摘要。麻醉状态下的脑部评估提供了评估手术期间疼痛/伤害感受的能力,并有可能防止长期慢性疼痛的发展。先前的研究表明,功能性近红外光谱 (fNIRS) 测量的皮质区域(例如初级体感皮质和极额皮质)的变化对清醒、镇静和麻醉患者的诱发和持续疼痛表现出一致的反应。我们采用这种基本方法并将其整合到一个潜在框架中,该框架可以在围手术期提供疼痛/伤害感受的实时测量。这种应用可能对手术期间提供镇痛具有重要意义,目前这种做法缺乏定量证据来指导患者量身定制的疼痛管理。通过简单读出“疼痛”或“无痛”,所提出的系统可以减少或消除术中、术后早期以及潜在的向慢性术后疼痛的转变。该系统经验证后还可应用于临床镇痛效果的测量。
研究文章是学术话语中最重要的,最重要的流派之一。研究文章的引言部分据报道很难写(Flowerdew,1999; Hsu and Kuo,2009)。学者长期以来已经认识到修辞学在学术写作中的核心作用。对结构的众所周知的分析,即“创建一个探索空间”(CARS)模型(Swales,1990,2004)是Acameciscoress类型研究的事实上的标准,以及Hyland(2005,2018)的元音乐模型。Swales(1990)的汽车模型观察了学术研究文章中发现的共同模式,其中包括三个修辞动作(可以看作是任何旨在实现特定功能的文本功能的任何textual单位,通常是一个或多个句子)。每个举动都可以分解为更细的步骤,而某些步骤是“可选的”,并且有些“强制性”或进行了说明。在教学环境中,这些动作和步骤可用于指导新手作者在上下文,目的,目标,文献
Euro-Cordex Ensemble提供了目前从整个欧洲的气候模型预测合奏中获得的最佳空间决议,并可以分析在城市一级的极端温度和热浪风险的风险。我们专注于三个基于温度的热量指标 - 年度最高温度,温度超过30℃的天数和热浪幅度每日(HWMID)(HWMID),以分析欧洲与1981 - 2010年的欧洲3℃下在欧洲3°C变暖的预测基于欧元 - 基于欧元 - 汇款的集合。申请表明,南欧城市将特别受到高水平的环境热量的影响,但取决于所考虑的指标,中部,东部和北欧的城市也可能会经历大量升高。在几个城市中,周围热量的预测在三个热量指标上有很大差异,表明基于单个度量的eSTES可能低估了由于热应力而导致的不良健康影响的情况。夜间环境热量,基于每日最低温度进行量化,显示与白天条件相似的空间模式,
锂电池在储能中找到了广泛的应用。温度是评估锂离子电池状态的关键指标,许多实验需要用于研究目的的锂离子电池的热图像。然而,由于诸如高实验成本和相关风险之类的因素,获取锂离子电池故障的热成像样品是具有挑战性的。为了解决这个问题,我们的研究提议利用有条件的Wasserstein生成对抗网络,该网络具有梯度惩罚和残留网络(带剩余网络的CWGAN-GP),以增强描述锂离子电池故障的热图像的数据集。我们采用各种评估指标来定量分析和比较锂离子电池的热图像。随后,扩展的数据集,包括四种描述锂离子电池故障的热图像的类型的热图像,是输入基于面具区域的卷积神经网络进行训练的。结果表明,就锂离子电池的生成的热图像质量而言,提出的模型超过了传统的生成对抗网络和Wasserstein生成对抗网络。此外,数据集的增强导致基于掩模区域的卷积神经网络的故障诊断准确性提高。
第四季度,私人居民信贷显示出改善的迹象,11 月的增长率小幅上升至年初至今的 1.5%(同比增长 1.5%)。(图 6。)商业信贷是主要驱动力(年初至今 +1.8%;同比增长 1.3%),尤其受到建筑业(年初至今 +15.6%)和贸易业(年初至今 +8.3%)的推动,而房地产业是商业信贷的最大组成部分,在 2023 年大部分时间基本持平或负增长后,年初至今增长了 2.6%。家庭信贷在 2023 年上半年持平后,显示出进一步回暖的迹象(年初至今 +1.7%;同比增长 2.1%)。第四季度居民存款增长也有所加强(年初至今 +2.9%;同比增长 2.5%)。近期的势头主要得益于公共机构存款的增长(9 月至 11 月增长 15%),尽管在 2023 年初出现下降后,今年迄今仍下降了 2.1%。
摘要:鉴于近年来软件行业的快速发展以及随之而来的量子软件的出现,有必要设计一个用于测量混合经典量子软件质量指标的环境。为了测量和评估经典软件的质量,存在一些模型和标准,其中 ISO/IEC 25000 脱颖而出,它提出了一组质量特征,例如可维护性。然而,目前对量子软件质量的测量和评估尚无共识。在本文中,我们提出了一系列对“经典”指标的改编,以及一组新的混合可维护性测量方法。最后,还介绍了作为 SonarQube 插件开发的测量工具的第一个原型,该工具能够在量子开发中测量这些指标。关键词:量子软件、软件质量、ISO/IEC 25000、软件评估、可维护性类别:D DOI:10.3897/jucs.99348
1 School of Computer Sciences, Universiti Sains Malaysia, USM, Gelugor, Penang, Malaysia, 2 IT and Communications Center, University of Basrah, Basrah, Iraq, 3 Department of Computer Science and Software Engineering, Jaramogi Oginga Odinga University of Science & Technology, Bondo, Kenya, 4 Department of Computer Science, College of Education for Pure Sciences, University of Basrah, Basrah, Iraq, 5巴斯拉大学计算机科学与信息技术学院计算机科学系,巴斯拉大学,巴斯拉,伊拉克,6个大数据和互联网学院,深圳科技大学,深圳,中国深圳,7个国家大数据系统计算技术实验室,深圳大学,申赞大学,申赞,中国,伊拉克大学,伊拉克大学8号计算机工程学院
对于有限维黎曼流形,霍普夫-里诺定理表明,陈述 1.) – 3.) 彼此等价,并且 1.)、2.)、3.) 中的每一个都蕴涵 4.)。但是,我们的设置是无限维的,因此我们必须根据一些能量原理“手工”显示它们中的每一个。最后,但并非最不重要的是,我们将看到几个在结和链空间中长度最小化测地线的数值模拟。
抽象背景:福尔马林固定,隔离(FFPE)组织在识别风险生物标志物方面具有许多优势,包括广泛的可用性和扩展后续终点的潜力。但是,源自档案FFPE样品的RNA质量有限。在这里,我们确定了确定哪些FFPE样品有可能成功提取RNA,库制备和生成可用RNASEQ数据的参数。方法:我们优化了旨在与FFPE样品一起使用的图书馆制备方案,该方案使用七个FFPE和新鲜的冷冻复制对,并使用来自患有良性乳房疾病的女性的130个FFPE活检的研究集测试了优化的方案。指标,并将其与生物信息学测序汇总统计数据进行了比较。最后,建立了一个决策树模型,以了解由生物信息学指标确定的序列前实验指标与QC通过/失败状态之间的关系。结果:失败的生物信息学QC的样品往往在同类中的样本中位相关性较低(Spearman相关性<0.75),映射到基因区域的读取数量少(<2500万),或较少的检测基因(11,400个具有TPM> 4)的检测基因#)。QC失败样品的中值RNA浓度和捕获前库值分别为18.9 ng/ul和2.08 ng/ul,其显着低于QC Pass样品的显着低(40.8 ng/ul和5.82 ng/ul)。我们基于输入RNA浓度,输入库值值构建了决策树模型,并在预测FFPE样本的QC状态(PASS/FAIL)时达到了F分数为0.848。结论:我们通过评估生物信息学和样品指标,为乳腺组织中的FFPE样品提供了生物信息学质量控制建议。我们的结果表明,用于文库制备的25 ng/ul FFPE提取的RNA的最低浓度和1.7 ng/ul预制库的输出,以实现足够的RNA-Seq数据,以进行下游生物信息学分析。
图4基于比较和PDDOCKQ分数,在顶部模型中再现氢键的数量的比较。(a)总界面氢键的数量; (b)模型中与参考结构中相同氢键能类别的总界面氢键的数量; (c)侧chain基碱氢键的总界面数量; (d)模型中与参考结构中相同的氢键能类别中的总界面Sidechain-base氢键的数量。P-值。
