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自旋和电荷相关性之间的非扰动交织：“吸烟枪”单验交换结果
我们通过对相关电子系统中局部电荷和局部自旋波动之间相互作用的微观机制进行了对几种基本多电子模型的广义现场电荷敏感性的彻底研究，例如Hubbard Atom，Hubbard Atom，Anderson Indrurity模型以及Hubbard模型。通过根据物理上透明的单玻色交换过程来构成数值确定的广义易感性，我们揭示了负责自以为是的多电子扰动扩展的显微机制。特别是，我们明确地确定了对（Matsubara）频率空间（Matsubara）频率空间的对角线条目的显着抑制的起源，以及导致崩溃的异性抗合性的略微增加。对对角线元件的抑制作用直接源自局部磁矩上的电子散射，反映了它们越来越长的寿命以及增强的有效耦合与电子的耦合。取而代之的是，非对角线项的轻微而分散的增强可以主要归因于多体散射过程。由于自旋和电荷扇区之间的强烈交织在近藤温度下部分削弱，这是由于在低频状态下局部磁波的有效自旋 - 纤维化耦合的逐步降低。因此，我们的分析阐明了相互作用的电子问题的不同散射量之间的物理信息的确切机制，并突出了这种相互交织在扰动方案以外的相关电子物理学中所起的关键作用。
通过时间相关性见证环境维度
我们引入了一个框架来计算开放量子系统动力学中可实现的时间相关性的上限，该上限通过对系统进行重复测量获得。由于这些相关性是由于环境充当内存资源而产生的，因此这些界限是与观察到的统计数据兼容的有效环境最小维度的见证。这些见证来自具有保证渐近收敛的半正定程序层次结构。我们计算涉及量子比特系统和量子比特环境的各种序列的非平凡界限，并将结果与产生相同结果序列的最佳已知量子策略进行比较。我们的结果提供了一种数值上可处理的方法来确定开放量子系统动力学中多时间概率分布的界限，并允许仅通过探测系统来见证有效环境维度。
Quasiparticle形成和强烈耦合的Bose-Fermi混合物中的诱导相关性
在本论文中，将理论和变异方法应用于强烈相互作用的超低原子气和原子薄的半导体的几个和多体问题。在颗粒的强烈相互作用的混合物中，研究了一种物种对另一种物种的恢复效应，以研究不同的准颗粒形成与与此类颗粒外观相关的相关量子相之间的竞争。追溯到费米极化物问题，在该问题中，杂质与费米子颗粒的浴相互作用，本论文中介绍的大部分工作可以理解在分子状态之间的过渡的背景下，在分子状态之间过渡，在该状态下，沐浴粒子与杂质的杂物紧密地结合了杂物，以及由Quassipartile构成的Quasiparticle，以及由诸如沐浴的衣服饰演的，由沐浴式的服装。由于这些准颗粒之间的能量差距很小，因此在费米极化物问题中获得的见解以研究Fermi-Fermi和Bose-Fermi混合物的相图。首先，使用功能重归其化组（FRG）研究了二维和三维玻色纤维FERMI混合物的相图。三体相关性，该方法适合治疗玻色子和费米子的有限密度种群以研究分子相。同时分析了实验数据，以表征三维玻色纤维纤维混合物中遇到的超流体到正常过渡。使用自洽，频率和动量分辨的FRG AP-PRACH用于预测过渡点。然后，将这种FRG方法改进，利用其分析结构，以使用精确的分析延续以降低的计算成本以任意复杂频率获得绿色函数。这用于研究低洼激发态的动量依赖性衰减速率，并对拉姆西和拉曼测量进行了预测。一种随机变异方法用于研究少数身体问题的结合状态形成。前体，我们发现有限的相互作用范围以及构造可以极大地增强与超级流动p -Wave -Wave配对相关的三聚体的形成。最后，在强烈耦合的玻色纤维混合物的研究中获得的见解被杠杆化，以研究过渡金属二分法生成层的二维侵蚀性中的超导性。在这里，研究了bose-fermi混合物的强耦合物理，研究了玻色子诱导的相关性，以作为诱导/增强与较高临界温度的超级流体配对的手段。
尼日利亚大学本科生脑衰综合征的患病率及其与兴奋剂使用和社会经济人口统计特征的相关性。cdr
背景：脑疲劳综合征 (BFS) 是一种文化相关综合征，以认知和躯体症状为特征，在非洲学生中很常见。本研究旨在确定尼日利亚大学生中 BFS 的患病率并研究其相关因素。方法：对尼日利亚西北部一所大学的本科生进行了横断面调查。该研究使用自填问卷收集社会人口特征、兴奋剂使用、学习课程和学业成绩的数据。使用标准化诊断标准评估 BFS 的存在。结果：该研究共包括 625 名处于青年期的参与者。发现尼日利亚大学生中 BFS 的患病率为 62.7%。受影响的学生大多数为 20-30 岁、男性，来自豪萨族。兴奋剂使用与 BFS 之间没有显著关联。然而，学习课程与 BFS 的发生之间存在显著关系。学业成绩 (CGPA) 与 BFS 呈弱负相关。其他社会人口因素，如年龄、性别、种族、关系状况、出生位置、家庭类型和家庭收入，均无法预测 BFS 的发生。结论：高患病率凸显了关注该人群心理健康问题的必要性。结果强调了在研究 BFS 时考虑学习课程和学业成绩的重要性。有必要进行进一步研究，以探索潜在机制并为受 BFS 影响的学生制定有效的干预措施。
患有甲状腺疾病的1型糖尿病患者GADA，Znt8a和Ia-2a的表达及其与甲状腺自身抗体的相关性
摘要。- 目的：这种重新搜索的目的是研究抗胰蛋白酶脱羧酶抗体（GADA），锌转运蛋白8自身抗体（ZNT8A）和与1型糖尿病（T1DM型Thy-the）患者的蛋白-2抗体（IA-2A）的抗体及其相关蛋白-2抗体（IA-2A）的表达 - 自动抗体。患者和方法：研究中包括380例T1DM患者，其中313例T1DM患者仅包括在对照组中。在TD组中，有41例T1DM患者和桥本甲状腺炎（HT）患者被插入，其中26例T1DM坟墓疾病患者被包括在Graves组中。对照组，HT组和Graves组的临床特征是相对的。分析了对照组和TD组中胰岛素自身抗体IE的阳性速率。比较了有或没有胰岛素自身抗体阳性的患者的临床特征。分析了GA-DA，Znt8a，IA-2A和不同数量的胰岛素自身抗体的T1DM患者中甲状腺Au to抗体的阳性速率。结果：HT组中总胆固醇（TC）和甲状腺刺激激素（TSH）的水平明显高于对照组和Graves组中的总胆固醇（TC），以及游离甲状腺激素（FT4）和低粉末性脂肪蛋白胆固醇（LDL-C）的液化水平，而不是那些人含量（ldl-c）。 <0.001）。胰岛素自身抗体阳性患者的C肽，甘油三酸酯（TG）和LDL-C的液体明显低于阴性患者（P <0.05）。GRAVES组中TC和TSH的水平明显低于对照组中的TC和TSH水平，HbA1c，LDL-C和FT4的水平明显高于对照组的HBA1C，LDL-C和FT4的水平，而FT3的Lev-Els显着高于对照组和HT组中的FT3。GADA的正率，
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
SARS-COV-2激活人类巨噬细胞中的TLR4/MYD88途径：在严重的Covid-19
因斯布鲁克医科大学，因斯布鲁克，奥地利b生物信息学研究所，生物中心，因斯布鲁克医科大学，因斯布鲁克医科大学，奥地利C分子炎症中心，挪威科学与技术大学，挪威挪威北部地区医学局，挪威科学和科技大学。 III, Medical University of Innsbruck, Innsbruck, Austria f Department of Cardiac Surgery, Medical University of Innsbruck, Innsbruck, Austria g Institute of Medical Genetics and Pathology, University Hospital Basel, Basel, Switzerland h Laboratory of Human Genetics of Infectious Diseases, Necker Branch, INSERM U1163, Necker Hospital for Sick Children, Paris, France i University of Paris, Imagine Institute, Paris,法国J圣吉尔斯遗传学传染病遗传学实验室，洛克菲勒分公司，洛克菲勒大学，纽约，纽约，纽约，纽约，美国霍华德·休斯医学研究所，纽约，纽约，纽约，纽约，10065，美国l卫生和医学微生物学系因斯布鲁克医科大学，因斯布鲁克，奥地利b生物信息学研究所，生物中心，因斯布鲁克医科大学，因斯布鲁克医科大学，奥地利C分子炎症中心，挪威科学与技术大学，挪威挪威北部地区医学局，挪威科学和科技大学。 III, Medical University of Innsbruck, Innsbruck, Austria f Department of Cardiac Surgery, Medical University of Innsbruck, Innsbruck, Austria g Institute of Medical Genetics and Pathology, University Hospital Basel, Basel, Switzerland h Laboratory of Human Genetics of Infectious Diseases, Necker Branch, INSERM U1163, Necker Hospital for Sick Children, Paris, France i University of Paris, Imagine Institute, Paris,法国J圣吉尔斯遗传学传染病遗传学实验室，洛克菲勒分公司，洛克菲勒大学，纽约，纽约，纽约，纽约，美国霍华德·休斯医学研究所，纽约，纽约，纽约，纽约，10065，美国l卫生和医学微生物学系因斯布鲁克医科大学，因斯布鲁克，奥地利b生物信息学研究所，生物中心，因斯布鲁克医科大学，因斯布鲁克医科大学，奥地利C分子炎症中心，挪威科学与技术大学，挪威挪威北部地区医学局，挪威科学和科技大学。 III, Medical University of Innsbruck, Innsbruck, Austria f Department of Cardiac Surgery, Medical University of Innsbruck, Innsbruck, Austria g Institute of Medical Genetics and Pathology, University Hospital Basel, Basel, Switzerland h Laboratory of Human Genetics of Infectious Diseases, Necker Branch, INSERM U1163, Necker Hospital for Sick Children, Paris, France i University of Paris, Imagine Institute, Paris,法国J圣吉尔斯遗传学传染病遗传学实验室，洛克菲勒分公司，洛克菲勒大学，纽约，纽约，纽约，纽约，美国霍华德·休斯医学研究所，纽约，纽约，纽约，纽约，10065，美国l卫生和医学微生物学系
Brainbox——一种促进脑磁共振成像特征与组织病理学关联的工具
磁共振成像 (MRI) 在识别潜在组织病理方面存在局限性，这与多发性硬化症、中风或脑肿瘤等神经系统疾病有关。然而，目前还没有将 MRI 特征与组织病理学相关联的标准化方法。因此，我们旨在开发和验证一种可以促进脑 MRI 特征与相应组织病理学相关联的工具。为此，我们设计了 Brainbox，这是一种防水且与 MRI 兼容的 3D 打印容器，带有集成的 3D 坐标系。我们使用 Brainbox 对八个人类大脑（新鲜和马林固定）进行死后离体 MRI，并使用内置的 3D 坐标系将局部成像特征与组织病理学相关联。凭借其内置的 3D 坐标系，Brainbox 可以将 MRI 特征与相应的组织基质相关联。 Brainbox 用于将不同的 MR 图像特征与相应的组织基质关联起来，包括正常的解剖结构，例如海马或血管周围空间，以及腔隙性中风。固定后脑体积减少了 7%（P = 0.01）。Brainbox 能够在扫描前对标本进行脱气，减少磁化伪影并最大限度地减少扫描过程中的体积运动。总之，我们的原理验证实验证明了 Brainbox 的可用性，它有助于提高 MRI 的特异性以及标准化死后离体人脑 MRI 与组织病理学之间的相关性。我们的机构可应要求提供 Brainbox。
升主动脉尺寸与体型的正常化影响高血压患者的病理生理相关性：坎帕尼亚健康网络
共纳入 1634 名年龄 ≥ 18 岁且可进行 AscAo 超声检查的患者。采用前缘到前缘法测量舒张末期升主动脉，在胸骨旁长轴视图中垂直于主动脉长轴，在其最大可识别尺寸处。探讨了 AscAo 和以身高 (AscAo/HT) 或体表面积 (AscAo/BSA) 标准化的 AscAo 与人口统计学和代谢特征的相关性。还使用多变量回归来识别影响单变量相关性的潜在混杂因素。使用心血管 (CV) 结果进行敏感性分析。这三种主动脉测量值与年龄、估计肾小球滤过率、收缩压 (BP) 和心率 (HR) 的相关性相似。女性的 AscAo 较小，但 AscAo/BSA 较大，AscAo/HT 抵消了性别差异。肥胖和糖尿病与 AscAo 和 AscAo/HT 较大有关，但与 AscAo/BSA 较小有关（所有 P < 0.001）。在多变量回归模型中，所有主动脉测量值均证实了它们与性别和代谢特征的关系，与年龄、血压和心率无关。在 Kaplan-Mayer 分析中，只有扩张的 AscAo 和 AscAo/HT 与心血管事件风险增加显着相关（所有 P < 0.008）。
表观型 - 基因型 - setD1a和setD2染色质疾病中的相关性
种系病原变异在编码赖氨酸特异性组蛋白甲基转移酶基因setD1a和setD2的两个基因中与神经发育障碍（NDDS）相关，这些神经发育障碍（NDDS）具有发育延迟和先天异常的特征。setD1a和setD2基因产物在染色质介导的基因表达调节中起关键作用。已经检测到一系列染色质基因相关NDD的特异性甲基化发作，并通过改善变异致病性的解释来影响临床实践。为了研究SETD1A和/或SETD2相关的NDD是否与可检测的发作相关，我们使用基于下一代测序的测定法进行了> 2 M CpG的靶向全基因组甲基化分析。比较setD1a变异患者（n = 6）患者甲基化谱的比较没有揭示出强烈的甲基化发作的证据。对SETD2患者组的临床和遗传特征的综述表明，如前所述，截断突变的患者（n = 4，卢斯坎·卢姆综合症； MIM：616831）和具有MISSense CODON 1740的coDON 1740变体[P.Arg1740trp（n = 4 = 4）和P.Argn和P.Argn = 2 grn = arg n = arg n = arg n = arg n = arg n = arg n = arg n = arg 1 grn = 2 grn = rgn = rgn = rgn = rgn = 2 gln = rgn = rgn = rgn = rg1，两个SETD2亚组都表现出甲基化发作，该发作分别以甲基化和高甲基化事件为特征。在密码子1740亚组中，甲基化变化和临床表型在患有P.ARG1740TRP变体的人群中都更为严重。我们还注意到，具有SETD2 -NDD的10例病例中有2例发生了肿瘤。这些发现揭示了SetD2-NDDS中新型的表观遗传型 - 基因型 - 表型相关性，并预测了SETD2密码子1740致病变体的功能获取机制。