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EAA AirVenture Oshkosh 通常很丰富 - 免费
Teledyne Continental —TCM 重点介绍了两款发动机。第一款是 O-200 轻型发动机，额定功率为 100 马力，转速为 2750 rpm。该发动机干重 199 磅，针对轻型运动市场进行了优化，TBO 为 2,000 小时。该公司还提供了 TSIOF-550-J 全权数字发动机控制 (FADEC) 模型。这款涡轮增压发动机额定功率为 350 马力，干重 570 磅，采用单杆操作，基于电子顺序端口燃油喷射，无需混合控制。最后，该公司与 CenTex 合作，为 Cirrus SR22 和 SR22 GTS 系列飞机提供 IOF-550-N 发动机 FADEC 改装。 FADEC 发动机消除了磁电机，提供飞行中发动机状态和诊断，以及全面的发动机监控，减少了维护，降低了运营成本，并提高了可靠性。www.GenuineContinental.com / 251-438-3411 / www.Centex.aero / 254-752-4290
CASEREPO RT 克氏综合征糖尿病酮症酸中毒（无恶性肿瘤）伴 CEA 水平异常升高：病例报告
目的：克氏综合征（KS）是男性人群中最常见的性染色体异常，特征为存在一条或多条X染色体。有研究报道KS患者合并糖尿病的比例并不低，血糖控制不佳的糖尿病患者癌胚抗原（CEA）水平一过性轻度升高也并不罕见。本研究报道一例KS患者发生糖尿病酮症酸中毒（DKA）并同时出现CEA水平显著升高（达40.8ng/mL）的病例。方法：该中年KS患者入院后立即接受DKA治疗，进行一系列检查以排除恶性肿瘤的可能，并密切监测患者的血糖和CEA水平。结果：排除恶性肿瘤的可能后，患者血糖控制良好，CEA水平逐渐降至正常。结论：这是首次报道糖尿病性KS患者CEA水平显著升高，这对糖尿病患者的治疗具有重要的临床意义。关键词：糖尿病酮症酸中毒，高血糖，克氏综合征，癌胚抗原
病例报告：MV1 Creutzfeldt-Jakob疾病的非典型年轻病例，生存期异常长
Creutzfeldt-Jakob疾病（CJD）是一种罕见的，致命的，快速进行性神经退行性疾病，是由于错误折叠的Prion蛋白（PRP）的积累而引起的。cjd每年有1-2个新人每百万个新人，零星类型占这些案件的90％。尽管发病时的中位年龄和疾病持续时间因零星CJD（SCJD）的亚型而有所不同，但该疾病通常会影响中年中位生存期为4-6个月的中年人。SCJD极为罕见。在这里，我们提出了一名21岁的女性，她因零星的prion病而死亡。她出现了精神病症状，随后是迅速进行的神经认知和运动衰落。eeg对周期性的锋利波复合物为阴性；然而，大脑MRI暗示着病毒疾病。脑脊液（CSF）实时Quaking诱导的转化率（RT-QUIC）测定不确定。尸检时的神经病理学检查显示出严重的神经元丧失和神经胶质性，继发性白质变性，但通过免疫组织化学中的小脑和新皮层中的海绵状变化和PRP沉积物最小。在Prion蛋白基因（PRNP）的密码子129上缺乏致病性突变和蛋氨酸/丝氨酸杂合性，这是不足或表现出通过蛋白质印度印度印度印度布局分析的二糖基化PRP同工型的占代表性不足的不足或表现出无需获得Prion疾病的疾病诊断而导致的PRION疾病诊断的diglycosylated PRP同种型。非常年轻的发作SCJD通常具有非典型的临床表现和疾病进展，神经病理检查结果和/或实验室测试结果可能会混淆诊断。进行彻底，全面的评估以进行准确的诊断至关重要，其中包括与组织学，prion蛋白分类和prion基因测序确定的尸检确定。
印度Covid-19感染后的Creutzfeldt-Jakob疾病异常晚期发作：病例报告
大量研究表明，与后19种感染有关的神经和精神病问题的增加。最普遍的症状包括脑病，癫痫发作，抑郁，焦虑和缺血或出血性中风。Covid-19之后的Creutzfeldt-Jakob病（CJD）的发生是不寻常的，但是最近的研究表明，Covid-19与Prion疾病之间的联系。大多数CJD案件在19 Covid-19发作后数周或几个月内出现。Covid-19感染后的Creutzfeldt-Jakob疾病的晚期发作引发了有关该关联潜在的病理生理机制的问题。尽管确切的链接仍然难以捉摸，但这种情况增加了越来越多的证据体系，表明Covid-19与神经退行性疾病之间可能存在关系。有必要进行进一步的研究，以阐明基本机制并优化旋转后19神经系统并发症的管理策略。我们向您介绍了一个具有共同19岁史的83岁男子，他们表现出记忆力障碍，情绪不稳定和认知功能下降。尽管最初有所改善，但他的病情迅速恶化，最终导致诊断出可能的克鲁特兹菲尔德·贾科布疾病。
在各向异性铁的超导体rbca 2 Fe 4 AS 4 F 2
我们报告了RBCA 2 Fe 4 AS 4 F 2的3.5 MeV质子照射的影响，4 F 2是一种基于铁的超导体，在Pnictides和Pnictides和Cuprate高温超导体之间具有不寻常的特性。我们研究了由离子轰击引入的结构障碍如何通过结合共面波导谐振技术，电动传输测量和点接触Andreev-Refrespection光谱光谱来影响临界温度，超流体密度和间隙值。与在可比的辐射条件下相比，与其他基于铁的超导体相比，超导性能对该材料中的疾病量的异常弱依赖性。原始rbca 2 Fe 4 AS 4 F 2展示的节点多图态也对质子辐照也很健壮，其中两种频带D -d模型是最能拟合实验数据的模型。
![b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'](/simg/4/4e9553780581bbfda8e4d6bb48115782efffb2a7.webp)
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
不断发展的业务发展和最新的人工智能 (AI) 使不同的业务实践通过创建新协作方式的能力得到增强。这种不断发展的技术有助于提供品牌服务，甚至提供一些与客户和员工的新类型的企业互动。人工智能数字化同时强调企业专注于现有战略，并定期和尽早寻求新的市场机会。而业务创新框架内的数字技术研究正引起人们的越来越大的兴趣，并且可以通过区块链技术维护数据的隐私。因此，本文提出了基于人工智能和区块链技术的业务创新 (BI-AIBT)，以增强业务实践并保持不同客户之间的安全交互。定性经验数据的收集由来自两个不同业务部门的少数主要受访者组成。通过开展和探索数字化对价值开发、提案和业务获取的影响之间的差异和相似性，对 BI-AIBT 进行了评估。此外，组织能力和员工技能互动问题可以通过 BT 得到改善。实验结果表明，数字化转型通常被视为必不可少的，并能改善业务创新战略。提出的数值结果 BI-AIBT 提高了需求预测率 (97.1%)、产品质量率 (
不断发展的业务发展和最新的人工智能 (AI) 使不同的业务实践通过创建新的协作方式的能力得到增强。这种不断发展的技术有助于提供品牌服务，甚至提供一些与客户和员工的新类型的企业互动。AI 数字化同时强调企业专注于现有战略，并定期和尽早寻求新的市场机会。而业务创新框架内的数字技术研究正引起越来越多的关注，并且数据隐私可以通过区块链技术来维护。因此，本文提出了基于人工智能和区块链技术 (BI-AIBT) 的业务创新，以增强业务实践并保持不同客户之间的安全交互。定性经验数据的收集由来自两个不同业务部门的少数主要受访者组成。通过开展和探索数字化对价值开发、提案和业务获取的影响之间的差异和相似性，对 BI-AIBT 进行了评估。此外，组织能力和员工技能互动问题可以通过 BT 得到改善。实验结果表明，数字化转型通常被视为必不可少的，并能改善业务创新战略。提出的数值结果 BI-AIBT 提高了需求预测率（97.1%）、产品质量率（98.3%）、业务发展率（98.9%）、客户行为分析率（96.3%）和客户满意度率（97.2%）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
分子轨道能量分离异常高时的二阶 Jahn-Teller 相互作用
完整作者列表：Wedler, Henry；加利福尼亚大学戴维斯分校，化学 Wendelboe, Paul；加利福尼亚大学戴维斯分校，化学 Tantillo, Dean；加利福尼亚大学戴维斯分校，化学；Power, Philip；加利福尼亚大学化学系
网络和系统管理通常仅指...
网络和系统管理通常仅指保持计算机和网络正常运行的传统技能和方法。但事实上，这种观点忽略了系统中最重要的部分：人。理解和驯服由人类和机器组成的系统所需的技能是管理复杂性。在这本书中，首次撰写于 2002 年，现在更新，Mark Burgess 总结了人机系统资源、效率和安全性建模的科学基础。从这本书中吸取的教训导致了第 2 卷中涵盖的承诺理论的发展，并代表了在描述功能系统方面迈出的重要一步，该方法体现了动态和语义的多尺度方法。