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用餐时间，饮食场合数量和夜间禁食时间与Nutrinet-Sante´ cohor中的2型糖尿病的发生率
1巴塞罗那全球健康研究所（ISGLOBAL），非通讯疾病计划，西班牙巴塞罗那，2次医学与生命科学系，庞贝·福克拉大学（UPF），西班牙巴塞罗那，西班牙3号Sorbonne Paris Nord University，Inrae u1153，Inrae u125，cnal，Nutritional，Nutriental。流行病学研究团队（EREN），流行病学和统计研究中心 - 巴黎大学（CRESS），法国Bobigny，4营养和癌症研究网络（NACRE Network），Jouy-en-Josas，法国，法国，5公共卫生部，Avicenne Hospital，Avicenne Hospital，Avicenne Hospital，Avicenne Hospital，AP-HP，AP-HP，Bobigny，France，France，France，6 Health，6 Health，6 Health，6 Health。巴利阿里群岛研究所（IDISBA），大学医院儿子ESP，西班牙Palma de Mallorca，7 CiberFisiopathologoıade la la castidad y Nutricio´n（ciberobn），Instituto salud Carlos III，马德里，马德里，西班牙马德里，Mar Medical Research Institute（IMIM）8医院。巴塞罗那，西班牙和9个在流行病学与公共卫生生物医学研究联盟（Ciberesp），卫生研究院卡洛斯三世，马德里，西班牙马德里1巴塞罗那全球健康研究所（ISGLOBAL），非通讯疾病计划，西班牙巴塞罗那，2次医学与生命科学系，庞贝·福克拉大学（UPF），西班牙巴塞罗那，西班牙3号Sorbonne Paris Nord University，Inrae u1153，Inrae u125，cnal，Nutritional，Nutriental。流行病学研究团队（EREN），流行病学和统计研究中心 - 巴黎大学（CRESS），法国Bobigny，4营养和癌症研究网络（NACRE Network），Jouy-en-Josas，法国，法国，5公共卫生部，Avicenne Hospital，Avicenne Hospital，Avicenne Hospital，Avicenne Hospital，AP-HP，AP-HP，Bobigny，France，France，France，6 Health，6 Health，6 Health，6 Health。巴利阿里群岛研究所（IDISBA），大学医院儿子ESP，西班牙Palma de Mallorca，7 CiberFisiopathologoıade la la castidad y Nutricio´n（ciberobn），Instituto salud Carlos III，马德里，马德里，西班牙马德里，Mar Medical Research Institute（IMIM）8医院。巴塞罗那，西班牙和9个在流行病学与公共卫生生物医学研究联盟（Ciberesp），卫生研究院卡洛斯三世，马德里，西班牙马德里
使用概率分歧模型的EEG综合数据生成
脑电图（EEG）在大脑计算机界面（BCI）领域中起着重要作用，由于其非侵入性，低成本和易用性，因此是公众广泛采用的广泛采用的选择。该技术通常与深度学习技术结合使用，其成功在很大程度上取决于用于培训的数据的质量和数量。为了解决从单个参与者获得足够的脑电图数据的挑战，同时最大程度地减少用户的精度并保持准确性，本研究提出了一种用于数据增强的先进方法：使用Di ai ti usion差异概率模型，生成合成的EEG数据。合成数据是由情绪标记的EEG记录的电极频率分布图（EFDM）生成的。为了评估生成的合成数据的有效性，与实际脑电图数据进行了定性和定量比较。这项研究开辟了一个可以访问和通用的工具箱的开放式源工具箱的可能性，该工具箱可以在时间和频率维度上处理和生成数据，而与所涉及的频道数量无关。最后，提出的方法可以通过实现无隐私问题的大型，公开可用的合成EEG数据集来创建大型，公开可用的合成EEG数据集，从而对更广泛的神经科学研究领域产生潜在影响。
轴类零件激光熔覆多场耦合数值模拟研究
摘要：轴类零件由于长期在恶劣环境下运行，很多关键零部件遭受腐蚀、磨损等问题，导致零件失效，无法继续服役，对失效零部件进行修复，提高其使用寿命势在必行。设计正交试验方案，基于ANSYS仿真平台，对4140合金结构钢激光熔覆Inconel 718合金粉末过程进行数值模拟，根据热平衡原理推导熔覆层厚度关系方程，建立有限元模型，耦合温度场、应力场和流体场3个模块，并通过不同模块分析，实现对激光熔覆不同过程的监控。最优熔覆参数为激光功率1000 W、扫描速度15 rad/s、光斑半径1.5 mm，热应力最大值为696 Mpa，残余应力最小值为281 Mpa，三因素对热应力最大值的影响程度为：激光功率>光斑半径>扫描速度。熔池在熔化过程中出现熔化“尖角”现象，内部呈现双涡流效应，最大流速为0.02 m/s。由于驱动力不同，凝固过程各个阶段呈现不同的形态。本文对激光熔覆过程进行了多场耦合数值模拟，获得了熔覆层残余应力较低的最优熔覆参数。熔化过程中熔池逐渐长大、扩大，但激光加载时间有限，熔池尺寸和形状最终固定，且熔池内部存在从中心向截面两侧流动的涡流，形成双涡流效应。凝固分为四个阶段，完成熔池液相向固相的转变，形成熔覆层。采用多场耦合数值模拟技术对熔覆层的温度场、应力场和流场进行分析，为后续激光熔覆实验提供熔覆层残余应力、表面质量的理论依据。
焦虑的大脑：一种组合数据融合机学习方法来预测形态特征的特质焦虑
摘要：特质焦虑涉及体验和报告负面情绪和思想的稳定倾向，例如在不同情况下恐惧和担忧，以及对环境的稳定看法，其特征是威胁性刺激。先前的研究试图研究与焦虑相关的神经解剖学特征，主要是使用单变量分析，从而导致对比结果。这项研究的目的是通过利用联合数据融合机学习方法来构建脑形态特征中特质焦虑中个体差异的预测模型，以允许对新病例的概括。此外，我们旨在进行网络分析，以测试与焦虑相关网络在调节其他与焦虑无关的其他网络中具有核心作用的假设。最后，我们想检验以下假设：特质焦虑与特定的认知情绪调节策略有关，以及焦虑是否随着衰老而减少。使用数据融合无监督的机器学习方法（Parallel ICA）的158名参与者的结构性大脑图像第一次分解为独立的灰色和白质网络。然后，使用监督的机器学习（决策树）和向后回归来提取和测试特质焦虑的预测模型的普遍性。两个协调的灰色和白质独立网络成功地预测了特质焦虑。我们还发现，性状焦虑与灾难性，反思，其他和自称的焦虑呈正相关，并且与重新聚焦和重新评估的积极重新关联和负相关。第一个网络主要包括顶叶和时间区域，例如中心后，前后和中部和上颞回，而第二个网络包括额叶和顶叶区域，例如上颞回和中间回，前缘和前扣带和前胎。此外，特质焦虑与年龄负相关。本文提供了有关预测大脑和心理特征性状焦虑焦虑中个体差异的新见解，并可以为将来的诊断预测焦虑症铺平道路。
21 世纪综合数字体验法案 - 向国会提交的关于现代化 EPA 网站和数字服务的报告
EPA 的主要公共网站是 www.epa.gov 。这是我们与美国公众分享环境信息的最重要渠道。在 22 财年，www.epa.gov 每月点击量约为 1700 万次（低于 2021 年的 2090 万次；2020 年的 2000 万次和 2019 年的 1300 万次），每月独立访客数量为 460 万次（低于 2021 年的 580 万次；2020 年的 500 万次和 2019 年的 300 万次）。www.epa.gov 由 EPA 的管理员办公室 (OA) / 公共事务办公室 (OPA) / 网络通信办公室 (OWC) 和任务支持办公室 – 环境信息 (OMS-EI) / 信息管理办公室 (OIM) / 网络内容服务部 (WCSD) 管理。已实施严格的治理和管理控制，以优化对 21C IDEA 和其他联邦网络管理要求的遵守（见表 3：21 世纪 IDEA 要求摘要）。
4。在混合数字社会中没有留下任何人
没有一个人落后的原则起源于拉丁语Nemo Resideo，在战争中用来表现人们的生命对他们作为一个单一实体的功能的依赖，这意味着永远不要放弃任何受伤或无能力在战场上受伤或无能为力的人。这种军事伦理从那以后影响了其他努力领域。，没有抛弃任何人的原则成为2030年可持续发展议程的中心轴，这并不是偶然的，削减了其17个可持续发展目标（SDG）。所有国家和利益相关者共有的共同愿景是，可持续发展是所有人的，除非为地球上的每个人满足目标，指标和目标，否则目标，指标和目标将不会实现。因此，如果将社会的弱势群体排除在外并留在后面，则不可能进行可持续发展。
结合数值模拟、人工智能和智能采样算法建立替代模型并计算城市隧道失效概率
摘要：当需要用概率方法评估城市隧道与邻近结构的相互作用时，计算能力是数值模型面临的重要挑战。因此，即使样本数量较少，智能采样算法也可以成为获得结果领域更好知识的盟友。无论如何，当采样有限时，风险评估也会受到限制。在这种情况下，人工智能 (AI) 可以通过插入结果并快速生成更大的样本来填补风险分析中的一个重要空白。人工智能算法的目标是找到一个近似函数（也称为替代模型），该函数可以重现原始数值模拟行为并且可以更快地进行评估。该函数是通过在智能采样技术获得的特殊点执行多次模拟来构建的。本文使用了一个假设案例来验证方法建议。它涉及一条深度约为三倍直径的隧道的连续挖掘，与一座七层楼的建筑物相互作用。首先，对三维数值模型 (FEM) 进行确定性求解，然后对其域和网格进行细化。之后，从 FEM 软件中以数值方式获得另外 170 个解决方案，并对所涉及的随机变量进行策略性抽样。接下来，基于 31 种人工智能技术，评估哪些变量对于预测周围建筑物地基元件的垂直位移量级最重要。然后，一旦选出了最重要的变量，就再次对 31 种人工智能技术进行训练和测试，以确定 R 平方最小的技术。最后，使用这种最佳拟合算法，可以使用大量样本（大小约为 10 7 ）来计算失败的概率。这些样本用于说明简单蒙特卡罗抽样 (MC) 和拉丁超立方抽样 (LHS) 的收敛性。本文的主要贡献是方法论上的；因此，该新程序可以汇总到与隧道相关问题相关的最先进的风险评估方法中。
![b'figure 1。类似药物的小分子与miR21结合。我们基于共同的2--（（5-（5-（5-（piperazin-1-基）吡啶素2-基）氨基）吡啶[3,4-D]吡啶蛋白-4（3H） - 一种结构，我们合成了一系列密切相关的化合物。两种称为45（a）和52（b）的化合物在中间NM范围内具有很强的结合活性。通过移动单个氮的位置产生的化合物（表1）显示出显着降低的亲和力（5-10倍差）（C）。进行了1d 1 H NMR配体检测到的滴定，以评估候选化合物的结合：将浓度的RNA添加到含有100 m的小分子的溶液中，该溶液中含有50 mM pH 6.5的50 mM脱位Tris的小分子，以及250 mm nacl，50 mm kcl，50 mm kcl和2 mm kcl和2 mm mmmgcl 2。随着量增加的小分子与RNA结合，1 h线宽增加，NMR峰高度相应降低。相对于内标（DSA），从峰高的降低降低计算结合小分子的比例。曲线的饱和度为1，表明存在具有子-UM亲和力的主要单位位点。相比之下，无关的RNA结合化合物Palbociclib以低得多的值饱和，并显示了几乎线性滴定曲线，这表明了非特异性结合（有关所有测试化合物的结构，请参见表1）。可以通过拟合数据](/simg/a/a5e6054f458942da9d0fd315e2dff3ce571b5880.webp)
b'figure 1。类似药物的小分子与miR21结合。我们基于共同的2--（（5-（5-（5-（piperazin-1-基）吡啶素2-基）氨基）吡啶[3,4-D]吡啶蛋白-4（3H） - 一种结构，我们合成了一系列密切相关的化合物。两种称为45（a）和52（b）的化合物在中间NM范围内具有很强的结合活性。通过移动单个氮的位置产生的化合物（表1）显示出显着降低的亲和力（5-10倍差）（C）。进行了1d 1 H NMR配体检测到的滴定，以评估候选化合物的结合：将浓度的RNA添加到含有100 m的小分子的溶液中，该溶液中含有50 mM pH 6.5的50 mM脱位Tris的小分子，以及250 mm nacl，50 mm kcl，50 mm kcl和2 mm kcl和2 mm mmmgcl 2。随着量增加的小分子与RNA结合，1 h线宽增加，NMR峰高度相应降低。相对于内标（DSA），从峰高的降低降低计算结合小分子的比例。曲线的饱和度为1，表明存在具有子-UM亲和力的主要单位位点。相比之下，无关的RNA结合化合物Palbociclib以低得多的值饱和，并显示了几乎线性滴定曲线，这表明了非特异性结合（有关所有测试化合物的结构，请参见表1）。可以通过拟合数据
b'figure 1。类似药物样的小分子与MIR21结合。我们基于常见的2--（（5-（5-（piperazin-1-基）吡啶-2-基）氨基）吡啶[3,4-D]吡啶蛋白-4（3H） - 一种结构，并分析了它们与PRE-MIR-21结合使用通用NMR ASSAIN 1，2。在NM中部范围内，称为45（a）和52（b）的两种化合物具有很强的结合活性。通过移动单个氮的位置产生的化合物（表1）显示出明显降低的亲和力（5-10倍差）（C）。1 H NMR配体检测到的滴定，以评估候选化合物的结合：将浓度的RNA添加到含有100 m小分子的溶液中，该溶液中含有50 mM pH 6.5的氘化TRI的缓冲液中的小分子，以及250 mm NACL，NACL，50 mm KCL，KCL和250 mm KCL和2 mmmmmmmmmgcl 2。随着增加量的小分子与RNA结合，1小时线宽增加，而NMR峰高相应降低。相对于内标（DSA），从峰高的降低降低来计算结合小分子的分数。曲线饱和为1的值表示存在具有子-UM亲和力的主要单位位点；相比之下，无关的RNA结合化合物Palbociclib以低得多的值饱和，并显示了几乎线性滴定曲线，这表明了非特异性结合（有关所有测试化合物的结构，请参见表1）。可以通过将数据点拟合到结合等温线来计算近似结合常数。化合物52的数据拟合对应于近似K d = 200 nm，而化合物45和49（表1）均具有K d = 600 nm。
![b'given x，y \ xe2 \ x88 \ x88 {0，1} n，设置不相交在于确定某些索引i \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 [n]是否x i = y i = 1。我们研究了在分布式计算方案中计算此函数的问题，在分布式计算方案中，在长度路径的两个末端，输入x和y被给予处理器。该路径的每个顶点都有一个量子处理器，可以通过每回合交换O（log n）量子位，可以与其每个邻居进行通信。我们对计算设置脱节所需的回合数量感兴趣，而恒定概率远离1/2。我们称此问题\ xe2 \ x80 \ x9cset上的一条线\ xe2 \ x80 \ x9d。 Le Gall和Magniez [LM18]引入了线路上的集合脱节，以证明计算Congest模型中任意网络直径的量子分布复杂性的下限。但是，当处理器在路径的中间顶点上使用的局部内存受到严重限制时，它们只能提供下限。更确切地说，仅当每个中间处理器的局部内存由O（log n）Qubits组成时，它们的边界才适用。在这项工作中，我们证明了e \ xe2 \ x84 \ xa6 3 \ xe2 \ x88 \ x9a'](/simg/b/b8f591abd64b6da4584d55fe0cdc94d21656ec12.webp)
b'given x，y \ xe2 \ x88 \ x88 {0，1} n，设置不相交在于确定某些索引i \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 [n]是否x i = y i = 1。我们研究了在分布式计算方案中计算此函数的问题，在分布式计算方案中，在长度路径的两个末端，输入x和y被给予处理器。该路径的每个顶点都有一个量子处理器，可以通过每回合交换O（log n）量子位，可以与其每个邻居进行通信。我们对计算设置脱节所需的回合数量感兴趣，而恒定概率远离1/2。我们称此问题\ xe2 \ x80 \ x9cset上的一条线\ xe2 \ x80 \ x9d。 Le Gall和Magniez [LM18]引入了线路上的集合脱节，以证明计算Congest模型中任意网络直径的量子分布复杂性的下限。但是，当处理器在路径的中间顶点上使用的局部内存受到严重限制时，它们只能提供下限。更确切地说，仅当每个中间处理器的局部内存由O（log n）Qubits组成时，它们的边界才适用。在这项工作中，我们证明了e \ xe2 \ x84 \ xa6 3 \ xe2 \ x88 \ x9a'
b'given x，y \ xe2 \ x88 \ x88 {0，1} n，设置不相交在于确定某些索引i \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 [n]是否x i = y i = 1。我们研究了在分布式计算方案中计算此功能的问题，在该方案中，在长度路径的两个末端将输入X和Y提供给处理器。该路径的每个顶点都有一个量子处理器，可以通过每回合交换O（log n）Qubits来与其每个邻居进行通信。我们对计算设置不相交所需的回合数感兴趣，而恒定概率远离1/2。我们称此问题\ xe2 \ x80 \ x9cset脱节在行\ xe2 \ x80 \ x9d上。集合脱节，以证明在计算模型中计算任意网络的直径的量子分布式复杂性。但是，当处理器在路径的中间顶点上使用的局部内存受到严重限制时，它们只能提供下限。更确切地说，仅当每个中间处理器的本地内存由O（log n）量子位组成时，它们的边界才适用。在这项工作中，我们证明了E \ xe2 \ x84 \ xa6 3 \ xe2 \ x88 \ x9a'
当量子计算符合数据科学
量子计算和量子信息吸引了对从物理学到化学和工程学以及从计算机科学到数学和统计数据的科学领域的多个边界的考虑。数据科学结合了统计方法，计算算法和领域科学信息，以从大数据中提取知识和见解，并解决复杂的现实世界问题。虽然众所周知，量子计算具有革新数据科学的潜力，但关于数据科学推进量子计算的潜力的说法却少了。，由于量子物理学的随机性会导致量子计算随机计算，因此数据科学在量子计算和量子信息的开发中可以发挥重要作用。本文概述了量子计算，并促进了量子科学与数据科学之间的相互作用。总体而言，它主张开发量子数据科学来推进量子计算和量子信息。关键词：量子计算，量子信息，数据科学，统计，量子加速，量子至上。