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纳瓦拉糖尿病患者的心血管风险（...
抽象引入了双侧前内侧丘脑核（AMSTN）的深脑刺激（DBS），对患有严重，慢性和治疗难治性强迫症（OCD）患者的一部分有帮助。生物标志物可以帮助患者选择和优化这种侵入性治疗。在这项试验中，我们打算评估与STN和相关生物签名相关的神经认知功能，作为OCD中STN DBS的潜在生物标志物。使用治疗难治性强迫症的方法和分析将经历开放标签的STN DBS。在基线时将进行结构/功能成像，电生理记录和神经认知评估。受试者将接受结构化的临床评估，为期12个月。将招募一组24名健康志愿者和24名患有治疗性强迫症的受试者，他们像往常一样接受治疗，以比较生物标志物和治疗反应。基线生物标志物将被评估为临床反应的预测指标。DIV>神经适应性变化将通过重新评估DBS后神经认知功能，成像和电生理活性进行重新评估。道德和传播该协议已得到美国国家心理健康与神经科学伦理委员会的批准。研究结果将通过同行评审的科学期刊和科学会议来传播。
马约拉纳量子比特的一维纠错码
实现量子计算的主要障碍 [1] 是处理量子误差。从环境中分离出一点量子信息已经够具挑战性的了；然而，为了实现一台有用的量子计算机，必须维持数千个纠缠量子比特的相干性。拓扑量子比特的用途在于它们内置了容错能力，这是由于任意子和边界模式之间的空间分离 [2]。马约拉纳零模式 [3-5] 是 p 波超导纳米线的端模式，是拓扑量子计算中最有前途的方向之一 [4,6-14]。这些马约拉纳端模式可以非局部地存储信息，并且可以编织起来执行受拓扑保护的逻辑门 [15-22]。尽管拓扑量子比特具有一定程度的防错能力，但它们仍然需要纠错才能完全实现为计算量子比特。完美的马约拉纳量子比特将具有无限长，并保持在零温度下。非零温度会导致有限的准粒子密度，从而导致量子比特出现错误。存在诸如环面码 [ 2 ]、表面码 [ 23 – 26 ] 和颜色码 [ 27 – 29 ] 之类的纠错码，它们可以在马约拉纳量子比特上实现 [ 30 – 37 ] 或平面码 [ 38 , 39 ] 等其他方案。然而，这些纠错方案需要大量开销，需要大量冗余量子比特来捕获和纠正错误。正如 Kitaev 指出的那样 [ 2 ]，物质的任何拓扑相都可以识别为纠错码。在这一脉络中，我们要问，由马约拉纳纳米线链构建的一维 (1D) 费米子拓扑相 [40, 41] 是否可以与“费米子宇称保护的纠错码”联系起来。只要费米子宇称守恒，这样的链就可以防止量子误差，而且只需要一行物理量子比特，而不是一个表面。在本文中，我们展示了如何使用马约拉纳纳米线链来显著提高量子比特的寿命，因为马约拉纳量子比特中存在不同错误类型的层次结构。由于观察到的密度出乎意料的高
朝着可持续的未来发展 - 拉古纳湾
在拉古纳湾（Laguna Bay），透明度和问责制是我们负责投资方法的核心。我们致力于定期报告ESG指标和进度，包括PRI下的年度报告。我们的气候和环境行动策略着重于减少温室气体排放，优化资源使用以及在投资组合资产中实施绿色技术。通过这种管理方法，我们鼓励采用最佳实践，这些实践有助于长期可持续价值创造并相应地报告。例如，2024年，拉古纳湾（Laguna Bay）根据澳大利亚工作场所性别平等立法提交了首个工作场所性别平等机构报告。本报告有助于工作场所性别平等机构在澳大利亚工作场所的性别平等的世界领先数据集，并有助于确定性别平等问题，以告知行动计划和政策计划。
论文发表（2011 财年）- 国防部
使用弯曲压电盘的 Tonpilz 压电换能器的频率特性估计 Applied Acoustics Elsevier 第 72 卷，第 12 期，2011 年 12 月 Tomonao Okuyama Kenji Saijo
文章/书籍信息 - T2R2
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI)，在听觉语音感知、显性语音或想象（隐性）语音期间使用侵入性测量（例如皮层电图 (ECoG)）来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。这项研究招募了 16 名颅内植入电极的癫痫患者，在 8 个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG，每句句子由 3 个标记组成。具体来说，我们应用 Transformer 神经网络模型来从隐性语音中解码文本句子，该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型，然后评估该模型在使用显性任务训练以解码隐性语音时的性能。在隐性语音上训练的 Transformer 模型在解码隐性语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER)，而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0.05 ; d = 0.07)。因此，收集隐性语音训练数据的挑战可以通过使用显性语音来解决。通过使用几种显性语音可以提高隐性语音的性能。
先端科学技术研究科修士论文要旨
强化学习的实际应用中的主要障碍之一是模拟和实际真实环境之间的差异。因此，在模拟环境中训练的政策可能无法在现实世界中产生预期的行动，这是由于噪声，建模不准确和不同环境条件等因素。为了减轻此问题，强大的马尔可夫决策过程（RMDPS）框架集中于设计算法弹性，可弹性。在RMDP中，人们考虑了一个可能的过渡概率和奖励功能的家族，并选择了本集中最坏的案例过渡概率和奖励功能以进行策略优化。最近的研究表明，考虑策略的熵和差异可以捕获给定奖励功能的最坏情况。尽管引入了处理过渡概率的各种算法，但仍存在某些挑战。特别是，分布的支持可能是不一致的，在实际环境中未过渡的状态仍然可以分配非零过渡概率。在这项工作中，我们添加了有关软最佳策略的差异，并用KL差异术语替换了相对于名义环境的过渡概率，替换了最坏的案例过渡概率。可以解决RMDPS的挑战。
APA 格式第七版参考文献（reference）规范
Aad, G., Abbott, B., Abdallah, J., Abdinov, O., Aben, R., Abolins, M., AbouZeid, S., Abramowicz, H., Abreu, H., Abreu, R., Abulaiti, Y., Acharya, B.S., Adamczyk, L., Adams, D.L., Adelman, J., Adomeit, S., Adye, T., Affolder, A.A., Agatonovic-Jovin, T., …, Woods, N. (2015)。
硕士论文标题列表/硕士论文
评估氯蛋白E6（CE6）放射动力疗法（RDT）以及CE6光动力疗法和5-氨基苯甲酸RDT对胶质细胞瘤细胞对二硫酸氨基蛋白酶和二硫酸脱糖蛋白与信号癌症的综合治疗的胶质细胞瘤细胞研究：效果路径调节/dif