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未校正的作者证明
摘要。在现实世界中，大多数组合优化问题都是多目标的，很难同时优化它们。在文献中，某些单独的算法（ACO，GA等）可用于解决此类离散的多目标优化问题（MOOPS），尤其是旅行推销员问题（TSP）。在这里开发了一种混合算法，将ACO和GA与多样性相结合以求解离散的多目标TSP并命名为Moacogad。通常在TSP中，由于路线长度保持不变，因此不认为行进路线。在现实生活中，可能有几条从一个目的地到另一个目的地的路线，这些路线的条件也可能不同，例如好，粗糙，坏等。在实际，旅行成本和旅行时间并未准确定义，并由模糊数据代表。当涉及模糊的旅行成本和模糊的旅行时间时，路线的长度和条件以及旅行的运输道类型变得很重要。在某些情况下，旅行风险也涉及。在本文中，由开发的Moacogad制定和解决了四维不精确的TSP，包括来源，目的地，输送和途径。该模型是数值说明的。由于特定情况三维和二维多目标不精确的TSP被得出和解决。
基于微结构多因素校正模型
当前对电解铝阴极碳钠渗透的研究主要是测量阴极膨胀曲线，主要显示宏观特征。然而，显微镜结构通常是不流失的。作为多孔介质，阴极碳块的扩散性能与其内部孔结构紧密相关。将阴极碳块视为多相复合材料，本研究从微结构的角度研究了钠扩散过程。开发了一个预测钠扩散的模型，考虑了孔隙率，温度，结合效应，电流降低和分子比例等因素。在Python中实现了一个随机聚合模型，并将其导入到有限元软件中，以使用Fick的第二定律模拟钠扩散。结果表明，孔隙率提高，温度较高，结合效应降低，电流密度增加和较高的分子比增强了钠浸润，降低了扩散耐药性并增加了扩散系数。模拟与实验结果很好地对齐，证实了其准确性和可靠性。
修正为：用于锂离子电池寿命预测和基于风险价值的维护框架的不确定性校正分数广义帕累托运动
原文发表时未注明资金来源：本研究由泉州市科技重大专项（批准号：2022GZ8）、闽南理工大学技术创新项目（批准号：23XTD113）、产学研合作资助。
使用机器学习的糖尿病性视网膜病变的预测模型的开发和验证
S8表：在特定读取深度处的成本和时间参数与序列144个样本的比较。原始数据文件尺寸为千兆字节（GB），成本为澳元（AUD），并且时间以小时为单位。生物信息学分析的时间涵盖了从RAW NGS数据到变体列表的输出的管道，不包括此列表的策划。可以通过包括每次运行的样本数量更高，并导致每144个样本的原始数据文件大小来实现较低的读取深度（500x）。每144个样品的准备和定量的成本和时间保持不变。测序的成本，数据存储，测序时间和生物信息学的时间因原始数据文件大小而异，从而改变了总成本和时间。请参阅S7表的相对于3000倍读取深度的值所示的这些值（以粗体表示）。
Tursky ML等。 “错误校正的超过下一代...
s7表：目标读取深度对相对于3000倍深度值所显示的成本和时间的影响。在500x，1000x，2000x，3000x，4000x和5000x的特定读取深度上进行参数与序列144个样本的比较，相对于3000x深度的值显示（BOLD表示）。生物信息学分析的时间涵盖了从RAW NGS数据到变体列表的输出的管道，不包括此列表的策划。可以通过在每次运行中包括较大数量的样本来实现较低的读取深度（500倍）。这需要每144个样本的成本和时间进行准备和定量，并且由于每次运行的样本数量增加和较小的原始数据文件，总成本降低了0.8倍，总时间减少了0.7。增加深度，以实现非常低的VAF的准确测序，总体上总成本和时间要求提高了1.1至1.3倍。以小时和澳元的原始值参考S8表。
Propectus 2022 -PG课程更正了.odt
由政府赞助的候选人。在摄入能力之外被录取，但受教师和设施的可用性。有意的候选人必须在规定的时间内通过有关雇主提交申请，并应附上有关雇主的赞助证书和经验证书。他们还应满足入学所需的资格。赞助的候选人是各自发展部，国家重要性，商品委员会以及其他政府和准政府发展机构的候选人。赞助机构或学生将满足此类学生的研究生课程的支出。一个座位
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。
早产儿的新生儿压力与24-30个月校正年龄的发育结果之间的关系
结果：24-30个月的校正年龄在24-30个月的总体ASQ-3分数，沟通，解决问题和个人社交技能得分与新生儿期确定的褪黑激素水平呈正相关（r = 0.31，p = 0.026; r = 0.36; r = 0.36; r = 0.36，p = 0.009; r = 0.30，p = 0.30，p = 0.033，and r = 0.032; p = 0.32; p = 0.032; p = 0.32; p = 0.32; p = 0.32; p = 0.32; p = 0.32；同时，ASQ-3通信和个人社会分数与皮质醇水平负相关（r = - 0.31，p = 0.043； r = - 0.35，p = 0.022）。ROC曲线分析表明，在新生儿期间，褪黑激素的降低低于3.44 ng/ml和3.71 ng/ml，可以分别预测通信和解决问题的延迟。皮质醇高于0.64 mcg/dl的增加是个人社会延迟的预测。在随访中的NICU和总医院逗留期间和ASQ-3通信得分之间确定了负相关性（r = - 0.27; p = 0.049和r = - 0.41; p = 0.002）。机械通气的持续时间与总运动评分负相关（r = - 0.46； p = 0.043）。APGAR评分与ASQ-3通信（r = 0.29; P = 0.032）和个人社会得分（r = 0.28; p = 0.034）呈正相关；母亲年龄 - 与ASQ-3总数（r = 0.29; P = 0.034），通信（r = 0.37; p = 0.006）和个人社会分数（r = 0.29; p = 0.041）。在胎龄和沟通评分之间观察到正相关（r = 0.28； p = 0.033）。患有新生儿败血症的婴儿经常会延迟沟通（p = 0.014）和总体运动技能（p = 0.016）。需要机械通气的儿童更有可能具有通信延迟（p = 0.034）。
comlete心脏是一个孤立的患者，患有孤立的患者，被不知所措。
大动脉（TCCGA）的先天性校正后置术是异常的先天性心脏病。 div>当没有心脏病变（分离的TCCGA）时，许多患者仍然无症状。 div>在TCCGA中，房屋传导系统可能异常，导致进行性功能障碍，最后，在完整的室内室中（BAV）中。 div>在TCCGA和Situs Investus中，驾驶路径类似于正常道，但是心房结节随后位于室内。 div>与Situs solitus相比，TCCGA患有Situs Investus的患者很少使用Situs solitus。 div>出现了一个40岁的妇女，没有以前的疾病或出现科学丧失的家庭或个人心脏病。 div>在入口处，心电图揭示了心动过缓，右心室的完整BAV和肥大。 div>心脏图像研究检测到具有Situs Investus和Levocardia的孤立TCCGA。 div>Holter监视显示完整的BAV间歇性。 div>努力测试表明了表现不适的能力。 div>实施了心外膜起搏器，并无症状出院。 div>经过两年后，无症状仍是无症状的。 div>此病例说明了心血管图像定义心脏解剖结构，丢弃其他先天性心脏病的重要性，并促进了复杂先天性心脏病中的心脏刺激疗法。 div>先天性心脏病患者应由具有永久心脏刺激经验的多学科团队治疗。 div>
使用启发式方法校正稳健的心脏分割
与心脏右侧有关的心血管疾病，例如肺部高血压，是墨西哥（和全球）人口中的一些主要死亡原因。为了避免侵入性技术，例如使心脏插入心脏，改善医学超声心动图系统的细分性能可以是早期检测与心脏右侧有关的疾病的一种选择。虽然当前的医学成像系统在心脏的左侧自动进行良好的分割，但他们通常会努力策划右侧腔。本文基于流行的U-NET体系结构，介绍了一种强大的心脏分割算法，能够通过减少的训练数据集准确地分割这四个腔。此外，我们提出了两个其他步骤，以提高机器学习模型中的结果质量，1）一种分割算法，能够准确检测锥形形状（因为已经对其进行了多个数据源进行了培训和完善）和2）2）一个后处理步骤，该步骤可根据SEG的形状和基于SEG-INTICATION的形状和轮廓，该步骤是根据SEG-Intication the Hearicians提供的。我们的结果表明，所提出的技术达到的分割精度可与通常用于此实践的数据集以及我们的医疗团队编制的数据集中的最新方法相媲美。此外，我们在相同的图像序列中测试了后处理校正步骤的有效性，并证明了其与临床医生进行的手动分段的一致性。