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World File Search System度量
可逆量子态空间上的度量张量
i) 一种适用于通用 n 级量子系统的具有普遍有效性的无坐标算法；ii) 当量子发散函数（量子相对熵）满足数据处理不等式（DPI）时，则得到的量子度量满足 MP。
电子临床质量度量（ECQM）
•附录E中包含的每个度量的价值集列表。值集是代码组（医学 - 临床术语的系统化命名（SNOMED-CT），国际疾病分类（ICD），RXNORM，CPT，CPT，CPT（当前程序术语）（当前程序术语），HCPCS（HEARTHCARE PROONS PROMACE COMPON CODICER CODICER CODICER SACRATURE SACRETIUR SACRECTECT），<是CMS，是CMS。值集可以包含一个到几百个代码。仅计算这些代码。CMS定期更新这些值集，删除一些值，并添加其他值。ihs OIT根据这些更改更新用于ECQM的术语，并分发了术语更新。必须安装这些更新，以确保仅使用主动和批准的代码。oit“地图”到这些新代码，以简化单个站点的工作量。
量子态、群和单调度量张量
其中 ρ 是量子态，U ∈ U ( H ) ，φ U 表示每个单调度量张量 G 的等距同构，这是因为在完全正的、保迹映射下必须具有单调性，这代表了经典粗粒化量子版本 [ 35 , 40 ]。从无穷大的角度来看，作用量φ可以用 S + 上的基本矢量场来描述，从而提供了酉群李代数 u ( H ) 的反表示。这些矢量场用 X b 表示，其中 b 是 H 上的埃尔米特算子（有关更多信息，请参见第 2 节），对于所有单调度量张量来说，它们都是 Killing 矢量场，因为 U ( H ) 通过等距同构起作用。现在，李代数 u ( H ) 是 H 上有界线性算子空间 B ( H ) 的李子代数，具有由线性算子之间的交换子 [· , ·] 给出的李积。特别地，可以证明 B ( H )（具有 [· , ·] ）同构于 U ( H ) 复数化的李代数，即 H 上由可逆线性算子组成的李群 GL ( H ) 的李代数。此外，已知 [ 9 , 15 , 26 , 27 ] GL ( H ) 作用于流形 S + ，更一般地作用于整个量子态空间 S ，根据
度量场作为希尔伯特空间的涌现
首先，我们解释时空和度量场作为基本概念的一些模糊性。然后，从 Unruh 效应的角度，使用 Gelfand–Naimark–Segal 构造，我们构造一个算子作为加速量子，我们称之为量子加速算子 (QAO)。随后，我们研究了 Minkowski 空间中两个不同框架的真空之间的关系。此外，我们表明，通过将这样的 QAO 应用于 Minkowski 真空，可以获得 Minkowski 空间中每个加速框架的真空。此外，利用这些 QAO，我们增强了希尔伯特空间，然后提取了 Minkowski 时空一般框架的度量场。在这种方法中，这些概念通过构造的 QAO 从希尔伯特空间中出现。因此，这种增强的希尔伯特空间在一般框架中包含了量子场论，可以被视为基本概念，而不是经典度量场和标准希尔伯特空间。
解析 Burt 的约束度量 - UKnowledge
Burt (1992) 提出了结构洞的两个主要度量，即有效大小和约束。然而，描述这些度量的公式有些晦涩难懂，并导致了一定程度的混乱。Borgatti (1997) 表明，对于二进制数据，有效大小公式可以非常简单地写成度（自我网络大小）减去自我网络内分身的平均度。本文提出了约束度量的类似重新表述。我们还推导出约束的最小值和最大值，表明对于小型自我网络，约束可以大于 1，而对于大型自我网络，约束不能大到 1。我们还表明，对于有超过 7 个分身的网络，最大约束不会出现在最密集或最封闭的网络中，而是出现在相对稀疏的“影子自我网络”中，这种网络包含一个分身（影子自我），该分身与其他每个分身相连，并且不存在其他分身-分身关系。
人体测量学和DXA衍生的身体度量...
抽象引入腹部肥胖是糖尿病前和糖尿病的最常见危险因素。当前，使用几种类型的指标来确定内脏脂肪相关的腹部肥胖。为了更好地理解不同肥胖指数的效果，我们试图评估使用双能X射线吸收仪（DXA）和糖尿病前进行评估的不同肥胖测量值的关联。研究设计和方法这项横断面研究包括参加科威特健康研究的1184名成年人。人体测量值包括体重指数（BMI）和腰围比。使用月球IDXA测量总体脂肪（TBF）质量，Android脂肪质量，副脂肪和内脏脂肪组织（VAT）质量。糖尿病前期定义为5.7≤hba1c％≤6.4。调整后的患病率（APR）和95％CI。曲线下的区域（AUC）估计了每种肥胖测量值作为糖尿病前的预测指标。 结果总共有585（49.4％）和599名（50.6％）女性参加了这项研究。 增加了BMI（APR肥胖曲线下的区域（AUC）估计了每种肥胖测量值作为糖尿病前的预测指标。结果总共有585（49.4％）和599名（50.6％）女性参加了这项研究。增加了BMI（APR肥胖
gosemsim：Go-Terms语义相似性度量
gosemsim包装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 buildgoMappap。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3个簇。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4个硬币。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 Genesim。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 Godata 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。4个硬币。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 Genesim。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 Godata 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。5 Genesim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 Godata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2010级。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 Gosim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9个信息方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 load_orgdb。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 mclustersim。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。10 mgenesim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 mgosim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 read.blast2go。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 read.gaf。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 TCSS_CUTOFF。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14条款。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 wangmethod_internal。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16
DT-ML：药物目标度量学习
摘要：现代药物发现的挑战激发了基于机器学习的方法的使用，例如预测药品目标相互作用或已批准的药物的新颖指示，以加快早期发现或重新定位过程。出版偏见导致大规模重新定位数据集中已知的负数据点短缺。但是，训练一个良好的预测因子需要正面和负样本。最近在机器学习的子场中也解决了负面抽样的问题，即最重要的是表示和度量学习。尽管这些新型的负面抽样方法被证明是从不平衡数据集中学习的有效解决方案，但它们尚未用于重新定位，以至于学到的相似性提供了预测的相互作用。在本文中，我们在成对的药物靶向/药物疾病的预测中适应了学习启发的方法，并提出了对其中一个损失函数之一的修改，以更好地管理负样本的不确定性。我们使用基准药物发现和重新定位数据集评估了这些方法。结果表明，与公制学习的相互作用预测在高度不平衡的情况下（例如药物重新定位）优于以前的方法。
在概率度量的空间上加速优化
基于梯度的优化方法的加速度是一个显着实用和理论上重要性的主题，尤其是在机器学习应用中。虽然已经有很多关注是在欧几里得空间内进行优化的，但在机器学习中优化概率度量的需求也激发了这种情况下加速梯度的探索。为此，我们引入了一种类似于欧几里得空间中基于动量的方法的哈密顿流量方法。我们证明，在连续的时间设置中，基于这种方法的算法可以达到任意高阶的收敛速率。我们用数值示例补充了发现。关键字：加速度方法，基于动量的方法，哈密顿流，瓦斯恒星梯度流，重球方法。