简介:Charles Tahan 博士是白宫科技政策办公室量子信息科学 (QIS) 助理主任和国家量子协调办公室 (NQCO) 主任。NQCO 负责协调联邦政府、工业界和学术界的国家量子计划 (NQI) 和 QIS 活动。Tahan 博士在物理科学实验室工作,担任技术总监,推动信息技术未来的技术进步。LPS 的研究涵盖计算、通信和传感,从新型设备物理到高性能计算机架构。作为技术负责人,Tahan 博士在硅和超导量子计算、量子表征、验证和确认以及新兴量子比特科学和技术方面提出了新的研究计划。作为一名执业物理学家,他是 LPS 内部 QIS 研究项目的负责人,并与马里兰大学帕克分校的学生和博士后合作,在量子信息和设备理论方面开展原创研究。他的贡献得到了年度研究员奖、总统早期职业科学家和工程师奖的认可,并被选为美国物理学会会员和 ODNI 科学技术研究员。他继续担任 LPS 的首席科学家。
Garage Equipment 是 Levanta 集团公司的一部分,提供各种高品质汽车升降机,可满足任何蓬勃发展的商业车间的需求。我们提供 2 柱汽车升降机、4 柱汽车升降机、定位升降机、汽车存储和停车升降机、中层升降机、汽车剪刀升降机轮胎更换、车轮平衡机等。所有 Garage Equipment 产品都是数十年工程经验和创新的产物。Garage Equipment 团队以提供专业知识和建议、卓越的设计和全面的安全性而自豪。
附录1关于干细胞标准表征附录2命名标准的建议2附录3细胞培养物中卫生任务的标准标准,用于鉴定未分化的人类多能干细胞的标记4标记,并监视多发性系统差异的监测多种系统差异化附录附录5基因分析方法的研究<人工分析方法是在人类的分析方法中披露的词组<人类的分析<人类词组<
摘要:在这项研究中,使用复合深度强化学习优化了投资比率,并学习了使用过去汇率的财务交易策略。当前,关于机器学习到财务的应用的研究正在如火如荼地进行。复杂的兴趣加强学习是一种旨在学习最大化利润率的复杂利益影响的增强学习的框架。在复合利息增强学习中,存在称为投资比率的新参数,并且可以通过将投资比率设置为最佳价值来最大化,从而最大程度地提高了利率的复合效果。先前的研究提出了一种在复合深度强化学习和复合深度强化学习中优化投资比率的方法。在这项研究中,使用复合兴趣的财务交易策略深入了解,以学习一种方法来优化投资比率,并以涉及行动的方式使用美元汇率的实际汇率。
目的:评估 FDA 批准的两种药物在减肥方面的效果,这些药物用于 Al Dhafra 家庭医学中心 (DFMC) 的完美体重诊所 (PWC) 的肥胖患者,同时评估所用药物的安全性和成本。方法:我们进行了一项单中心队列观察性 16 周监测研究,研究对象为 DFMC PWC 中注射 Saxenda® 利拉鲁肽的患者和开放标签口服奥利司他 3 个月或更长时间的患者。研究对象为体重指数 (BMI) 为 27 kg/m2 或更高且至少患有一种体重相关合并症的参与者,以了解减肥药物的效果。利拉鲁肽患者每次就诊后都会监测体重变化,并从健康信息系统 (HIS) 中提取回顾性数据,用于监测服用奥利司他处方药的患者的体重。使用配对样本 t 检验和双样本 t 检验对连续变量的均值进行比较。结果:两组均包括来自埃马拉蒂(当地人口)的 170 名患者。监测了 Saxenda® 利拉鲁肽组的 94 名患者(平均年龄 34.8±10.27 岁),并审查了奥利司他组的 76 名患者的数据(平均年龄 46.91±10.78 岁)。使用 Saxenda® 利拉鲁肽的患者的平均体重减轻(WL)为 7.14±2.38 千克,显著高于使用奥利司他的患者(1.89±4.47 千克)。只有 14 名(15%)使用 Saxenda® 利拉鲁肽的患者出现暴露体重减轻反应,并继续进行 16 周的治疗方案(平均 WL - 7 千克),达到从基线开始 WL > 4% 的目标。在服用奥利司他并维持每日三次治疗方案 3-7 个月的 11 名患者(14.47%)中,未见明显的暴露体重减轻,因此未达到基线 5% 的目标 WL。结果显示,26.6% 的 Saxenda® 利拉鲁肽和 36.6% 的奥利司他从成本角度来看得到了适当的利用。安全性资料显示,只有 3 名患者(3.2%)因 Saxenda® 利拉鲁肽已知的胃肠道副作用而停止治疗。结论:该分析支持使用利拉鲁肽 3.0mg 进行体重管理,患者需遵守药物治疗以及饮食、运动和行为改变,因为除了先前已知的胃肠道副作用外,没有同时出现安全性/耐受性恶化。奥利司他没有显著的体重减轻,两种药物的依从性都较差。