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World File Search System度量
C 代数值 Sb 度量空间及其应用...
1922 年，Stefan Banach 建立了一个重要的不动点定理，即巴拿赫收缩原理 (Banach 收缩原理)，它是分析学的基本结果之一，也是不动点理论的基本公理。BCP 吸引了众多数学家的注意，并由此产生了各种应用和扩展。1993 年，Czerwik 引入了半度量空间的新起源 [3]。此后，许多作者研究了此类空间中的不动点理论 [1,2,5,14]。此外，Xia [19] 将这些空间称为 b 度量空间。有关该空间的更多信息，请参见 [6]。最近，在 [8] 中，作者引入了 C ∗ -代数值度量空间的概念。事实上，实数集的研究已经过渡到单元 C ∗ -代数的所有正元素的框架。在 [ 7 ] 中，作为 b -度量空间和算子值度量空间 [ 9 ] 的推广，作者引入了一类新的度量空间，即 C ∗ -代数值 b -度量空间，并给出了此类空间中满足压缩条件的自映射的一些不动点结果。
总温度度量和全球变暖对作物产量的影响的高估
3特别是，它们提供了三个证据来支持时间可分离性假设。首先，他们将六个月的生长季节分为两个两个月的间隔。第二，他们共同估计生长季节每个月温度的影响。第三，他们测试了7月份温度响应函数是否与其他月份不同。4 Felkner等。 （2009）还估计了三个不同阶段的温度对水稻产量的影响，但将三个阶段定义为种植，生长和收获。4 Felkner等。（2009）还估计了三个不同阶段的温度对水稻产量的影响，但将三个阶段定义为种植，生长和收获。
较高的视觉功能缺陷独立于脑视觉障碍儿童的视觉敏锐度度量
脑视觉障碍（CVI）是儿童双边视觉障碍的主要原因，通常以视觉敏锐度（VA）损失（VA）丢失和较高的视觉功能缺陷（HVFD）为特征。但是，VA损失与HVFD之间的关系仍然未知。先前使用较高视觉函数问题清单（HVFQI）的研究表明，正常的VA并未排除HVFD。在这项对CVI儿童的前瞻性对照研究中，我们研究了HVFD和VA损失程度之间的关系，以完善我们对这种关系的理解。我们介绍了两个新指数 - HVFD频谱和严重性 - 以全面了解CVI如何影响单个孩子和整个队列。我们还进行了分析，以确定HVFQI在引发HVFD的有效性，并对HVFD与年龄之间的关系进行初步分析。研究参与者包括59名CVI儿童（年龄：9.87±3.93岁[平均±SD]；双眼VA：0.35±0.34 log Mar。）和120个具有正常视力的神经型（NT）儿童（年龄：8.7±2.8岁；双眼VA：0.14±0.16 logmar）。临床病史和注释独立证实了CVI的诊断。父母接受了HVFQI的采访，并使用五级李克特量表记录了他们的回答。Mann - Whitney U-Test（MWU）确定了HVFQI区分CVI和NT参与者的能力；费舍尔的精确测试（FET）和D-可变性的希尔伯特 - 西米特独立标准（DHSIC）评估了HVFDS和VA之间的独立性。使用DHSIC分析支持这些发现（P -Value 0.784）。CVI（频谱：0.65±0.24，严重程度：3.1±0.77）和NT（频谱：0.12±0.17，严重性：1.42±0.49）的平均光谱（范围0-1）和严重程度（范围1-5）指标（0.65±0.24，严重程度：3.1±0.77）。mwu（p -value <0.00001）证实了HVFQI将CVI与NT儿童区分开的能力。FET报告的p值为0.202，这表明数据在HVFDS的严重程度与VA之间没有任何关系。基于这些结果，我们敦促除了VA措施外，还需要对HVFD的所有怀疑CVI的儿童进行评估。HVFQI可能会增加我们对视觉感知，认知和视觉指导作用的神经基础的理解，并带领我们朝着CVI的概念模型迈进，转化为临床实践改进。
人口免疫的度量可以预测2017-2018季节流感A（H3N2）的主要进化枝，并揭示了与年龄相关的
背景：对于抗原可变病原体（例如流感），应变适应性部分取决于与其他菌株相比，宿主对感染感染的相对可用性。抗血凝素（HA）和神经氨酸酶（NA）的抗体赋予了对流感感染的实质性保护。我们询问横截面抗体衍生的估计值对不同流感促进核的种群易感性（H3N2）是否可以预测下季节的成功。方法：我们从2017年夏季从1至90岁的483个健康个体收集了血清，并使用焦点还原中和测试（FNRT）和酶连接的凝集素分析（Ella）分析了对代表性菌株的中和对HA和NA的反应。我们估计了循环病毒进化枝的相对人口平均水平和特定年龄的敏感性，并将这些估计值与随后的2017-18季节的进化枝频率变化进行了比较。结果：中和抗体滴度最低的进化枝，表明人口易感性更高，主导下一个季节。病毒菌株之间的效率相关性因年龄而异，表明与年龄相关的表位差异是由共同的过去暴露驱动的。但实质性的无法解释的变化仍然存在于年龄组内。结论：这项研究表明，人口免疫的代表性度量如何改善进化预测并为流感的选择性压力提供信息。
奥林匹亚人的强度量表2024 V01英语
感知的劳累（RPE）非常轻/光。I-1中的训练也应该轻松/轻松舒适，即使在大多数运动方式中进行更长的时间。Borg（6 - 20）：<11 CR10（0 - 10）：1-2％的AV HR MAKS 〜55–72％，但请注意，HR将取决于几个因素，包括运动方式，训练状态，精神压力水平环境状况和高度。vo 2max 〜45–55％的百分比，但请注意，vo 2max的百分比在某种程度上取决于几个因素，包括运动方式和训练状态。乳酸〜0.5–1.0 mmol/l。这是个人和特定于运动的。使用血液乳酸作为强度的有效度量需要足够的经验。通风/呼吸速率每分钟的呼吸数通常<30，使一个人毫不费力地散布了长时间的句子。精疲力尽的时间因运动方式和健身水平而异。例如，精英骑自行车的人将能够以这种强度维持几个小时。总持续时间取决于运动，目标和健身水平。在跑步时，可以合适45分钟或更长时间。对于骑自行车，通常需要明显更长的会话。在大多数运动中的间隔持续时间，I-1的持续训练既常见又有益。但是，在培训课程中合并短暂休息也可能是合适的。这些休息时间有助于保持良好的技术并保持重点，尤其是在技术要求的耐力运动中。休息时间不适用。评论I-1是指有氧训练，通常将其作为连续工作。为了确保持续时间足够长并防止过度恢复时间，在持续90-120分钟的训练课程中补充液体和营养很重要。
人工智能，医学图像和精度医学：进步和观点人工智能，医学成像和精确度量
总结，适用于医学形象以开发和加强个性化医学的人工智能（AI）的作用被描述为不断改进的过程，一系列机遇和巨大超越的专业挑战。 div>这项工作描述了AI相对于图像，数据制备，图像协调，器官和伤害的自动分割，其标记，放射学变量的提取以及预测临床模型的发展。 div>与这些解决方案在临床实践中的整合相关的方面，以提高护理过程，诊断和治疗最个人，高效和精确的患者的精度和效率。 div>诸如Primage和Chaimeleon之类的项目强调了AI的变革潜力以及跨学科合作的基本作用，以实现这种潜力，基于连续的多专业协作，以解决伴随这些进步的道德，监管，技术和临床挑战。 div>
质量度量指数（QMI）技术专家小组（TEP）宪章，2024年8月
项目名称：质量措施和计划的评估 - 质量度量指数（QMI）TEP预期时间承诺和日期：TEP成员将参加预计将于2024年11月和2025年4月举行的两次工作会议。将根据需求和会员可用性安排大约两个小时的工作组会议。所有TEP会议将通过网络研讨会和电信进行。项目概述：Medicare＆Medicaid Services中心（CMS）已与Booz Allen Hamilton签约，以实施和完善质量措施指数（QMI）。合同名称是对质量措施和计划的评估和仪器的开发和支持（MIDS）评估。合同编号为75FCMC18D0019 - 任务订单75FCMC24F0096。QMI支持提供有意义的质量绩效信息并与国家卫生保健质量优先事项保持一致的质量度量的评估和选择，并促进跨计划的措施评估的标准化，并优先考虑促进积极患者结果的措施。QMI系统地透明地显示了质量措施的优势和局限性，以促进比较和帮助CMS选择在质量计划中实施的最佳措施。Booz Allen Hamilton正在召集专家，患者/护理人员和其他利益相关者，以提供QMI的意见。召集TEP是促进透明度并从多个背景和观点的多个利益相关者获得平衡投入的重要步骤。项目目标：以下是QMI项目的主要目标：
可卡因成瘾行为的大规模表征表明，摄入量的升级，抗厌恶的响应和破裂点是同一构造的高度相关度量
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年8月17日。 https://doi.org/10.1101/2021.07.22.453410 doi：biorxiv preprint
法定生物多样性净增益度量Note TR010063
在生物多样性标准版本3.0和法定生物多样性指标中，非常独特的栖息地（VHDH）的单位损失均被“取消”，并从定制薪酬达成共识的指标计算中删除；但是，保留和增强的单位仍然有助于基线和开发后计算。在生物多样性衡量标准版本3.0中，VHDH丢失的区域，但已商定定制薪酬，也被排除在该栖息地的基线价值之外，而在法定生物多样性指标中，该丢失的栖息地的价值现在包含在整个基线中。这具有似乎增加了基线柱中低地草地的栖息地单位，但是在回顾两个指标中，低地草地的总栖息地单位保持不变。
由 Quantum Magic 提供支持的零度和有限温度量子模拟
我们引入了一种量子信息理论启发的方法来改进近期量子设备上多体汉密尔顿量的表征。我们设计了一类新的相似变换，当将其作为预处理步骤应用时，可以大大简化汉密尔顿量，以便在量子硬件上进行后续分析。根据设计，可以使用纯经典资源有效地识别和应用这些变换。在实践中，这些变换使我们能够缩短必要的物理电路深度，克服不完善的近期硬件所施加的限制。重要的是，我们的变换质量是可调的：我们定义了一个变换“阶梯”，以更经典的计算为代价产生越来越简单的汉密尔顿量。使用量子化学作为基准应用，我们证明我们的协议可以显著提高数字和模拟量子硬件上零温度和有限温度自由能计算的性能。具体来说，我们的能量估计不仅优于传统的 Hartree-Fock 解决方案，而且随着我们调整转换质量，这种性能差距也在不断扩大。简而言之，我们基于量子信息的方法为在近期硬件上实现有用且可行的量子化学算法开辟了有希望的新途径。量子化学的一个核心任务是确定电子汉密尔顿量的基态能量和有限温度自由能。虽然许多算法旨在利用量子硬件来解决问题 [ 21 , 31 , 47 , 48 ]，但近期硬件的限制，尤其是有限的电路深度，带来了挑战。解决这一难题的一种方法是