XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单倍群
Heisenberg-Weyl 群的应用
2 ( | + ⟩ AZ ⊗|−⟩ BZ −|−⟩ AZ ⊗| + ⟩ BZ )。它们与泡利算子一一对应（要从泡利算子传递到贝尔态，只需将 | ... ⟩⟨ ′′′ | 正式替换为 | ... ⟩ AZ ⊗ | ′′′ ⟩ BZ 即可。这个技巧在 d 维中也适用，其中（两个 d 维）贝尔态在最简单的情况下遵循以下定义：
肠道菌群在...
全球癌症[12]。 在2018年，报告了大约1,096,000例新的结肠癌病例和704,000例新的直肠癌病例[13]。 CRC在男性中比女性更常见[11]。 与发展中国家相比，发达国家的普遍存在约为25％，这表明潜在的生活方式模式相关[13]。 北欧国家和南欧国家，新西兰的结肠癌发生率更高，而直肠癌在东亚，新西兰，澳大利亚和东欧国家更为主导。 北美的结肠癌和直肠癌的报告病例数量最多[14]。 匈牙利报告的男性中有100,000人口的CRC病例最多，而挪威领导女性。 非洲和南亚国家报告的直肠和结肠癌病例较少[14]。 在2018年，CRC在全球第二常见的癌症中排名[表/图1] [15]，死亡881,000。 仅结肠癌就占了551,000人的生命，使其成为第五大致命癌，而直肠癌夺去了310,000人的生命，将其排名为全球第十个致命的癌症[13]。 印度预计CRC的五年患病率为每10万人87人。 据信，发展中国家CRC的发病率低受到饮食习惯和生活方式的差异的影响。 此外，发达国家和发展中国家之间的肥胖症患病率是CRC的危险因素的差异。全球癌症[12]。在2018年，报告了大约1,096,000例新的结肠癌病例和704,000例新的直肠癌病例[13]。CRC在男性中比女性更常见[11]。与发展中国家相比，发达国家的普遍存在约为25％，这表明潜在的生活方式模式相关[13]。北欧国家和南欧国家，新西兰的结肠癌发生率更高，而直肠癌在东亚，新西兰，澳大利亚和东欧国家更为主导。北美的结肠癌和直肠癌的报告病例数量最多[14]。匈牙利报告的男性中有100,000人口的CRC病例最多，而挪威领导女性。非洲和南亚国家报告的直肠和结肠癌病例较少[14]。在2018年，CRC在全球第二常见的癌症中排名[表/图1] [15]，死亡881,000。结肠癌就占了551,000人的生命，使其成为第五大致命癌，而直肠癌夺去了310,000人的生命，将其排名为全球第十个致命的癌症[13]。印度预计CRC的五年患病率为每10万人87人。据信，发展中国家CRC的发病率低受到饮食习惯和生活方式的差异的影响。此外，发达国家和发展中国家之间的肥胖症患病率是CRC的危险因素的差异。与Patil PS等人进行的一项研究表明，与老年人相比，与年龄相关的因素相比，年轻人口中CRC患病率较低的另一个因素可能是与年龄有关的因素[16]。
群豁免和可持续发展目标
抽象的牛群免疫已被证明是处理重新感染的高度有价值的公共卫生概念。是通过疫苗接种或先前感染对传染病的免疫力，这是由于生物体的毒力，个体对感染的敏感性的贡献，对病原体发生的免疫力，对群群和群群结构的临床和亚临界感染产生的免疫力。群豁免度评估对于不断监测流行病的风险至关重要。需要免疫的人口的最低比例称为群豁免阈值，可以通过足够的免疫覆盖范围来实现。免疫在其17个可持续发展目标（SDG）中有14个贡献，对于达到可持续发展目标很重要。护士在通过疫苗接种运动，解决疫苗犹豫，社区外展计划，监测和监视疾病，倡导和政策制定方面的疫苗犹豫，监测和监测方面发挥着至关重要的作用。护士从业人员和由护士主导的疫苗接种计划有助于接触服务不足的社区或疫苗犹豫不决的群体，并导致疫苗接种率，患者满意度和实现社区免疫力的增长。因此，疫苗接种是一种强大的，具有成本效益的公共卫生工具，可通过适当覆盖和发展人口免疫来消除疾病。关键词：群豁免，可持续发展目标，护士，初级卫生保健
进化群 - Orbilu
群体已成为空间和航空应用程序的有趣替代方案。其中一些应用，例如小行星观察，护卫队和反无人机系统，依赖于围绕中心兴趣点的稳定地层。但是，使用不同数量的机器人和广泛的初始条件的存在有助于使其成为一个具有挑战性的问题。我们在这项研究工作中提出了一种自我组织的新方法，以使成员的运动仅取决于他们从各自无线电信标获得的相对位置（范围和轴承）。提出了一种基于进化算法的优化方法来计算最佳群的参数，例如速度和吸引/驱动力，以在不同的初始条件和失败率下实现强大的地层。实验是使用六个案例研究的现实模拟进行的，其中包括三个，五个，十，十五，二十和三十个机器人。在420个场景上测试了最有价值的配置，这表明我们的建议很健壮，因为它始终达到了所需的圆形形成。最后，我们使用了实际的E-Puck2机器人来验证群体围绕中心点的自我组织的能力以及对机器人故障的弹性，并在所有实验中获得了成功的圆形形成。
单钠消耗与肠道菌群的变化与相关代谢性营养不良之间的关联 - 系统评价
Akhata，N.，Jayamani，V.，Siamahankari，S。和Muralidharan，P。（N.D.）。 同具有与谷氨酸的土地。 Balamurragan，R.，George，G.，Cabeerdoss，J.，Hepsiba，J .. 印度儿童中的肠道粪便非常不同。 营养镜头，103（3），335–3 Bayram，HM，Akgöz，H。F. F. F. F. F. F. F. F. F. F. F. F. F. （2023）。 谷氨酸单钠：回顾初步和临床报告。 在Applied中应用的13，1-27。 Cerdá，B.，Pérez，M.，Santiago，M。（2016）。 什么是微生物群： 生理学的前沿，7，51。 谷氨酸单钠的病态生理和毒学方面。 机制和方法毒性，29（6），389–396。 微粒体过氧化物，钙的能力能力的研究。Akhata，N.，Jayamani，V.，Siamahankari，S。和Muralidharan，P。（N.D.）。同具有与谷氨酸的土地。Balamurragan，R.，George，G.，Cabeerdoss，J.，Hepsiba，J ..印度儿童中的肠道粪便非常不同。营养镜头，103（3），335–3Bayram，HM，Akgöz，H。F. F. F. F. F. F. F. F. F. F. F. F. F.（2023）。谷氨酸单钠：回顾初步和临床报告。在Applied中应用的13，1-27。Cerdá，B.，Pérez，M.，Santiago，M。（2016）。什么是微生物群：生理学的前沿，7，51。谷氨酸单钠的病态生理和毒学方面。机制和方法毒性，29（6），389–396。微粒体过氧化物，钙的能力能力的研究。
坏死性到凋亡信号轴是炎症性肠病的基础
摘要。在测序相似序列的混合物时，重建单倍型很重要。长阅读测序可以将遥远的等位基因连接到分解类似的单倍型，但是处理误差需要专门的技术。我们提出了Devider，这是一种用于单倍序列（例如病毒或基因）的算法。Devider使用在信息性等位基因的字母表上使用序列到图形对准的位置de bruijn图，以提供与各种长阅读测序技术兼容的快速组装启发的方法。在包含七个HIV菌株的合成纳米孔数据集上，Devider恢复了97％的单倍型内容的97％，即下一个最佳方法的86％，同时服用<4分钟和1 GB的存储器，以> 8000×覆盖范围。基准对抗微生物耐药性（AMR）基因的合成混合物的基准测试表明，分离器恢复了83％的单倍型，比下一个最佳方法高23个百分点。在实际PACBIO和NANOPORE数据集上，Devider在几秒钟内概括了先前已知的结果，从而消除了具有> 10个菌株的细菌群落和HIV-1共感染数据集。我们使用Devider来研究富含AMR基因的长读牛肠元素的宿主内多样性，发现TET（Q）Tetracycline抗性基因具有13种不同的单倍型，具有> 18，000倍覆盖量和6个单倍型的cfxa2 beta-beta-beta-lacta-lacta-lacta-lacta抗体基因。我们发现了这些AMR基因单倍型的清晰重组块，展示了Devider揭示异质混合物生态信号的能力。
纵向单...
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。
