Qubit读数是任何量子信息处理器中必不可少的元素。在这项工作中,我们在实验中证明了transmon和Polarmon模式之间的非扰动交叉kerr耦合底,该模式可以改善量子非态度(QND)读数,用于超导速度。新机制使用与分散近似中的标准QND量子读数相同的实验技术,但由于其非扰动性质,它最大化了速度,单发忠诚度和读取的QND属性。此外,它可以最大程度地减少不需要的衰减通道的影响,例如purcell效应。我们观察到短50 ns脉冲的单次读数保真度为97.4%,并且对长度测量脉冲的QND度为99%,并具有重复的单发读数。
Daniel J.O. Roche,博士学位1,2 Monica V. Talor,MS 4 Sarah Clark,博士学位2 William W. Eaton,PhD†,5 *共享第一作者1马里兰州精神研究中心,马里兰大学医学院,巴尔的摩大学医学院,美国马里兰州,美国马里兰州; 2美国马里兰州马里兰州医学院精神病学系; 3美国马里兰州陶森的Sheppard E. Pratt医院。 4约翰·霍普金斯大学医学院病理学系,美国马里兰州巴尔的摩; 5约翰·霍普金斯大学医学院精神病学系,美国马里兰州巴尔的摩; †指示全部教授通讯作者:Maryland Psychiatric Research Center of Maryland Medicine Medicine of Medicine tawes建筑物Tawes大楼55 Wade Ave. Baltimore,MD 21228 dlkelly@som.umaryland.umaryland.edu 410-410-402-68611Daniel J.O.Roche,博士学位1,2 Monica V. Talor,MS 4 Sarah Clark,博士学位2 William W. Eaton,PhD†,5 *共享第一作者1马里兰州精神研究中心,马里兰大学医学院,巴尔的摩大学医学院,美国马里兰州,美国马里兰州; 2美国马里兰州马里兰州医学院精神病学系; 3美国马里兰州陶森的Sheppard E. Pratt医院。 4约翰·霍普金斯大学医学院病理学系,美国马里兰州巴尔的摩; 5约翰·霍普金斯大学医学院精神病学系,美国马里兰州巴尔的摩; †指示全部教授通讯作者:Maryland Psychiatric Research Center of Maryland Medicine Medicine of Medicine tawes建筑物Tawes大楼55 Wade Ave. Baltimore,MD 21228 dlkelly@som.umaryland.umaryland.edu 410-410-402-68611Roche,博士学位1,2 Monica V. Talor,MS 4 Sarah Clark,博士学位2 William W. Eaton,PhD†,5 *共享第一作者1马里兰州精神研究中心,马里兰大学医学院,巴尔的摩大学医学院,美国马里兰州,美国马里兰州; 2美国马里兰州马里兰州医学院精神病学系; 3美国马里兰州陶森的Sheppard E. Pratt医院。4约翰·霍普金斯大学医学院病理学系,美国马里兰州巴尔的摩; 5约翰·霍普金斯大学医学院精神病学系,美国马里兰州巴尔的摩; †指示全部教授通讯作者:Maryland Psychiatric Research Center of Maryland Medicine Medicine of Medicine tawes建筑物Tawes大楼55 Wade Ave. Baltimore,MD 21228 dlkelly@som.umaryland.umaryland.edu 410-410-402-68611
摘要 - 本研究通过开发TKIP -RUB(转换键盘输入模式以识别用户行为)算法在密码更新期间将合法用户与冒险者区分开的挑战。文献综述表明,包括EPSB方法在内的现有算法在基于移动键盘输入的情况下识别用户行为的准确性有限。旨在通过回答问题来增强身份验证系统的研究:转换历史输入模式是否可以提高用户识别的准确性和可靠性?假设提出的算法将在准确性和精确度上显着优于现有方法。为了评估这一点,使用143位用户更新密码的用户的登录尝试进行了实验研究,从而产生了629个记录的数据集(486个培训,143个测试)。将TKIP-RUB算法集成到移动身份验证系统中,以分析用户行为并生成预测模式。结果表明,尽管EPSB算法的准确度达到9.091%,但TKIP-RUB算法达到53.147%,代表了五倍的提高。这证明了TKIP-RUB算法在提高识别率,安全性和积极的预测精度方面具有较高的有效性。
摘要:我们评估了未配对的图像到图像翻译网络的适用性,以纠正通过全球大气循环模型模拟的数据。我们使用无监督的图像对图像翻译(单元)神经网络体系结构来映射在以南亚季风为中心的地理区域中的HADGEM3-A-N216模型和ERA5重新分析数据之间的数据,该区域中具有充分记录的严重偏见。单位网络构建了跨变量的相关性和空间结构,但产生的偏置校正比目标分布少。通过将单位神经网络与经典的分位数映射技术(QM)相结合,我们可以制定比任何一个单独的偏差校正。单元1 QM方案显示可以纠正单个变量的跨变量相关性,空间模式和所有边际分布。对这种联合分布的仔细校正对于化合物极端研究至关重要。
抽象目的是研究糖尿病与接受原发性全髋关节置换术(THA)患者的术后结局的关联。设计回顾性队列研究使用美国国家住院样本(NIS)的数据。设置研究队列是美国原发性THA的住院,这是NIS 2016 - 2020年确定的。参与者我们在2016 - 2020年NIS中确定了2 467 215名成年人,他们使用国际疾病分类,第10个修订代码接受了主要的THA。原发性医院被分析为整体组,并通过对THA的基本诊断进行了分层。结果措施的结果度量是医院住院时间>中位数,总医院费用>中位数,住院死亡率,非顾问出院,需要输血,人工骨折,假体脱位和术后感染,包括围产期围卷围产期关节感染,深层外科手术部位感染,深层外科手术。在2 467 215例接受初次THA的患者中,平均年龄为68.7岁,女性为58.3%,白人为85.7%,有61.7%的Medicare付款人,有20.4%的Deyo-Charlson Index(适应为2或更高的糖尿病)。416 850(17%)患者患有糖尿病。我们注意到无血管坏死和炎症性关节炎队列中缺乏某些关联(p> 0.05)。结论糖尿病与原发性THA后的医疗保健利用率增加,输血和术后感染风险有关。需要进行较大的研究,在经历原发性THA的血管坏死和炎症性关节炎队列中。在整个队列中多变量调整的逻辑回归中,糖尿病与更长的住院时间更长(调整或(AOR)1.38; 95%CI 1.35至1.41)有关输血(AOR 1.19; 95%CI 1.15至1.23),术后感染(AOR 1.62; 95%CI 1.10至2.40)和人心理联合感染(AOR 1.91; 95%CI CI 1.12至3.24)。通过术前医疗管理和/或特定术后途径的糖尿病优化可以改善这些结果。
结果:包括七十例胸部CT CT证据19的癌症患者。中位随访25天后,17例患者(24%)死亡。非幸存者的中位数胸部CT胸部CT范围为20%(IQR = 14–35,范围= 3-59),而幸存者的中位数为10%(IQR = 6-15,IQR = 6-15,范围= 2-55)(P = 0.002)。Covid-19肺炎的程度与住院治疗(P = 0.003)和氧疗法要求(P <0.001)相关。与死亡相关的独立因素是绩效状态(PS)≥2(HR = 3.9,95%CI = [1.1-13.8] P = 0.04)和COVID-19-COVID-19肺炎的程度≥30%(HR = 12.0,95%CI = [2.2-64.4] P = 0.004)。在癌症,癌症阶段,转移部位或幸存者和非活群之间的肿瘤治疗类型上没有发现差异。该模型的跨验证UNO c索引包括PS和COVID-19的肺炎的范围为0.83,95%CI = [0.73-0.93]。
有关产品适用于某些类型应用程序的陈述是基于Vishay对典型要求的了解,这些要求通常在通用应用中的Vishay产品上放置。此类陈述不是关于产品适用于特定应用的适用性的约束性陈述。有责任验证具有产品规范中描述的特定属性的特定产品适合在特定应用程序中使用。数据表中提供的参数和 /或规格在不同的应用程序中可能会有所不同,并且性能可能会随着时间而变化。客户的技术专家必须为每个客户应用程序验证所有操作参数,包括典型参数。产品规格不会扩展或以其他方式修改Vishay的购买条款和条件,包括但不限于其中表达的保修。
计算机科学领域正在迅速发展,对技术进步至关重要。为了跟上这一进步,许多国家都改革了通识教育课程,包括算法元素和计算思维,尤其是在数学方面。本研究旨在阐明计算思维的特征,并评估在数学教育的背景下,在发展学生的计算思维技能方面,未插入问题的方法的潜力。我们的初步发现表明,未插入的解决问题的方法有效地促进了学生的计算思维能力。根据我们的研究结果,我们建议一致的努力将算法和计算思维集成到各种学校学科,尤其是数学学科。
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