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高能物理学中的最大纠缠
A. Osterloh，Light Audio，G。Falci和念珠天然416，608（2002）L。Tagliaczo，Thiago。R.修订版b 78，024410（2008）
糖尿病性肾病的最大放缓
*ACEI或ARB（最大耐受剂量）在存在蛋白尿时应是高血压的一线治疗。否则，也可以考虑二氢吡啶钙通道阻滞剂或利尿剂。通常需要所有三个类别才能达到BP目标。 ＃GlyCaemia，Cholinuria，BP，CVD风险和脂质； †Finerenone目前是唯一具有临床肾脏和简历益处的非甾体类MRA； §在UACR≥30mg/g和正常血清钾的患者中用RASI治疗后。ACR，白蛋白与造丁的比率； ASCVD，动脉粥样硬化心血管疾病； BP，血压； CCB，钙通道阻滞剂； CVD，心血管疾病； GLP-1 RA，胰高血糖素样肽-1受体激动剂； HTN，高血压； PCSK9I，前蛋白转化酶枯草蛋白/KEXIN 9型抑制剂； RAS，肾素 - 血管紧张素系统； T1D，1型糖尿病肾脏疾病：改善全球结果（KDIGO）。肾脏INT 2022; 102：S1 – S128
最大坐标中的线性季度最佳控制
摘要 - 线性季度调节器（LQR）是线性和线性化系统的效率控制方法。典型，LQR在最小坐标（也称为广义或“关节”坐标）中实现。然而，其他坐标是可能的，最近的研究表明，在使用高维非微小状态参数化对动态系统时，可能存在数值和控制理论的优势。这样的参数化是最大坐标，其中多体系统中的每个链接都通过其整个六个自由度进行参数化，并且链接之间的关节用代数约束对其进行建模。这样的约束也可以代表封闭的运动循环或与环境接触。本文研究了最小和最大坐标LQR控制定律之间的差异。将LQR应用于简单的摆和模拟的案例研究，比较了最小和最大坐标LQR控制器的吸引力和跟踪性能的盆地，这表明与在非线性系统中应用最小值的LQR相比，最大值的LQR可实现更大的鲁棒性，并提高了更高的稳健性，并提高了跟踪性能。
在Schwarzschild时空时的最大转向连贯性
摘要在过去的二十年中，Schwarzschild时空中对Quanblyness的探索引起了人们的兴趣，尤其是关于Hawking Radia对量子相关性和量子相干性的影响。在这个基础上建立，我们调查了鹰辐射影响最大转向连贯性（MSC） - 一种关键措施，以衡量通过转向产生连贯性的能力。我们发现，随着鹰温度的升高，物理上可访问的MSC降解，而MSC无法访问则增加。该观察结果归因于对所有双骨模式的初始量子相关性的重新分布，这是惯性观察者所认识到的。尤其是，我们发现在鹰式温度倾向于限制的情况下，可访问的MSC等于1 /√< / div>
研究说明最大可提取价值和区块链......
区块链和分布式账本具有共同的特性，即以极难更改或篡改的方式记录信息。智能合约技术（自执行代码）的引入扩展了区块链的功能，并允许进行新型加密资产和金融活动。利用去中心化区块链技术的金融活动被称为去中心化金融 (DeFi)，涉及多层技术堆栈，可实现操作自动化并消除传统金融 (TradFi) 中存在的中介机构需求。因此，出现了新的技术基础设施和行为机制来支持 DeFi 活动，有时与 TradFi 中观察到的有很大不同，这给监管机构提出了新的问题。
最大的纠缠速度意味着双校验
简介。由于Lorentz的不变性，信息的传播永远无法表达光速。实际上实现此速度的任何粒子都必须是无质量的，并且当能量受到限制时，可以将较低的速度限制放在巨大的颗粒上。在非依赖性系统中有效地有限的速度，相互作用的局部性构成了出现的约束[1]。在这封信中，我们研究了本地相互作用的量子电路中的纠缠速度限制（量子信息的度量）。随着光速，事实证明，达到最大传播纠缠速度的局部统一相互作用（或“门”）具有特殊的形式。在全球量子淬火中存在自然的纠缠速度概念[2-4]。当短程纠缠状态|通常，单位演变为单位进化，（小）子系统Q会热化。足够长的时间后，子系统Q的纠缠（或von Neumann）熵S（Q）将饱和到其平衡值。为了设定舞台，我们将具有局部希尔伯特空间维度Q的一个有限的晶格QUDIT系统置于一个维度上，并将半限定区域Q视为子系统。我们假设统一的进化可以使状态升温| ψ0⟩至有限温度。在达到平衡的途中，Q的von Neumann熵通常在t [5-7]中线性生长：
mumemto：跨pangenomes
将基因组对准共同坐标是pangenome分析和构建的核心，但在计算上也很昂贵。多序列最大唯一匹配（多-MUMS）是用于核心基因组比对的指南，有助于构架和解决多重比对问题。我们介绍了Mumemto，该工具可在大型pangenomes中使用多个粉刺和其他匹配类型。mumemto al-lows用于可视化同义，揭示了异常的组件和脚手架，以及高光pangenome保守和结构变化。Mumemto在25.7小时内使用320个人类基因组组件（960GB）计算多个Mums，并在几分钟内使用800 GB的记忆和数百多个真菌基因组组件计算。mumemto在C ++和Python中实现，并在https：// github上可用。com/vikshiv/mumemto。
专注于运动期间最大脂肪氧化
目的：探索2型糖尿病（T2DM）对心力衰竭（HF）患者运动耐受性和脂肪氧化能力的影响。方法：我们回顾性地分析了108例HF患者，他们分为糖尿病组（T2DM组，n = 47）和一个非糖尿病组（非T2DM组，n = 61）。所有受试者完成了心肺运动测试（CPX）。我们通过间接量热法确定了它们的脂肪氧化（FATOX）。结果：在HF患者中，T2DM组的峰值氧摄取（VO 2）值为14.76±3.27 ml/kg/min，非T2DM组的峰值摄入量为14.76±3.27 ml/kg/min，17.76±4.64 ml/kg/min。在调整年龄，性别，体重指数（BMI）后，n末端pro-b型发作肽（log nt-probnp），左心室射血分数（LVEF），血红蛋白，肾功能，冠心病，心脏病和高压率较低，峰值与T2DM的峰值相比，峰值较低的A组较低。 ml/kg/min [95％的置置间隔（CI），-3.18至-0.82，p <0.01]。T2DM组的厌氧阈值（在VO 2处）的VO 2也低于非T2DM组，MD为-1.11 ml/kg/min（95％CI-2.04至-0.18，p <0.05）。关于CPX期间的脂肪氧化能力，T2DM组的最大脂肪氧化（MFO）低于非T2DM组的最大脂肪氧化（MFO）（0.143±0.055，而0.169±0.061 g/min，p <0.05）。此外，与非T2DM组相比，T2DM组的运动强度水平为40％（p <0.05）和50％（p <0.05）的运动强度水平较低（p <0.05）和50％（p <0.05）。
通过超分辨率和最大集团生成优化实例分割
摘要。监视系统的兴起导致收集的数据呈指数增长，从而在深度学习方面有了一些进步来利用它们并自动化自治系统的任务。车辆检测是智能车辆系统和智能运输系统领域的关键任务，使得控制交通密度或检测事故和潜在风险是可能的。本文提出了一个最佳的元方法，可以应用于任何即时分割模型，例如蒙版R- CNN或yolact ++。使用这些模型和超分辨率获得的初始检测，进行了优化的重新指导，允许检测未鉴定的元素并提高其余检测的质量。超分辨率的直接应用是有限的，因为实例分割模型根据固定维度处理图像。因此，如果超过超过该固定尺寸的尺寸，该模型将再次重新汇总，从而失去所需效果。这种元方法的优点主要在于不需要修改模型体系结构或重新培训它。无论给出的输入的图像的大小如何，都将生成符合对象分割模型定义维度的超级分辨区域。应用我们的建议后，实验显示了CityScapes数据集Jena序列中使用的Yolact ++模型的提高高达8.1％。
基于最大熵形式的量子态层析成像变分方法
然而，在任意低温下制备给定哈密顿量的吉布斯态并非易事 39，人们提出了各种方法，包括经典方法和量子方法 40–43，以在某些特定条件下制备吉布斯态。其中一些技术包括基于量子拒绝采样 44 、动力学模拟 45,46 和降维 47 的算法，但实现这些方法的量子资源开销成本非常高，因此不适合在近期的量子设备上执行。为了在 NISQ 设备中找到量子算法的应用，底层量子电路应该是浅的，具有较低的电路深度和较少的量子比特数。变分量子算法 (VQA) 48 就是这样一类遵循基于变分原理的启发式方法的混合量子经典算法，由于它们在具有浅量子电路的 NISQ 设备上实现，近年来 49–54 非常流行。为了使用 VQA 在 NISQ 设备上准备量子吉布斯态，已经提出了几种方法。55–60 在这项工作中，我们采用了 Wang 等人的方法。39 其中，在量子电路上准备吉布斯态的损失函数涉及熵的泰勒级数截断，并且已被证明可以为给定的汉密尔顿量准备保真度超过 99% 的吉布斯态。系统的物理汉密尔顿量是未知的，实际上在此协议中是不必要的。人们只能访问任意一组厄米算子的期望值。原则上，使用形式主义可以生成与这种任意甚至不完整的平均测量集一致的最小偏差量子态，但在本报告中，我们使用 IC 集进行测试和验证，希望能够提供用于采样的未知纯量子态的近乎精确的重建。这是通过构建一个厄米矩阵 H 来实现的，该矩阵由拉格朗日乘数参数化。后者充当吉布斯态的代理汉密尔顿量，吉布斯态代表量子系统状态的断层扫描重建。本文提出的混合量子-经典断层扫描协议涉及浅参数化量子电路的应用，可在当前到近期的量子硬件上进行实验实现。这本身就比某些其他断层扫描协议 11-14 更有优势，因为经过优化，状态可以直接在量子