XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System二项式
对患有晚期癌症患者免疫疗法的教育干预的试验随机试验及其护理人员
背景：免疫检查点抑制剂（ICI）是广泛使用的癌症药物。我们开发了“ Uplift”，这是一个视频和问题提示列表（QPL）干预措施，以教育患者有关ICI的风险和收益。患者和方法：我们在130名ICIS和护理人员的成年人中进行了一项随机对照试验与通常的护理试验。二元组是随机分配1：1，以接受振奋或通常的护理。参与者在入学时完成了调查，72小时和ICI启动后6周。主要结果是可行性（合格患者的70％入学率，$ 80％的升高患者审查视频和QPL）和ICI知识（8个项目，评分为％正确）。我们还评估了隆升的可接受性（3个项目），焦虑症（6个项目 - 州特征焦虑清单）和患者激活（肿瘤学访问中提出的问题）。我们使用了描述性统计，协方差分析（ANCOVA）和负二项式模型。结果：我们在178名合格患者（73％）和56名看护人中招募了130名。患者（平均年龄，67岁[范围，31 - 92]）患有黑色素瘤（41％），肺癌（26％）或其他癌症患者。所有Uplift患者（100％）观看了视频； 47％使用QPL。几乎所有患者（61/65; 94％）都会感到“有些”或“非常舒适”。ICI知识在72小时时与对照组相比改善了ICI知识（在72小时时调整后的平均％正确差异为9％[95％CI，3％ - 16％]）。72小时时的焦虑变化并没有显着差异，并且在6周之间，知识或焦虑变化没有差异。提升患者提出了更多问题（比率为1.27 [95％CI，0.97 - 1.66]）。结论：关于ICI风险和收益的新型教育干预措施是可行的，可以接受，被认为可以接受，并在改善知识和激活方面表现出了有望在不增加焦虑的情况下提出问题的希望。有必要评估这些结果和其他结果（包括严重ICI毒性）的效率的一项研究。
社论：计算神经科学的进展
第 28 届年度计算神经科学会议 CNS ∗ 2019 于 2019 年 7 月 13 日至 17 日在巴塞罗那举行。会议涵盖了各种各样的研究主题，欢迎来自世界各地的参与者，主题演讲包括 Ed Bullmore 教授的“大脑网络、青少年和精神分裂症”，Kenji Doya 教授的“心理模拟的神经回路”，Maria Sanchez-Vives 教授的“一个网络，多种状态：改变大脑皮层的兴奋性”，以及 Ila Fiete 教授的“灵活记忆和导航的神经回路”。本研究主题“计算神经科学进展”包含会议上介绍和讨论的一些前沿计算神经科学研究。与 CNS ∗ 2019 一样，本研究主题中的文章反映了计算神经科学研究的多样性和丰富性，从亚细胞尺度扩展到网络、从生物细节扩展到计算机技术、从计算方法扩展到大脑理论。在亚神经元层面，在“ROOTS：一种生成生物学上真实的皮质轴突的算法及其在电化学建模中的应用”中，Bingham 等人开发了用于构建更精确计算模型的计算方法，扩展了生成方法生成高度分支的皮质轴突末端树突的神经元形态的能力。在类似的领域，在“血清素轴突作为分数布朗运动路径：对区域密度自组织的洞察”中，Janušonis 等人描述了基于反射分数布朗运动的计算模型如何生成稳态分布，以近似于实验观察到的物理脑切片中的血清素纤维分布。 Gontier 和 Pfister 在《二项式突触的可识别性》一文中扩展了模型原理，引入了统计模型在实际中可识别的定义，并将这一概念应用于突触模型。Felton 等人在《评估 Ih 电导对模型锥体神经元中跨频耦合的影响》一文中分析了超极化激活混合阳离子电流 (Ih) 在跨频耦合动态现象中的作用。同样，Mergenthal 等人在《胆碱能调节 CA1 锥体细胞活动的计算模型》中提出了一种锥体细胞计算模型，其中包含前所未有的细节
课程与教学大纲
1. 理解和分析算法的空间和时间复杂度。 2. 确定适合给定问题的数据结构。 3. 在各种实际应用中实现图形算法。 4. 实现用于查询和搜索的堆和树。 5. 在高级数据结构操作中使用基本数据结构。 6. 在各种实际应用中使用搜索和排序。 模块：1 函数增长 3 小时 算法和数据结构的概述和重要性 - 算法规范、递归、性能分析、渐近符号 - Big-O、Omega 和 Theta 符号、编程风格、编码细化 - 时空权衡、测试、数据抽象。模块：2 基本数据结构 6 小时 数组、堆栈、队列、链表及其类型、线性数据结构的各种表示、操作和应用 模块：3 排序和搜索 7 小时 插入排序、合并排序、线性时间排序-排序的下限、基数排序、双调排序、鸡尾酒排序、中位数和顺序统计-最小值和最大值、预期线性时间内的选择、最坏情况线性时间内的选择、线性搜索、插值搜索、指数搜索。 模块：4 树 6 小时 二叉树-二叉树的性质、B 树、B 树定义-B 树上的操作：搜索 B 树、创建、分裂、插入和删除、B+ 树。 模块：5 高级树 8 小时 线程二叉树、左撇子树、锦标赛树、2-3 树、伸展树、红黑树、范围树。模块：6 图表 7 小时 图表表示、拓扑排序、最短路径算法 - Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法、最小生成树 - 反向删除算法、Boruvka 算法。 模块：7 堆和哈希 6 小时 堆作为优先级队列、二叉堆、二项式和斐波那契堆、哈夫曼编码中的堆、可扩展哈希。 模块：8 当代问题 2 小时 总授课时长：45 小时 教科书 1. Cormen, Thomas H.、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest 和 Clifford Stein。算法简介。麻省理工学院出版社，2022 年。 参考书 1. Skiena, Steven S. “算法设计手册（计算机科学文本）”。第 3 版
MSC物理课程和教学大纲，HBTU，Kanpur
代数和特征值分析。2。学习与矢量代数和微分方程有关的解决问题的工具。3。学习复杂分析和各种系列4的基础知识。获得有关张量的知识5。To acquire proficiency in integral transform UNIT I Vector Algebra and Calculus: Vector algebra, vector calculus, Green's theorem, Stokes' theorem, Linear algebra, Matrices: operations, determinants, eigenvalues and eigenvectors, diagonalization, linear systems, Cayley-Hamilton Theorem and its applications, Fourier series, Fourier transform.拉普拉斯变换。UNIT II Differential Equations and Special Functions: Linear ordinary differential equations, separable equations, integrating factor methods, linear equations, exact equations, homogeneous and non-homogeneous equations, solution methods (undetermined coefficients, variation of parameters), Runge-Kutta method, Bessel functions, Hermite functions, Legendre polynomials, Laguerre polynomials,这些功能的属性和应用。第三单元复杂分析：复杂分析，分析功能的要素； Taylor＆Laurent系列；杆，残基和积分的评估。基本概率理论，随机变量，二项式，泊松和正常分布。中央限制定理。入门群体理论：SU（2），O（3）。单一组的年轻图及其对SU（2）和SU（3）的简单应用。单元IV张量分析：张量代数，线性组合，直接产品，收缩，张量密度，仿射连接的转换，仿射连接的转化，协变量，梯度，梯度，弯曲和差异，Unit-V Green的功能和群体的功能和群体理论：绿色的功能，绿色的功能，绿色的功能，绿色的功能，绿色的功能，绿色的功能，绿色的功能，对点的功能，点，点，绿色的功能，点，点，绿色的功能，点，绿色的功能，点，绿色的功能，点，以绿色的功能，点，以绿色的功能，绿色的功能，点，绿色的功能，点，以绿色的功能，点，绿色的功能，点，以绿色的功能，点，绿色的功能。球形极坐标膨胀，狄拉克三角洲函数。单元V积分转换：傅立叶积分，傅立叶变换定理，卷积定理，动量表示，传递函数，neumann系列，可分离内核，Hilbert-Schmidt理论。
使用 Python 进行人工智能工业培训
S. No.主题 1 人工智能 (AI) 简介：人工智能的简介、发展和历史、各种应用领域（医疗保健、监控、分析和网络安全等。）、科学应用、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 简介、AI、ML 和 DL 之间的区别、基于规则的系统、智能代理、优化问题。2 人工智能的 Python 编程：简介、数据类型、变量、运算符、输入和输出操作；环境设置、控制流 - 决策控制、循环语句等。；数据结构 - 列表、元组、字符串、字典、集合；函数式编程 - 函数类型、递归函数、Lambda 函数、模块和包； OOPs 概念、异常处理、Python 库 - numPy、matplotlib、pandas、scipy、seaborn 等。3 人工智能数学：线性代数 - 向量、标量、矩阵和矩阵运算；概率 - 基础、抽样、条件概率、相关和独立事件；统计学基础 - 集中趋势和方差的测量、概率分布（正态、二项式、泊松）、抽样理论、相关性、回归、异常值 4 数据准备和可视化：数据准备、数据预处理、特征工程 - 特征选择技术、特征优化、降维（主成分分析）、数据清理和转换、数据验证和建模；数据可视化 – 使用 Python 库的各种数据图（箱线图、散点图、2D 和 3D 图、时间序列图、直方图等）5 机器学习：机器学习基础、类型 – 监督、无监督和强化学习、机器学习的应用；分类算法 – 线性和逻辑回归（梯度下降、损失函数、交叉熵）、支持向量机、朴素贝叶斯分类器、决策树、随机森林；聚类算法 – k 均值、模型评估 – 欠拟合与过拟合、混淆矩阵、ROC、精度、召回率、F1、F2、偏差和方差。6 深度学习：简介、历史、生物神经元基础知识、多层感知器 (MLP)、反向传播、人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、RNN、LSTM、使用 Tensorflow 的 Keras 神经网络模型、迁移学习。6 人工智能的应用：文本分析 - 概述、文本处理（语法、解析和词干提取）、语义和句法分析、信息检索、图像/视频处理 - 人脸识别、对象分类。聊天机器人的实现。7 项目工作
电气，功率和能源工程（MTQP10）。 ...
电气，功率和能源工程（MTQP10）单元1：工程数学线性代数：矩阵代数，线性方程系统，特征值，特征向量。Calculus: Mean value theorems, Theorems of integral calculus, Evaluation of definite and improper integrals, Partial Derivatives, Maxima and minima, Multiple integrals, Fourier series, Vector identities, Directional derivatives, Line integral, Surface integral, Volume integral, Stokes's theorem, Gauss's theorem, Divergence theorem, Green's theorem.微分方程：一阶方程（线性和非线性），具有恒定系数的高阶线性微分方程，参数变化的方法，Cauchy方程，Euler方程，初始值和边界值问题，部分微分方程，部分微分方程，变量分离方法。复杂变量：分析函数，Cauchy的积分定理，Cauchy的积分公式，Taylor系列，Laurent系列，残基定理，解决方案积分。概率和统计：对定理，有条件的概率，平均值，中位数，模式，标准偏差，随机变量，离散和连续分布，Poisson分布，正态分布，二项式分布，相关分析，回归分析分析，回归分析分析：矩阵逆上的矩阵倒立，求解非元素平等的方法，差异和差异化方法，差异和差异化方法，差异和差异性方法差异化方法，差异差异和差异化方法差异化方法和差异方法。相关分析。桥梁：惠特斯通，开尔文，梅戈赫姆，麦克斯韦，安德森，Schering和Wien，用于测量R，L，C和频率，Q-meter。4-20 MA两线发射器。单元2：仪器，控制和自动化测量和仪器：SI单元，标准（R，L，C，电压，电流和频率），测量表达的系统和随机误差，不确定性的表达 - 准确性和精度，误差，线性和加权回归的传播。单相电路中电压，电流和功率的测量； AC和DC电流探针；真正的RMS仪表，电压和电流尺度，仪器变压器，计时器/计数器，时间，相位和频率测量，数字电压计，数字万用表；示波器，屏蔽和接地。电阻，电容，电感，压电，霍尔效应传感器和相关的信号调节电路； transducers for industrial instrumentation: displacement (linear and angular), velocity, acceleration, force, torque, vibration, shock, pressure (including low pressure), flow (variable head, variable area, electromagnetic, ultrasonic, turbine and open channel flow meters) temperature (thermocouple, bolometer, RTD (3/4 wire), thermistor, pyrometer and semiconductor);液位，pH，电导率和粘度测量。
接吻：保持简单的物种迁移模型
SGOF包装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 Baesesian.shoof。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 BBSGOF。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>3 BBSGOF。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。5 bh。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8二项式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 discerete.sgfof。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13头Fedek。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16个情节。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17
信息技术的物理学
3个物理系统中的噪声14 3.1随机变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 3.1.1期望值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 3.1.2光谱定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 3.2概率分布。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 3.2.1二项式。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>18 3.2.2泊松。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>18 3.2.3高斯。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 3.2.4中央限制定理。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 3.3噪声机制。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 3.3.1射击噪音。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 3.3.2约翰逊的噪音。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 3.3.3 1 / f噪声和开关噪声。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 3.3.4放大器噪声。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>25 3.4热力学和噪声。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。27 3.4.1热力学和统计力学。。。。。。。。。。27 3.4.2等级定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 3.4.3波动 - 降低定理。。。。。。。。。。。。。。。31 3.5选定的参考。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 3.6问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>35 div>
神经运动作为新范式
引言我们将Motricity视为中枢神经系统产生肌肉收缩的能力。它也被定义为身体移动或产生运动的能力。在体育锻炼和运动科学领域中，Motricity是指对人类运动的研究，其特征和意义。作为一门学科研究人类运动及其动力学和运动学特征。在一个信息和通信技术明显破坏我们的习惯，并可能鼓励久坐的生活方式（以及低认知刺激）的世界中，重要的是要考虑新的范式，这些新范式可以证明其他移动和更有效的方式。运动，体育活动和执行功能之间的关系是近年来在不同领域发展最多的研究线之一。在进行的文献综述中，很明显，在运动场上，体育锻炼是防止老年痴呆症，阿尔茨海默氏病和抑郁症的最佳保护者之一。我们的身体以及我们的大脑都是为了移动而创造的。运动增加了神经营养蛋白的产生，神经营养蛋白是一种蛋白质，可帮助我们产生更多的神经元，帮助我们拥有健康柔软的大脑。这就是为什么每当我们想学习新知识时，我们的大脑都必须自我修改并创建新的结构，正如圣地亚哥·拉蒙（SantiagoRamónY Cajal）在20世纪初指出的那样。然而，出于不同的原因，这是认知功能，最重要的是，这项学习的成功。在学习新活动的过程中，镜像神经元的作用（Rizzolatti，1996）和模仿是一种基本支柱，因为基于观察到的模型创建并指导了新的突触途径。一方面，与注意通道有关的正确观察结果，另一方面，主动聆听是基本的，以便能够计划后验响应。精神运动发展与通过运动动作获得知识的获取有关，该动作允许探索环境和获得相关信息以形成思想。在神经精神病学领域，许多调查证明了运动障碍与精神障碍之间的关系。大脑和动物成为学习过程中必不可少的二项式。有意识和自愿运动和语言等是将我们区分为物种的特征。由于身体和运动，作为教育行动的轴心，我们的大脑发展了。人类的互动和对环境的刺激会引起个人的新神经联系。作为Pinzón等人。（2020）指出：“动物的细胞和分子水平上的大量行为研究显示出对环境刺激的响应的显着影响，这意味着通过在复杂和新颖的环境中居住的感觉，认知和运动刺激的水平增强”。最近的研究一致认为，在人类进化的敏感阶段，早期和丰富的刺激将促进运动和认知成熟。我们审查了引用神经运动活动及其与大脑发育关系的文章和作品，以及体育活动对神经营养蛋白和新神经元突触产生的影响。To do so, we consulted the following databases Analytical Abstracts, ASSIA, Biblioteca Virtual en Salud (BVS), Web of Science, CINAHL, Cochrane, CSIC, Cuadernos de Pedagogía, CUIDEN, Dialnet, ERIC, Erihplus, JSTOR, MEDES, Pascal-Francis, Proquest central, Psicodoc, Psycinfo, PubMed，Ulrich's。
国家部落社会教育学会
TGT形式的实际数字：自然数，整数，数字线上的理性数字的表示。通过连续的放大倍率在数字线上表示终止 /非终止重复小数的代表。有理数作为重复 /终止小数。非经常性 /非终止小数的示例。存在非理性数字（非理性数字）及其在数字线上的表示。解释每个实际数字都由数字行上的唯一点表示，相反，数字行上的每个点代表一个唯一的实际数字。具有整体权力的指数定律。具有正真实基础的理性指数。实数的合理化。欧几里得的分区引理，算术的基本定理。根据终止 /非终止重复小数的延长有理数的扩展。基本数理论：Peano的公理，诱导原理；第一本金，第二原理，第三原理，基础表示定理，最大的整数函数，可划分的测试，欧几里得的算法，独特的分解定理，一致性，中国余数定理，数量的除数总和。Euler的基本功能，Fermat和Wilson的定理。矩阵：R，R2，R3作为R和RN概念的向量空间。每个人的标准基础。线性独立性和不同基础的例子。R2的子空间，R3。 翻译，扩张，旋转，在点，线和平面中的反射。 基本几何变换的矩阵形式。R2的子空间，R3。翻译，扩张，旋转，在点，线和平面中的反射。基本几何变换的矩阵形式。对特征值和特征向量的解释对这种转换和不变子空间等特征空间的解释。对角线形式的矩阵。将对角形式还原至命令3的矩阵。使用基本行操作计算矩阵倒置。矩阵的等级，使用矩阵的线性方程系统的解决方案。多项式：一个变量中多项式的定义，其系数，示例和反示例，其术语为零多项式。多项式，恒定，线性，二次，立方多项式的程度；单一，二项式，三项官员。因素和倍数。零。其余定理具有示例和类比整数。陈述和因素定理的证明。使用因子定理对二次和立方多项式的分解。代数表达式和身份及其在多项式分解中的使用。简单的表达式可还原为这些多项式。两个变量中的线性方程：两个变量中的方程式简介。证明两个变量中的线性方程是无限的许多解决方案，并证明它们被写成有序成对的真实数字，代数和图形解决方案。两个变量中的线性方程对：两个变量中的线性方程。不同可能性 /不一致可能性的几何表示。解决方案数量的代数条件。 二次方程：二次方程的标准形式。解决方案数量的代数条件。二次方程：二次方程的标准形式。通过取代，消除和交叉乘法，将两个线性方程对两个变量的求解。