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![b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已经对封闭量子系统进行了广泛的研究[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MR24，MR24，MR24，MR 24 \ x3，MR 24 \ x3，MR 24 \ ack x.24 \ x. x.24 \ x3，MR24 \ x.34 \ x.24 \ ack ar x。在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现了现象的实验验证。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制变质[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动态半群下演变的可能无限二维开放量子系统中的量子Zeno效应的一般设置，该系统由E t l'](/simg/8/8f69182f83db9d5d0321bc2141ee1dd1cd7c035a.webp)
b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已经对封闭量子系统进行了广泛的研究[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MR24，MR24，MR24，MR 24 \ x3，MR 24 \ x3，MR 24 \ ack x.24 \ x. x.24 \ x3，MR24 \ x.34 \ x.24 \ ack ar x。在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现了现象的实验验证。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制变质[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动态半群下演变的可能无限二维开放量子系统中的量子Zeno效应的一般设置，该系统由E t l'
b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已广泛研究了封闭的量子系统[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MRM MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR M \ XC2 \ XA8O24]和现象的实验验证是在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现的。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制反应[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动力学半群下进化的无限二维开放量子系统中的量子zeno效应的一般设置，该系统由e t l'
34 48 66 34弹球机模拟了遗传和...
将来，量子计算机将能够比当今计算机更快地进行许多复杂的计算。在2027年，基于Garching的启动PlanQC计划引入一台可自由编程的量子计算机。
对脑氧灌注的素化模拟阐明了老年小鼠皮质中的缺氧
正常血流和代谢物分布从脑微血管向神经元组织的偏离与年龄相关的神经变性有关。通过空间和时间分布的神经图像数据告知的数学模型已成为重建整个大脑正常和病理氧递送的一致图片的工具。不幸的是，当前的脑血流和氧交换的数学模型的大小过大。由于不完整或生理上不准确的计算域，由于巨大长度尺度差异而导致的数值不稳定性以及与良好网格分辨率下的条件数量恶化相关的收敛问题，他们进一步遭受了边界影响。我们提出的有关血液和氧微灌注模拟的模拟量离散化方案不需要昂贵的网格产生，从而导致其临界氧转移问题的基质大小和带宽大大减少了至关重要的好处。紧凑的问题制定产生快速而稳定的收敛性。此外，通过使用基于图像的脑血管网络合成算法产生非常大的硅皮质微循环复制品可以有效地抑制边界效应，以便灌注模拟的边界与感兴趣的区域相去甚远。在皮质的大量部分上进行了大量模拟，并且具有适度的计算机资源，其特征分辨率向微米尺度降低了。在年轻小鼠和老年小鼠的同类中，通过体内氧灌注数据证明并验证了新方法的可行性和准确性。我们的氧气交换模拟量化了血管附近的陡峭梯度，并指向病理变化，可能导致老年大脑的神经de虫产生。这项研究旨在解释解剖结构之间的机械相互作用以及它们可能如何改变疾病或随着年龄的变化。与年龄相关变化的严格量化具有重大关注，因为它可能有助于寻找痴呆症和阿尔茨海默氏病的成像生物标志物。
基于射频应用的Parylene-Electronic束光刻过程
高等教育技术研究所（I.S.T），高等教育和科学研究部，IADIAMBOLA AMPASAMPITO，PO BOX 8122，ANTANANARIVO 101，马达加斯加b物理学和数学工程的实验室（Madagascar b La and of Ensight and Mathimatical of Ensighon and Novernation and the Enviration） - la r r'1177 rue tue du o r'117 rue， -la r´eunion，法国
CD34+细胞剂量对T细胞的单倍性同种异体造血细胞移植后对临床结果的影响急性髓样
基于数据同化和机器学习的组合是一种新颖的方法。新的混合方法是为两个范围设计的：（i）模拟隐藏的，可能是混乱的，动态的，并且（ii）预测其未来状态。该方法在于应用数据同化步骤，在这里进行集合Kalman滤波器和神经网络。数据同化用于最佳地将替代模型与稀疏嘈杂数据相结合。输出分析在空间上完成，并用作神经网络设置的训练来更新替代模型。然后迭代重复两个步骤。数值实验是使用混乱的40变量Lorenz 96模型进行的，证明了所提出的杂种方法的收敛和实用技能。替代模型显示出短期的预测技能，最多两次Lyapunov时，检索正lyapunov指数以及功率密度频谱的更伟大的频率。该方法对关键设置参数的敏感性也会显示：预测技能会随着观察噪声的增加而平稳降低，但如果观察到少于模型域的一半，则突然下降。数据同化与机器学习之间的成功协同作用在这里通过低维系统证明，鼓励对具有更复杂动力的此类混合体进行进一步研究。
染色质纤维的基因组“记忆”控制着生命的基础，研究揭示了
“我们能够跟踪对灰尘中铁浓度的意外反应，” ICCP主任兼研究合着者Axel Timmermann教授说。铁是藻类的关键营养素，但在某些地区，例如南大洋和东部热带太平洋地区，其自然丰度非常低。取决于小行星的铁含量以及被炸入平流层的陆地材料的铁含量，原本营养的耗尽的区域可能会用生物利用铁富含营养，从而触发前所未有的藻类。
osmopysim -usermanual- / < / div>的索引
1简介1 1.1 pysim-shell。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.1.1视频演示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.1.2运行Pysim-shell。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.1.3用法示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.1.4高级主题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.1.5 CMD2基础知识。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.1.6 pysim命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.1.7 ISO7816命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 1.1.8 TS 102 221命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 1.1.9线性固定EF命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 1.1.10透明的EF命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 1.1.11 ber-tlv ef命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 1.1.12 USIM命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 1.1.13特定文件命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 1.1.14 UICC管理命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 1.1.15 ARA-M命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 1.1.16 GlobalPlatform命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 1.1.17 EUICC ISD-R命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 1.1.18 CMD2可设置参数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 1.2 Pysim-trace。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 48 1.2.1演示。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。47 1.2 Pysim-trace。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 1.2.1演示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 1.2.2运行Pysim-Trace。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 48 1.2.3 Pysim-Trace命令行参考。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 48 1.2.4约束。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。48 1.2.2运行Pysim-Trace。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 1.2.3 Pysim-Trace命令行参考。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 48 1.2.4约束。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。48 1.2.3 Pysim-Trace命令行参考。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 1.2.4约束。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>48 1.3旧工具。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>49 1.3.1 Pysim-Prog。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>49 1.3.2。 Pysim-Reads。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52 1.4 Pysim库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 1.4.1 PYSIM文件系统抽象。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 54 1.4.2 Pysim命令摘要。 。 。 。 。54 1.4.1 PYSIM文件系统抽象。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 1.4.2 Pysim命令摘要。 。 。 。 。54 1.4.2 Pysim命令摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。65 1.4.3 Pysim运输。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 71 1.4.4 PYSIM实用程序功能。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 75 1.4.5 PYSIM例外。 。 。 。 。 。 。 。 。65 1.4.3 Pysim运输。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。71 1.4.4 PYSIM实用程序功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。75 1.4.5 PYSIM例外。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>78 1.4.6 Pysim Card_handler。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 79 1.4.7 Pysim Card_key_provisbid。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 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1.6.1 REST API调用。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>83 div>
通过简单的血液样本进行结直肠癌的早期筛查
普通的英语摘要背景和研究目标是结直肠癌是男性中第三大常见的癌症，在女性中是第二个癌症，占全球所有癌症的10％。它在癌症相关的死亡方面排名第二，仅次于肺癌。在某些欧洲成员国中，近年来50岁及以上的人在粪便样本中寻找隐秘血液中寻找隐匿性血液的筛查测试。尽管此方法易于执行，但它仅检测到已经有症状的疾病阶段。因此，尽管更具侵入性的结肠镜检查仍然是最可靠的结直肠癌筛查方法，因为它可以使用摄像机使用内窥镜可视化息肉和其他病变。结肠镜检查后结直肠癌的风险已显示为70-90％。早期检测和去除前癌性息肉可以防止其发展为肿瘤。这样，结肠镜检查挽救了许多生命。然而，尽管由于筛查，长期等待和准备时间进行结肠镜检查，现在将结直肠癌视为一种易于预防的疾病，以阻止实施大规模筛查，以进行系统的监测和随访。自1990年代以来，成年人的结直肠癌发生率逐渐增加。尽管原因尚不清楚，但有人提出影响微生物组（肠道细菌）的环境和行为变化是50岁以下的人的结直肠癌的根源。其他目的：1。因此，迫切需要开发大规模，廉价且非侵入性的方法来早期检测结直肠癌的方法。本研究旨在开发所有年龄段的常规血液测试，以确定原本不会根据当前欧洲或国家准则对其进行筛查的人。Dioptra项目的前一部分将在大约200名参与者中鉴定出一个蛋白质群，其数量在结肠癌的癌前阶段有所不同。通过量化这组蛋白质，该血液检查将能够识别那些绝对应该通过结肠镜检查进一步筛查的公民。为了验证这种方法，邀请参与者在结肠镜检查访问胃肠病学部门时提供血液样本。一旦得到证实，该血液检查就具有许多优势：它几乎是无创的，廉价的，并且大多数人群都可以接受。结果，Dioptra将自己定位在未来日益个性化的药物中，能够适应每个人的特殊性。除了早期检测方法用于结肠癌外，许多科学研究
使用单乙二醇（MEG）减少
摘要这项研究研究了集中在jambi领域的结构x管道中的倾斜，腐蚀和水合形成的流动保证问题，该量子由14个操作井和4个歧管组成。管道本身是用于运输碳氢化合物的最常见和安全的方法。理解流动保证对于确保流体从井转移到最终存储过程中至关重要。在这项研究中，使用瞬态仿真软件进行了模拟。模拟结果表明，14口经验丰富的井，有7条井已经在管道中沉积，平均腐蚀速率超过0.48 mm/yr。但是，该领域没有任何水合物形成。此后，对管道直径和抑制剂注入进行了敏感性分析，以评估其对裂缝和腐蚀的影响。仿真结果再次表明，随着管道直径的增加，流体在管道内移动的空间有更多的空间，从而导致液体保持量的分数减少，并增加了暴露于流体的管道面积。这将随后导致腐蚀速率增加。相反，随着管道直径的减小，可用的流体空间变得更加有限，从而导致液体固定分数增加，并且管道面积暴露于流体中以减少。这将导致腐蚀速率降低。管道直径的变化也不会影响打滑。抑制剂（单乙二醇）注射被证明是解决slugg和腐蚀的有效方法。抑制剂（单乙二醇）将结合流体流体中的水分子，从而减少管道中的水含量。水含量的降低将保持管道中流的稳定性，从而减轻裂缝。此外，水含量的降低可以降低腐蚀速率，在这种情况下，腐蚀速率低于0.48 mm/yr。这项研究有助于理解石油和天然气行业中流体动态和管道完整性，并为行业挑战提供实用的解决方案。
MISS-SNF：一种多模式患者相似性网络集成方法来处理完全缺失的数据源
动机：精确药物利用患者特定的多模式数据来改善预防，诊断，预后和疾病治疗。提前的精确医学需要复杂，异质和潜在高维数据来源（例如多摩学和临床数据）的非平凡整合。在文献中，已经提出了几种方法来管理丢失的数据，但通常仅限于一部分患者的特征子集的恢复。在很大程度上被忽略的问题是当一个或多个患者完全缺少其中一个或多个数据来源时，这是临床实践中相对常见的状况。结果：我们提出了Miss类似网络融合（MISS-SNF），这是一种新型的通用数据集成方法，旨在在患者相似性网络的背景下管理完全缺失的数据。miss-snf通过利用从SNF算法借来的非线性消息通讯策略来整合不完整的单峰患者相似性网络。Miss-SNF能够恢复缺失的患者相似性，并且是“任务不可知论”，从某种意义上说，可以整合无监督和监督预测任务的部分数据。对来自癌症基因组图集（TCGA）的九个癌症数据集的实验分析表明，Miss-SNF达到最先进的方法会导致恢复相似性并识别出在临床上相关变量中富集的患者亚组，并具有差异性生存率。可用性和实现：在R中实现的MISS-SNF代码可在https://github.com/ anacletolab/misssnf上找到。此外，截肢实验表明，MISS-SNF监督了对整体生存和无进展间隔事件的预测，完全缺少数据的结果可与所有数据可用时获得的结果相当。