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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%。
通过非绝热临界相匹配的明亮高谐波光子能量范围的扩展
关键电离分数的概念对于高谐波生成至关重要，因为它决定了最大的驱动激光强度，同时保留了谐波的相位匹配。在这项工作中，我们揭示了第二个非绝热的临界电离馏分，这基本上扩展了相匹配的谐波能量，这是由于气体等离子体中强激光场的强烈重塑而产生的。我们通过针对广泛的激光条件进行实验和理论之间的系统比较来验证这种情况。尤其是，高谐波光谱与激光强度的性质经历了三种独特的场景：（i）与单原子截止的巧合，（ii）强光谱延伸和（iii）光谱能量饱和。我们提出了一个分析模型，该模型可以预测光谱扩展，并揭示了非绝热效应对中红外激光器的重要性。这些发现对于在光谱和成像中应用的高亮度软X射线源的开发很重要。
第一个发生了5年累积发生率... 深度学习，用于自动测量心脏移植尺寸匹配的心脏总量 对电动汽车中使用的各种电池组的计算分析
在这项SNDS研究中，基线时没有CVRD的2型糖尿病的比例比使用相同的核心方案[17]在先前的6个国家研究中发现的三分之二。这可能对应于莫妮卡项目[33]所证明的众所周知的南北心血管风险，与法国相比，北欧国家（例如挪威，瑞典，英国）等北欧国家的发病率更高，德国和荷兰的发病率更高。这也是由于各种数据库中可用的信息。的确，六个国家（挪威，瑞典和日本）中的三个仅考虑了住院患者，他们通常比其他人口更健康的门诊病人更为严重。此外，在我们的研究中，在基线中没有CVRD的患者比例可能会被低估
在标准护理之上以心脏持续性的心力衰竭恶化，倾向匹配的队列分析
背景：可植入的心脏闪光基于心脏效果算法旨在检测心力衰竭患者（HF）的流体保留率。研究表明，心脏词可以安全地整合到临床实践中。当前的研究调查了HF患者对标准护理和设备远程监控的临床益处是否具有临床益处。方法：对HF和可植入的心脏降低亮点的患者进行了多中心，回顾性，倾向匹配的队列分析，并将其与常规的远程谈判者进行了比较。主要终点是HF事件恶化的数量。住院和由于HF引起的门诊就诊。结果：倾向得分匹配产生127对（中位年龄68岁，男性为80％）。与心脏循环组（1; IQR 0 3; p = 0.004）相比，对照组（2; IQR 0 4）在对照组（2; IQR 0 4）中更频繁地发生HF事件。对照组中HF住院日的数量高于心腔（8; IQR 5 12 vs 5; IQR 2 7; IQR 2 7; P = 0.023），并且对照组的卧床升级比心脏升级组更为频繁。结论：在标准护理的设备齐全的HF护理路径中整合心脏循环算法与较少恶化的HF事件和较短的流体保留相关住院时间较短。（J心脏失败2023; 29：1522 1530）关键词：慢性心力衰竭，ICD，远程监测，心力衰竭住院。
在73 608例癌症患者中最多4种mRNA疫苗剂量后，coVID-19，降低了免疫力，在新加坡的6608例患者和621 475匹配的对照中
结果分别为62.7（14.7），62.9（12.6）和61.8（14.7）年的癌症，癌症幸存者和对照组的平均年龄（SD）年龄分别为62.7（14.7）。男性为27170（36.9％）； 60 100（81.6％）是中国人，7432（10.1％），4597（6.2％）印度和1479（2.0％）是其他种族和种族。在癌症和对照人群中，三剂量和4剂量与2剂量组（参考）的同时住院和严重疾病的IRR均显着降低。在三剂量治疗，癌症幸存者和对照组中，三剂疾病的IRR在三角洲波浪中分别为0.14、0.13和0.07，在Omicron波中分别为0.29、0.19和0.21。在OMICRON波中，4剂量组的严重疾病的IRR分别在0.13、0.10和0.10分别降低。在第三次剂量后，疫苗有效性不足，在第三次剂量后5个月内，在第四剂剂量后最多5个月（本研究的后续措施结束）都不会减弱。
术内放疗的结果评估：脑转移的术中：一项前瞻性观察性研究的结果，并进行了比较匹配的配对分析
抽象目的术中放射治疗（IORT）是切除脑转移（BM）后辅助立体定向外束放射治疗（EBRT）的新兴替代品。IORT的优势包括即时预防肿瘤再生，对邻近健康脑组织的优化剂量进行优化，并立即完成BM治疗，从而较早接受随后的全身治疗。 但是，预期结果数据受到限制。 我们试图与EBRT相比评估IORT的长期结果。 方法总共在研究注册表中前瞻性招募了35名患者，他们在单个神经肿瘤中心进行了BM切除后接受IORT，以评估放射性坏死（RN）发病率，局部对照率（LCR），远距离脑进度（DBP）和总体生存率（OS）作为长期的结果参数。 在平衡的比较匹配分析中比较了1年估计的OS和生存率与我们机构数据库的OS和生存率，其中包括388例BM切除后接受辅助EBRT的连续患者。 结果中位IORT剂量为30 Gy处方，向涂抹器表面处方。 观察到2.9％的RN率。 估计的1年LCR为97.1％，而1年的无DBP生存率为73.5％。 在脑内进展的患者亚组中，DBP的中位时间为6.4（范围1.7-24）月。 中位OS为17.5（0.5-不到）月，生存率为61.3％，与比较队列没有显着差异（分别为p = 0.55和p = 0.82）。IORT的优势包括即时预防肿瘤再生，对邻近健康脑组织的优化剂量进行优化，并立即完成BM治疗，从而较早接受随后的全身治疗。但是，预期结果数据受到限制。我们试图与EBRT相比评估IORT的长期结果。方法总共在研究注册表中前瞻性招募了35名患者，他们在单个神经肿瘤中心进行了BM切除后接受IORT，以评估放射性坏死（RN）发病率，局部对照率（LCR），远距离脑进度（DBP）和总体生存率（OS）作为长期的结果参数。在平衡的比较匹配分析中比较了1年估计的OS和生存率与我们机构数据库的OS和生存率，其中包括388例BM切除后接受辅助EBRT的连续患者。结果中位IORT剂量为30 Gy处方，向涂抹器表面处方。观察到2.9％的RN率。估计的1年LCR为97.1％，而1年的无DBP生存率为73.5％。在脑内进展的患者亚组中，DBP的中位时间为6.4（范围1.7-24）月。中位OS为17.5（0.5-不到）月，生存率为61.3％，与比较队列没有显着差异（分别为p = 0.55和p = 0.82）。结论IORT是BM切除后的一种安全有效的快速轨道方法，其长期结局与辅助EBRT相当。
约会应用程序匹配的心理影响
基于抽象滑动的约会应用程序特征在于以匹配形式提供定量的社交反馈。调查表明，约会应用程序的成功与福祉之间有联系，但是这种相关性的性质尚待研究。在与125名本科女性的实验中，我们操纵了约会应用程序反馈：接受个人资料时，参与者的接收匹配机会很高（27/31）或较低的机会（3/31）。我们发现比赛的机会没有对女性孤独感或对单身的恐惧的影响。但是，比赛的机会更高，导致更高的合作伙伴选择过载。此外，在接受七个或以上概况的人中，在匹配状态的可能性较低的女性中，孤独感比女性在匹配状态的可能性高。这可能意味着对具有较高方法定向的女性有所回报。在约会应用程序范式中操纵社会反馈似乎适合研究社会接受和排斥的影响。
转移性结直肠癌治疗治疗反应评估通过无细胞DNA的超深测序和匹配的白细胞
摘要◥目的：循环肿瘤DNA（CTDNA）具有指导疗法选择并监测转移性癌症患者的治疗反应。然而，种系和克隆造血 - 相关的改变可能会混淆无细胞DNA（CFDNA）中肿瘤突变的鉴定，通常需要对肿瘤组织进行其他测序。当前的研究评估了是否可以通过将CFDNA的超深靶向测序分析与患者匹配的白细胞（WBC）衍生的DNA相结合，从而以肿瘤组织进行基于CTDNA的治疗反应监测。实验设计：使用一项超深的靶向测序液体活检分析，分析了52例转移性结直肠癌患者的52例转移性结直肠癌患者，共有183cfDNA和49个WBC样品以及28个组织样品。
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'