以前的指南。先前关于癫痫发作风险的谨慎不再得到科学证据的支持[1，2]。如何建立该欧盟裁决是很难理解的。显然，在2021年5月，引入了一项新的医疗设备法规（MDR），并专门针对附件XVI的非医疗用途提出了NIBS。MDR的应用将通过“过渡期”（第120条）逐渐发展，直到2024年5月，这意味着只要遵守过渡规则，就可以允许现有的NIBS产品（来自先前MDD的I类和IIA类的IIA）一直保持在市场结束。
生物医学文学的多标签分类：生物依据的VII vii litcovid曲目covid-19文学主题注释
Qingyu Chen 1, †, Alexis Allot 1, †, Robert Leaman 1, Rezarta Islamaj 1, Jingcheng Du 2, Li Fang 3, Kai Wang 3, 4, Shuo Xu 5, Yuefu Zhang 5, Parsa Bagherzadeh 6, Sabine Bagler 6, Sabine Bagler 6, Aak Bhatnagar 7, Nidhir Bhavsar 7, Yung-Cun Chang 8, Sheng-JIE LIN 8, Wentai Tang 9, Hongtong Zhang 9, Ilija Tavchioski 10, 11, Senja Pollak 11, Shubo Tian 12, Jhanfeng 12, Yulia Otmakhova 13, Antonio Jimeno Yeapes 14, Hang Dong 15, Honghan Wu 16, Richard Dufor 17, Yanis Labrak 18，Niladri Chatterjee 19，Kushagri Tandon 19，Fr ́EjusA。 A. Laleye 20，Locc Rakotoson 20，Emmanuele Chersoni 21，Jinghang Gu 21，Annemarie Friedrich 23，Subhash Chandra Pujari 22，23，23，23，23，23，23，23，23，23，Mariia Chizhikova 24Qingyu Chen 1, †, Alexis Allot 1, †, Robert Leaman 1, Rezarta Islamaj 1, Jingcheng Du 2, Li Fang 3, Kai Wang 3, 4, Shuo Xu 5, Yuefu Zhang 5, Parsa Bagherzadeh 6, Sabine Bagler 6, Sabine Bagler 6, Aak Bhatnagar 7, Nidhir Bhavsar 7, Yung-Cun Chang 8, Sheng-JIE LIN 8, Wentai Tang 9, Hongtong Zhang 9, Ilija Tavchioski 10, 11, Senja Pollak 11, Shubo Tian 12, Jhanfeng 12, Yulia Otmakhova 13, Antonio Jimeno Yeapes 14, Hang Dong 15, Honghan Wu 16, Richard Dufor 17, Yanis Labrak 18，Niladri Chatterjee 19，Kushagri Tandon 19，Fr ́EjusA。A. Laleye 20，Locc Rakotoson 20，Emmanuele Chersoni 21，Jinghang Gu 21，Annemarie Friedrich 23，Subhash Chandra Pujari 22，23，23，23，23，23，23，23，23，23，Mariia Chizhikova 24
电容趋势概念以及有监督的机器学习，以分类电池和伪电容器材料的电化学行为
近几十年来，已有100,000多种科学文章专门用于开发超级电容器和电池的电极材料。但是，关于确定法拉达反应所涉及的电化学行为的标准，仍然存在激烈的争论，因为各种电子材料及其不同物理化学特性产生的电解学信号通常使问题复杂化。困难在于无法确定这些材料属于哪种电极类型（电池与伪库）。为了过分困难，我们将监督的机器学习应用于电化学形状分析（超过5500个环状电压曲线和2900个镀锌电荷电荷 - 充电 - 充电曲线），并以预测的限制百分比反映了趋势的趋势，从而将其变形为趋势，并定义为制造商。称为“电容趋势”。该预测因子不仅超越了基于人类的分类的局限性，而且还提供了有关电化学行为的统计趋势。对电化学储能社区的重要性以及每周发表一百多篇文章的部分重要性，我们创建了一个在线工具，可以轻松地对其数据进行分类。
SAR研究人类胶质母细胞瘤U-87 mg细胞中的烟酰胺衍生物
作者Willem B. Bruin，MSC˒A，Paul Zothov，博士学位支持者，Guido A. Vangent，Phd˒a，博士学位，博士 PhD¹™, PhD¹ PA, PhD¹ PA, PhD¹ PA, MD, MD, PhD¹˒um, PhD¹˒um, Fredrik Åh, Fredrika Åhs Antonac, MD, MD, MD, PhD Ra, Michal Assaf, MD˸M, Jacques P. Barber, PDques P. Barber, PhD 2, Joche, PhD2, PhD2, PHD2，PHD2，PHD2，PHD2，PHD2，PHD2，PHD2，2000年，Katjam，201210，Katja-Bumm。 PhD2 PYˈkieem, Bill, Bill, PD³³‐kate, PD³ PD³¢N, MD, MD, PD³³¢ PD í′′″, Elisa of Canu, PhD¹, Elise M. Cardale, PD³‐sumer, PhD³‐ 10000, MD, PD, PD, PD, PD, PD 1 ˉency, Civilla Civini, PD2，PD2，PD2 DINHLOWSKI，MD，PHD³`，Gretchen J. Diefenbach，Phd⁴ôˈôm2，Katharina Domschke，MD，医学博士，医学博士，医学博士，Alexander G.G'。druyter，phd⁴⁴⁴⁵⁴⁵，托马斯·德斯勒（Thomas Dersler），phd⁴⁴因素⁴⁴⁴因素，安吉利卡因子，安吉利卡（Angelika），安吉利卡（Angelika the Angelika），Md⁴md⁴mdsimomessimo两组自由，自由，MSC⁵´°µ´，PhD⁵2222，PhD»Tian GE，Phd ⁵´⁵⁵µR，Andrew J. Gerber，MD，MD，MD，PhD J. Grabe，Md⁵⁸，Dominick Groteerd，Dominick Groteerd，PhdtPhd2⁵⁵⁹Look，Phd⁵⁹⁰⁰ Alfon O. Hamm，Affren O. Hamm，AffreaK.¶°，Lauron O.Ant Wee，MD，Phd⁵⁵⁵'olumµ´«« ^，Dick J. Beltman，MD，MD，MD，MD，MD，MD，PHD⁰，PhDκ⁰，Phdκ˒，为您服务。han，博士学位，詹妮弗·C·哈珀（Jennifer C. N .. PD2，PD PD PP，Parlis Khosravi，Pdš⁰，Laura Khirch，MSJUS，MSJU CRECE，PDSUER，PDSUER，KOSTIC，MD，PHD⁷÷phd⁷÷áfar，Laresen，Laresen，Phd⁵Joyn，Phd⁵Joyn，Phd⁵⁹瑞士，Elisabeth J星期一，PDMånsson，Phd，Claire E. Marino，7月，7月，7月，Phd 22，基金会，Methods的发展，方法，方法，Dphil，方法法官，分析法官，Analyze，Md⁴Milrod，Md⁴Milrod，MdanaMunjiziza Jovanovic，Md. Phd博士学位，Martin P. Paulus，Md⁹，Perino，Phd⁹Joy，K。Luan，Phd⁹Ki，Md⁹ki，Md⁹Ki，Md⁹Ki，Md⁹基于MD⁹的PD MD，PD2，PD2，PHD2ːLETNE，PD2，PD2，PD2，PD2，PHD⁹⁹⁰⁰⁰⁰时钟，pdâplabs，pdâpdâskynks，psb⁵⁰⁰⁰⁰′³⁰'⁗，phd2´´⁵，phd⁵⁵，phdest⁵，theodores D. saterthwaite，md⁵⁵ -˰s。 rnat。»; Pd Ki«⁰，Thomas Straube，Phd⁶⁶Up，Benjamin Strauby，Phd⁷，Jeffrey，Jeffrey R. Straube，Md 2°Andraun，Md。-Phy。 Helenn Vanity，Heleen，BSC»FA，BSC¶，是Seawath，BSC»，Werwath，BSC»，Verwath，BSC»，Verwath，BSC»，Verwath，Verwath，BSC»，Verwath，Verwath，BSC»，Wetsc。 PD⁵⁵⁵S，Barry Wright，MdTpaˁ⁹ -Ju，MR，Phd⁶phd⁶，Phd⁷，Pd⁷，Pd⁷和Pd t the MdIn/3222222222616，U.S.Phdes phdes phdes'6'6'6'，Suzanne n avery，phdes pd pdp pd pd pd pd pd pdµ，Phd pdµ120。 PD⁹，Daniel，MD⁰，Dan，MD，MD，PD PD，NIC，NIC，NIC J.A.
从欧氏距离到空间分类
在本文中，我们对生成式预训练 Transformer (GPT) 模型的基础技术进行了全面分析，特别强调了欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型功能之间的相互关系。我们的研究首先对欧几里得距离进行彻底检查，阐明其作为量化多维空间中点之间接近度的基本指标的作用。随后，我们概述了空间分类技术，阐明了它们在辨别复杂数据结构中的模式和关系方面的效用。在此基础上，我们深入研究了 GPT 模型的内部工作原理，概述了它们的架构组件，例如自注意力机制和位置编码。然后，我们探索了训练 GPT 模型的过程，详细说明了标记化和嵌入的重要性。此外，我们还仔细研究了欧几里得距离和空间分类在使 GPT 模型能够有效处理输入序列并在各种自然语言处理任务中生成连贯输出方面的作用。最终，本文旨在全面了解欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型之间的复杂联系，从而更深入地了解它们对人工智能和自然语言处理进步的集体影响。
在单元格的监督分类中优化特征提取和分类器的组合xhoena polisi duro 1,2*，arban uka 2，
在细胞的监督分类中优化特征提取和分类器的组合组合Xhoena polisi duro 1,2*，Arban UKA 2，Griselda alushllari 2，Albana Ndreu Halili 3，Dimitrios A. Karras A. Karras A. Karras 2，Nihal Engin vrana vrana 4 1 Informatics obs s. noli oblia，“ fan nori”，koria，koria，koria，korica，korica，korica，korka，korka，“ korcua”。 xpolisi@epoka.edu.al（X.P.D.）。2埃波卡大学计算机工程系，阿尔巴尼亚蒂拉纳市； auka@epoka.edu.al（a.u.）galushllari@epoka.edu.al（G.A。）dkarras@epoka.edu.al（d.a.k.）3西巴尔干大学医学系，阿尔巴尼亚提拉娜； albana.halili@wbu.edu.al（a.n.h。） 4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical； evrana@sparthamedical.eu（N.E.V.） 摘要：医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。 可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应，最合适的非侵入性方法是成像。 这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像，因为在存在生物材料和流体的情况下，它们是从多参数微流体室获取的，这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度，因为细胞的健康状态被监测。 这些实验条件导致具有独特照明，纹理和噪声频谱的图像数据集。 本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来，探讨了监督细胞分类的优化，并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。 1。 简介3西巴尔干大学医学系，阿尔巴尼亚提拉娜； albana.halili@wbu.edu.al（a.n.h。）4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical； evrana@sparthamedical.eu（N.E.V.）摘要：医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应，最合适的非侵入性方法是成像。这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像，因为在存在生物材料和流体的情况下，它们是从多参数微流体室获取的，这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度，因为细胞的健康状态被监测。这些实验条件导致具有独特照明，纹理和噪声频谱的图像数据集。本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来，探讨了监督细胞分类的优化，并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。1。简介分析了三种细胞类型（A549，BALB 3T3和THP1）的Brightfield显微镜图像，以评估Inception V3，Squeeze Net和VGG16架构与分类器与包括KNN，决策树，随机森林，Adaboost，Adaboost，Neural Networks和Natan bayes的分类器配对的影响的影响。使用信息增益降低维度，以提高计算效率和准确性。使用不同参数的Butterworth过滤器用于平衡图像特征和降噪的增强，从而在某些情况下提高了分类性能。实验结果表明，与神经网络配对时，VGG16体系结构可实现通过不同指标衡量的更高分类精度。与未经过滤的数据集相比，使用Butterworth过滤器时的精度提高了，并且各种Butterworth滤波器之间的差异表明了优化这些类型图像的过滤器参数的重要性。关键字：生物材料风险评估，细胞图像分类，分类器，特征提取，个性化医学，监督分类。