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World File Search System度量
Wicken Fen Peatland Restoration Biotiverity and Biotivesity净收益（BNG）度量
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定量度量的支持文件6.2.2
爱因斯坦技术与管理学院（由udainath教育与慈善信托基金会管理，布巴内斯瓦尔），由艾克特（Acte）批准。印度，新德里，隶属于政府。Odisha AN ISO：2015认证工程学院Odisha AN ISO：2015认证工程学院
定量度量的支持文件5.2.2
Odisha联合入学考试（OJEE）奥里萨邦联合入学考试（0JEE）奥里萨邦ODISHA联合入学考试（OJEE）奥里萨邦Odisha联合入学考试（0JEE）ODISHA ODISHA联合入学考试（OJEE）ODISHA ODISHA联合入口审查（OJEE）联合入口检查（OJEE）_ ODISHA联合入口检查（ODISHA联合）联合入口（0JEE）OFISHA ODISH（0JEE）ODISH（0JEE）ODISH（0JEE）ODISH（0JEE）ODISH（0JEE） Entrance Examination (OJEE) Odisha Joint Entrance Examination (OJEE) 2106325008 RAJKISHOR PANDA 2020-21 2020-21 2106310002 PRASANJIT BEHERA 2020-21 2107288007 SUBRAT PATTANAIK 2021-22 2207288010 NAGESWAR DALEI 2021-22 2206331007 AJIT BEHERA 2021-22 2206326008 Amir Swain
2024 MIPS摘要成本度量（...医疗保险费用的糖尿病差异
The Mapping Medicare Disparities Tool developed by the Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) Office of Minority Health indicates that 26% of Medicare fee-for-service (FFS) enrollees had a diagnosis of diabetes in 2022, and it shows the prevalence of diabetes among Medicare FFS enrollees varied by sociodemographic characteristics and geographic areas.4如图1所示，FFS参与者的年龄标准化糖尿病患病率更高，他们是美洲印第安人/阿拉斯加人，黑人/非洲裔美国人，西班牙裔，西班牙裔和亚洲/太平洋岛民的糖尿病患者，与白人的同行相比，男性（与女性和医疗费用相比）（相比之下权利是残疾保险福利，ESRD或两者兼有（与老年 /幸存者的保险相比）。在75岁以上的参与者中，患病率高于年轻群体。
方差分析用于度量空间，并应用于空间数据
摘要。我们对基于度量空间中数据进行测试组差异的一些最近类似方差分析的程序进行了审查，并提出了新的此类程序。我们的统计量来自经典的莱文测试，以检测分散差异。它仅使用数据点的成对距离，并且可以在数据空间中barycenters（“广义均值”）计算的情况下快速，精确地计算出来，只有通过近似值甚至不可行）很慢。它也满足渐近正态性。我们根据1向ANOVA设置中的空间点模式和图像数据讨论了各种过程的相对优点。作为应用程序，我们在矿物质漏斗过程中的数据集和马德里的局部害虫计数的数据集上执行1-和2向方差分析。关键词和短语：方差分析，图像，莱文测试，度量空间，空间点模式。
APTQ：面向大型语言模型的注意力感知训练后混合精度量化
大型语言模型 (LLM) 极大地推进了自然语言处理范式。然而，高计算负荷和巨大的模型大小对在边缘设备上的部署提出了巨大挑战。为此，我们为 LLM 提出了 APTQ（注意感知训练后混合精度量化），它不仅考虑了每层权重的二阶信息，而且首次考虑了注意输出对整个模型的非线性影响。我们利用 Hessian 迹作为混合精度量化的敏感度指标，确保在保留模型性能的情况下进行明智的精度降低。实验表明，APTQ 超越了之前的量化方法，在 C4 数据集中实现了平均 4 位宽度和 5.22 困惑度，几乎相当于全精度。此外，APTQ 在 LLaMa-7B 和 LLaMa-13B 中分别以平均 3.8 的位宽实现了 68.24% 和 70.48% 的最佳零样本准确率，证明了其生成高质量量化 LLM 的有效性。
分析儿童肥胖作为一种度量的因素
通过PubMed和BVS数据库描述“生活质量指标”，“小儿肥胖”和“风险”。结果和讨论：某些条件与儿童肥胖的发展本质上有关，例如行为，环境，生物学和遗传因素。其中，饮食习惯不足被视为发生这种疾病的最具影响力因素。此外，一场名为Toybox的排练表明，久坐的习惯，例如看电视和使用电子游戏，可以鼓励消耗高热量食品。其他人指出，全世界儿童和青少年的身体状况水平下降，这种状况与该年龄段的代谢风险增加成正比。最后，将睡眠尺寸和超重或幼稚肥胖的风险联系起来，表明睡眠习惯的不良睡眠习惯增加了长期肥胖发展的风险。最终考虑：因此，儿童肥胖是一种疾病，不仅在儿童期，而且在成年期间都会导致许多慢性和严重的问题。这种情况的发展与可以修改的因素有关。关键字：风险因素；儿童肥胖；生活质量。抽象目的：介绍儿童肥胖的发展的主要原因和减轻这种疾病生长的方法。其中，饮食习惯不足被视为这种疾病发生的最具影响力因素。方法：通过PubMed和VHL数据库使用描述符“生活质量指标”，“儿科肥胖”和“风险”，于2024年3月进行了综合文献综述。结果和讨论：某些条件与儿童肥胖的发展本质上有关，例如行为，环境，生物学和遗传因素。此外，一项名为ToyBox的试验表明，久坐的习惯，例如看电视和玩电子游戏，鼓励食用高热量食品。其他人观察到，世界各地的儿童和青少年的身体健康水平下降，这种状况与该年龄段的代谢风险的增加成正比。最后，将睡眠的尺寸和儿童期超重或肥胖的风险联系起来，这表明从1岁开始的睡眠习惯差会增加长期发展肥胖的风险。最终考虑：因此，儿童肥胖是一种疾病，不仅在童年时期，而且在成年人的生活中也会引起许多慢性和严重的问题。这种情况的发展与可以修改的因素有关。关键字：儿童肥胖；生活质量；风险因素。恢复objetivo：主持人las校长causas del desarlollo de la obesidad in formas y formas de mitigar el crecimiento de esta enfermedad。método：SerealizóunaRevisiónIntegrativa de lituratura en Marzo d de 2024，Utilizando los descriptors“ Indighadores de Calidad de Vida”，“ ObesidadPediátrica” Y“ Riesgo” Y“ Riesgo” Y“ Riesgo”（结果和讨论：某些条件与儿童肥胖的发展本质上有关，例如行为，环境，生物学和遗传因素。 div>其中，饮食习惯不足被视为这种疾病出现的最具影响力因素。 div>此外，一篇名为Toybox的文章表明，久坐的习惯，例如观看电视和玩电子游戏，鼓励消耗富于卡路里的食物。 div>其他人观察到，全世界儿童和青少年的身体才能水平降低，并且这种病情与该年龄段的代谢风险的增加成正比。 div>最后，将睡眠尺寸和超重或儿童肥胖的风险联系起来，这表明睡眠习惯不良的睡眠习惯增加了长期肥胖的风险。 div>最终考虑：因此，儿童肥胖是一种疾病，不仅在童年时期而且在成年生活期间也会引起许多慢性和严重的问题。 div>这种情况的发展与可以修改的因素有关。 div>关键字：生活质量；风险因素；儿童肥胖 div>
通过共形预测在度量空间中的个性化插补：通过连续葡萄糖监测预测糖尿病发育的应用
处理丢失数据的挑战在现代数据分析中很普遍，尤其是在预处理阶段和各种推论建模任务中。尽管存在许多算法来推出丢失的数据，但对患者级别的归纳质量的评估通常缺乏个性化的统计方法。此外，基于度量空间的统计对象存在稀缺的插补方法。本文的目的是引入一个新颖的两步框架，其中包括：（i）用于在指标空间中取值的统计对象的插补方法，以及（ii）使用保形推理技术个性化插补的标准。这项工作是出于需要在一项关于糖尿病的纵向研究的背景下，需要将连续葡萄糖监测（CGM）数据的分布功能表示形式进行，在这种情况下，很大一部分患者没有可用的CGM特征。通过评估CGM数据作为新的数字生物标志物的有效性来预测健康人群中糖尿病发作的时间来说明这些方法的重要性。为了应对这些科学挑战，我们提出：（i）一种新的回归算法，用于缺失响应； （ii）针对公制空间量身定制的新型保形预测算法，重点是2-wasserstein几何形状内的密度响应； （iii）一种广泛适用的个性化插补方法标准，旨在增强上述两种策略，但在任何统计模型和数据结构中都有效。我们的发现表明，将CGM数据纳入糖尿病时间分析中，并通过新颖的插补个性化阶段增强，与传统的糖尿病时间预测模型相比，预测准确性显着提高了10％以上。
深度量子纠错
量子纠错码 (QECC) 是实现量子计算潜力的关键组件。与经典纠错码 (ECC) 一样，QECC 通过将量子逻辑信息分布在冗余物理量子比特上，从而可以检测和纠正错误，从而能够降低错误率。在这项工作中，我们高效地训练了新型端到端深度量子错误解码器。我们通过增强综合征解码来解决量子测量崩溃问题，以预测系统噪声的初始估计值，然后通过深度神经网络对其进行迭代细化。通过可微分目标直接优化在有限域上计算出的逻辑错误率，从而能够在代码施加的约束下实现高效解码。最后，通过高效解码重复综合征采样，我们的架构得到扩展，以支持有故障的综合征测量。所提出的方法展示了神经解码器用于 QECC 的强大功能，它实现了最先进的精度，对于小距离拓扑码，其性能优于现有的端到端神经和经典解码器，而后者通常在计算上是无法实现的。
种群免疫的度量可以预测流感A（H3N2）的主要进化枝，并揭示与年龄相关的敏感性和特异性差异
对于抗原可变病原体（例如流感），应变适应性部分取决于宿主的相对可用性与其他菌株相比，易受感染的宿主的可用性。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。，我们从2017年夏季1至90岁的483个健康个体收集了血清，并分析了对代表性菌株的HA和NA的中和反应。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。对不同的HA和NA进化枝的滴度在个体之间发生了巨大变化，但与年龄显示出显着的关联，表明依赖相关的过去暴露。尽管存在这种相关性，但H3N2菌株抗体滴度的个体间变异性随着年龄的增长而逐渐增加。本研究表明，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。