沙特在世界范围内拥有糖尿病的最高患病率之一。在2021年,沙特阿拉伯估计有超过427万成年人(20-79岁)患有糖尿病,成人的患病率为18.7%,预计到2030年将达到20.4%,这是一个令人震惊的增长。2因此,沙特阿拉伯的决策者旨在减轻糖尿病和相关并发症的经济负担。3胰高血糖素样肽-1激动剂(GLP-1)为患有心血管并发症的T2D患者提供了实质性值。心血管疾病被认为是T2D患者死亡率的主要原因。 4 Semaglutide 1 mg和Dulaglutide 1.5 mg分别通过持续和倒流心血管结局试验(CVOT)建立了心血管保护。 5,6对于沙特付款人评估不同GLP-1选项的价值将有所帮助。心血管疾病被认为是T2D患者死亡率的主要原因。4 Semaglutide 1 mg和Dulaglutide 1.5 mg分别通过持续和倒流心血管结局试验(CVOT)建立了心血管保护。5,6对于沙特付款人评估不同GLP-1选项的价值将有所帮助。
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露,采取了二维(2D)非对比度轴向轴向单板CT CT,而不是在临床实践中常见的三维(3D)体积CT。然而,很难在纵向成像中找到相同的横截面位置,因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化,如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此,增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题,但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响,以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是,在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的,因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是,这种方法不适合解决2D采集中的平面运动,其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13,图像协调方法分为两个主要组:深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体,15-17 Convbat,18和贝叶斯因子回归。19然而,与生成模型不同,统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布,以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布,这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器(VAE),28是一种生成模型,由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布,解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络(GAN)20是另一种类型的生成模型,其中包含两个子模型,一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏,Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中,以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像,Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是,原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN(CGAN)30和CONDINATION VAE(CVAE)31解决了此问题,该问题允许生成具有条件的特定图像,从而对生成的输出提供了更多控制。但是,这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息,例如目标类,语义图或热图,在测试阶段32作为条件,这在我们的情况下是不可行的,因为我们没有任何可用的直接目标信息。
微生物驱动全球碳循环1,并可以与宿主生物体建立象征关系,从而影响其健康,衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明,该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而,这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射,其中通常<1%的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱(MS)基于非靶向代谢组学,这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术,该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物,药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时,也需要进行广泛的文献搜索,以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础,例如Kegg 12,Mimedb 13,Npatlas 14和Lotus 15,可以帮助进行这种解释,但它们大部分限于已建立的,很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外,虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16,但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此,尽管MS参考文库不断扩大,但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白,我们已经开发了Microbemasst(https://masst.gnps2.org/microbemasst/),这是一种利用的搜索工具
超敏光谱是中红外(MIR)技术的重要组成部分。然而,miR探测器的缺点在单光子水平上对稳健的miR光谱构成了挑战。我们提出了miR单光子频率上转换光谱非局部将miR信息映射到时间do-main。来自自发参数下调的宽带miR光子频率向上转换为具有量子相关性保存的近红外带。通过纤维的组延迟,在1.18微米的带宽为2.76至3.94微米内的miR光谱信息被成功地投影到相关光子对的到达时间。在每秒6.4×10 6光子的条件下,使用单像素检测器证明了具有单光子敏感性的聚合物的传输光谱。开发方法绕过扫描和频率选择不稳定性,它在不断发展的环境中固有的兼容性和各种波长的可伸缩性而引人注目。由于其高灵敏度和鲁棒性,生化样品的表征和量子系统的弱测量值可能是预见的。
每种文献的研究期间主要是在1970年代在Ishikawa县(1978)11)和1990年代的Ishikawa县进行的。
摘要 目的——随着日益复杂的人工智能的出现,服务一线的工作性质正在发生变化。下一个前沿是超越用人工智能取代常规任务和增强服务员工的能力。本文的目的是研究使用基于人工智能的情绪识别软件增强的服务员工是否在人际情绪调节 (IER) 方面更有效,以及 IER 是否以及如何影响他们自己的情感健康。 设计/方法/方法——在基础研究中,开发了一种基于人工智能的情绪识别软件,以帮助服务员工管理客户情绪。一项基于 2,459 次呼叫中心服务互动的实地研究评估了人工智能在增强服务员工 IER 方面的有效性以及对幸福感相关结果的直接下游后果。 结果——用人工智能增强服务员工的能力显著改善了他们的 IER 活动。处于人工智能 (与对照组相比) 条件下的员工在调节客户情绪方面明显更有效。反过来,IER 目标的实现又影响了员工情感健康。与接触人工智能增强相关的感知压力充当了竞争介质。实际意义——服务公司可以通过专注于其增强员工的能力而不是仅仅取代员工的能力,从最先进的人工智能技术中受益。此外,借助技术发出 IER 目标实现的信号可能会为服务员工的情感健康带来令人振奋的结果。原创性/价值——本研究是首批实证测试引入人工智能技术来增强服务员工处理客户情绪的研究之一。本文进一步补充了
3 3光电半导体元件光电子半导体设备3 3 3光电子学光电2 4光电实验技术光电子实验室光电工程概论3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3个测量系统的量度测量系统。测量系统设计半导体元件及材料特性分析3 3 3分析半导体设备和材料半导体元件物理33 3 3 3 3 3 3半导体行业和技术的特殊主题半导体磊晶技术3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3半导体制程技术半导体处理技术纳米科学和技术简介3 3 3微电子材料与制程微电源材料和加工新兴奈米电子元件与奈米光子结构33 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3量子机制3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 quant
摘要 本文全面探讨了量子信息背景下的半正定规划 (SDP) 技术。它研究了凸优化、对偶和 SDP 公式的数学基础,为解决量子系统中的优化挑战提供了坚实的理论框架。通过利用这些工具,研究人员和从业者可以表征经典和量子相关性、优化量子态并设计高效的量子算法和协议。本文还讨论了实现方面,例如 SDP 求解器和建模工具,从而能够在量子信息处理中有效使用优化技术。本文提出的见解和方法已被证明有助于推动量子信息领域的发展,促进新型通信协议、自测试方法的开发以及对量子纠缠的更深入了解。