Jovanovski E,Jenkins A,Dias AG,Peeva V,Sievenpiper J,Arnason JT等。 韩国红人人参的影响(Panax Ginseng C.A. mayer)及其在健康个体中的动脉僵硬度上孤立的分子糖苷和多糖。 AM J Hypertens 2010,23(5):469-472(仅摘要可用)Jovanovski E,Jenkins A,Dias AG,Peeva V,Sievenpiper J,Arnason JT等。韩国红人人参的影响(Panax Ginseng C.A.mayer)及其在健康个体中的动脉僵硬度上孤立的分子糖苷和多糖。AM J Hypertens 2010,23(5):469-472(仅摘要可用)
摘要本文介绍了超高辐射模块化乘数的算法 - 硬件共同设计,用于高吞吐量模块化乘法。首先,为了加快模块化乘法的速度,我们使用一种新型的分段还原方法来利用超高的radix插入模块化乘法算法,从而减少了迭代和预计的数量。然后,为了进一步改善模块化乘法的吞吐量,我们设计了高度并行的模块化乘数体系结构。最后,我们使用Xilinx virtex-7 FPGA进行了并验证模块化乘数。实验结果表明,它可以在0.56 µs中执行256位模块化乘法,吞吐量速率高达4999.7 Mbps。关键字:模块化乘法,高吞吐量,超高radix分类:集成电路(内存,逻辑,模拟,RF,传感器)
量子计算正处于资源有限的时代。当前的硬件缺乏高保真门、长相干时间以及执行有意义计算所需的计算单元数量。现代量子设备通常使用二进制系统,其中每个量子位都存在于 | 0 ⟩ 和 | 1 ⟩ 状态的叠加中。然而,通过以不同的方式操纵系统,通常可以访问同一物理单元中的 | 2 ⟩ 甚至 | 3 ⟩ 状态。在这项工作中,我们考虑通过压缩方案自动将两个量子位编码为一个四状态量子。我们使用量子最优控制来设计高效的概念验证门,完全复制这些编码量子位上的标准量子位计算。我们扩展了量子比特编译方案,以便在由量子比特和量子门组成的任意混合基数系统上高效路由量子比特,从而减少通信并最大限度地减少由较长持续时间的量子门引入的额外电路执行时间。结合这些编译策略,我们引入了几种方法来寻找有益的压缩,将计算和通信导致的电路错误减少高达 50%。这些方法可以将有限的近期机器上可用的计算空间增加高达 2 倍,同时保持电路保真度。
本文引入了一种新的加密方法,旨在通过使用分裂的radix傅立叶变换技术来改善加密过程,称为split-radix fast fast傅立叶变换(SRFFFT)。所提出的方法基于将FFT radix-2和radix-4算法拆分,以实现SRFFT两个阶段的提高信息保证。第一阶段在输入明文上使用SRFFT算法直接计算以产生密文,而第二阶段将反向的SRFFFT算法应用于Decipher。对几种类型的加密分析攻击,例如蛮力,自相关和字典攻击,进行了相对评估,SRFFFT评估的最终结果表明,在许多实用的加密应用中,SRFFFT在许多实用的加密应用中都是可取的,因为SRFFFT复杂性在SRFFFT的复杂性中随着分裂比较计算的范围而增加,从而消除了差异的范围,从而消除了隐性攻击的范围。
在2019年12月,在湖北省武汉市发现了许多病毒性肺炎病例。到2020年2月,全国范围内有20,000多例2019年冠状病毒疾病(Covid-19),有425例患者死亡。在这次暴发中,西方医学在不识别病原体的情况下进行有针对性的治疗很难,但是传统中药(TCM)可以通过综合征分化和治疗迅速确定原因(Zeng等,2020)。covid-19属于TCM中“流行病”类别,其病理变化首先出现在间质肺中(Yang and Fan,2021)。主要症状是发烧,干性咳嗽和疲劳。在严重的情况下,可能会发生肺合并(Miao等,2020; Xiong,2020; Zhan等,2020)。鉴于这些症状,应用了许多处方,例如金胡乌拉甘格颗粒,Shufeng Jiedu胶囊,Jingfang颗粒和Jinbei口服液体(JB。l),并在诊所显示出明显的治愈作用。在其中,JB。L在2020年2月在山东省(第二版)的新型冠状病毒肺炎的中药诊断和治疗计划中列出,我们随后的临床数据分析表明,JB的效果。L优于单一化学疗法组(Li等,2021)。JB。它具有补充气和滋养阴,驱除血液停滞和去除痰液的作用。因此,在本实验中,JB的化学组成。L is composed of Astragali radix , Codonopsis radix , Angelica sinensis , Glehniae radix , Scutellariae radix , Fritillariae cirrhosae bulbus , Chuanxiong rhizoma , Salvia miltiorrhiza radix , Pinelliae rhizoma praeparatum cumalumine , Lonicerae japonicae fl os , Forsythiae Fructus和Glycyrrhizae radix。尽管TCM处方具有一定的理论和临床应用基础,但复合TCM处方的材料基础很复杂,而动作机制是多种多样的,这给TCM的有效性带来了基本材料研究。近年来,连字符技术是对复杂矩阵中未知化合物的快速定性分析的强大工具,尤其是超出性液态色谱,以及四极杆的时间串联串联质量光谱法(UPLC-Q-Q-TOF-MS),这是有益于其高分辨率和敏感性的。这些方法已被证明是对TCM制剂快速分析的有效和高度敏感的工具(Gao等,2014; Zhang等,2017a; li等,2018; Wang等,2018; Sun等,2021)。此外,UPLC与三极四极质量光谱法(UPLC-QQQ-MS/MS)可以很好地应用于通过多个反应监测(MRM)模式对TCM多个化学成分的定量分析,这在TCM的现代化中具有很大的意义(Wu et and an e et al。 )。研究TCM效率的材料基础是解决TCM有效作用原理的先决条件,而确定TCM的有效组成部分是主要任务。l通过UPLC-Q-TOF-MS/MS定性确定,并且主要功能组件通过UPLC-MS/MS定量分析。这是关于JB化学成分的系统分析的第一个报告。l,为质量控制和对其药效学的深入研究提供了基础。
摘要 :肺经风热证痤疮是一种常见皮肤病,中药方剂较多,但其作用机制仍不明确。本文收集整理了近二十年治疗肺经风热证痤疮的文献及专利方剂,采用Excel 2019进行用药频次统计,使用IBM SPSS 25.0进行聚类分析,获取核心方剂。运用网络药理学收集药物与疾病相关靶点,构建作用网络,进行富集分析,共获取137首方剂、167种药物,核心方剂为桑白皮、枇杷叶、黄芩、甘草、栀子、生地、丹皮。治疗肺经风热型痤疮应从清热泻肺、凉血解毒入手,核心方药主要通过AKT1、IL6、TP53、TNF、VEGFA、EGF靶点及卡波西肉瘤相关的疱疹病毒感染、麻疹、弓形虫病、EB病毒感染、IL-17、MAPK等信号通路发挥作用,以期为进一步的临床研究提供参考。
糖尿病是一种重要的慢性内分泌/代谢疾病,可能导致许多威胁生命的后果。根据研究,肠道菌群与糖尿病的发展密切相关,使其成为糖尿病治疗的可行靶标。肠道菌群会影响肠道屏障功能,生物体免疫力,从而影响葡萄糖代谢和脂质代谢。According to research, a disruption in the intestinal microbiota causes a decrease in short-chain fatty acids (SCFAs), alters the metabolism of bile acids (BAs), branched-chain amino acids (BCAAs), lipopolysaccharide (LPS), and endotoxin secretion, resulting in insulin resistance, chronic in fl ammation, and the progression to type 2糖尿病(T2DM)。Astragali radix是一种与食物相同的药物,该草药已被广泛研究用于治疗糖尿病,并在近年来取得了令人鼓舞的结果。多糖,皂苷,avonoids和其他成分很重要。中,星形镜在保护胰腺和肝脏的细胞完整性方面发挥了作用,可以减轻胰岛素抵抗,并降低血糖和甘油三酸酯(TC)水平;阿斯托拉瓜多糖(AP)对糖尿病的主要影响是胰岛素抵抗,鼓励胰岛细胞增殖以及胰岛B细胞死亡的抑制。已知Astagali radix avonoids可以增强免疫力,抗炎性,调节葡萄糖代谢并控制糖尿病的进展。这项研究总结了关于阿斯特拉加利辐射的最新研究及其在2型糖尿病中通过调节肠道微生物群的治疗中的研究。
三进制数系的基数为 3 [1]。基数通常定义为可以用单个数字表示的唯一数字或唯一符号的数量。在二进制系统中,使用两个逻辑符号 0 和 1 来表示一个值,而在三进制系统中,使用三个逻辑符号(0、1 和 2)。双极符号是三进制逻辑系统中的方法之一,用符号 -1、0、1 表示。在本文中,使用的符号是 0、1 和 2。三进制逻辑系统给出了三值交换的含义。与二进制逻辑系统相比,三值逻辑系统或三进制逻辑系统在设计数字电路时具有许多优点。可以减少芯片面积,更重要的是,可以轻松使用错误检测和纠错码。修订稿于 2020 年 2 月 28 日收到。 * 通信作者
Andrew Oriani、Sasha Anferov、Helin Zhang、Gabrielle Roberts、Kevin He、Brennan Dizdar、Morgan Lynn、Ziqian Li、Chunyang Ding、Chris Anderson(斯坦福大学博士后)、Aziza Suleymanzade(哈佛大学博士后)、Akash Dixit、Ankur Agrawal、Mark Stone(原子计算)、Brendan Saxberg、Margaret Panetta、Clai Owens(加州理工学院博士后)、Gerwin Koolstra(加州大学伯克利分校博士后)、Sam Whiteley(HRL 员工科学家)、Mo- hamed Abdelhafez(麻省理工学院博士后)、Yao Lu(耶鲁大学博士后)、Nelson Leung(Radix Trading LLC 量化研究员)、Ge Yang(BAIR、FAIR 实习生)、Nate Earnest(洛克菲勒大学博士后)、Ravi Naik(加州大学伯克利分校博士后)
本文档介绍了一个基于AI的基于Web的培训系统,旨在使学习数据结构和算法(DSA)高度互动,视觉和可访问。该平台结合了基本算法的动态可视化,例如二进制搜索,线性搜索,气泡排序,选择排序,合并排序,插入排序,快速排序,shell stort和radix排序,所有这些都在接受用户输入以个性化学习经验的模块中实现。为了增强参与度和支持的掌握,该系统包括每个模块之后的评估,用于实时查询的聊天机器人和进度仪表板。此外,数据结构模块专注于核心数据结构及其应用,提供教程和练习以加强理解。这种结构化和以用户为中心的方法使学习者能够通过全面的仪表板来逐步构建DSA技能,同时跟踪他们的成长和理解。