已确定某些设备、仪器、软件或材料(商业或非商业)。此类确定并不意味着 NIST 推荐或认可任何产品或服务,也不意味着所确定的材料或设备一定是最适合该用途的。
通过指南®-心力衰竭是美国心脏协会的协作质量改进计划,该计划旨在提高对住院患者心力衰竭的患者的依从性。注册表有助于输入和监视心力衰竭患者数据的机会。指标在住院,二级预防策略,出院和后续护理方面进行了跟踪。此外,通过我们最新平台的创意报告功能,团队可以优化其质量改进活动。超级用户帐户可用于卫生系统质量的员工,以监视所有附属站点的性能,以允许整个系统中的高质量计划。美国心脏协会通过指南平台与知识渊博的质量改进顾问团队一起支持GET。我们的客户的附加价值正在进行的虚拟教育,其中包括指导驱动的护理,当前的热门话题,模型共享,专家顾问小组等等!
▪在具有强制性建筑能源,水或材料代码的地区,以及在过去三年内建造的大多数新建筑物中实施这些代码的地方,相关代码可以用作基线。如果代码在几个城市或州(而不是其余的)中充分实施,则其基线可能会有所不同。▪在不存在此类代码或确实存在但没有足够执行的地区,Edge使用了标准实践,然后是当地建筑行业作为基线。例如,如果区域中的大多数低收入房屋都使用混凝土块构造的壁,则基本案例材料的选择将反映这一点。对于不同的收入类别房屋以及各种建筑类型(例如办公室,酒店和购物中心),这些假设可能有所不同。
内核回归是一种良好的非线性回归方法,其中使用周围训练样品的加权平均值来实现测试点的目标值。通常通过将基于距离的内核函数应用于每个样品,从而获得了权重,该函数假定存在良好的距离。在本文中,我们构建了一种用于监督度量学习的新颖算法,该算法通过将剩余的重新介绍错误降至最低,从而学习了距离功能。我们表明,我们的算法使内核回归与几个基准数据集的最先进的状态进行了比较,并且我们提供了充分的实现详细信息,从而使应用程序可以应用于具有〜O(10K)内置的数据集。此外,我们表明我们的al-gorithm可以看作是PCA的监督变化,可用于降低降低和高度数据可视化。
图1 RNA干扰:将miRNA基因转录为原代miRNA(pri-miRNA),该基因由Drosha进一步处理以形成前miRNA。Exportin-5将前MIRNA转移到细胞质中,如果将其处理为成熟的miRNA。siRNA可以通过化学合成直接获得,并在载体或化学修饰的帮助下可以通过内吞作用到达细胞质。在细胞质中,成熟miRNA或siRNA的引导(反义)将组装到RNA诱导的沉默复合物(RISC)中。乘客(感官)链将被丢弃。成熟的RISC将通过与引导链配对找到目标mRNA序列。少于7个互补碱(种子区域)足以用于miRNA介导的RNAi,而siRNA诱导的沉默通常需要完全互补性。取决于触发分子(siRNA或miRNA),由于mRNA降解或转移到P体中,靶基因的翻译可能会被抑制。mRNA疗法:一旦通过适当的递送方法引入在细胞质中,经过改良的外源mRNA可以劫持细胞的核糖体,以转化为功能性蛋白质
作用 β 在 S 上是传递的,并将其变成齐次流形[2-5]。因此,U(H) 正则作用的基本向量场形成 GL(H) 作用的基本向量场代数的李子代数。[6] 证明了,为了描述 β 的基本向量场,只需考虑 U(H) 在 S(H) 上的正则作用的基本向量场以及与期望值函数 la(ρ)=Tr(aρ) 相关的梯度向量场,其中 a 是 H 上有界线性算子空间 B(H) 中的任意自伴元素,借助于所谓的 Bures-Helstrom 度量张量 [7-12]。这个例子提供了酉群 U(H)、S(H) 的 GL(H) - 齐次流形结构、Bures–Helstrom 度量张量和期望值函数之间的意外联系。然而,这并不是单调度量张量与一般线性群 GL(H) “相互作用”的唯一例子。事实上,在 [6] 中,还证明了 U(H) 正则作用的基本向量场以及与期望值函数相关的梯度向量场通过 Wigner–Yanase 度量
深层生成模型最近在建模图数据(包括动态图)方面取得了重大成功,其中拓扑和特征会随着时间的流逝而发展。但是,与视觉和自然语言领域不同,由于难以可视化其输出的难度,因此对动态图进行评估的动态图很具有挑战性。在这项工作中,我们开发了一个新的质量指标,用于评估动态图的生成模型。当前的动态图指标通常涉及将图形的连续进化转化为静态快照,然后应用常规的图形相似度度量。此方法有几个局限性:(a)将时间相关的事件模拟为I.I.D。样品,未能捕获动态图的不均匀演化; (b)缺乏对特征和拓扑敏感的统一措施; (c)它无法提供标量指标,需要没有明显优势的多个指标; (d)它需要明确实例化每个静态快照,从而导致不切实际的运行时间要求妨碍评估。我们提出了一个基于约翰逊 - 林斯特劳斯引理的新型度量,将随机投影直接应用于动态图数据。这导致了动态图相似性的表达性,标量和应用不可能的度量,从而克服了传统方法的局限性。我们还为连续时间动态图提供了全面的经验评估,这证明了与现有方法相比,我们的方法的有效性。我们的实施可从https://github.com/ryienh/jl-metric获得。
当前的量子物理学理论和一般相对论本身不允许我们研究重力来源是量子的情况。在这里,我们提出了一种策略,以确定在叠加中存在质量配置的情况下对象的动力学,因此使用量子参考框架(QRF)转换。特别是,我们表明,只要不同分支中的质量配置是通过相对宽度的转换相关的,那么人们就可以使用QRF当前框架的扩展将质量结合质量变化的框架变化。假设在量子协调转换下的动态定律协方差,这允许使用已知的物理学来确定动力学。我们应用此过程来发现探针粒子的运动和质量构造附近的时钟的行为,从而发现了由超级位置的引力物体引起的时间扩张。与其他模型的比较表明,半经典的重力和重力塌陷模型不遵守量子坐标转换下动力学定律的协方差。
了解开发人员如何通过客观措施进行不同的计算机科学活动可以帮助提高生产力,并指导软件工程中支持工具的使用和开发。在本文中,我们提出了两个受控的实验,涉及112名学生,使用三种不同的客观措施(包括神经影像学)(功能性近边界光谱(FNIR)(FNIR)和功能磁共振成像(FMRI)和眼部跟踪,探索了多个计算活动(代码理解,代码审查和数据结构操作)。通过使用fMRI检查代码审查和散文审查,我们发现编程语言与自然语言的神经表示是不同的。我们可以将参与者仅根据大脑活动进行的任务进行分类,这些任务区别是由专业知识调节的。我们利用了使用fMRI,FNIRS和眼动追踪来解码几种基本数据结构及其操作的神经表示的空间能力的心理概念的见解。我们检查列表,阵列,树木和心理旋转任务,发现数据结构和空间操作使用大脑的相同焦点区域,但在不同程度上:它们是相关的,但具有独特的神经任务。我们展示了最佳实践,并描述了fMRI,FNIRS,眼动跟踪和自我报告软件工程研究之间的含义和权衡。