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计算方法的基准，用于纠正CRISPR-CAS9筛选数据中已建立和未知来源的偏差
抽象背景：CRISPR-CAS9辍学屏幕是用于研究以前所未有的精度和规模研究生物学的强大工具。但是，数据的偏见会导致对解释和损害总体质量的潜在混杂影响。CAS9的活性受到目标位点的结构特征的影响，包括拷贝数放大（CN偏置）。更令人担忧的是，近端靶向基因座倾向于产生与CRISPR-CAS9靶向（接近度偏差）的基因无关的反应，这可能是由于CAS9引起的整个染色体臂截断或其他基因组结构特征和不同的染色质访问性水平。结果：我们对八种计算方法进行了基准测试，严格评估了它们在迄今为止两个最大的公开可用的CRISPR-CAS9屏幕中减少CN和接近性偏置的能力。我们还通过评估处理后的数据允许准确检测真正的阳性基本基因的程度，确定的肿瘤遗传成瘾以及已知的癌症依赖性生物标志物，来评估每种方法保持数据质量和异质性的能力。我们的分析阐明了每种方法在不同情况下纠正偏见的能力。当共同处理具有可用CN信息的模型的多个模型屏幕时，AC-CHRONOS的校正CN和CORXIM偏差的其他方法都超过了其他方法，而CRISPRCHEANR是单个屏幕的最佳性能方法，或者是CN信息的最佳性能。此外，计时和AC-CHRONOS产生的最终数据集能够更好地概括已知的必需基因和非必需基因。结论：总的来说，我们的调查根据其优势，劣势和实验环境，为选择最合适的偏见方法的选择提供了指导。
USDB 历史学家因更正成就而获得认可
8 月 16 日，在美国田纳西州纳什维尔举行的美国惩教协会第 154 届惩教大会上，美国惩教协会主席 Denise M. Robinson 和 ACA 执行董事 Robert L. Green 向美国惩教军营志愿历史学家、前 USDB 参谋长、退休中校 Peter Grande 颁发了 Walter Dunbar 认证成就奖。ACA 的惩教大会有来自全美 50 个州和 30 多个国家的 4,000 多名注册与会者。Grande 在开幕式上获得了 Walter Dunbar 认证成就奖，以表彰他对美国惩教协会认证计划的领导、支持、承诺和贡献。格兰德感谢该协会授予他这一奖项，并感谢所有参与认证过程的观众，因为他说，他们现在拥有训练有素的工作人员和更安全的设施，为他们负责监督的人提供更好的监禁条件。格兰德从认证开始几乎
基于GPS/ ... div>的基于预测的机器学习的错误校正
摘要。精确的定位对于自动驾驶汽车的安全至关重要因素和有效导航至关重要。这项应用研究研究了机器学习模型的使用，用于估计，预测和纠正全球定位系统（GPS）/惯性测量单元（IMU）在室内和室外应用程序中的本地化。这种正在进行的开发旨在通过利用探索性数据分析（EDA）和实施诸如线性回归，随机森林回归和决策树回归器等模型来提高本地化准确性。评估是用平方误差（MSE）度量进行的，对于决策树，线性回归和随机森林模型，得出1.7069427028104143𝑒-05的值。结果表明，具有最高性能的模型是通过评估平均平方误差（MSE）值来确定的。
冗余字符串基于对称的错误校正
基于测量的量子计算中的计算能力源于纠缠资源状态的对称性保护的托托（SPT）顺序。但是，资源状态容易出现准备错误。我们使用资源状态的冗余非局部对称性引入了量子误差校正方法。我们基于将一维聚类状态的z 2×z 2对称性扩展到其他图状态的传送协议中。Qubit Zz-Crosstalk错误，在量子设备中突出，降低了通常的群集状态的传送性。但是，正如我们在量子硬件上所证明的那样，一旦我们以冗余对称性生长图形状态，就可以恢复完美的传送性。我们将基本的冗余序列识别为纠缠频谱中受错误保护的脱落。
第7章森林和野生动植物A.强调正确的答案。 1。一大片土地被树木和灌木丛覆盖，称为：（a）草原
第7章森林和野生动物A.强调正确的答案。1。一大片土地上覆盖着树木和灌木丛，称为：（a）草原（b）森林（c）沙漠2。Kaziranga国家公园在：（a）中央邦（b）西孟加拉邦（c）阿萨姆邦3。 地球表面降雨量和降雪量被称为：（a）凝结（b）蒸发（c）降水4。 全年保持绿色的森林被称为：（a）棘手的森林（b）常绿森林（c）落叶林。 B. 填写空白。 1。 常绿森林有高树木。 2。 在拉贾斯坦邦（Rajasthan）以及中央邦（Madhya Pradesh）和北方邦（Uttar Pradesh）的一部分发现了棘手的森林。 3。 落叶林也称为季风森林。 4。 山区森林中的树木很高。 5。 森林保护环境。 C.匹配以下内容。 1。 Periyar（A）Madhya Pradesh 4 2。 玛纳斯（b）古吉拉特邦5 3。 吉姆·科贝特（C）喀拉拉邦1 4。 kanha（d）阿萨姆邦2 5。 gir（e）uttarakhand 3Kaziranga国家公园在：（a）中央邦（b）西孟加拉邦（c）阿萨姆邦3。地球表面降雨量和降雪量被称为：（a）凝结（b）蒸发（c）降水4。全年保持绿色的森林被称为：（a）棘手的森林（b）常绿森林（c）落叶林。B.填写空白。1。常绿森林有高树木。2。在拉贾斯坦邦（Rajasthan）以及中央邦（Madhya Pradesh）和北方邦（Uttar Pradesh）的一部分发现了棘手的森林。3。落叶林也称为季风森林。4。山区森林中的树木很高。5。森林保护环境。C.匹配以下内容。1。Periyar（A）Madhya Pradesh 4 2。玛纳斯（b）古吉拉特邦5 3。吉姆·科贝特（C）喀拉拉邦1 4。kanha（d）阿萨姆邦2 5。gir（e）uttarakhand 3
引用： *Inga A. Plotnikova。儿童情感和个人领域中疾病的复杂心理评估和纠正方法
引言由SARS-COV-2引起的突然爆发被世界卫生组织[1]正式称为新型冠状病毒病（COVID-19）。截至2020年9月，美国有超过600万例报告[2]，其中包括8.4％的儿童[3]。根据2021年11月28日，全世界有大约2.61亿感染了Covid的人[4]。除了详细研究与Covid-19相关的呼吸道症状外，还广泛报道了新型冠状病毒感染的神经系统和神经精神病学的并发症，例如急性脱髓性脑病，脑膜炎，笔触等，在学术研究中广泛报道。[5,6]。确定新型冠状病毒感染会恶化以前的神经系统疾病或引起新的神经精神疾病。在36.4％的COVID-19患者中，有36.4％的神经系统命令[6]。
接受高血糖危机治疗的狗的钠校正因子是Gluc
在2015年1月1日至2023年1月1日之间，佐治亚大学兽医教学医院的医疗记录被搜索与糖尿病性酮症有关的关键词，而没有酸中毒（DK），DKA，HHS，HHS或高血糖。狗，如果它们表现出血糖浓度≥239mg/dL，则被住院治疗其高血糖，已经证明将其高血糖分辨为糖尿病犬的临床需求能力范围（血糖浓度≤201mg/dl），并且均为2次血液SOD（均为2次元素）高血糖和随后的分辨率）。如果狗的记录不完整，则将狗排除在研究之外，或者在入院时患有严重的钠危险（血液钠浓度<125或> 165 meq/l），从而导致专门的液体治疗（例如5％葡萄糖或催眠型SA线）旨在改变血液钠浓度。如果狗有多个适合研究纳入标准的住院发作，则可以多次将狗包括在研究中。
不正确的血液成分输血（IBCT）n = 356
患者是由于接受脊柱手术。当他们服用氯吡格雷时，开了两个成人治疗单位的血小板处方以进行手术前。患者的HB为152G/L。一名护士要求搬运工从偏远问题冰箱中收集“一个血液”。如果需要，将红细胞发给患者在手术期间使用，但没有开处方。管理输血的护士报告说，输血前的安全检查已完成，但这未能提出即将管理错误的血液成分。红细胞的单位不错。当另一名护士要求收集血小板时，将第二个红细胞带到病房。当护士意识到已交付错误的组件时，检查了先前的输血，并确定了较早的错误。
DNA数据存储中错误校正编码的挑战
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年7月4日。 https://doi.org/10.1101/2024.07.04.602085 doi：Biorxiv Preprint
错误校正的Hadamard门在电路级别模拟
我们在电路级噪声模型下模拟了表面代码中的逻辑Hadamard门，将其汇总到方格连接硬件上的物理电路中。我们的论文是第一个在量子错误校正代码上使用逻辑统一门这样做的。我们通过斑块变形考虑两个建议：一个应用横向hadamard门的提案（即整个域壁贯穿了时间），以互换逻辑X和Z字符串，另一个将域壁应用于空间以实现此互换的情况。我们详细解释了为什么他们通过跟踪稳定器和逻辑运算符在每个Quantum误差校正回合中如何转换稳定器和逻辑运算符来执行逻辑Hadamard门。我们优化了物理电路并评估它们的逻辑故障概率，我们发现与相同数量的量子误差校正回合的量子记忆实验相当。我们提出了综合征 - 萃取电路，在电路级别噪声下与现象学噪声保持相同的效率距离。我们还解释了如何将交换-Quantum-error-or校正回合（要求将贴片返回其初始位置），只能将其编译为仅四个两倍的栅极层。这可以应用于更一般的方案，作为副产品，它可以从第一原则中解释如何如何构建Google Paper [1]的“步进”电路。