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自由选择循环用户指南-Fresenius Medical Care
Liberty Selese Cycler用户指南©2019，2023 Fresenius Medical Care。保留所有权利。弗雷斯尼乌斯医疗服务，三角徽标，Stay•安全，Kinexus，Biofine，Iqdrive，Liberty和Liberty Select是Fresenius Medical Care Holdings，Inc。或其附属公司的商标。所有其他商标都是其各自所有者的财产。本文件包含Fresenius USA，Inc。D/B/A Fresenius Medical Care北美及其分支机构的专有信息（“ Fresenius Medical Care”）。未经Fresenius Medical Care事先书面许可，本文档的内容不得向第三方披露，以任何形式复制或以任何形式复制或重复。此文档适用于3.0及以上的软件版本（Liberty Select Cycler）。自由®精选循环器的制造是：弗雷森尼斯医疗保健北美沃尔瑟姆，马萨诸塞州02451在墨西哥召集：联邦（美国）法律仅通过医生或按照医生的顺序限制该设备出售。注意：频率，持续时间和治疗设置将由处方医师确定。使用的适应症：弗雷斯自由选择循环仪用于急性和慢性腹膜透析。
战略探索：抢占先机和优先排序
本文分析了一种战略探索模型，其中竞争者独立探索一组替代方案。该模型以多玩家多臂老虎机问题为特征，捕捉了抢占（秘密探索对手未来将探索的替代方案）与优先排序（探索最有前途的替代方案）之间的战略权衡。我们的研究结果解释了战略权衡如何影响均衡行为和结果，例如超级大国之间的技术竞赛和企业之间的研发竞争。我们表明，参与者在同一组替代方案上竞争，导致从头到尾重复探索，并且在更有前途的替代方案耗尽之前，他们会探索先验前景较差的替代方案。该模型还预测，竞争会诱导参与者过早实施不可靠的技术，即使他们应该等待技术成熟。即使替代方案同样有前景，协调探索也是不可能的，但如果期限很短，它可能会经过抢占式竞争阶段后达到平衡。由于探索能力不对称，弱势一方会进行广泛的探索而非深入的探索——与强势一方一样探索尽可能多的替代方案，但从未充分探索过任何一种。
Linum usitatissimum convar. 基因组。 crepitans 扩展了 Linum 部分的观点
对整个植物基因组进行测序为应用和基础研究提供了坚实的基础。农作物的基因组序列特别受到关注，因为它们揭示了有益植物性状的调控信息。亚麻是一种有价值的作物，用于榨油和纤维。其代表的基因组序列是改良植物栽培形式的丰富遗传信息来源。在我们的工作中，我们在牛津纳米孔技术 (ONT) 和 Illumina 平台上对第一个具有裂蒴的亚麻基因组进行了测序——Linum usitatissimum convar. s repitans (Boenn.) Dumort。我们获得了 23 Gb 的原始 ONT 数据和 89 M 的 150 + 150 双端 Illumina 读数，并测试了用于基因组组装和完善的不同工具。按照 Canu — Racon ×2 — medaka — POLCA 方案组装的基因组具有最佳的连续性和完整性：组装长度 — 412.6 Mb、N50 — 5.2 Mb、L50 — 28、完整 BUSCO — 94.6%（64.0% 重复，eudicots_odb10）。获得的 L. usitatissimum convar. crepitans 高质量基因组组装为亚麻科的进化、驯化和基因组调控研究提供了机会。
通过编辑缺乏自然变异的硫代葡萄糖苷转运蛋白基因来增强油菜育种
亲爱的编辑，当前遗传学研究的一个主要挑战是通过正向遗传学方法识别具有罕见或没有遗传变异的基因的功能，例如种质资源中的数量性状基因座定位和关联研究，特别是在多倍体作物中，研究重复基因的功能分化非常困难。在这里，我们报道了一个在硫代葡萄糖苷运输中发生罕见突变的致病基因，并创建了一种低种子硫代葡萄糖苷基因型，用于多倍体油菜的品质和抗性育种，油菜是全球第二大食用油和蛋白粕来源。硫代葡萄糖苷是众所周知的次级代谢产物，在植物防御疾病和昆虫以及人类营养/健康方面具有重要的生物学和经济作用，例如抗癌作用（Sønderby 等，2010）。然而，高种子粕硫代葡萄糖苷会导致甲状腺肿和其他有害影响。因此，20 世纪中叶开始了“双低”（低籽粒硫代葡萄糖苷和低芥酸含量）油菜育种，大大降低了籽粒硫代葡萄糖苷含量，从 0.100 m mol g –1 降低到 5.30 m mol g –1。
MAPCOMP：一个基于安全视图的协作分析框架，用于JOIN-GROUP-AGGRECATION
摘要 - 本文介绍了MapComp，这是一个基于视图的新型框架，以促进合作分析的结合组 - 聚集（JGA）查询。通过特殊精心制作的物质视图和组合协议的新颖设计，MAPCOMP删除了重复的加入工作负载，并加快了随后的GA，从而提高了JGA查询执行的效率。为了支持连续的数据更新，我们实现的视图提供了独立的有效载荷功能，并带来了显着提高视图的效率，并使用免费的MPC开销来刷新。此功能还允许GA的进一步加速，我们在其中设计了多个优于先验工作的新颖协议。值得注意的是，我们的工作代表了使用实质性视图加快安全协作JGA查询的第一个努力。我们的实验在我们的视图操作和GA协议方面有了很大的改进，达到了零刷新时间和1140。分别比基线快5×。此外，我们的实验证明了MAPCOMP的重要优势，达到2189。9倍效率的提高与执行查询八次时基于非视图的基线相比。
唇形科 (Blepharis ciliaris) 叶绿体基因组的完整表征 (Acanthoideae, 爵床科)
对沙特阿拉伯濒危药用植物 Blepharis ciliaris 的叶绿体基因组进行了测序和鉴定。采用 NOVOPlasty 技术从全基因组数据中组装出完整的叶绿体基因组。B. ciliaris 的 cp 基因组长度为 149,717 bp，GC 含量为 38.5%，呈环状四分结构；基因组含有一对反向重复序列（IRa 和 IRb 各 25,331bp），由大单拷贝（LSC，87,073 bp）和小单拷贝（SSC，16,998 bp）隔开。基因组中有 131 个基因，其中包括 79 个蛋白质编码基因、30 个 tRNA 和 4 个 rRNA；其中 113 个是特有的，其余 18 个在 IR 区重复。重复分析表明基因组包含所有类型的重复，回文出现的频率更高；分析还确定了总共 91 个简单序列重复 (SSR)，其中大多数是单核苷酸 A/T，位于基因间隔区中。本研究报道了 Blepharis 属的第一个 cp 基因组，为研究 B. ciliris 的遗传多样性以及解决核心 Acanthaceae 内的系统发育关系提供了资源。
新课程建议 本科课程
注意：通过该课程所需的最低成绩是 C。荣誉准则：你提交的作业必须真实，不得试图复制其他材料的内容。在提交的作业中包含现有文档时，请根据需要添加参考资料以识别现有文档。提交的作业包含重复材料将获得零分，并因此受到学术处罚。9. 课程评分标准评分标准：“A”、90-100%“B+”、84-80%“B-”、70-74%“C”、60-64%“D+”、50-54%“D-”、40-44%“A-”、89-85%“B”、79-75%“C+”、65-69%“C-”、55-59%“D”、45-49% 39 及以下：“F”。 10. 补考、迟交作业和不完整成绩政策 只有在有确凿证据表明学生因医疗或其他严重紧急情况而无法参加考试时，才会进行补考。除非有其他预先批准的安排，否则补考应由部门人员管理和监考 迟交作业是不可接受的。不完整成绩违反部门政策。除非有确凿证据表明学生因医疗或其他严重紧急情况而无法参加考试，否则不会给予不完整成绩。 11. 特殊课程要求待定
使用AI摘要的电子护理计划可以产生平等的文档质量吗？ （Easy Edocq）
引言医疗保健提供已成为数据和知识密集的练习，尤其是在照顾患有复杂条件的人时。例如，患有多种慢性病的人利用更多的医疗保健，并且比一个或零条件的人遭受指数级的结果。对于患有五个或更多条件的人，患有住院风险九十倍的人尤其如此。1-5在门诊就诊时管理这些患者的需求几乎是不可能的 - 估计是解决患者的急性，预防性和慢性病需求每天需要26个小时。6在美国加剧此问题的是医疗文件的要求。计费期望导致票据高度多余，比世界其他地方更长的时间更长。7-9这些期望还需要由护理团队成员进行更频繁的文档，在这种情况下，必须在不同的票据中重复信息以促进计费，从而导致实质性的膨胀，并使简洁的交流变得困难。
用于处理逻辑相干交易类型的智能合约设计模式
摘要：最近的研究表明，智能合约的源代码通常是克隆的。区块链网络中相关类型的交易类型的处理导致实施许多类似的智能合约。因此，验证交易的规则被多次复制。本文介绍了Adapt V2.0智能合约设计模式。设计模式对每种事务类型采用独特的配置，并且在配置之间共享验证规则对象。在两个级别上消除了逻辑条件的冗余性。首先，可以将类似的智能合约组合到一个。其次，智能合约中的配置在运行时验证规则对象。结果，对于每个验证规则，只有一个对象是实例化的。它允许通过智能合约有效使用操作内存。本文使用面向对象和功能的编程机制介绍了该模式的实现。应用该模式可确保智能合约的自适应性在任何数量的交易类型上。在智能合约和不同数量的检查交易中，对各种验证规则进行了绩效测试。获得的10,000,000件交易的评估时间小于0.25 s。
分布式量子计算的最佳随机资源分配
摘要 —随着互联量子计算机即分布式量子计算 (DQC) 的出现，多台量子计算机现在可以通过量子网络协作执行大量复杂的计算任务。然而，DQC 面临共享量子信息的问题，因为它不能在量子计算机之间克隆或复制。得益于先进的量子力学，量子计算机可以通过量子网络传输量子信息。然而，由于 DQC 的能力和特性（例如不确定的量子比特保真度和量子信道噪声），有效利用量子资源（例如量子计算机和量子信道）面临挑战。在本文中，我们提出了一种基于随机规划的 DQC 资源分配方案，以最小化量子资源的总部署成本。本质上，两阶段随机规划模型被制定来处理量子网络中量子计算需求、计算能力和保真度的不确定性。性能评估证明了所提方案的有效性和能力，能够平衡量子计算机和按需量子计算机的利用率，同时最大限度地降低不确定情况下的总体配置成本。索引术语——分布式量子计算、量子网络、资源分配、随机规划