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exma：精确匹配的基因组加速器
摘要 - 基因组学是精密医学，全球粮食安全和病毒监测的基础。精确匹配是在基因组学的几乎每个步骤中广泛使用的操作之一，例如对齐，组装，注释和相互作用。现代基因组学采用Ferragina-Manzini指数（FM-索引）增强空间 - 有效的Burrows-Wheeler-Wheeler-Wheeler-Wheeler-Wheeler-Wheeler-Wheeler-Wheeler Transform（BWT），并具有其他数据结构，以允许超快速的精确匹配操作。但是，FM索引因其空间局部性和随机内存访问模式而臭名昭著。先前的工作创建GPU-，FPGA-，ASIC-甚至是基于内存过程（PIM）的加速器，以增强FM-Index搜索吞吐量。尽管他们实现了最新的FM索引搜索吞吐量，但与所有先前的常规加速器相同，但在每个DRAM行激活后仅处理一个DNA符号，因此仅处理一个DNA符号，从而遭受了记忆带宽利用率不佳。在本文中，我们提出了一个硬件加速器EXMA，以增强FM-Index搜索吞吐量。我们首先创建一个具有多任务学习（MTL）基于多任务的索引的新型EXMA表，以在每个DRAM行激活中处理多个DNA符号。然后，我们构建一个加速器以在EXMA表上进行搜索。我们提出了2阶段的安排，以提高加速器的高速公路命中率。我们介绍了动态页面策略，以提高DRAM主内存的行缓冲区命中率。我们还提出链条压缩，以减少EXMA表的数据结构大小。与最新的FM索引PIM相比，EXMA将搜索吞吐量提高了4。9倍，并增强每瓦4瓦搜索吞吐量。8×。 索引术语 - 特定于硬件加速器，ge- sickics，精确匹配8×。索引术语 - 特定于硬件加速器，ge- sickics，精确匹配
与...相匹配的小型企业规模标准表 - SBA
规模标准大部分以百万美元（以“$”开头）或员工人数（不带“$”）表示。规模标准是企业的最大规模，同时仍符合联邦政府计划的小型企业标准。大部分规模标准是企业的平均年收入或平均雇员人数。如何计算企业的平均年收入和平均雇员人数，可分别参见 13 CFR § 121.104 和 13 CFR § 121.106。
基于模式匹配的量子电路重写框架
摘要 量子算法的实现依赖于根据底层量子处理器进行特定的量子编译。然而，在不同的物理设备中，有各种方法来物理实现量子比特并操纵这些量子比特。这些差异导致了不同的通信方法和连接拓扑，每个供应商都实现了自己的一组原始门。因此，量子电路必须重写或转换才能从一个平台移植到另一个平台。我们提出了一个基于模式匹配的量子电路重写框架，称为 QRewriting。它利用了一种使用符号序列的量子电路新表示。与使用有向无环图的传统方法不同，新的表示使我们能够轻松识别非连续出现但可简化的模式。然后，我们将模式匹配问题转换为寻找不同子序列的问题，并提出了一种基于多项式时间动态规划的模式匹配和替换算法。我们开发了一个用于基本优化的规则库，并将算术和 Toffoli 电路从常用的门集重写为 Surface-17 量子处理器支持的门集。与在 BIGD 基准上优化的最先进的量子电路优化框架 PaF 相比，QRewriting 进一步将深度和门数分别平均减少了 26.5% 和 17.4%。
与...相匹配的小型企业规模标准表 - SBA
规模标准大部分以百万美元（以“$”开头）或员工人数（不带“$”）表示。规模标准是企业可以达到的最大规模，同时仍然符合联邦政府计划的小型企业资格。大部分规模标准是企业的平均年收入或平均雇员人数。如何计算企业的平均年收入和平均雇员人数，分别参见 13 CFR § 121.104 和 13 CFR § 121.106。
N-1-1试验和匹配的队列分析的整合
本文提出了一个方法论框架，用于在精确肿瘤学的背景下评估个性化的癌症治疗。框架将N-1-1试验与匹配的队列分析集成在一起。n-1-of-1试验根据个体患者特征优化药物选择和给药，而匹配的队列分析（使用倾向得分匹配）可以对个人和人群水平的治疗效果进行强有力的评估。这减少了选择偏见，并促进了治疗队列之间有意义的比较。这种综合策略桥梁桥梁个性化的护理和人口水平的证据，为推进个性化癌症疗法提供了可扩展的现实世界模型。虽然这种方法植根于西方医学研究方法，但它与“综合征分化和治疗”的传统中医（TCM）原理具有基本相似之处。这种一致性使其特别适合独立或组合评估西方和TCM方法。该框架允许将个性化方法整合到严格的研究方法中，从而将患者护理与人群级别的证据弥补（图1）。
通过交替循环的完美匹配的最短重新配置
组合重新构造是一个基础研究主题，它阐明了组合（搜索）问题的解决方案空间，并连接了各种概念，例如优化，计数，枚举和采样。以其一般形式，组合重新配置与组合问题的配置空间的特性有关。组合问题的配置空间通常表示为图形，但其大小通常在实例大小中指数。因此，组合重新配置上的算法问题并不是微不足道的，需要新颖的工具才能解决。有关最近的调查，请参见[11，7]。在组合重新配置的研究中遇到了两个基本问题。第一个问题询问在配置空间中两个给定解之间的路径，即两种溶液的可达性。第二个问题询问是否存在两个给定解决方案之间的路径的最短长度。第二个问题通常称为最短的重新构造问题。在本文中，我们重点介绍了对匹配的发现问题，即独立边缘的集合。有几种定义配对的配置空间的方法，其中一些已经在文献中进行了研究[8、9、6、3、2]。我们将在第1.1节中解释它们。我们研究了另一个配对的配置空间，我们称之为交替的路径/循环模型。该模型是由匹配多型匹配的邻接动机，我们将很快看到。参见图1作为示例。在模型中，我们给出了一个未方向且未加权的图G，还有一个整数k≥0。配置空间的顶点集由g的匹配至少至少k组成。G中的两个匹配M和N在配置空间中相邻，并且仅当它们的对称差异M n：=（M n）\（M n）\（M n）是单个路径或循环时。特别是我们对k = |的情况感兴趣。 V（g）| / 2，即完美匹配的重新配置。在这种情况下，模型被简化为交替的循环模型，因为M△N不能有路径。在交替循环模型下，两个完美匹配的可达到性是微不足道的：答案总是肯定的。这是因为两个完美匹配的对称差异总是由顶点 - 局部循环组成。因此，我们专注于交替循环模型下的最短完美匹配重新配置。
货币匹配的相应安全性风险限制
888 HOLDINGS PLC AAPL 2.2% 11/9/2029 USD AB SICAV I-SEL US EQY-A USD ABBOTT LABORATORIES EUR (GY) ABBOTT LABORATORIES USD (UN) ABBVIE INC EUR (GY) ABBVIE INC USD (UN) ABERCROMBIE & FITCH CO-CL A ABIONYX PHARMA SA ACOMO NV ADASTRA HOLDINGS LTD ADIDAS AG ADOBE SYSTEMS INC EUR (GY) ADOBE SYSTEMS INC USD USD (UQ) ADVANCED MICRO DEVICES EUR (GY) ADVANCED MICRO DEVICES USD (UQ) ADYEN NV AIR FRANCE-KLM AIRBNB INC-CLASS A EUR (GY) AIRBNB INC-CLASS A USD (UQ) AIRBUS GROUP SE EUR (FP) AIRBUS GROUP SE EUR (GY) ALASKA AIR GROUP INC ALBEMARLE CORP EUR (GY) ALBEMARLE CORP USD (UN1) ALIBABA GROUP HOLDING-SP A EUR (GF) ALIBABA GROUP HOLDING-SP A USD (UN) ALIGN TECHNOLOGY INC EUR (GF) ALIGN TECHNOLOGY INC USD (UQ) ALLEGRO.EU SA ALLIANZ - JAPAN EQUITY AA ALLIANZ EUR EQY DIV-A EUR ALLIANZ SE-REG ALLIED HEALTHCARE PRODUCTS ALPHABET INC-CL A EUR (GY) ALPHABET Inc-Cl A USD（UQ）字母INC-CL C EUR（GY）Alphabet Inc-Cl C USD（UQ）
全国范围内匹配的队列和病例对照研究
医学流行病学和生物统计学系，Karolinska Institutet，斯德哥尔摩，瑞典B临床流行病学科，医学系，Solna医学系，Karolinska Institutet，斯德哥尔摩，斯德哥尔摩，瑞典C Sachs的儿童和青年医院Södersjukhuset，Karolinska Institutet，斯德哥尔摩，瑞典E胃肠病学系，医学与健康学院，Örebro大学，ÖrebroUniversity，ÖrebroF，瑞典F，胃肠病学和肝病学系斯德哥尔摩研究所，瑞典H皇冠维多利亚公主维多利亚儿童医院，弗兰克兰地区，瑞典，瑞典，瑞典，儿科科，生物医学和临床科学系，林克林大学，瑞典J美国纽约哥伦比亚大学医学中心医学系肝病
使用FRCT算法的DNA序列匹配的模式匹配
文章信息ABS道DNA序列在数十亿个核苷酸范围内的大小有所不同。模式匹配对于识别基因的功能和结构行为时的计算机字段中的信息处理非常重要。在这项拟议的研究中，已经针对大型DNA序列进行了序列的模式匹配。使用快速可靠的笛卡尔树算法（FRCT）有效地执行了模式匹配，该算法是编码模式并增强了变化模式，从而减少了计算时间并确保高可靠性。与在合适的大型DNA序列数据集上执行的各种现有策略相比，所提出的算法在执行时间方面显示出更好的模式匹配。关键字：DNA序列，图案匹配，笛卡尔树
AI临床试验计划对筛查，匹配的影响，...
作者：Dale Shepard（克利夫兰诊所）Matthias Weiss（TheDacare）Bert O'Neil（社区健康网络）Amol Rao（纪念馆）Nihal Abdulla（癌症和血液研究中心）艾哈迈德·扎尔祖尔（Ahmad Zarzour） Parsons（Gundersen Health System）Paul La Porte（TOI临床研究）Samantha Mallahan，Chelsea Osterman，Danielle Skelly，Emily Patnaude，Amy Gordon Franzen，Ezra Cohen，Ezra Cohen，Matthewewnewoney（Matthewewoney（tempus）