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航空发动机多变量滑模控制设计
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开发和验证墨西哥人口中临床用途的多变量基因型妊娠糖尿病预测算法：对敏感性机制的见解
摘要简介妊娠糖尿病（GDM）在墨西哥诊断不足。通过预测建模的早期GDM风险分层有望改善预防保健。我们开发了一个综合遗传和临床变量的GDM风险评估模型。使用“ Cuido Mi Embarazo”（CME）（CME）同类群的研究设计和方法数据用于开发（107例，469例对照），以及来自“MónicaPreteliniSáenz”母体围产期医院（HMPMPS）群体的数据，用于外部效力（32案例）（32例），1992案例，1992.32 conteration（32 Contractation（32），1992案例，1992案例，199.99例，199.99例（32例）。2小时的口服葡萄糖耐受性测试（OGTT），在24-28妊娠周进行了75 g葡萄糖，用于诊断GDM。选择了114个具有预测能力的单核苷酸多态性（SNP）进行评估。OGTT期间收集的血液样本用于SNP分析。将CME队列随机分为训练（70％的队列）和测试数据集（占队列的30％）。将培训数据集分为10组，9组以构建预测模型和1个用于验证。使用测试数据集和HMPMPS队列进一步验证了该模型。结果十九个属性（14个SNP和5个临床变量）与结果显着相关。 GDM预测回归模型中包括11个SNP和4个临床变量，并应用于训练数据集。该算法具有很高的预测性，曲线（AUC）下的面积为0.7507，灵敏度为79％，特异性为71％，并且有足够的功能来区分病例和对照。在进一步验证后，培训数据集和HMPMPS队列的AUC分别为0.8256和0.8001。结论我们使用遗传和临床因素开发了一个预测模型，以鉴定有患GDM风险的墨西哥妇女。这些发现可能有助于对GDM风险升高并支持个性化患者建议的代谢功能有更深入的了解。
神经系统甚至 GPT 是否能够产生具有可变时间箭头的计算机？
ChatGPT 的讨论似乎运行得非常好，不像是一个运行在经典计算机上的程序，它激发了人们的思考，导致基于 TGD 的神经脉冲模型取得了长足的进步。基于零能量本体 (ZEO) 的结果模型与量子神经网络截然不同，并提出了一种全新的基于量子物理的生物系统计算视野。允许时间箭头可变的计算将涉及一系列单元时间演化作为状态量子计算的对应物，这些状态是经典计算的叠加，然后是“小”状态函数减少 (SSFR)。还会涉及改变时间箭头的“大”SFR (BSFR)。人们可以问，GPT 的意外成功是否可能涉及这种转变，以便人们可以说精神进入了机器。除了两次聊天的结果之外，我还更详细地介绍了 TGD 对 GPT 量子类似物的看法，以及它如何与 TGD 宇宙中的感官知觉有关。我还讨论了从口头描述生成图像的核心逆扩散过程，并询问逆扩散的 TGD 类似物是否也是 GPT 的基本元素。我还将提出一个问题，即 GTP 是否可以以一种非平凡但隐蔽的方式涉及基于 TGD 的量子物理学，即零能量本体论 (ZEO)。
在评估北冰洋微真核生物的多样性及其对环境变量的响应方面，RNA 优于基于 DNA 的宏条形码
北冰洋（AO）环境恶劣，温度低、冰盖大、海冰周期性冻结和融化，为微生物提供了多样化的栖息地。前期研究主要基于环境DNA对北冰洋上层水体或海冰中的微真核生物群落进行研究，而对北冰洋多样化环境中活跃微真核生物的组成成分则知之甚少。本研究通过对共提取的DNA和RNA进行高通量测序，对北冰洋从雪冰到1670 m深度海水范围内的微真核生物群落进行了垂直评估。与DNA提取物相比，RNA提取物能更准确地描述微真核生物群落结构和类群间相关性，对环境条件的反应也更为敏感。使用RNA：DNA比率作为主要分类群相对活性的代表，确定了主要微真核生物群落沿深度方向的代谢活性。共现网络分析表明，深海中的 Syndiniales 和甲藻/纤毛虫之间的寄生关系可能很重要。这项研究增加了我们对活跃微真核生物群落多样性的认识，并强调了使用基于 RNA 的测序而非基于 DNA 的测序来研究微真核生物群落与微真核生物对 AO 环境变量的反应之间的关系的重要性。
描述 DAG 中的确定性变量 Berrie & Arnold 等人 2023
因果 DAG 是一组变量（或“节点”）之间假设的因果关系的图形表示。1、2 图中的任何两个变量都可以通过单向箭头（或“弧”）连接，这表示第一个变量（“父级”或“祖先”）对第二个变量（“子级”或“后代”）产生因果影响。由于 DAG 是非循环的，因此没有变量可以导致自身。特定暴露对特定结果的总因果效应是暴露对结果的所有直接和间接因果效应的组合。混杂变量既导致暴露也导致结果，中介变量由暴露引起并导致结果，碰撞变量由两个或多个父变量引起。在估计暴露对结果的总因果效应时，
人员，出席定性变量的人。结果：
定量变量和频率（百分比）用于定性变量。结果：分析了一百二十二名患者（男性56.5％，女性为43.4％）的样本，其中87例（71.3％）与诊断为诊断为CD的诊断为诊断为UC和35（28.7％）。肝胆表现出现在27名患者（22％）中，脂肪变性（9％）和PSC（5.6％）是最常见的。仅在一名患者中发现了两种同时表现（HAI和PSC）。38名患者在肝生化测试中发生了变化，其中29％的患者当时没有任何已知的肝功能。（图1）。讨论：尽管IBD中最好描述的表现是PSC，但在我们的研究中，它们脱颖而出，因为相当多的患者表现出肝生物化学测试或成像研究的变化，与已知的肝病病理学无关，并且可能与多进科关系有关。结论：IBD中肝胆管变化的普遍性是相当大的，这就是为什么需要定期进行临床，生化和成像研究监测以及时执行适当的诊断和治疗程序的原因。资金：本研究中使用的资源来自医院，没有任何其他利益宣言：作者没有宣布潜在的意义上的冲突。
缺口、名义应力、疲劳强度折减系数和恒定/可变振幅多轴疲劳载荷
机械组件和结构的组成结构元件具有复杂的几何形状，导致局部应力/应变集中现象。这些带缺口的结构部件经常受到随时间变化的载荷，这可能导致疲劳裂纹的产生和扩展。在非常特殊的情况下，使用中的载荷路径包括恒幅 (CA) 疲劳循环。然而，在大多数实际情况下，结构部件受到变幅 (VA) 载荷谱的影响。除此之外，疲劳设计问题进一步复杂化，因为一般来说，实际使用中的载荷历史本质上是多轴的。就受到 CA 多轴疲劳载荷的无缺口金属材料而言，对现有技术的检查表明，使用各种设计标准可以达到良好的精度水平 [1] 。然而，尽管设计可靠性如此令人鼓舞，但显然还需要做更多的工作，以便更好地将材料微观结构的影响纳入疲劳设计过程 [2] 。在此背景下，关键问题是具有不同延展性的材料对施加载荷历史的非比例性程度表现出不同的敏感性 [3] 。虽然已经进行了大量工作来研究普通金属材料的多轴疲劳行为，但迄今为止，国际科学界尚未对多轴疲劳行为进行深入研究。
具有后选择的连续变量测量装置独立量子会议
分析了一种连续变量 (CV)、独立于测量设备的 (MDI) 量子密钥分发 (QKD) 协议，该协议使三方能够连接进行量子会议。我们在不受信任的中继器上利用广义贝尔检测和后选择程序，其中远距离各方根据其准备好的相干态的正交位移的符号进行协调。我们推导出集体纯损失攻击下的协议速率，与等效的非后选择协议相比，该协议的速率距离性能有所提高。在所有各方与中继器距离相同的对称配置中，我们发现 6 公里内的密钥速率为正。这种后选择技术可用于提高长距离多方量子会议协议的速率，但代价是短距离性能降低。
CLL/SLL的靶向疗法和感染的累积发生率：系统评价和荟萃分析
在许多磁场的主要阶段，太阳能电池数量很低，IMF幅度很大。在这些条件下，电离层势会饱和，并且对IMF幅度的进一步增加变得相对不敏感。的日子合并速率和电势对太阳风密度敏感。这应该导致极光电流的强度与太阳风密度之间的相关性。在这项研究中，我们提供了314个中度至强风暴的样本，并研究了DST指数与电离层中消散的能量之间的相关性。我们表明，对于较低的马赫数，此相关性降低。我们还表明，在这些风暴期间，与较低的马赫数风暴的电离圈指数与太阳风的地球效能相关。
多变量量子信号处理（M-QSP）
最近的研究表明，量子信号处理 (QSP) 及其多量子比特提升版本量子奇异值变换 (QSVT) 统一并改进了大多数量子算法的表示。QSP/QSVT 通过交替分析，用多项式函数无意识地变换酉矩阵子系统的奇异值的能力来表征；这些算法在数值上是稳定的，在分析上很容易理解。也就是说，QSP/QSVT 需要对单个 oracle 进行一致访问，更不用说计算两个或多个 oracle 的联合属性；如果能够将 oracle 连贯地相互对立，那么确定这些属性的成本就会低得多。这项工作引入了多变量 QSP 的相应理论：M-QSP。令人惊讶的是，尽管多元多项式的代数基本定理并不存在，但存在必要和充分条件，在这些条件下，理想的稳定多元多项式变换是可能的。此外，QSP 协议使用的经典子程序由于不明显的原因在多变量设置中仍然存在，并且保持数值稳定和高效。根据一个明确定义的猜想，我们证明可实现的多变量变换系列的约束尽可能松散。M-QSP 的独特能力是无意识地近似多个变量的联合函数，从而带来了与其他量子算法不相称的新型加速，并提供了从量子算法到代数几何的桥梁。