XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System二项分布
![arXiv:2007.10894v1 [quant-ph] 2020 年 7 月 21 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\129fc0599ae43a86d23a95f6ce97ddd7c50d7af6.webp)
arXiv:2007.10894v1 [quant-ph] 2020 年 7 月 21 日
振幅放大是 Grover 搜索算法的一个关键组成部分，它使用迭代方法系统地增加一个或多个目标状态的概率。我们提出了新的策略来增强放大过程，即将状态划分为类别，在放大之前或放大期间，这些类别的概率会以不同的水平增加。划分过程基于二项分布。如果事先知道搜索目标状态所属的类别，则与标准版本相比，振幅放大算法中的迭代次数可以大大减少。在更可能的情况下，即事先不知道相关类别，则可以在运行时配置它们的选择，或者可以采用随机方法，类似于二分搜索等经典算法。具体而言，我们将此方法应用于我们之前介绍的量子字典模式，其中键和值在两个单独的寄存器中编码，并且值编码方法与键寄存器中使用的叠加类型无关。我们认为这种结构是搜索的自然设置。我们通过在真实量子硬件 Honeywell System Model HØ 捕获离子量子计算机中获得的实验结果证实了新方法的有效性。
灭活 COVID-19 疫苗对抗 Delta 变异 COVID-19 的有效性：来自中国内蒙古自治区疫情的证据
摘要：III 期临床试验和真实世界有效性研究表明，中国两种主要的 COVID-19 灭活疫苗对严重疾病非常有效。2021 年 11 月，内蒙古自治区发生了疫情，这为评估这些灭活疫苗对 delta 变体引起的 COVID-19 的疫苗有效性 (VE) 提供了机会。我们通过对感染者的密切接触者的回顾性队列研究评估了 VE，使用具有二项分布和对数链接函数的广义线性模型来估计风险比 (RR) 和 VE。共研究了 8842 名密切接触者。与未接种疫苗相比，并根据年龄、合并症的存在和上次接种疫苗的时间进行了调整，完全接种疫苗可使症状性感染减少 62%，肺炎减少 64%，重症 COVID-19 减少 90%；与同源加强剂量相关的症状性感染减少 83%，肺炎减少 92%，重症 COVID-19 减少 100%。在最后一次接种后长达 325 天内，两剂 VE 对任何结果均无显著下降。不同疫苗品牌之间无差异。灭活疫苗对 delta 变异疾病有效，对肺炎和重症 COVID-19 非常有效；加强剂量可增加 VE。
技术硕士课程大纲能源学院...
课程内容 第一单元（16 个接触时段） 研究的意义和目标、优秀研究的标准、研究的意义、研究的类型、研究方法：历史方法、案例研究方法、调查方法和实验方法。 研究过程、研究问题的确定和制定、文献综述的相关性。 假设：类型和特点。 研究设计：优秀研究设计的需要、特点和特性。 不同的研究设计：描述性、探索性和实验性。 抽样调查设计：人口普查和抽样调查的概念、抽样和非抽样误差、概率和非概率抽样设计及其类型。 第二单元（16 个接触时段） 测量和缩放技术：定性和定量数据的测量尺度、缩放技术：比较和非比较、多维缩放。 数据收集：收集原始数据和次要数据的方法、问卷设计。 数据准备过程：编辑、编码、分类、制表和图形表示。描述性统计：集中趋势测量、离散度测量和关系测量。属性关联。概率分布的概念，正态分布、二项分布和泊松分布。第三单元（16 个接触期）矩阵、向量和微积分的基本知识。推论统计：点和区间估计、样本量的确定。抽样分布。I 类和 II 类错误。假设检验程序、t 检验、z 检验、卡方检验、F 检验、方差分析。回归分析：简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归。多重共线性问题。因子分析：质心和主成分方法。撰写科学报告、撰写研究项目提案、学术道德和剽窃、知识产权和专利法。
COVID-19 期间的怀孕：CoMix 19 个欧洲国家孕妇的社交接触模式和疫苗接种覆盖率
背景 在 COVID-19 大流行期间，针对孕妇的证据和建议不断发展。我们研究了 2020 年 3 月至 2021 年 9 月期间欧洲 19 个国家的孕妇的社交接触行为和疫苗接种情况。方法在每个国家，从一组具有全国代表性的参与者那里收集重复的在线调查数据。我们使用个体层面的广义加性混合模型计算报告的平均调整接触者，该模型使用负二项分布和对数链接函数建模。使用聚类自举法计算隔离或检疫人员的平均比例以及按妊娠状况和性别划分的疫苗接种覆盖率。结果我们记录了 1,041 名孕妇的 4,129 个观察结果，以及 29,860 名年龄在 18-49 岁之间的非孕妇的 115,359 个观察结果。孕妇的接触次数（3.6，95%CI=3.5-3.7）略少于非孕妇（4.0，95%CI=3.9-4.0），原因是工作接触较少，但在非必要社交场合的接触略多。据报告，约有 15-20% 的孕妇和 5% 的非孕妇在研究期间的大部分时间处于隔离状态。2021 年 1 月至 4 月期间，孕妇的 COVID-19 疫苗接种覆盖率高于非孕妇。自 2021 年 5 月以来，非孕妇的疫苗接种率开始增加，并超过了孕妇。解释社交接触和疫苗接种可以保护孕妇及其新生儿。认识到产妇的社会支持需求，并努力促进 COVID-19 疫苗在怀孕期间的安全性和有效性是这一弱势群体的首要任务。
航空管理中的定量方法
5.1 什么是 AP 概率分布？ ........................................................................................................... 106 5.2 概率分布的类型 .......................................................................................................................... 109 5.2.1 离散概率分布 ............................................................................................................................ 109 5.2.2 连续概率分布 ............................................................................................................................ 109 5.3 正态概率分布 ............................................................................................................................. 109 5.3.1 公式 ............................................................................................................................................. 109 5.3.2 累积正态分布 ............................................................................................................................. 112 5.3.3 使用 Microsoft Excel 查找正态分布概率 ............................................................................. 113 5.3.4 逆正态概率 ............................................................................................................................. 114 5.3.5 正态分布的位置和丰满度的变化 ............................................................................................. 115 5.3.6 航空应用 – 平均乘客体重 ............................................................................................................. 116 5.4 标准正态概率分布 ............................................................................................................. 118 5.4.1 公式和图形 ......................................................................................................................................... 118 5.4.2 使用 Microsoft Excel 查找概率 ......................................................................................................... 119 5.4.3 使用 Microsoft Excel 查找给定概率的 Z 值 ............................................................................. 120 5.5 学生的 S - T 分布 ............................................................................................................................. 120 5.5.1 公式和图形 ......................................................................................................................................... 120 5.5.2 使用 Microsoft Excel 查找概率 ......................................................................................................... 122 5.5.3 使用 Microsoft Excel 查找给定概率的 t 值 ............................................................................. 122 5.6 对数正态分布....................................................................................................................... 123 5.6.1 公式、图形和 Microsoft Excel 基础知识 ...................................................................................................... 123 5.6.2 构建对数正态直方图 .............................................................................................................................. 125 5.7 四方分布 ...................................................................................................................................................... 127 5.7.1 公式和图形 ............................................................................................................................................. 127 5.7.2 使用 Microsoft Excel 查找概率 ............................................................................................................. 128 5.8 FD 分布 ...................................................................................................................................................... 129 5.8.1 公式和图形 ............................................................................................................................................. 129 5.8.2 使用 Microsoft Excel 查找概率 ............................................................................................................. 131 5.9 二项分布 ............................................................................................................................................................. 132 5.9.1 公式 ................................................................................................................................................ 132 5.9.2 航空应用 I：超额预订和误机 .............................................................................................................. 134 5.9.3 航空应用 II：准时表现 ...................................................................................................................... 136 5.9.4 二项式的正态近似 ............................................................................................................................. 137 5.10 P OISSON 分布 ............................................................................................................................................. 139 5.10.1 公式 ................................................................................................................................................ 139 5.10.2 航空应用 ............................................................................................................................................. 140 5.11 均匀分布 ............................................................................................................................................. 141 5.11.1 公式 ................................................................................................................................................ 141 5.11.2 航空应用：航空公司选择 ................................................................................................................ 142 5.12 偏度和峰度............................................................................................................................... 143 5.12.1 偏态分布和均值与中位数 .............................................................................................................. 143 5.12.2 峰度 ................................................................................................................................................ 144
UMIBB：一种新的非参数贝叶斯方法提高了稳健性和灵敏度
基于 CRISPR 的功能基因组学筛选是识别合成致死癌症药物靶点的有力工具。目前分析汇集的 CRISPR 筛选的策略通常依赖于来自在两种实验条件下具有不同相对丰度的单个向导 RNA (sgRNA) 的信号。然而，传统方法通常容易受到由异常细胞克隆驱动的假阳性和假阴性的影响，因为 sgRNA 丰度不能解释由相同 sgRNA 的不同编辑结果导致的异质表型。为了克服这个问题，我们在每个 sgRNA 中添加了 DNA 条形码，以创建 CRISPR 文库的唯一分子标识符 (UMI)，并开发了一个配套的分析平台，以实现强大的工业规模 CRISPR 筛选。在这里，我们介绍了 UMIBB，一种用于分析 UMI-CRISPR 数据的新型非参数贝叶斯方法。与每个 sgRNA 的对照实验条件相比，具有标准化计数消耗或富集的 UMI 数量由 beta-二项分布建模。基因水平统计数据是通过将 sgRNA 水平后验概率的 z 分数与每个 sgRNA 中 UMI 的数量加权而得出的。这种方法最大限度地减少了异常细胞克隆对统计数据的影响，并优先考虑每个基因中多个 UMI 之间计数差异一致的基因。为了评估 UMIBB 的功效，我们在低覆盖率（200X）基因组规模负选择筛选上对其进行了基准测试，并与高覆盖率（1000X）筛选的结果进行了比较。这些筛选是在用曲美替尼或载体对照处理的 KRAS 突变癌细胞（A549）上进行的。尽管在较低覆盖率筛选中通常会观察到高噪音水平，但我们的方法能够发现 >85% 的曲美替尼已验证的致敏基因，并且与传统方法相比实现了最高的灵敏度。此外，我们将 UMIBB 应用于基因组规模的正向选择筛选，并成功确定了新基因（RAD18 和 UBE2K）是 BRCA1/2 突变细胞系中 USP1 依赖性的关键介质。我们的研究表明，UMIBB 对克隆异质性导致的假阳性具有很高的稳健性，并且更有可能识别真正的遗传相互作用。