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增材制造工艺对零件缺陷和性能的影响：分类综述
摘要 增材制造 (AM) 是一种成熟的制造技术，它允许更大的设计自由度。在现有的七种 AM 工艺中，由于每种制造工艺的物理特性不同，我们观察到打印部件中存在各种缺陷。如果没有清晰的几何-工艺-缺陷深度相互作用的概述，这种各种各样的缺陷会使设计步骤变得复杂。这些缺陷可能是基于工艺或机器的，其分类通常会引发方法和术语问题。本文建议使用基于工艺的方法回顾 AM 一般部件缺陷。本文的目的是为设计师提供一种分类，通过考虑所选工艺，通过评估影响最终部件的不同缺陷，让他们能够在部件设计中做出选择。对于 ISO/ASTM 52900 中定义的每个工艺类别，都会审查零件的主要属性和缺陷，并将其分为四类：几何形状和尺寸、表面质量、微观结构和机械性能。本审查特别关注影响缺陷和属性的工艺参数，以便设计师根据工艺或零件的预期要求做出相关选择。
干电极设置对分类精度的影响
摘要 — 要使运动想象脑机接口 (MI-BCI) 技术可用且在实验室外实际使用，主要挑战在于提供在分类准确性方面高效且易于安装的 EEG 系统，例如使用最少数量的干电极。我们假设最佳信号处理方法可能取决于所使用的（干）电极的数量。因此，我们首次比较了与不同干电极设置相关的分类准确性，即从 8 到 32 通道的 7 种配置，以及各种信号处理方法，即 (1) 正则化公共空间模式 (rCSP) + 线性判别分析，(2) rCSP + 支持向量机 (SVM)，(3) 到黎曼均值的最小距离和 (4) 黎曼切线空间中的 SVM。此离线比较针对 10 位参与者（每人一个会话）的数据进行。我们的结果表明，无论采用哪种方法，MI-BCI 性能在 8 和 12 个通道时都会显著下降（p < 0.01）。此外，方法 3 的性能最低（p < 0.05）。最后，博士后分析表明，方法 1 和 2 在电极数量最多（28 和 32）时性能最佳。对于方法 4，使用 20 和 24 个通道可获得最佳性能，这似乎是最佳组合（p < 0.05）。这些结果表明，根据所用电极数量选择信号处理管道非常重要。
特朗普先生的分类文件
2022年11月15日，特朗普先生宣布竞选候选人，向小约瑟夫·贝登（Joseph R. Biden，Jr。）宣布，他此前曾表示他打算代替连任。特朗普先生的宣布创造了一种非常不寻常的局势，在该局势中，由拜登总统领导的行政部门内部的机构正在就其新宣布的挑战者进行刑事调查。基于长期以来的认识：“在某些特殊情况下，任命一个特别检察官独立管理调查和起诉是符合公共利益，”您作为总检察长，您在这里迅速这样做，以强调[]该部门在尤其敏感的情况下对部门对独立和责任的承诺。”总检察长梅里克·B·加兰（Merrick B.
通过基于 SGD 的文本分类模型预测医疗药物使用意向 Duygu Bağcı Daş a, *
由于药物的化学成分、副作用、遗传等因素，药物的效果及其使用目的因人而异。即使这些效果可以通过药理学方法发现，也无法完全理解。因此，分析个人的评论和经验以发掘这些效果并找出药物除了用于治疗的目标疾病之外还用于哪些其他目的变得至关重要。文本分类方法提供了各种解决方案来有效地分析这些评论。通常，这些影响是从对药物使用体验的情感分析的角度来研究的，是积极的还是消极的。然而，有些药物可以用于多种特定的治疗。例如，抗精神病药物可以用于治疗抑郁和焦虑或多动症。因此，应全面涵盖与研究评论相关的药物使用者和药物名称的影响。基于这一动机，本研究提出了一个轻量级模型，用于使用基于文本的患者评论来预测药物使用意图。为此，在特征提取步骤中使用 TF-IDF 和二元语法方法进行文本分类，然后使用随机梯度下降 (SGD) 分类器进行预测，并与其他流行的机器学习算法进行比较。分类结果表明，SGD 和 TF-IDF-Bigram 方法可以有效预测医疗用药意图，准确率为 98.42%。根据结果，得出结论，本研究的结果可能对药剂学或医学有益，包括药物设计、减少副作用、健康管理、治疗依从性和流程设计以及个性化医疗。
EEG基于过度完整的理性扩张小波转换和自动回归的运动图像分类
基于运动图像（MI）的大脑计算机界面（BCI）应用旨在分析大脑如何与脑电图（EEG）信号与外部环境相互作用。尽管当前的模型取得了令人鼓舞的结果，但从EEG信号中开发了MI的准确分类仍然是一个重大挑战。在本文中，我们设计了一个名为（ORDWT_AR）的MI分类模型，该模型利用过度完整的理性扩张小波变换（ORDWT）以及自动回归（AR）模型。首先，使用滑动窗口方法将脑电图分割为间隔。然后，每个脑电图通过ORDWT传递以分析EEG信号。因此，从每个段获得了一系列停止频段。然后，将AR与ORDWT集成，以从每个EEG间隔中提取代表性特征。选定的功能被发送到多种分类模型中，包括加权K-Nearest邻居（WKNN），决策树（DTREE）和Boosted树（BST）。使用四个基准EEG数据库评估所提出的模型，其中三个是从脑部计算机界面（BCI）竞争III中收集的，一个是从CHB-MIT中收集的。结果表明，提出的模型ORDWT_AR与WKNN分类器相结合的三个BCI竞赛III数据集的平均分类精度为99.8％，CHB-MIT数据集的平均分类精度为99.7％。获得的结果表明，所提出的方案是对脑电图信号进行分类并具有出色结果的有前途的工具。提议的模型可以支持专家帮助残疾人与环境互动并提高生活质量。
抗生素药物分类PDF
抗菌剂，也称为化学疗法，旨在通过抑制或杀死感染微生物，同时最大程度地减少对宿主的伤害来对抗感染。抗生素是一种由微生物产生的一种抗生素，可有选择地抑制或杀死低浓度的其他微生物的生长或杀死其他微生物。该定义不包括较高生物体产生的物质。可以根据其化学结构，作用机理，靶向生物类型，活性谱和来源分类。某些抗菌作用直接在细菌细胞壁上发挥作用，或者必须通过它，然后才能在细胞内水平破坏细菌代谢。类红霉素这样的抗生素可以靶向革兰氏阳性细菌，但对革兰氏阴性菌的含量无效，除非在极少数情况下。大多数细菌基于实验室中使用的染色技术属于这两类。革兰氏阴性物种，即使用最少的营养迅速繁殖，并且在医院和革兰氏阳性对应物的同时也发现。革兰氏阳性生物的例子包括金黄色葡萄球菌，化脓性链球菌和肺炎链球菌，而革兰氏阴性菌的葡萄球菌包括大肠杆菌，Neisseria Gonorrhea和Klebsiella。厌氧菌可在没有游离氧气的情况下生存，但需要特殊的条件才能在实验室中生长。但是，在某些情况下，它们会引起严重的感染。使用抗菌药物的问题之一是毒性，在注射部位或影响各种器官的全身毒性上可能表现为局部刺激。一些常见的分类包括： *磺酰胺和相关药物 *奎诺酮，如环丙沙星 *β-乳糖抗生素，例如青霉素和头孢菌素 * tetracyclines * tetracyclines，包括强力霉素 *氨基糖苷，包括氨基糖苷，包括链霉菌素和雌雄同体，包括Er雌激素 * Macrolosiv，酸毛霉素，酸糖尿病，酸糖苷，酸糖苷，酸糖尿病红唑和氯咪唑抗生素也可以根据其作用机制进行分类： *抑制细胞壁合成，例如青霉素和头孢菌素 *抑制蛋白质合成，包括四环素和红霉素在内*也可以根据它们主要针对的生物类型来分类： *抗菌剂，包括青霉素和氨基糖苷 *抗真菌药物，例如抗菌剂 *抗真菌药物，例如ZIDOVUDINE和ACYCLOVIR抗菌抗菌剂，也可以根据其靶向： *抗菌剂进行分类。抗吡喹剂，例如氯喹和甲硝唑 *抗智能剂，例如甲苯二唑和丙ama剂，也可以根据其活性谱进行分类： *狭窄的 - 谱抗微生物剂，例如青霉素g和erythromycin and themimictram and themicramic and themicriame and themicriame andimicrials，themicriame themiccl themiccl tatect themiccl themicrials themiCrimicClateCcltic themiCrimicClateCclticramic tatect the最后，抗菌物质通过迅速杀死细菌或阻止其复制来起作用。氯霉素会导致骨髓抑郁症，而四环素可能会损害肝脏和肾脏。抗菌剂还会引发无法预测且不与剂量有关的超敏反应。这些反应从轻度皮疹到严重的过敏性休克。它们可能是由青霉素，头孢菌素，磺酰胺或氟喹诺酮引起的。另一个主要问题是耐药性，随着时间的流逝，微生物对抗菌药物产生无反应性。这可能是由于某些微生物中的自然耐药性或由于这些药物长时间使用而获得的耐药性。超级感染是指抗菌治疗后新感染的发展。是因为人体的正常微生物菌群发生了改变，导致失衡会导致致病生物更容易确定自己。的例子包括念珠菌过度生长，这通常与四环素和氯霉素等广谱抗生素有关。为了最大程度地减少超级感染，尽可能使用特定的抗菌药物至关重要，避免使用这些药物治疗微不足道的感染，而不是不必要地延长抗菌治疗。使用抗菌剂会导致各种问题，例如肠道菌群被破坏时的维生素缺乏。这种破坏可能是由于某些改变肠道平衡的药物的使用可能会导致这种中断。此外，抗菌药物可以掩盖感染，暂时抑制症状，但可能导致后来更严重的结果。例如，将单剂量的青霉素用于淋病，可能会掩盖梅毒或TB，这是由于短期链霉素引起的。磺酰胺是一类较旧的抗菌剂，由于细菌耐药性和不良副作用的发展而被大大替换。这些化合物主要用作抑制抑制剂，抑制各种细菌的生长，包括革兰氏阳性和革兰氏阴性生物。其作用背后的机制涉及细菌干扰叶酸的合成，而人类可以从饮食中利用预先形成的叶酸。磺酰胺以不同的形式可用，每种都具有其独特的特征。可以根据其作用方式将它们广泛分为三个主要组：（1）抑制细胞壁合成，包括甲基核苷和奥沙西林等青霉素； （2）抑制蛋白质合成； （3）抑制细菌核酸合成。
利用癌症突变数据为种系错义变异的致病性分类提供信息
1 加拿大安大略省多伦多市 SickKids 研究所遗传学和基因组生物学项目，2 加拿大安大略省多伦多市多伦多大学分子遗传学系，3 加拿大安大略省多伦多市病童医院应用基因组学中心，4 加拿大安大略省多伦多市多伦多大学人类生物学项目，5 加拿大安大略省多伦多市病童医院计算医学中心，6 加拿大安大略省渥太华大学东安大略省儿童医院研究所，7 美国马里兰州盖瑟斯堡 GeneDx，8 英国伦敦 Genomics England，9 加拿大安大略省多伦多市多伦多大学儿科系病童医院血液学/肿瘤学分部，10 加拿大安大略省多伦多市多伦多大学 Donnelly 细胞和生物分子研究中心 (CCBR)，11 Lunenfeld-Tanenbaum 研究所（LTRI），西奈医疗系统，多伦多，安大略省，加拿大，12 癌症系统生物学中心（CCSB），丹娜法伯癌症研究所，马萨诸塞州波士顿，美国，13 多伦多大学计算机科学系，多伦多，安大略省，加拿大，14 多伦多大学儿童医院临床和代谢遗传学分部和儿科系，多伦多，安大略省，加拿大
从任意经典代码构建量子代码并将它们嵌入局部汉密尔顿空间
实现鲁棒的量子纠错 (QEC) 对于发挥量子技术的潜力至关重要。我们引入了一个框架，该框架可以采用任何经典代码并明确构建相应的 QEC 代码。我们的框架可以看出是 CSS 代码的推广，并且超越了稳定器形式主义（图 1）。一个具体的优势是，经典代码的理想属性会自动纳入到生成的量子代码的设计中。我们通过各种例子来具体化该理论，其中一些例子优于以前最好的构造。然后，我们引入一个局部量子自旋链哈密顿量，我们对其基本空间进行了完全解析表征。我们利用我们的框架来证明基本空间包含具有线性距离的显式量子代码。这避开了 Bravyi-Terhal 不可行定理。
一个有效的无监督分类模型，用于银河形态：基于Convnext大型模型的编码的投票聚类
通过将无监督和监督的机器学习方法结合起来，我们提出了一个称为Usmorph的框架，以进行星系形态的自动分类。在这项工作中，我们通过提出基于Convnext大型模型编码的算法来更新无监督的机器学习（UML）步骤，以提高未标记的星系形态分类的效率。该方法可以概括为三个关键方面，如下所示：（1）卷积自动编码器用于图像降级和重新冲突，并且模型的旋转不变性通过极性坐标扩展提高； （2）利用名为Convnext的预训练的卷积神经网络（CNN）来编码图像数据。通过主体组合分析（PCA）维度降低进一步压缩了这些特征； （3）采用基于装袋的多模型投票分类算法来增强鲁棒性。，我们将此模型应用于宇宙场中的i -band样品的i -band图像。与原始的无监督方法相比，新方法所需的聚类组的数量从100减少到20。最后，我们设法对大约53％的星系进行了分类，从而显着提高了分类效率。为了验证形态层化的有效性，我们选择了M ∗> 10 10m⊙的大型星系进行形态学参数测试。分类结果与星系在多个参数表面上的物理特性之间的相应规则与现有演化模型一致。增强的UML方法将来将支持中国空间站望远镜。我们的方法证明了使用大型模型编码对星系形态进行分类的可行性，这不仅提高了星系形态分类的效率，而且还节省了时间和人力。此外，与原始UML模型相比，增强的分类性能在定性分析中更为明显，并且成功超过了更多的参数测试。
人类先生的免疫错误：2024年国际联盟的分类更新
9基因免疫缺陷研究中心，内心病儿童医院，APHP，巴黎，法国，法国和淋巴细胞激活和对EBV的易感性，INSERM UMR1163，INSERM INSERM 1163，NECKER INSTICE，NECKER HOSPICT for SICY CHILDING的儿童