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World File Search System定量测量
课程代码 21CSE306J 课程名称 量子...
单元 1 量子计算需求和基本概念、向量空间、概率、复数和数学预备知识、量子力学假设、Bra-ket 符号、测量、复合系统、贝尔态、纠缠、布洛赫球、纯态和混合态 单元 2 量子态的几何形状、复杂性类、图灵机、图灵机概念、量子门、量子电路、量子电路设计 单元 3 电路的定量测量、电路质量分析、电路优化、量子并行性简介、Deustch 算法、Deutsch Jozsa 算法 单元 4 Grover 算法简介、Grovers 算法详细介绍、Grovers 迭代的几何可视化、Grovers 搜索应用于非结构化数据库、量子隐形传态、Shor 算法、量子傅里叶变换 单元 5 量子应用简介、量子研究挑战、QC 模型简介、模型的物理实现、变分量子特征求解器、量子密码学-bb84协议，讨论量子金融和量子优化中的不同用例。（QAOA）
专家系统及其应用
癫痫是一种导致人们癫痫发作的神经系统疾病，也是脑电图的主要应用领域。在本研究中，提出了一种用于健康和癫痫（EEG）信号分类的时间和频率特征方法。使用互相关（CC）方法提取时域特征。通过计算功率谱密度（PSD）提取与频域相关的特征。在研究中，这些单独的时间和频率特征被认为对EEG本身的性质具有互补性。通过使用散度分析，可以定量测量特征空间中特征向量的分布。因此，建议使用而不是单个特征向量进行分类。为了显示该方法的效率，首先，分别分析基于时间和频率的特征向量在总体准确度方面的分类性能。然后，将通过各个特征向量获得的特征向量用于分类。给出了不同分类器结构所取得的结果。借助其他针对同一数据集的研究，对本研究获得的性能进行了比较评估。结果表明，互相关和 PSD 得出的特征组合在区分癫痫和健康脑电图片段方面非常有前景。
大脑的定量组织化学
等。已经发表了一种核苷磷酸化酶的可比方法（1）。所有程序均已验证，以与可用于组织化学目的获得的冷冻干燥材料一起使用。尽管总体上已经用作现有的甲基动物，但样本量的急剧减少需要进行大量改变。Fumarase方法是基于未发表的John Speck2博士的方法基于Mal-Ate的测量，并且可能具有普遍的兴趣。已经研究了Sibley和Lehninger（2）的藻酶方法，并提出了某些变化。整个组织中酶的定量测量将被扭曲。为了测试这种可能性，所研究的每种酶都从大脑中部分纯化，并恢复为粗脑匀浆。尚未对严重的抑制作用和刺激尚未得到应对，也许是因为在所有情况下以高组织稀释液测量了这些酶。这些证据当然不能排除酶不活跃形式或验证其他组织的方法的可能性。首先提出了这些方法的评论主要限制为事项
制造业的系统动力学：大麻增强聚合物复合材料制造的可持续性供应链模拟
摘要：供应链管理 (SCM) 涉及从原材料到最终用户的商品和服务流动的复杂性和不确定性。对原材料、劳动力或设备的估计不准确会导致财务损失和环境影响。本研究探讨了系统动力学建模 (SDM) 在制造大麻增强聚合物复合材料 (HRPC) 中优化资源利用的应用。使用因其经济性和功能而被选中的 SDM 软件 STELLA ®（版本 3.7.3），该研究展示了系统动力学 (SD) 如何通过最大限度地减少材料、劳动力和设备，降低能源消耗来增强可持续性。文献综述发现了现有研究中的差距，因为我们没有发现先前使用 SDM 模拟 HRPC 制造的研究。研究得出结论，SDM 是优化资源利用和提高制造效率的有效工具。通过在无风险环境中模拟多个供应链场景，该模型有助于减少资源消耗并增强可持续性。此外，STELLA ® 模型的输出可用作生命周期评估 (LCA) 的输入，以定量测量环境影响。
计算机化眼动追踪反应时间测试的文章可靠性
背景：近年来，眼动追踪技术和方法取得了长足进步。具体而言，使用眼动追踪定量测量眼球运动和心理生理结构正在获得发展势头。反应时间的测量方式有很多种，从对刺激的简单反应到对刺激更具挑战性的选择或辨别反应。传统上，反应时间是从刺激事件开始到反应事件测量的，包括视觉和运动反应时间。眼动追踪技术可以提供更离散的反应时间测量，包括视觉延迟和视觉速度等视觉成分，并可以识别刺激出现时人是否在看目标区域。本文旨在检验使用眼动追踪技术测量的简单反应时间、选择反应时间和辨别反应时间测试的可靠性。此外，我们试图建立表现规范并研究普通人群中反应时间的性别差异。最终目标是对不同人群的反应时间测量进行初步比较，包括非运动员、运动员和遭受创伤性脑损伤的个人。
使用舌压测量值对帕金森氏病的吞咽功能进行定量评估：小型评论
吞咽困难是帕金森氏病（PD）的常见症状（PD），与肺炎，窒息，营养不良和生活质量降低有关，并且是PD患者的主要死亡原因。PD患者的舌功能障碍会影响吞咽的口腔相，包括将推注的形成和推进到咽中。评估舌头和口感之间产生的舌头压力是一种定量测量舌功能并且与PD中的吞咽困难有关的方法。两种评估方法用于测量舌头压力：吞咽过程中的舌强度和舌压。先前测量PD舌压力的研究报告说，吞咽过程中舌头的强度和压力降低，以及长时间的舌头压力上升时间，这是与PD严重程度和吞咽困难有关的症状。在这个迷你审查中，我们提出了一种测量舌压压力并讨论其与PD中吞咽困难的关系的方法。我们还描述了舌头压力测量研究中的局限性和未来观点。
使用量子干涉法对钻石晶体应变进行高精度映射
hzμm-3（带有自旋型耦合系数，代表主要的系统不确定性）。我们在具有低应变梯度的单晶散装钻石中使用应变敏感的自旋态干涉仪（N- V）颜色中心。这种量子干涉量学技术对磁场对电子和核自旋浴的不均匀性产生了不敏感性，从而实现了长时间的N- V – Angelement Electemple-Electemple-Electemple-Electement Electem-Election旋转时间和增强的应变敏感性，并增强了该技术的潜在应用，并拓宽了相同的技术的潜在应用。我们在共聚焦扫描激光显微镜上首先证明了应变敏感的测量方案，从而提供了敏感性的定量测量以及三维应变图；第二位于宽阔的成像量子钻石显微镜上。我们的应变 - 显微镜技术可以快速，敏感的钻石材料工程和纳米化表征；以及基于钻石的菌株感测所应用的，例如在钻石砧细胞或嵌入式钻石应力传感器中，或内部通过粒子诱导的核后坐力引起的晶体损伤。
机器学习的集成和相互作用和...
尽管化学疗法是卵巢癌（OCA）患者的一线治疗，但化学疗法（CR）降低了其无进展的生存率。本文研究了与OCA-CR相关的遗传相互作用（GI）。为了降低建立基因网络的复杂性，使用梯度提升决策树算法确定了与OCA-CR相关的单个签名基因。另外，提出了遗传相互作用系数（GIC）来定量测量两个签名基因的相关性，并解释其对OCA-CR的关节影响。具有高GIC的基因对被识别为签名对。选择了包括10个单个特征基因的24个签名基因对，并探索了签名基因对的影响OCA-CR。最后，确定了基于签名基因对的OCA-CR的预测。曲线下的面积（AUC）是用于机器学习预测的广泛使用的性能指标。签名基因对的AUC达到0.9658，而基于单个特征基因的预测的AUC仅为0.6823。已确定的签名基因对不仅建立了OCA-CR的有效GI网络，而且还为OCA-CR预测提供了有趣的方法。此改进表明我们提出的方法是研究与OCA-CR相关的GI的有用工具。
指导计算测量 -
1介绍世界各地，过去几十年来，在法医技术调查中使用的调查方法的专业发展取得了长足的进步。社会，国家立法，以及在反犯罪斗争中的国际合作，越来越多地通过引入认可的质量管理系统（QMS）来确保这种法医检查的质量。这一发展的结果是，法医技术调查的申请人期望提交给他们的专家报告包含可靠的结果。法医专家报告的用户必须正确解释内容。这意味着结果和结论还应包括提供的测量数据的可靠性程度。通过计算的测量不确定性及其在专家报告中的解释是适当的理想和/或必要的，以富集定量测量结果。 自然而然地，统计数据及其衍生物的表现，测量不确定性计算的性能已成为法医专家的专业培训的一部分。 尽管如此，法医专家经常会经历测量不确定性计算的性能，这是困难的必要性。 本指南旨在为寻求适用且可理解的知识的任何人提供信息和实践帮助，并制定有关如何在法医技术方法中应用测量不确定性的示例。 2本指南的目的是为涵盖定量测量方面的实用方法分享最佳实践。富集定量测量结果。自然而然地，统计数据及其衍生物的表现，测量不确定性计算的性能已成为法医专家的专业培训的一部分。尽管如此，法医专家经常会经历测量不确定性计算的性能，这是困难的必要性。本指南旨在为寻求适用且可理解的知识的任何人提供信息和实践帮助，并制定有关如何在法医技术方法中应用测量不确定性的示例。2本指南的目的是为涵盖定量测量方面的实用方法分享最佳实践。与ISO 17025 [1]的要求有关法医科学领域的要求，必须解决测量不确定性的领域。即使对于更复杂的示例，本指南中的示例也很简单。这允许本指南的广泛应用。不确定性测量计算基于公认的文献（第9节），包括本指南的作者（附录AIII）的经验。示例中存在逐步的方法，该方法允许了解使用的测量不确定性计算。这些示例为读者提供了一个路线图，以计算其自己方法的测量不确定性。3范围本指南的范围侧重于测量不确定性计算，如定量化学和物理法医研究方法中所应用的，法医定性方法中测量的不确定性是一个独立的感兴趣领域，在本指南中没有解释。
小胶质形态分析-ORCA-加的夫大学
长期以来，通过形态计量分析量化小胶质细胞激活一直是神经免疫学家工具包的主要内容。小胶质形态现象学可以通过手动分类或构造数字骨骼并从中提取形态计量数据来进行。可以使用半自动化和/或完全自动化的方法以不同程度的准确性来生成这些骨架的多个开放式和付费软件包。尽管在产生形态计量学的方法方面取得了进步（细胞形态的定量测量），但工具的开发有限，可以分析它们生成的数据集，尤其是那些包含来自全自动管道分析的成千上万个单元的参数的工具。在这篇综述中，我们使用集群分析和机器学习驱动的预测算法进行比较和批评，这些算法已开发出来解决这些大数据集，并提出了这些方法的改进。，我们强调了对开放这些分类者的群体开放科学的承诺的必要性。此外，我们引起人们对具有强大软件工程/计算机科学背景的人与神经免疫学家之间进行沟通的需求，以生产具有简化可操作性的有效分析工具，如果我们要看到神经胶质生物学社区的广泛采用。