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早期全肠内镜与常规部分肠内镜治疗的对比研究
摘要背景：肠内喂养是早产儿护理的重要组成部分。肠内喂养适用于多种疾病，包括早产（婴儿无法有效吸吮和吞咽）、脑瘫或脑损伤等神经系统疾病、腭裂等先天性异常以及妨碍充分口服摄入的严重疾病。本研究旨在评估和比较妊娠 28 至 34 周之间出生的早产新生儿早期全肠内喂养与常规部分肠内喂养的结果，重点关注生长发育、长期发病率和死亡率等参数。方法：这是一项比较前瞻性观察研究，旨在比较全肠内喂养和部分喂养对早产儿的影响。研究共纳入 180 名早产儿。参与者被分为两组 - 90 名早产儿：全喂养，90 名早产儿：部分喂养。结果：一项针对 180 名婴儿的研究比较了全喂养组和部分喂养组，每组 90 名婴儿。全喂养组并发症较少（共 16%），无坏死性结肠炎，而部分喂养组问题较多（共 30.33%），其中 3% 患有坏死性结肠炎。全喂养婴儿的预后更好，出院率更高（88% 比 80%），死亡率更低（9% 比 15%）。虽然两组婴儿的身长增长相似，但全喂养婴儿在 15 天内保持更稳定的体重增长。结论：本研究得出结论，全肠内喂养是早产儿营养管理中更有益的方法，可改善体重、身长和头围的增长。关键词：母乳喂养、坏死性结肠炎、肠内母乳喂养、婴儿生长
重组爱泼斯坦 - 巴尔病毒DNA聚合酶催化亚基（BALF5），部分
重建，我们建议在打开之前对此小瓶进行简短离心，以使内容达到底部。请在去离子无菌水中重新构建蛋白质，浓度为0.1-1.0 mg/ml。我们建议在-20°C/-80°C下加入5-50％的甘油（最终浓度）和等分试样。我们默认的甘油最终浓度为50％。客户可以将其用作参考。
小即是美：压缩深度神经网络以实现部分域自适应
摘要 — 领域自适应是一种在深度学习 (DL) 时代减轻昂贵的数据标记过程负担的有效方法。一种实际情况是部分域自适应 (PDA)，其中目标域的标记空间是源域标记空间的子集。尽管现有方法在 PDA 任务中取得了不错的效果，但由于目标只是原始问题的一个子任务，因此深度 PDA 模型中存在计算开销的可能性很高。在这项工作中，PDA 和模型压缩无缝集成到统一的训练过程中。通过最小化软加权最大均值差异 (SWMMD) 来减少跨域分布差异，SWMMD 是可微的并在网络训练期间起到正则化的作用。我们使用梯度统计来压缩过度参数化的模型，以根据批量归一化 (BN) 层中的相应缩放因子来识别和修剪冗余通道。实验结果表明，我们的方法可以在各种 PDA 任务上实现与最先进方法相当的分类性能，同时显著减少模型大小和计算开销。
氮化硅弯曲的不对称耦合波导与部分Euler弯曲
光子集成电路（图片）最初是为满足光纤数据传输系统的需求而设计的[1]。近年来，我们目睹了光子整合技术的爆发，并具有不断增长的应用范围。高度活跃的字段包括光传感器[2]，医疗应用[3]，光学频率梳子生成[4]和量子技术[5]仅举几例。综合光子技术的持续进展是由大型生态系统的开发引起的，包括提供开放访问制造服务的铸造厂[6]。硅光子学基于高度成熟的CMOS制造过程，在此scenario中起着重要的作用[6]。尽管传统的绝缘体硅（SOI）技术仍然在CMOS平台中占主导地位，但基于氮化硅波导的图片对于某些应用来说尤其重要[7]。与硅引导结构相比，用氮化硅制造的结构可提供较小的线性和非线性固有传播损失，较低的热光系数以及一个较大的透明度区域，该区域为从可见的中部到中央验收的应用打开了平台。在负面，氮化硅的主要缺点源于其折射率小于硅的折射率。因此，氮化硅波导中的场限制较差，并且弯曲波导切片中的辐射损失变大[8]。这最终限制了集成设备中曲率的最小可接受半径，因此限制了集成规模。可以通过结合次波长的光栅[9]或侧凹槽[10，11]来修改波格的几何形状来减少弯曲整合波导中的辐射损失。尽管如此，这些设计策略需要其他非标准制造步骤。使用匹配的弯曲[12]允许通过将弯曲的总范围调整为前两种模式的节拍长度的倍数，从而减轻恒定曲率部分与直线输入和输出波导之间的过渡处的损失。可以应用于任意长度的弯曲部分的替代方法是通过将相对侧向移动应用于直的和弯曲的波导[13，14]，以最大化不连续性的模式耦合。其他方案基于弯曲波导宽度[15-18]的进行性修改或使用三角学[19]，Spline [10，20，21]，Euler [22-25]，Bezier [16，26]或N -djustable [27]功能。弯曲辐射损失也可以使用不同的算法最小化[28 - 34]。
重组 Epstein-Barr 病毒 DNA 聚合酶催化亚基 (BALF5)，部分
复原 我们建议在打开前先短暂离心此小瓶，使内容物沉至底部。请使用去离子无菌水复原蛋白质至浓度为 0.1-1.0 mg/mL。我们建议添加 5-50% 甘油（最终浓度）并分装以在 -20°C/-80°C 下长期储存。我们默认的甘油最终浓度为 50%。客户可以将其作为参考。
重组鸡疱疹病毒 2 型 DNA 聚合酶催化亚单位 (MDV043)，部分
序列 MSVDGTKTFF NPYIGARKRS LEARNGLSFS TGQNYDEKNN RRDRNSITYV TTIDEFKYIA PKCLDDKDVK QKGTHIGKLK RSPVLYKNGE EYVFLNFEDC EDVWPRRCSI WNNRSFLPAD FDPRFSRFHV YDMIETVEFA SAAIDRDKNR FLELLRPMGT IVTMMGITEC GKRVAVHVYG IKPYFYMRKV DTDTICGSRC PRELAEKLAN VVRSSVNEVA NAKRFCTPVT RTVSADCFEV DVVQRKDIYY YGTGHDEFYR VKSQSGKFIT LLCDNFYPSI IKYEGNIDAI TRMVLDNNGF STFGWYSFKV GNNGEKVQVR APCHHCTSCD IEINCTVDNL IGYPEDDAWP示例： DTNLSNLRPQ DDYLEINVQG KLLRFVKPHI RESLLAILLK DWLAMRKAIR AKIPESCDEI AVLLDKQQAA IKVVCNSVYG FCGVSNGLLP CIDVAATVTT IGRNMLLTVR DYIHKQWGTR DALLREFPNL SNFMRPEDYS VSVIYGDTDS VFIKFKGVDI HGLVTTGDDM AKRVSSDLFP KPIKLECEKT FNKLLLITKK KYMGTIHGGR MLMKGVDIVR KNNCRFINTY AKKLSDLLFL DDTVAKAAAT VAEKPPSFWA TSPLPEGLNS FGGVLAEAYT RMMINNITEV EDFAMSAELS RPPDAYTNKR IPHLTVYYKL AMRSEQLPVV KDRISYVIAA ATPEVVRDSA RVAEFRGELD LCHQNSNTSC PGDSVMTNKE TYVRHSPRNK LLISDMAEDP KYLLANNIPL NTDYYLSHLL GTLCVTFKAL FGNDVKITET VLRRFIPETF TEDCSYTERV SSEMFTTIRS GIGLQVNEEE ETRRKLNIAF RILTATPHRY
对大气压力等离子体余泽的纳米颗粒解析的综述
结构力学通常由（PDES）（PDES）（PDES）建模。除了存在分析解决方案的非常简单的情况外，还需要使用数值方法才能找到近似解决方案。然而，对于许多实际兴趣的问题，经典数值求解器的计算成本在经典上，即基于硅的计算机硬件，变得过于刺激。量子计算虽然仍处于起步阶段，但仍具有实现新一代算法的承诺，这些算法可以至少在理论上执行比经典方法更快地执行PDE求解器的成本最高的部分。此外，增加量子计算硬件的研究和可用性激发了科学家和工程师开始使用量子计算机来解决PDE问题的希望要比经典可能快得多。这项工作回顾了处理量子算法在结构力学中求解PDE的贡献。目的不仅是讨论给定PDE，边界条件和向求解器输入/输出的理论可能性和优势程度，而且还要检查文献中提出的方法的硬件要求。
带有随机样本大小和部分恢复的标签优惠券收集器问题
I。 [8] - [12]。最近已将其用于DNA中数据存储的组合编码研究[13] - [17]。最初以从统一和独立样本收集不同的优惠券来构建，CCP研究了收集所有不同优惠券所需的样品数量的分布。传统上，CCP涉及n个不同的均衡优惠券，在每个样本中，单个优惠券都会重复。在这种情况下，至少一次对每个优惠券进行采样所需的预期样本数为n·hn≈nlog n，其中h n是n -th谐波数。CCP的变体已出现以建模复杂的现实世界系统。 这样的变体[7]是每个优惠券具有其自己的采样概率p i的位置。 另一种变体是仅重新要求r差异优惠券[18] - [21]，而不是所有n张优惠券。 此问题称为部分CCP，在几种情况下进行了探索，特别是用于优化收集过程或估计优惠券亚集的概率。 对于该变体，已知样品的预期数为[19]：n·p r - 1 i = 0 1 n -i = n·（h n -h n -h n -n -r）。 部分恢复也与DNA中数据存储的RAM实现有关[22] - [24]。 我们已出现以建模复杂的现实世界系统。这样的变体[7]是每个优惠券具有其自己的采样概率p i的位置。另一种变体是仅重新要求r差异优惠券[18] - [21]，而不是所有n张优惠券。此问题称为部分CCP，在几种情况下进行了探索，特别是用于优化收集过程或估计优惠券亚集的概率。对于该变体，已知样品的预期数为[19]：n·p r - 1 i = 0 1 n -i = n·（h n -h n -h n -n -r）。部分恢复也与DNA中数据存储的RAM实现有关[22] - [24]。我们此问题的另一个概括是带有组图的CCP [25] - [27]。这种概括考虑了场景，在这种情况下，每个样本中没有收集单个优惠券，而是收集优惠券的随机子集。每个样品的大小可能是恒定k或随机变量（RV）k。一个人有兴趣表征所需的子集数量的分布，直到在这些样本中至少有一个优惠券中绘制每个优惠券为止。
陶瓷粉尘部分替代水泥对轻质泡沫混凝土的影响
钢材、混凝土、木材、大理石等是世界上的建筑材料 [1]。由于混凝土的工程特性和性能，混凝土是建筑界使用最广泛的建筑材料之一。混凝土由水泥、水、沙子、细骨料和粗骨料混合而成，这些是混凝土的主要原材料。骨料和混合比例会影响混凝土的物理和化学性质，如可加工性、强度、稳定性和耐久性。一般来说，混凝土抗压强度高，抗拉强度低。因此，使用钢材、木材、外加剂、纤维等来提高混凝土的性能。随着建筑材料的快速增长和价格上涨，一些建筑公司已在建筑结构中使用轻质混凝土作为建筑材料。轻质混凝土的密度约为 800 kg/m 3 至 1850 kg/m 3。轻质混凝土分为轻质骨料混凝土、轻质泡沫混凝土 (LFC) 和加气混凝土 (AAC)。轻质混凝土是工业中使用最广泛的类型。