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麻疹联系人概况 - 免疫未知
与您的医生联系，或免费致电0800 611 116。在紧急电话中立即致电111。务必说您打电话时您是麻疹联系人。用于残疾热线求助热线电话0800 11 12 13或文本8988。您也可以从www.nzrelay.co.nz访问此服务。替代卫生服务访问www.health.govt.nz/healthline。
原发灶不明的转移性癌症：检查
原发灶不明的癌症 (CUP) 是指一组异质性肿瘤，最初表现为转移，通过适当的标准化诊断无法确定恶性肿瘤的原始部位 1,2。它占癌症诊断的 2-9%，是第八大最常见的癌症诊断，最常发生在 60 至 75 岁之间 2-4。对 12 项尸检研究中的 884 名 CUP 患者进行的回顾报告称，最常见的潜在隐匿性原发性肿瘤来自肺癌、胰腺癌和肝胆管系统 5。在肿瘤对化学疗法更敏感的病例中，只有 15-20% 的病例预后良好；低分化中线癌、女性腹膜乳头状腺癌、仅累及腋窝淋巴结的转移性腺癌、颈部淋巴结转移性鳞状细胞癌、单淋巴结转移、低分化神经内分泌癌、可切除肿瘤和生殖细胞肿瘤 6, 7 预后良好。其余患者的预后不良，中位生存期仅为 4 个月左右。后者这一较大的群体包括大多数表现为体能状态受损或血清 LDH 水平升高的患者 6, 7 。对这些预后不良的患者进行积极治疗通常弊大于利。因此，对患者的初步临床评估应仅针对确定疾病的程度和肿瘤亚型，其中特定的治疗方法可以改善患者的症状和预后。
人工智能：好的、坏的、未知的
然而，十年后，由于计算机科学研究的进步和摩尔定律，人工智能重新兴起。根据 Investopedia 的说法，摩尔定律“意味着随着集成电路上的晶体管效率的提高，计算机、在计算机上运行的机器和计算能力都会随着时间的推移变得更小、更快、更便宜”（Tardi 2021）。³ 简而言之，学者们可以预期计算机的速度和能力会随着时间的推移而提高。此外，Yann LeCun 和 Jürgen Schmidhuber 等关键研究人员开发了深度学习等先进算法，推动了 21 世纪人工智能的持续进步。⁴ Mathworks 将深度学习描述为“一种机器学习技术，它教计算机做人类自然而然的事情：通过示例学习”（“什么是深度学习？” 2019）。深度学习
未知马请求的DNA套件
存在美国摩根马协会（AMHA），以保存，促进和永久保留摩根马。“美国摩根马协会（American Morgan Horse Association）推荐并期望所有人在任何时候都以诚实，直率，道德和运动员的方式进行诚实，直率，道德和运动的方式，他们的关系在任何时候都涉及与摩根马有关的事务。”在提出此申请时，我特此对宪法的所有规定，美国摩根马协会，Inc。的章程，规则和规定，因为它们现在存在或可能不时修订，我现在已经或将立即获得了知识。
具有未知单个粒子的量子过程层析成像...
量子过程层析成像 (QPT) 方法旨在识别（即估计）给定的量子过程。QPT 是一种主要的量子信息处理工具，因为它特别允许人们表征量子门的实际行为，而量子门是量子计算机的基石。然而，通常的 QPT 程序很复杂，因为它们对用作要表征过程的输入的量子态设置了几个约束。在本文中，我们扩展了 QPT 以避免两个这样的约束。一方面，通常的 QPT 方法要求人们知道，因此要非常精确地控制（即准备）用作所考虑量子过程输入的特定量子态，这很麻烦。因此，我们提出了一种盲目或无监督的 QPT 扩展（即 BQPT），这意味着这种方法使用的输入量子态的值是未知的和任意的，只是要求它们满足一些一般的已知属性（并且这种方法利用了所考虑量子过程的输出状态）。另一方面，通常的 QPT 方法要求人们能够准备相同（已知）输入状态的多个副本，这具有限制性。与此相反，我们提出了“单准备 BQPT 方法”（SBQPT），即只能对每个考虑的输入状态的一个实例进行操作的方法。这里通过数值验证的实用（S）BQPT 方法说明了这两个概念，在以下情况下：（i）使用随机纯态作为输入，并且它们所需的属性特别与定义它们的随机变量的统计独立性有关；（ii）所考虑的量子过程基于圆柱对称海森堡自旋耦合。作为基准，我们还引入了专用于所考虑的海森堡过程的非盲 QPT 方法，我们分析了它们的理论行为（这需要本文针对随机输入状态开发的工具），并通过数值测试它们对系统性和非系统性误差的敏感性，这些误差在实践中最有可能出现。这表明，即使对于非常低的准备误差（尤其是系统误差），这些非盲 QPT 方法的性能也远低于我们的 SBQPT 方法。我们的盲目和单一准备 QPT 概念可以扩展到更广泛的过程类别和基于其他量子态属性的 SBQPT 方法，如本文所述。
未知未知的探索机器学习
b x×b x 7→r。由代表定理[37]，（3）的优化器的形式为h（b x）= p m i = 1 u i k（b x，b x i）和g（b x）= p m i = 1 w i k（b x，b x，b x，b x，b x i），u i和w i是u i and w i是可以学习的。SO（3）可以
未知先验的信息设计 - 滴
古典信息设计模型（例如，贝叶斯说服和便宜的谈话）要求玩家对世界状态的先前分布有完整的了解。我们的论文研究重复说服问题，其中信息设计师不知道先验。信息设计师学会从与接收器重复相互作用中设计信号方案。我们为信息设计师设计学习算法，与在接收者决策的两个模型下使用最佳信号计划与已知先验的最佳信号计划相比，没有后悔：（1）第一型模型假设接收器知道先验并可以执行后验更新并对信号进行最佳响应。在此模型中，我们为信息设计者设计了一种学习算法，以在一般情况下实现O（log t）遗憾，而在接收器只有两个动作的情况下，在θ（log log t）遗憾的另一种算法（log log t）后悔。我们的算法基于多维和保守的二进制搜索技术，该技术绕过ω（√
被遗忘的视野：拥抱未知-ASA
海得拉巴·伯亚尼（Hyderabadi Biryani），不要忘记烹饪杰作的海得拉巴·伯亚尼（Hyderabadi Biryani），这是该市饮食文化的证明。这种芬芳可口的菜是用basmati大米，嫩肉和芳香香料混合的。Paradise，Bawarchi和Shadab只是一些标志性的餐厅，您可以品尝这种美味的美味佳肴。海得拉巴是一个在拥抱现代性的同时毫不费力地保留其历史遗产的城市。无论您是历史爱好者，美食家还是只是寻找丰富的旅行体验，海得拉巴都会提供各种各样的景点和体验。因此，下次您参观这个迷人的城市时，请记住探索其历史，文化和风味的丰富挂毯，并真正了解这座城市。
使用ARI机器人学习未知对象。
本本学论文研究了使Ari人形机器人能够使用机器学习和计算机视觉中的基本概念来学习和识别新对象的任务。该研究围绕着开发和实施直接向前的3D对象检测和分类管道，目的是使机器人能够识别以前尚未遇到的对象。该方法整合了开放式识别和增量学习的基本方面，重点是使用ARI机器人在实用环境中应用这些技术。通过一系列元素实验评估了实施系统的有效性，重点关注其检测和分类新的观察的能力。这些初始测试提供了有关系统在受控环境中的基本功能及其潜在效用的见解。本文在介绍性层面上有助于掌握机器人技术，并在实用机器人背景下对机器学习和计算机视觉的使用进行了初步探索。它为在机器人对象识别领域的未来研究奠定了基础。
未知空间上的协同映射和目标搜索...
摘要 — 本文提出了一种协作式地图绘制和目标搜索算法，用于在城市环境中检测单个移动地面目标，该目标最初对于配备有噪声、范围有限的传感器的自主四旋翼飞行器团队来说是未知的。目标根据有偏随机游走模型移动，搜索代理（四旋翼飞行器）构建一个目标状态图，该图对过去和现在的目标位置进行编码。检测前跟踪算法将目标测量值同化为对数似然比，各向异性克里金插值预测未探索区域中占用节点的位置。在搜索区域的每个位置评估的相互信息定义了一个采样优先级表面，该表面由加权 Voronoi 算法划分为候选航路点任务。通过迭代解决效用最大化分配问题，将任务分配给每个代理。数值模拟表明，与非自适应割草机和随机覆盖策略相比，所提出的方法更具优势。我们还通过使用两个真实四旋翼飞行器和两个虚拟四旋翼飞行器进行户外飞行测试，对所提出的策略进行了实验验证。