XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemvariable
离散和连续变量系统的量子计算资源
随着量子技术的出现，信息技术的发展已到达一个关键点，有望实现无与伦比的计算能力和解决问题的能力。基于离散变量和连续变量的量子计算有望有效解决计算上难以解决的问题。离散变量量子计算依赖于有限维希尔伯特空间中编码的量子，而连续变量量子计算则利用谐振子的无限维希尔伯特空间。这两种范式在实现通用性和容错性方面都面临挑战，因此需要探索非高斯性和魔法等资源理论。本论文研究了离散和连续变量系统的量子计算资源，并有助于加深我们对实现不同架构中量子计算潜力所必需的资源的理解。我们研究这些资源理论之间的相互作用，提出新的量词并建立离散和连续变量量子计算之间的联系。
放分析变量对细胞分析的影响...
无细胞的DNA（CFDNA）是一种迅速的分子生物标志物类别，已在各种生物医学领域进行了广泛的研究。作为液体活检的关键组成部分，CFDNA测试由于样本收集的便利性以及所提供的大量遗传信息而在疾病检测和管理方面变得突出。但是，CFDNA的更广泛的临床应用目前受到CFDNA分析的预分析程序缺乏标准化的阻碍。许多基本挑战，包括选择适当的放分析程序，预防短CFDNA片段损失以及各种CFDNA测量方法的验证，仍然没有得到解决。这些现有的障碍导致了比较结果和确保重复性的困难，从而破坏了临床环境中CFDNA分析的可靠性。本综述讨论了影响CFDNA分析结果的关键下分析因素，包括样本收集，运输，临时存储，加工，提取，质量控制和长期存储。审查提供了有关可实现共识的明确性，并对当前问题进行了分析，目的是标准化用于CFDNA分析的精率程序。
全基因组遗传关联研究揭示了欧洲山毛榉的 SNP 与环境变量和特定叶面积显着相关
Aitken, SN、Yeaman, S.、Holliday, JA、Wang, T. 和 Curtis-McLane, S. (2008)。适应、迁移或灭绝：气候变化对树木种群的影响。进化应用，1(1)，95 – 111。https://doi.org/10.1111/j.1752-4571.2007.00013.x Arvidsson, S.、Fartmann, B.、Winkler, S. 和 Zimmermann, W. (2016)。使用标准化测序基因分型 (nGBS) 实现高效的高通量 SNP 发现和基因分型。LGC 技术说明，AN-161104.01。Beaudette, D.、Skovlin, J.、Roecker, S. 和 Brown, A. (2022)。 dirtDB：土壤数据库接口。R 包版本 2 6。13. Benjamini, Y.，& Hochberg, Y. (1995)。控制错误发现率：一种实用而强大的多重检验方法。皇家统计学会杂志。B 系列，57(1)，289 – 300。Boyle, EA, Li, YI，& Pritchard, JK (2017)。复杂性状的扩展视图：从多基因到全基因。细胞，169(7)，1177 – 1186。https://doi.org/10.1016/j.cell.2017.05.038
旅游业变量对沙特阿拉伯王国经济增长的影响
摘要：本研究研究了旅游部门变量对2010年至2020年沙特阿拉伯王国经济增长的影响。采用描述性理论框架和一种分析方法，该研究采用Garch模型来评估旅游业收入，一般收入和对旅游业对经济增长的影响。通过诊断测试，研究结果表明了显着的相关性：首先，旅游业收入与经济增长之间存在积极的关系；其次，一般收入与经济增长之间观察到正相关。第三，在旅游业的投资与经济增长之间存在正相关。此外，该研究强调了旅游业变量在经济增长中的解释能力以及通过沙特阿拉伯旅游业变量预测经济增长的估计模型的预测准确性。因此，这些结果为沙特阿拉伯旅游业内的分析，政策评估和经济决策提供了宝贵的见解。该研究提供了建议，包括对内部和外部旅游环境进行全面分析，以确定优势，劣势，机会和威胁；关注旅游服务的质量，以反映沙特阿拉伯的文化和人道主义价值观；并加强与支持旅游活动（例如运输，医疗保健，教育服务和边境控制机构）的机构的合作。关键词：经济增长，旅游收入，公共收入，对旅游业的投资。
SARS-COV-2-在OMICRON变体激增期间具有突破性感染的增强疫苗受体中的特异性免疫反应
引言Covid-19美国公共卫生紧急状况在美国已经失效，但SARS-COV-2的社区水平仍然很大（1）。由于先前的感染和疫苗接种程度不同，现在人口中的SARS-COV-2免疫力高度异质（2）。此外，连续循环的SARS-COV-2变体（VOC）具有不同的免疫逃避和感染性能。这导致病毒脱落模式的变化比2020年初在祖先菌株感染期间观察到的差异更大（3，4）。了解SARS-COV-2的异质上呼吸道（URT）动力学可以使诸如测试，隔离，隔离和药物疗法等健康干预措施的知情设计。数学模型是理解观察到的病毒扩张和清除模式的机制的重要工具（5-10）。迄今为止，将SARS-COV-2动态模型拟合到病毒载荷轨迹的研究估计了先天和获得的免疫反应的时间和预测的传播参数，包括超级公民事件（11-23）。这些模型促进了关键量的估计值，例如感染周期的预期持续时间和峰值病毒负荷相对于症状发作的时间（21、22、24、25）。他们还提供了一种测试治疗方案的理论手段，并预测症状发作的5天内治疗可能与较高的疗效有关（12、23、24、26、27），这一结果在多次临床试验中已得到验证（28-30）。Hay等。 使用统计Hay等。使用统计这些模型也是第一个表明在早期抗病毒治疗的背景下可能发生病毒反弹的模型（12）。然而，早期建模研究仅考虑了来自少数受感染个体的数据（12、20-27、31-34），并且通常完全是从先前未感染和/或未接种疫苗的人群中汲取的（14）。另一个一致的限制是，大多数可用数据在感染的预症状阶段没有捕获早期时间点。模型结果不容易概括为当前的SARS-COV-2条件。国家篮球协会（NBA）的每日测试计划发生在2020年6月至2022年1月之间的2,875种感染，跨越了Alpha，Delta和早期Omicron VOC Waves，以及疫苗和增强剂的滚动。
h e lt h a n d m e d i c i c i c i c i c n e性心血管疾病的性别：为什么在体外模型中应考虑这种生物变量
心血管疾病（CVD）是世界主要的死亡原因，表现出显着的流行病学，临床和病理生理学差异。许多这样的差异可以与心血管性二态性有关，但是特定于性别的体外模型仍然不是常态。缺乏性报告和明显的男性偏见提出了一个问题，即在体外CVD模型是否忠实地概括了预期治疗的生物学。为了确保对被忽视的女性患者人群的公平治疗，作为生物变量（SABV）包容性的性别必须在CVD临床前研究中变得司空见惯。在这里，我们讨论了性别在CVD和基础心血管（PATHO）生理学中的作用。我们回顾当前SABV实践中的缺点，描述性别的相关性，并突出三种主要的体外模型类型中的SABV包含的新兴策略：主细胞，干细胞和三维模型。最后，我们确定了包容性设计的关键障碍，并建议克服它们的技术。
了解空间可变的河岸植树策略对河流降低水温的影响
气候变化正在全球河流温度升高，从而改变了标志性冷水适合鱼类的热适合性。在树木覆盖率低的地区，由于通道的阴影有限，预计气候变化对河温的影响将特别明显。因此，河岸走廊的造林越来越多地用于遮挡河流，并抵消了预计水温升高。但是，种植植物可能是昂贵且具有逻辑挑战性的，这意味着有必要制定指导来确定植树可以带来最大好处的植物。在这项研究中，我们使用基于过程的流温度模型来模拟最近在苏格兰阿伯丁郡Dee的支流Baddoch Burn实施的现实世界种植方案的可能影响。我们的结果表明，与当今的基线相比，近期植物的近期约3 km将在燃烧的下覆盖范围从22％提高有效阴影，从而降低夏季河流温度的最大最高夏季温度。随后，我们在不同位置和配置中系统地模拟河岸树种植，以确定河岸种植如何以及何处产生和最佳的流温度响应。我们的调查不仅强调了现实世界种植方案可能会降低夏季溪流温度的程度，而且强调了种植构型在所需位置降低温度的重要性。我们的结果表明，种植的不同空间配置（在种植区之间的长度，数量，位置和间距方面）可能会对流温度的结果产生相当大的影响，但是最佳的温度降低通常是通过种植更长的种植和/或更长的林地中的林地延长的范围内的范围内部和最大程度地延伸的范围内的范围和延长的范围的范围，并且在某些情况下的水平降低了。太阳辐射最大。总体而言，我们的结果为河流经理和从业人员提供了有用的信息，以制定适当的河岸阴影方案，以打击气候变化驱动的流温度变暖。
探索基于GPT的大型语言模型，用于基于VR的人类机器人组合模拟
在快速发展的数字景观自主工具和机器人中变得司空见惯。认识到这一发展的重要性，本文探讨了大语模型（LLM）（例如生成训练的预训练的变压器（GPT））进入人类机器人组合环境，以通过口头人类机器人交流的方式来促进可变自主权。在本文中，我们基于Unity Virtual Reality（VR）设置为这种GPT供电的多机器人测试床环境引入了一个新颖的模拟框架。此系统允许用户通过自然语言与模拟机器人代理进行交互，每个语言由单个GPT核心提供动力。通过OpenAI的功能调用，我们弥合了非结构化的自然语言输入和结构化机器人动作之间的差距。一项与12名参与者的用户研究探讨了GPT-4的有效性，更重要的是，在有机会在模拟的多机器人环境中使用自然语言交谈时，用户策略。我们的发现表明，用户可能对如何与机器人交谈并很少尝试探索其模拟机器人合作者的实际语言和认知能力有先入为主的期望。仍然，那些确实探索的用户能够从更自然的沟通流和人类般的自然流动中受益。我们为未来的研究和类似系统的技术实施提供了一组教训。
使用深度学习的胸部X射线图像可变诊断的定量评估模型
这项研究的目的是证明使用深度学习模型在定量评估临床发现中通常会根据常规方案使用二进制测试结果进行二进制测试结果。胸部X射线是用于检测多种疾病的最常用的诊断工具，通常是定期检查的一部分。然而，当涉及可以限制为正常范围内但不被视为与疾病有关的发现时，医师发现的阈值可能会有所不同，因此有必要定义一种新的评估方法并量化它。这种方法的实施在时间和劳动方面都是困难而昂贵的。在这项研究中，总共使用83,005张胸部X射线图像来诊断胸膜增厚和脊柱侧弯的常见发现。一种新颖的方法，用于评估医生判断图像以使这些发现的可能性的概率。所提出的方法成功地使用了仅在二进制注释数据上训练的深度学习模型，成功地量化了Physicians的发现的变化。还证明，使用卷积神经网络进行一般图像分析以及基于矢量量化变异自动编码器的新知识的深度学习模型，可以将开发的方法应用于转移学习，其高相关性高0.89至0.97。