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心肺健身是强大而一致的
抽象的目标是检查和总结队列研究的荟萃分析的证据，这些证据评估了基线心肺适应性（CRF）与成年人之间的健康结果之间的预测关联。系统评论的设计概述。数据源从2002年1月至2024年3月搜索了五个书目数据库。所确定的9062篇论文的结果，我们包括了26个系统评价。我们发现了八个荟萃分析，描述了一般人群中五个独特的死亡率。CRF的全因死亡率降低最大（HR = 0.47； 95％CI 0.39至0.56）。每1替代谢的任务（MET）的剂量 - 反应关系较高的CRF水平与全因死亡率降低了11％–17％（HR = 0.89; 95％CI 0.86至0.92，HR = 0.83; 95％CI 0.78至0.78至0.88）。对于事件结果，有9个荟萃分析描述了12种独特的结果。CRF比较高CRF与低CRF（HR = 0.31; 95％CI 0.19至0.49）时，入射心力衰竭的风险降低最大。每1米的CRF水平的剂量反应关系与心力衰竭降低18％有关（HR = 0.82; 95％CI 0.79至0.84）。在患有慢性疾病的人中，有9个荟萃分析描述了九个患者组的四个独特结果。CRF在比较高CRF与低CRF（HR = 0.27; 95％CI 0.16至0.48）时，患有心血管疾病的人的心血管死亡率最大有关。根据建议，评估，开发和评估的评分，所有研究的证据的确定性从非常低至中等。结论我们发现一致的证据表明，高CRF与一般和临床人群中各种死亡率和各种死亡率的慢性状况的风险密切相关。
一致的生成对抗网络
简介：使用实验室模拟或陆地模拟环境中产生的支持数据来解释行星表面的远程光谱。域翻译弥合了这些数据集之间的差距以解释航天器仪器限制，但是对于这种比较，很少有专用的自动化机制存在 - 单独使用广义模型。生成模型已用于重建稀疏的观察结果，并补偿了探测器特异性的噪声和信号转移。生成域翻译提供了一个独特的机会，可以比较具有相关多种属性但不同观察条件的数据集[1-3]。空间，时间，成分，嗜热物，环境和其他观察性特征可能会在仍然具有至少一个基础特性的数据集中有所不同。两个具有巨大不同频谱分辨率的数据集可能具有相同的特征吸收功能，但是在每个功能中识别每个功能都是完全不同的任务。例如，与未知仪器遮盖的8-32频段光谱中的特征很容易与在实验室中没有手动差异的150个或更多频段的类似光谱进行比较。在这里，我们证明了生成对抗网络（GAN）在观察域之间翻译光谱数据的同时，同时保留了歧管组成和热物理特征，但以最小的重建损失转换了特定的特定环境。此域翻译模型可以将低分辨率的远程光谱转换为更高的分辨率，并有效地补偿了仪器响应功能，大气干扰，目标温度或反照率以及其他特定于观察的效应。
基于一致的广义连续性理论
本文提出了一个有效的一致核模型，以分析基于一致的夫妇应力理论（CCST）和非经典限定元素方法的功能分级纳米复合材料（FG-NC）Mindlin板的行为。基于Halpin – Tsai模型提出了一种新颖的统一形式，以限制小规模的异质性，可以同时考虑基质和增强阶段的分级效应以及通过平板厚度的分布分布。为了满足夫妻应力理论的C 1连续性要求，通过使用Hermitian方法并以亚参数方式采用了四节点的矩形元素。该元素在每个节点上具有20度的自由度（DOF），在弯曲模式下将其降低至12 DOF，而不会伸展变形。FG-NC板的弯曲，自由振动和屈曲行为。氧化石墨烯（GO），氧化石墨烯（RGO）还原和银还原的石墨烯氧化石墨烯（AG-RGO）被考虑在分散相。尺寸依赖性最佳值，从而最大程度地减少其质量的频率约束。检查了各种参数的效果，例如分级指数，重量分数，分散模式，填充剂方面/厚度比和长度尺度参数，并提供了基准示例。
实现一致的高保真量子学习......
摘要 —在近期的噪声中尺度量子（NISQ）时代，高噪声将显著降低量子计算的保真度。更糟糕的是，最近的研究表明，量子设备上的噪声是不稳定的，也就是说，噪声会随时间动态变化。这导致了一个迫在眉睫的挑战性问题：在运行时，有没有办法在不稳定的设备上有效地实现一致的高保真量子系统？为了研究这个问题，我们以量子学习（又名变分量子算法）为载体，它具有广泛的应用，例如组合优化和机器学习。一种直接的方法是使用参数移位方法在目标量子设备上优化变分量子电路（VQC），然后再使用它；然而，优化的时间成本极高，在运行时不切实际。为了解决这个紧迫的问题，在本文中，我们提出了一种新颖的量子
与顺势疗法一致的癌症新疗法
癌症是每个人都担心的疾病，很明显人们对癌症感到担心。当前的文章讨论了癌症的各种治疗干预措施，例如R-CU疗法，CAR-T细胞疗法，现代医学系统的年代疗法。它还讨论了在R- CU疗法，CAR-T细胞疗法，CRISPR或尤其是时间疗法的癌症中的同种疗法干预。本文提出了一种基于同种疗法治疗系统与上述干预措施一致的治疗方案。在本文中还讨论了基于其基本医学（EM）特性（帮助该系统覆盖国家政策支持的群众）的属性的顺势疗法的应用。本文渴望同种疗法治疗系统在应对当前的非传染性疾病威胁（如癌症）中起着重要作用。关键字：R-CU，CAR-T，CRISPR，顺势疗法，癌症，MIASM
量子测量的热力学一致的方法
考虑一个量子测量机器的一般显微镜模型，该模型包含量子探头与热水浴的耦合，我们分析了实现量子测量所需的能量资源，其中包括产生系统设备相关性，不可逆的tran tran- tran-统计混合物的确定性混合物，以及确定的静止 - 以及一个光明的复合。至关重要的是，我们没有诉诸其他量子措施来捕获objective测量结果的出现，而是利用热浴的特性，从而重新记录了测量的自由度，从而自然地实现了量子达尔文主义的范式。在实践中，该模型允许我们对序列过程进行Quantative的热力学分析。从第二定律的表达中，我们展示了最小的重新工作工作如何取决于所测量的系统的能量变化加上信息的理论数量 - 表征了测量的效果 - 效率和完整性。另外，我们表明可以执行热力学可使用的测量，从而达到最小的工作支出，并提供响应方案。最后，对于有限的时间测量协议，我们说明了有限的热电学过程中固有的熵产生的上升产生所引起的侵扰工作成本。这重点介绍了测量速度和工作成本的速度之间的出现，除了测量和工作成本的效率之间的权衡。我们将这些发现应用于测量驱动量子发动机的热力学平衡中的新见解。
提炼、形成和一致的资源措施
量子资源理论 (QRT) 为理解在量子信息处理中充当资源的固有量子力学属性提供了一个统一的理论框架，但由物理驱动的资源可能具有数学上难以分析的结构，例如最大资源状态的非唯一性、缺乏凸性和无限维度。我们在最小假设下研究一般 QRT 中的状态转换和资源度量，以找出物理驱动的量子资源的普遍属性，这些资源可能具有这种数学结构，其分析是难以处理的。在一般设置中，我们证明了一次性状态转换中最大资源状态的存在。同样通过分析渐近状态转换，我们发现了量子资源的催化复制，其中资源状态可以通过自由操作无限复制。在不假设最大资源状态唯一性的 QRT 中，我们制定了量子资源的提炼和形成任务，并分别基于提炼和形成引入了可提炼资源和资源成本。此外，我们引入了一致的资源度量来量化量子资源的数量，而不会与状态转换率相矛盾，即使在具有非唯一最大资源状态的 QRT 中也是如此。在先前的工作的基础上，我们展示了加性资源度量的唯一性定理，证明了一致资源度量的相应唯一性不等式；也就是说，量子状态的一致资源度量取值介于可提炼资源和状态的资源成本之间。这些公式和结果建立了
通过自我监督的识别一致的神经合奏
从记录的神经活动中解码刺激或行为是研究大脑功能在研究中的常见方法，也是脑部计算机和脑机界面的重要组成部分。可靠的解码即使是从小型神经种群中也可能导致高维神经种群活动，通常占据低维man-可通过合适的潜在可变模型可发现的低维man。随着时间的流逝，单个神经元的活性和神经记录设备中不稳定性的漂移可能是基础的，使几天和几周的稳定解码变得不切实际。虽然无法在单个神经元水平上预测这种漂移，但是当连续记录会话（例如不同的神经元集以及记录数据中一致的神经元的变化排列）时，人群水平的变化可能是可以学习的。在会话中的一致性与陌生神经元的分类以及按照记录的一致记录神经元的偏差来考虑偏差，然后可以保持解码性能并揭示与任务相关的神经歧管。在这里，我们表明，对深神经网络的自我监督培训可用于弥补这一间歇间的可变性。结果，顺序的自动编码模型可以维持最新的行为解码性能，以使未来几天的完全看不见的记录会话。我们的方法仅需要一次录制会话来培训模型，这是迈向可靠，无重新校准的大脑计算机接口的一步。关键字：多种学习，神经科学，自我监督学习，神经解码，神经种群活动，顺序自动编码器，电生理学
一致的新型视图综合来自单个图像
我们介绍了Multidiff，这是一种新颖的方法，用于从单个RGB图像中始终如一地进行新颖的视图综合。从单个参考图像中综合新观点的任务是大自然的高度不足，因为存在多种对未观察到的区域的合理解释。为了解决这个问题，我们以单核深度预测变量和视频扩散模型的形式结合了强大的先验。单核深度使我们能够在目标视图的扭曲参考图像上调节模型，从而提高了几何稳定性。视频扩散先验为3D场景提供了强大的代理，从而使模型可以在生成的图像上学习连续和像素精度的对应关系。与依靠容易出现漂移和误差累积的自动格言形象生成的方法相反，Multidiff共同综合了一系列帧，产生了高质量和多视图一致的RE-
轴突张力有助于一致的折叠放置
尽管存在轴突行为的证据，但实验结果对轴突张力假说的全面接受提出了挑战。例如，在成年小鼠 18 和发育中的雪貂 19 的大脑中进行的残余应力切割实验表明，皮层下存在持续的张力，这可能对折叠过程产生重大影响。然而，三个主要结论挑战了基于张力的折叠假说：（1）皮层下轴突张力远离折叠区域，（2）脑回周围的周向轴突张力太弱，无法直接拉动组织，（3）观察到的脑回中残余应力的方向与模型的预测不符。19 他们的实验和模拟表明差异生长主要驱动折叠，同时允许轴突张力仍然是影响皮质折叠的制约因素。在其他研究中，轴突连接被发现与跨物种的皮质折叠成比例，20,21 导致研究人员扩展原始的轴突张力理论，提出轴突张力导致白质折叠，进而影响灰质折叠。最近，Van Essen 重新表述了原始的基于张力的形态发生理论，在细胞和组织尺度上纳入了更多促进折叠的力量。22 反驳对其理论的批评，19 他指出，体外实验可能无法捕捉体内张力，这可能会受到切片或组织水肿的影响。他还呼吁建立一个模拟框架，能够模拟皮质组织中的关键神经生物学特征，例如以不同角度甚至交叉取向的轴突。23 目前，在理解轴突张力在脑回形成过程中如何发挥作用方面仍然存在差距。例如，体内存在什么程度的轴突张力？这种张力水平是否能够触发皮质折叠？轴突网络在折叠过程中如何连接？鉴于有关大脑结构和功能之间关系的悬而未决的问题，白质尤其令人感兴趣。24 据观察，各种神经系统疾病中都存在异常的白质连接，这通常与大脑内的非典型折叠模式相吻合。当然，这些关系可能是因果关系，也可能仅仅是相关的。无论如何，更深入地了解白质连接在皮质折叠中的作用，对我们理解大脑的结构和功能具有深远的影响。