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World File Search System卡维地洛
伯纳德·奥莫洛
33. Orero, L.、Omondi, EO、Omolo, BO (2024)。用于预测肯尼亚每月火灾频率的贝叶斯模型。PloS One，19 (1)，e0291800。[PMID: 38271480]。32. Kigo, SN、Omondi, EO、Omolo, BO (2023)。评估监督机器学习算法对钻石定价模型的预测性能。Sci Rep.，13 (1)：17315。[PMID: 37828360]。31. Lipesa, BA、Okango, E.、Omolo, BO、Omondi, EO (2023)。监督机器学习模型在预测预期寿命中的应用。SN Appl. Sci. , 5 : 189。https://doi.org/10.1007/s42452-023-05404-w。30. Akoth, M.、Odhiambo, J.、Omolo, B. (2023)。在存在过度显性的情况下，在疟疾研究中进行全基因组关联检测。疟疾杂志，22 (1): 119。[PMID: 37038187]。29. Elbashir, MK、Mohammed, M.、Mwambi, H.、Omolo, B. (2023)。使用整合基因表达数据和蛋白质-蛋白质相互作用网络鉴定与乳腺癌相关的中心基因。应用科学，13 (4): 2403。https://doi.org/10.3390/app13042403。 28. Omolo, BO 和 Manda, SO (2022)。社论：生物统计学和流行病学方法在撒哈拉以南非洲癌症研究中的应用。公共卫生前沿，10：1069098。[PMID：36457323]。27. Mohammed, M.、Mwambi, H.、Mboya, IB、Elbashir, MK、Omolo, B. (2021)。预测因子
用于空间天气应用的氢化非晶硅探测器
Grimani Catia 1.2 † , Fabi Michele 1.2 † , Sabbatini Federico 1.2 † , Villani Mattia 1.2 † , Calcagnile Lucio 3.4 , Caricato Anna Paola 3.4 , Catalano Roberto 5 , Cirrone Giuseppe Antonio Pablo 5 , Croci Tommaso 6.7 , Cuttone Giacomo 5 , Dunand Sylvain 8 , Frontini Luca 9 , Ionica Maria 6 , Kanxheri Keida 6.10 , Large Matthew, Liberali Valentino 9 , Martino Maurizio 3.4 , Maruccio Giuseppe 3.4 , Mazza Giovanni 12 , Menichelli Mauro 6 , Monteduro Anna Grazia 3.4 , Morozzi Arianna 6 , Moscatelli Francesco 6.13 , Pallotta Stefania 2.14 , Passeri Daniele 6.7 , 佩迪奥·玛德莲娜 6.13 , 佩塔塞卡·马可, 佩特林加·贾达 5 , 佩韦里尼·弗朗西斯卡 6.10 , 皮科洛·洛伦佐 12 , 普拉西迪·皮萨纳 6.7 , 夸尔塔·詹卢卡 3.4 , 里扎托·西尔维娅 3.4 , 斯塔比莱·阿尔贝托 9 , 塔拉蒙蒂·辛齐亚 2.14 , 惠顿·理查德·詹姆斯 12 , 维尔施·尼古拉斯 8
普通拨款法案
H. 地区 IV-B（米马罗巴）...................................................................... 89 H.1 马林杜克州立学院............................................................... 89 H.2 民都洛州立大学............................................................... 91 H.3 西民都洛州立学院........................................................ 92 H.4 巴拉望州立大学....................................................................... 93 H.5 朗布隆州立大学....................................................................... 95 H.6 西菲律宾大学......................................................................... 96 I. 地区 V - 比科尔......................................................................... 98 I.1 比科尔州立应用科学与技术学院......................................................... 98 I.2 比科尔大学.................................................................... 100 I.3 北甘马粦州立学院............................................................. 101 I.4 甘马粦苏尔理工学院............................................................. 103 I.5 卡坦端内斯州立大学............................................................. 104 I.6 中央比科尔州立农业大学............................................................. 106 I.7 埃米利奥·B·埃斯皮诺萨博士纪念州农业技术学院................................................................................ 108 I.8 帕蒂多州立大学................................................................... 109 I.9 索索贡州立大学................................................................... 111 J. 第六区 - 西维萨亚斯................................................................... 112 J.1 阿克兰州立大学................................................................... 112 J.2 卡皮兹州立大学................................................................... 114 J.3 卡洛斯希拉多纪念州立大学...................................................... 115 J.4 中央菲律宾州立大学............................................................. 117 J.5 吉马拉斯州立大学................................................................... 118 J.6 伊洛伊洛科学技术大学............................................................. 119 J.7 伊洛伊洛州渔业科学技术大学................................................... 120 J.8 北伊洛伊洛州立大学................................................................... 121 J.9 北内格罗斯州立大学................................................................... 123 J.10 安蒂克大学................................................................... 124 J.11 西维萨亚斯州立大学................................................................ 126 K. 第七地区 - 中部维萨亚斯省.............................................................. 127 K.1 保和岛州立大学.............................................................. 127 K.2 宿务师范大学...................................................................... 129 K.3 宿务理工大学...................................................................... 130 K.4 内格罗斯东方州立大学.............................................................131 K.5 锡基霍尔州立学院.............................................................. 133 L. 第八区 - 东维萨亚斯群岛.............................................................. 134 L.1 比利兰省州立大学.............................................................. 134 L.2 东萨马州立大学.............................................................. 135 L.3 东维萨亚斯州立大学............................................................. 136 L.4 莱特师范大学......................................................................... 138 L.5 西北萨马州立大学......................................................................... 139 L.6 帕隆蓬州立理工大学............................................................. 141 L.7 萨马州立大学............................................................................. 142 L.8 南莱特州立大学............................................................................. 143 L.9 东菲律宾大学............................................................................. 145 L.10 维萨亚斯州立大学............................................................................. 146
华盛顿药房咨询委员会会议
然而，当无法使用 ARNI 时，可以开具 ACE 抑制剂（1 类，A 级），或者如果患者对 ACE 抑制剂不耐受并且无法使用 ARNI，则可以使用 ARB（1 类，A 级） 用于 HFrEF 患者的 GDMT 还包括β受体阻滞剂（例如比索洛尔、卡维地洛、琥珀酸美托洛尔）、盐皮质激素受体拮抗剂（例如螺内酯、依普利酮）和钠-葡萄糖协同转运蛋白-2 抑制剂（SGLT2i） 除非耐受性不佳，否则应优化用于 HFrEF 的药物以达到目标剂量 二氢吡啶类钙通道阻滞剂 (CCB) 可用于治疗尽管优化了 GDMT 仍未达到血压目标的 HF 患者的高血压
在一个维
了解嘈杂的中等规模量子（NISQ）设备的计算能力对于量子信息科学既具有基本和实际重要性。在这里，我们解决了一个问题，即错误误差量子计算机是否可以比古典计算机提供计算优势。特别是，我们在一个维度（或1d Noisy RCS）中研究嘈杂的随机回路采样，作为一个简单的模型，用于探索噪声效应对噪声量子设备的计算能力的影响。特别是，我们通过矩阵产品运算符（MPO）模拟了1D噪声随机量子电路的实时动力学，并通过使用度量标准来表征1D噪声量子系统的计算能力，我们称为MPO Entangrelemt熵。选择后一个度量标准是因为它决定了经典MPO模拟的成本。我们从数值上证明，对于我们考虑的两个QUITAT的错误率，存在一个特征性的系统大小，添加更多量子位并不会带来一维噪声系统的经典MPO模拟成本的指数增长。特别是，我们表明，在特征系统的大小上面，有一个最佳的电路深度，与系统大小无关，其中MPO倾斜度熵是最大化的。最重要的是，最大可实现的MPO纠缠熵是有限的
D5@5=F88.xlsx
一种用于开发 ViewHRV 服务平台的程序化方法，具有准确可靠的结果 Shaqiri，Ervin； Gusev, Marjan 2020 基于秘密共享的区块链存储减少算法 Popovska-Mitrovikj, Aleksandra;梅奇卡罗斯卡，丹妮拉；迪米特洛娃，维斯娜； Bakeva，Verica 2020 机器学习在 DES 密码分析中的应用 Andonov，Stefan；多布雷娃，乔瓦娜；伦布罗夫斯卡，莉娜；巴甫洛夫，斯蒂芬；迪米特洛娃，维斯娜； Popovska Mitrovikj，Aleksandra 2020 PM2.5 预测注意力模型 Kalajdjieski，Jovan；米尔塞瓦，乔治娜； Kalajdziski, Slobodan 2020 信标和无信标室内辅助导航 Dimitrievski, Ace;米舍夫，阿纳斯塔斯；萨沃斯卡，斯内扎纳； Trajkovikj，Vladmir 2020 使用高级嵌入模型增强推荐系统 Cenikj，Gjorgjina； Gievska, Sonja 2020 使用 GPU 计算美国野火的火灾天气指数 Kuzmanova, J., Gusev, M., Zdraveski, V. 2020 通过进行模糊粗糙特征选择对蛋白质结构进行分类 Mirceva, Georgina;安德烈亚·瑙莫斯基；安德烈·库拉科夫
伊萨卡
背景和目标：神经反馈 (NF) 是一种允许用户自我调节大脑活动模式的范例。它采用闭环脑机接口 (BCI) 系统实现，该系统实时分析用户的大脑活动并提供持续反馈。该范例具有极大的兴趣，因为它有可能成为治疗非退行性脑部疾病的非药物和非侵入性替代方法。然而，目前可用的 NF 框架有几个局限性，例如缺乏各种实时分析指标或过于简单的训练场景可能会对用户表现产生负面影响。为了克服这些限制，这项工作提出了 ITACA：一种用于设计、实施和评估 NF 训练范例的新型开源框架。方法：ITACA 的设计易于使用、灵活且具有吸引力。具体而言，ITACA 包括三种不同的游戏化训练场景，可选择五种大脑活动指标作为实时反馈。其中，基于功能连接和网络理论的新型指标脱颖而出。它与五种不同的计算机化版本的广泛认知评估测试相辅相成。为了验证所提出的框架，进行了计算效率分析和侧重于额叶内侧 θ 调制的 NF 训练协议。结果：效率分析证明，所有实施的指标都允许以最佳反馈更新率进行 NF 会话。此外，实施的 NF 协议产生了支持在 NF 研究中使用 ITACA 的结果。结论：ITACA 实施了多种功能来设计、开展和评估 NF 研究，目的是帮助研究人员扩展当前最先进的 NF 培训。