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气道“抗药性型”和支气管亚的临床结果
1生物化学实验室，爱尔兰都柏林圣詹姆斯医院生物化学系； 2爱尔兰都柏林三一学院医学院临床生物化学部门； 3新加坡南南技术大学Lee Kong Chian医学院； 4英国邓迪市邓迪大学，邓迪大学医院和医学院； 5新加坡新加坡综合医院呼吸道医学系； 6马来西亚吉隆坡马来亚大学医学院医学系； 7新加坡Tan Tock Seng医院呼吸道医学系； 8新加坡樟宜综合医院呼吸道医学系； 9雅典雅典雅典，希腊雅典胸部疾病综合医院第五呼吸医学系； 10澳大利亚悉尼生命科学学院，百年学院和悉尼科技大学炎症中心；澳大利亚悉尼； 11呼吸单元和囊性纤维化中心，基金会IRCCS CA'Granda Ospedale Maggiore Policlinico，意大利米兰； 12意大利米兰米兰大学病理生理学与移植系； 13意大利米兰人类大学生物医学科学系；和14 IRCCS Humanitas Research Hospital，呼吸单元，Rozzano，米兰，意大利
俄亥俄州中部绿道 COG 导航策略
• 步道城镇框架 • 户外步道通行证 – 体验哥伦布 • 旅游合作伙伴关系 – 俄亥俄至伊利步道和铁路步道保护协会 • 俄亥俄中部蓝道 • RAPID 5 合作伙伴关系
第22届国际肺和气道纤维化座谈会
iclaf 2024将首次在雅典，希腊，民主，哲学，数学原则，奥运会和医学的发源地。以前的为期4天的会议的遗产为基础，将为您提供与国际专家互动，培养科学的机会，并了解全体会议中肺纤维化的发病机理，管理和疗法的最新发展，从而改善了这种可怕的疾病的全球患者的结果。
利用脑成像和人工智能诊断精神障碍并为新疗法铺平道路
MBR基地 “光”给药研究基地 教育愿景研究中心 广岛大学为拯救下一代而创造“绿色革命”的植物研究基地 智能生物传感融合研究基地 日本食品和发酵食品创新研发基地 - 日本食品功能性开发中心 - 可立即应对紧急放射线照射的再生医疗研究基地
使用Chebyshev插值提高了Trotter模拟的精度
量子计量学允许在最佳的海森堡极限下测量量子系统的性能。但是，当使用数字汉密尔顿模拟制备相关的量子状态时，应计算的错误错误将导致与此基本限制的偏差。在这项工作中，我们展示了如何通过使用标准多项式插值技术来减轻由于时间演化而引起的算法错误。我们的方法是推断到零小猪的步长大小，类似于用于减轻硬件错误的零噪声外推技术。我们对插值方法进行了严格的误差分析，用于估计特征值和随时间推动的期望值，并证明在误差中达到了heisenberg的限制，以达到多种类因素。我们的工作表明，仅使用Trotter和经典资源来实现许多相关算法任务，可以实现接近最先进模拟的精度。
插电式电动汽车二级车载充电器设计...
摘要——本文介绍了采用先进功率转换技术的电动汽车 (EV) 车载充电器的设计和分析。所提出的系统具有使用图腾柱功率因数校正 (PFC) 转换器的 AC-DC 转换级和使用 LLC 谐振转换器的 DC-DC 转换级，并使用自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 控制器进行优化。所提出的 OBC 系统旨在提高 EV 充电系统的效率、功率密度和可靠性。图腾柱 AC-DC 转换器用于以最小的开关损耗整流交流输入，利用其固有的连续导通模式 (CCM) 运行能力并减少二极管中的反向恢复问题。整流后，LLC 谐振 DC-DC 转换器有效地将直流电压升压到适当的电池充电水平，提供零电压开关 (ZVS) 和零电流开关 (ZCS) 以提高整体效率。ANFIS 控制器结合了模糊逻辑和神经网络的优势，在不同的运行条件下提供卓越的适应性和控制精度。仿真结果表明，使用 ANFIS 后，效率、功率因数和瞬态响应显著改善。实验验证证实了基于 ANFIS 的系统的优越性，使其成为当代电动汽车充电应用的可行解决方案。索引术语 - 车载充电器 (OBC)、功率因数校正 (PFC)、电动汽车 (EV)、自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)。
自我划分改善了表格数据插补的扩散模型
出于多种原因，例如数据收集中的人错误或隐私注意事项，不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。 人们会期望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。 但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。 这与表格域固有的自然偏差有关，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。 在这项工作中，我们提出了一个高级扩散模型，名为S Elf Subsuped Impation d iffusion M Odel（简短的SIMPDM），专门针对表格数据插图任务量身定制。 为了减轻对噪声的敏感性，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正常，以确保同意和稳定的插定预测。 此外，我们在SIMPDM中引入了一个精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。 广泛的实验表明，在各种情况下，SIMPDM匹配或优于最先进的插补方法。不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。人们会期望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。这与表格域固有的自然偏差有关，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。在这项工作中，我们提出了一个高级扩散模型，名为S Elf Subsuped Impation d iffusion M Odel（简短的SIMPDM），专门针对表格数据插图任务量身定制。为了减轻对噪声的敏感性，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正常，以确保同意和稳定的插定预测。此外，我们在SIMPDM中引入了一个精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。广泛的实验表明，在各种情况下，SIMPDM匹配或优于最先进的插补方法。
基于薄板样条插值，用于动画线INBETWINDING
动画线Inbetwewing是动画制作的关键步骤，旨在通过预测两个关键帧之间的中间线艺术来增强动画流动性。但是，现有方法在有效地解决稀疏像素和行动中的重大运动时面临挑战。在文献中，通常采用倒角距离（CD）来评估表现性能。尽管达到了有利的CD值，但现有方法通常会产生与线路断开连接的插入框架，尤其是对于涉及大型运动的场景 - iOS。为了解决这个问题，我们提出了一种简单而有效的插值方法，用于动画线，其中采用基于薄板样条的变换来更准确地估算两个关键帧之间的关键点对应关系，尤其是对于大型运动方案。在粗估计的基础上，使用简单的UNET模型在最终框架插值之前，采用了一个运动精炼模块来进一步增强运动细节。此外，为了更多地评估动画线的性能，我们完善了CD指标，并引入了一个名为“加权倒角距离”的新指标，该指标与视觉感知质量具有更高的一致性。此外，我们结合了Earth Mover的距离并进行用户研究以提供更全面的评估。我们的方法通过以增强的流动性提供高质量的介导结果来执行现有方法。