XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmh
带电本征态热化、欧几里得虫洞和量子引力中的全局对称性
其中 ¯E 和 ω 分别是状态 i 和 j 的平均能量和能量差。矩阵 R ij 由无规则的一阶数组成，这些数在统计上具有零均值和单位方差。在任何具有固定哈密顿量的给定量子系统中，它们都是通过对哈密顿量进行对角化获得的确定数。然而，对于计算高能态简单算子的少点相关函数而言，这些微观细节是无关紧要的，将 R ij 视为真随机变量即可。这种随机性与量子混沌系统与随机矩阵理论之间的联系紧密相关（详情见[3]）。通过全息对偶性，引力物理学对混沌量子系统随机性有了新的认识[4]。如果手头的混沌量子系统是一个大 N 、强耦合的共形场论（即全息 CFT），边界量子系统的热化与引力对偶中的黑洞形成有关 [ 5 – 8 ] 。事实上，这两个过程中明显的幺正性丧失是密切相关的，理解其中一个将有助于理解另一个。事实上，正是出于这个原因，量子热化已经在全息摄影的背景下进行了讨论（例如参见 [ 9 – 20 ] ）。
抑制 mTOR 或 MAPK 可改善斑马鱼的 vmhcl/myh7 心肌病
简介心肌病 (CM) 是一组异质性心肌疾病，可分为肥厚性 CM (HCM)、扩张性 CM (DCM) 和限制性 CM (RCM) (1–4)。已鉴定出 CM 的遗传因素，且有 100 多个基因与不同类型的 CM 相关 (5, 6)。已建立动物模型并用于发现关键信号通路和治疗策略。已鉴定出至少 7 条具有治疗潜力的 CM 信号通路，包括丝裂原活化蛋白激酶 (MAPK) 信号转导、mTOR 信号转导、β -肾上腺素能受体信号转导、磷酸二酯酶 5 (PDE5) 信号转导、组蛋白去乙酰化酶 (HDAC) 信号转导、Ca 2+ /钙调蛋白依赖性激酶 II 信号转导和钙调磷酸酶-活化 T 细胞核因子 (Cn-NFAT) 信号通路 (7–9)。例如，mTOR 是一种丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶，在调节心肌细胞蛋白质稳态方面起着关键作用 (10–12)；通过药理学或遗传学方法部分抑制 mTOR 可对几种类型的心肌病产生心脏保护作用，包括 lamp2 相关 HCM (13)、bag3 相关和层蛋白 A/C 相关 DCM (14, 15) 以及贫血和阿霉素诱发的心肌病 (DIC) (16)。相反，已发现 MAPK 几乎在每种应激和激动剂诱发的肥大刺激下都会激活，并以独特的方式调节心脏离心和向心生长之间的平衡 (17, 18)。 MAPK 的激活会导致离心性肥大并促进肌细胞延长，而抑制细胞外信号调节激酶 (ERK) 通路会减弱对压力超负荷的肥大反应 (19)。MYH7，也称为 β - 肌球蛋白重链，是第一个被确定的 CM 致病基因，后来被确定为约 18% 的 HCM 病例的病因 (20–22)。在人类中，MYH7 与 MYH6 串联位于 14 号染色体上，MYH7 是位于 MYH6 上游的主要成体亚型。在小鼠中，Myh7 和 Myh6 也串联位于 14 号染色体上；然而，上游的 Myh7 基因
已发布版本的引用 (APA)：Seibert, K., Domhoff, D., Bruch, D., Schulte-Althoff, M., Fürstenau, D., Biessmann, F., & Wolf-Ostermann, K. (2021)。人工智能在护理中的应用场景：快速回顾。医学互联网研究杂志，23 (11)，文章 e26522。https://doi.org/10.2196/26522
背景：人工智能 (AI) 有望在复杂的护理情况下支持护士的临床决策，或执行远离直接患者互动的任务，例如文档处理。护理领域对人工智能应用的研究和开发不断增加，但一直缺乏涵盖有前景的应用场景证据基础的广泛概述。目标：本研究综合了有关人工智能在护理环境中的应用场景的文献，并强调了人工智能在护理中的应用在伦理、法律和社会话语中的相关方面。方法：按照快速审查设计，于 2020 年 6 月搜索了 PubMed、CINAHL、计算机协会数字图书馆、电气和电子工程师协会 Xplore、数字书目和图书馆项目和信息系统协会图书馆以及主要人工智能会议的图书馆。包括以英文发表的关于伦理、法律和社会影响的原始定量和定性研究出版物、系统评价、讨论论文和论文。根据预先确定的选择标准对符合条件的研究进行分析。结果：筛选了 7016 篇出版物的标题和摘要以及 704 篇全文，并纳入了 292 篇出版物。医院是最突出的研究环境，其次是在家独立生活；养老院或家庭护理的应用场景较少。大多数研究都使用了机器学习算法，而每 10 篇出版物中就有不到一篇涉及专家或混合系统。人工智能应用的主要目的是专注于图像和信号处理，包括跟踪、监控或活动和健康分类，然后进行护理协调和沟通，以及跌倒检测。很少有研究报告人工智能应用对临床或组织结果的影响，尤其是缺乏在实验室条件之外收集的数据。除了技术要求外，某些要求的报告和纳入还涵盖了更全面的主题，例如数据隐私、安全和技术接受度。伦理、法律和社会影响反映了关于医疗保健中技术使用的讨论，但大多没有进行有意义且可能包罗万象的细节讨论。结论：结果突出了人工智能系统在不同护理环境中应用的潜力。考虑到缺乏关于人工智能系统在现实场景中的有效性和应用的研究结果，未来的研究应该从更具体的护理角度来看待目标、结果和效益。我们认为，至关重要的是，
rmhcsc 全章战略规划 2026
§ 通过品牌建设（店内 RMHCSC 安置、参与在线 / 移动 / 社交活动）、筹款（例如，四舍五入活动）和参与（为儿童步行团队）来寻求增加我们与 MCFAMILY 关系的广度和深度§ 深化医疗社区合作伙伴关系，包括来自医院或其大型企业捐助者的财务承诺以及与广泛的儿科护理提供者的持续教育 / 网络合作，以提高认识 / 参与度§ 灵活创新地使用现有和 / 或新的沟通方式（面对面、在线、移动和社交），以确保与我们的家人、员工、志愿者、合作伙伴和捐助者的每一个接触点都是有意义和有影响力的
开尔文 - 霍尔姆·霍尔茨（Kelvin-Helmholtz
上下文。磁性零点与高能冠状现象相关，例如太阳浮动，通常是重新计算和颗粒加速度的位置。磁性零点的动态扭曲可以在其风扇平面内产生开尔文 - 螺旋不稳定（KHI），并且可以激发脊柱扇形重新连接，并在持续扭曲下的零点的相关崩溃。目标。本文旨在比较在KHI模拟中的各向同性和各向异性粘度的影响，并在动态扭曲的磁性空点中崩溃。方法。，我们使用具有自定义各向异性粘度模块的3D磁水动力学Lare3d进行了模拟。进行了一对高分辨率模拟，一种使用各向同性粘度，另一种使用各向异性粘度，使所有其他因素保持相同。我们详细分析了结果。在粘度和电阻率的一系列值范围内进行了进一步的参数研究。结果。这两个粘度模型都允许KHI的生长和无数点的最终崩溃。在所有研究的参数上，各向异性粘度允许增长的不稳定性，而各向同性粘度在某些情况下会降低稳定性的不稳定性。尽管与各向异性粘度相关的粘性加热通常较小，但欧姆加热占主导地位，并通过不稳定性产生的当前床单增强。使用各向异性粘度时，这会导致更高的总体加热率。当采用各向异性粘度时，零点的崩溃会明显发生。
圣安东尼奥军事健康系统 (samhs)
Larry S. Schlesinger 医学博士是国际公认的传染病权威。2017 年，他成为德克萨斯州圣安东尼奥市德克萨斯生物医学研究所的教授、总裁兼首席执行官，并领导着一项转型过程，重点关注科学发展和文化变革、新的校园总体规划以及新的研究和教育计划。自他上任以来，德克萨斯生物医学研究所增加了 13 名新教职员工，并通过慈善活动筹集了 3000 多万美元，用于招募科学家、新项目和基础设施需求。他还监督了领导层和业务实践的重组，在 2019 年至 2020 年期间将德克萨斯生物医学研究所的拨款和合同增加了一倍。Schlesinger 博士是一位领先的医师科学家，他的研究项目重点关注肺部环境如何在结核病的发病机制和由破坏肺部免疫机制的其他细胞内病原体引起的疾病的背景下塑造肺泡巨噬细胞生物学。他是一位多产的学者，撰写了 200 多篇同行评议文章和评论，担任过两本书的编辑，并在主要教科书中撰写了多个章节（H 指数 69）。30 多年来，他一直受到 NIH 和其他联邦机构以及比尔和梅琳达盖茨基金会等私人基金会的资助。他培训了大约 170 人，并领导了 NIH 资助的培训项目。他最近被任命为 NIH NIAID 理事会成员，以及美国科学促进会、美国传染病学会、美国医师协会和美国微生物学会的研究员。
使用无监督学习
经颅超声疗法越来越多地用于非侵入性脑疾病治疗。然而，常规数值波求机的计算量过于昂贵，无法在治疗过程中在线使用，以预测经过头骨的声学字段（例如，考虑主题特定的剂量和靶向变化）。作为实时预测的一步，在当前工作中，使用完全学习的优化器开发了2D中异质Helmholtz方程的快速迭代求解器。轻型网络体系结构基于一个修改的UNET，其中包括一个学识渊博的隐藏状态。使用基于物理的损失功能和一组理想化的音速分布对网络进行训练（完全无监督的训练（不需要真正的解决方案）。学习的优化器在测试集上表现出了出色的性能，并且能够在训练示例之外良好地概括，包括到更大的计算域，以及更复杂的源和声速分布，例如，从X射线计算的颅骨图像中得出的那些。
米萨瓦空军基地 - ROM 手册 - AF.mil
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
共 13 份高管洞察简报 4/23/2021 mhtml:file://I
国防健康计划 2021 年面临 18 亿美元的预算缺口（联邦新闻网）国防部的健康计划在 2021 财年中期出现了严重赤字，五角大楼正在努力弥补赤字。国防部负责卫生事务的代理助理部长特里·阿迪里姆博士周二告诉国会议员，国防健康计划 (DHP) 因与新冠肺炎相关的费用而遭受 6.73 亿美元的损失。预计这一数字将增长到 18 亿美元以上。其中约 10 亿美元是国防部需要支付给私营部门的资金。由于五角大楼仍在评估其对联邦紧急事务管理局任务的支持成本，成本可能进一步增加。缺口来自冠状病毒的日常影响，因为更多的清洁和个人防护装备的需求最终比 DHP 预算的要昂贵。
飞机需求预测 - ScholarWorks@UMass Amherst
致谢................................................................................................................v 摘要................................................................................................................................ vi 表格清单.............................................................................................................................. ix 图表清单..............................................................................................................................x 第 1 章 简介.........................................................................................................................................1