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World File Search System收缩
控制低温共烧陶瓷收缩以实现无约束烧结
摘要——低温共烧陶瓷 (LTCC) 在烧制过程中的收缩是 LTCC 制造中最难控制的特征之一，因为许多因素都会影响结果。胶带制造商给出的收缩率不能完全转移到准备、使用和设备不完全一致的生产环境中。因此，可预测的收缩模型对于按照规格制造 LTCC 设备至关重要。这项工作的目的是使用强大的实验设计 (DOE) 技术为 Ferro L8 胶带开发此类模型。有四个因素不同：堆叠厚度、设备表面、施加的压力和层压过程中的温度。在这些实验中，其他因素（例如操作员、层压时间或烧制曲线）保持为固定值。结果变量是层压质量和 x、y 和 z 方向的收缩。发现叠层质量主要受叠层厚度和叠层表面积相互作用的影响，而对于 z 方向收缩，这种相互作用以及叠层温度是重要因素，最后对于横向收缩，叠层厚度、表面积和温度是主要影响因素。建立了 z 方向和横向收缩的数值模型。这项工作加强了对 LTCC 收缩的理解，并允许 Ferro L8 用户正确补偿收缩布局。
建模3D心脏收缩和用点云变形网络放松
摘要 - 通常在临床实践中使用的心脏功能的全球单值生物标志物，例如射血分数，提供了对真实3D心脏变形过程的有限见解，因此限制了对健康和病理心脏力学的理解。在这项工作中，我们提出了点云变形网络（PCD-NET），作为一种新型的几何深度学习方法，用于模型3D心脏收缩和心脏周期的极端之间的放松。它在基于点云的深度学习中采用了最新的进步，成为编码器解码器的编码器结构，以实现有效的多尺度特征学习，直接在心脏解剖的多级3D点云表示上。我们在英国生物银行研究的10,000多个案例的大数据集上评估了我们的方法，并在基本图像获取的像素分辨率下方的预测和地面真相解剖结构之间找到平均的倒角差异。此外，我们观察到了预测和地面真理人群之间的类似临床指标，并表明PCD-NET可以成功捕获正常受试者和肌肉拨动梗塞（MI）患者之间的亚群特异性差异。然后，我们证明，在接收器操作特征曲线下，学到的3D变形模式在接收器操作特征曲线下，在Harrell的一致性INDEX进行MI生存分析方面，在接收器操作特征曲线下的面积优于13％和7％。
量子密码分析对相关钥匙设置（完整版）的收缩Feistel结构和观察
当每个回合的键控f函数仅与圆形键K I相差，并且假设没有歧义，我们将简单地表示f i = f（i）k i（x）。在经典环境中，已经证明，2分支平衡的Feistel-F结构成为R≥3的安全伪随机排列（PRP），当F（1）k 1时，R≥4的安全强伪随机置换（SPRP）。。。，f（r）k r是安全的prfs和k 1，。。。，k r在Random [19] 8中独立和均匀地选择。然而，在量子设置中，kuwakado和morii表明，可以通过量子选择的plaintext攻击（QCPA）在多项式时间内区分3圆平衡的Feistel结构。也就是说，3轮平衡的Feistel结构不是量子伪随机置换（QPRP）。随后的几部作品扩展了Kuwakado和Morii的区别。例如，有些人已经对平衡的Feistel结构产生了量子键恢复攻击[9,13]，并显示了对广义Feistel结构的量子攻击[8,12,21]。此外，在[14]中的4轮平衡Feistel结构上构建了多项式QCCA区分剂。但是，到目前为止，很少有研究人员专注于Feistel结构的重要变体：Feistel结构9。
构建用于张量网络量子电路模拟的最佳收缩树
摘要 - 基于张量网络的量子电路模拟中的关键问题之一是构造收缩树，它可以最大程度地减少模拟成本，其中可以在操作数量中表达成本作为模拟运行时间的代理。在各种应用领域中出现了同样的问题，例如组合科学计算，概率图形模型中的边缘化以及解决约束满意度问题。在本文中，我们将该问题的计算严重部分减少到一个线性排序之一，并演示如何利用该领域的现有方法在相同的运行时间内实现比现有最先进的方法更好的数量级。为此，我们引入了一种新型的多项式时间算法，用于从给定的顺序构造最佳收缩树。此外，我们引入了一个快速，高质量的线性订购求解器，并证明了其适用性，作为为收缩树提供订购的启发式。最后，我们将我们的求解器与量子电路模拟中构造收缩树构造收缩树的竞争方法比较了随机生成的量子近似优化算法最大切割电路，并表明我们的方法在大多数测试的量子电路上都取得了卓越的结果。可重复性：我们的源代码和数据可在https://github.com/cameton/hpec2022 ContractionTrees上获得。索引术语 - 收集树，张量网络，量子电路模拟，QAOA
使用收缩量子特征求解器对玻色子进行量子模拟
摘要 量子计算机是模拟多体量子系统的有前途的工具，因为它们比传统计算机具有潜在的扩展优势。虽然人们在多费米子系统上投入了大量精力，但在这里我们用收缩量子特征求解器 (CQE) 模拟了一个模型纠缠的多玻色子系统。我们通过在量子比特上编码玻色子波函数将 CQE 推广到多玻色子系统。CQE 为玻色子波函数提供了一个紧凑的假设，其梯度与收缩薛定谔方程的残差成正比。我们将 CQE 应用于玻色子系统，其中 N 个量子谐振子通过成对二次排斥耦合。该模型与量子设备上分子系统中耦合振动的研究有关。结果表明，即使在存在噪声的情况下，CQE 也能以良好的精度和收敛性模拟玻色子过程（例如分子振动）。
心力衰竭，收缩和舒张功能障碍建模的非侵入性技术：范围评论
全球心力衰竭（HF）的日益增长的人需要创新的方法来早期诊断和分类心肌功能障碍。近几十年来，非侵入性传感器的技术具有明显的高级心脏护理。这些技术简化研究，帮助早期检测，确定血液动力学参数并支持评估心肌性能的临床决策。本讨论探讨了经过验证的增强，挑战和心力衰竭和功能障碍建模的未来趋势，所有这些都基于使用非侵入性传感技术。这种方法的综合解决了现实世界中的复杂性，并预测心脏评估中的变革性转变。在五个数据库中进行了全面搜索，包括PubMed，Web of Science，Scopus，IEEE Xplore和Google Scholar，以在2009年至2023年3月之间发表的文章。目的是确定通过基于比较标准的评级方法实现的研究项目，以表现出卓越的质量评估其拟议方法论。目的是指出具有可比目标的独特特征，这些特征将这些项目与其他项目区分开。鉴定出用于诊断，分类和表征心力衰竭，收缩期和舒张功能障碍的技术，包括两个主要类别。第一个涉及与患者的间接相互作用，例如ballist摄影图（BCG），阻抗心脏造影术（ICG），光摄影学（PPG）和心电图（ECG）。这些方法转化或传达心肌活性的影响。第二类包括基于成像工具的非接触式感应设置，例如心脏模拟器，其中心肌性能的表现通过培养基传播。现代的非侵入性传感器方法主要是针对家庭，远程和连续监测心肌性能量身定制的。这些技术利用机器学习方法，证明了令人鼓舞的结果。算法评估的中心是如何选择临床终点，在评估这些方法的效率方面表现出了有希望的进展。
基底膜蛋白聚糖 (HSPG2) 促进人类心肌细胞的结构、收缩和代谢发育
Benjamin B. Johnson, 1 Marie-Victoire Cosson, 2,3,9 Lorenza I. Tsansizi, 2,3,9 Terri L. Holmes, 1 Tegan Gilmore, 2 Katherine Hampton, 1 Ok-Ryul Song, 2,4 Nguyen TN Vo, 5 Aishah Nasir, 5 Alzbeta Chabronova, 6 Chris Denning, 5 Mandy J. Peffers, 6 Catherine LR Merry, 5,7 John Whitelock, 5,8 Linda Troeberg, 1 Stuart A. Rushworth, 1 Andreia S. Bernardo, 2,3, * 和 James GW Smith 1,10, * 1 诺维奇医学院代谢健康中心，东英吉利大学，诺维奇研究园，诺维奇 NR4 7UQ，英国 2 弗朗西斯·克里克研究所，伦敦 NW1 1AT，英国 3 NHLI，伦敦帝国理工学院，伦敦，英国 4 高通量筛选科学技术平台，弗朗西斯克里克研究所，伦敦 NW1 1AT，英国 5 医学院，再生和建模组织，生物发现研究所，诺丁汉大学公园分校，诺丁汉 NG7 2RD，英国 6 生命历程和医学科学研究所，威廉亨利邓肯大厦，西德比街 6 号，利物浦 L7 8TX，英国 7 医学生物化学和微生物学系，乌普萨拉大学，瑞典乌普萨拉 8 新南威尔士大学生物医学工程研究生院，悉尼，新南威尔士州 2052，澳大利亚 9 这些作者贡献相同 10 主要联系人 * 通信地址：a.bernardo@imperial.ac.uk (ASB)，jgsmith@uea.ac.uk (JGWS) https://doi.org/10.1016/j.celrep.2023.113668
抗 G 拉伸动作中两种等长肌肉收缩方法的分析
第 2 章 相关文献 ................................................................................................ 6 G 力 ...................................................................................................................................... 6 轴向命名法 ...................................................................................................................... 7 G 力的生理效应 ................................................................................................................ 8 抗 G 应变策略的发展 ...................................................................................................... 9 心血管反应 ...................................................................................................................... 14 升压反应 ...................................................................................................................... 14 中央指令 ...................................................................................................................... 15 机械压缩 ...................................................................................................................... 15 血管收缩 ...................................................................................................................... 16 心输出量 ...................................................................................................................... 17
在可穿戴形式的心电图和心血管事件的预测上检测到的过早心房和心室收缩
1伦敦大学学院的心血管科学研究所，英国伦敦WC1E 6BT； 2英国伦敦大学学院心血管科学研究所MRC终身健康与老化部门，英国WC1E 6BT； 3英国伦敦EC1A 7BE的西史密斯菲尔德圣史密斯菲尔德圣巴塞洛缪医院的3个巴特斯心脏中心； 4临床药理学和精密医学，医学和牙科学院，威廉·哈维研究所，伦敦皇后大学，伦敦玛丽皇后大学，英国伦敦EC1M 6BQ，伦敦伦敦广场； 5纳菲尔德人口卫生系，牛津大学，牛津大学OX3 7LF，英国；和6 Aragon工程研究所，Zaragoza大学和Centro deInvestionunbiomédicaEnRed，Bioingeniería，Biomateriales yNanotecnologíaZaragoza，C/ de MarianoEsquillorGómez，Zaragoza，Zaragoza，Spain 50018，Spain div> div>1伦敦大学学院的心血管科学研究所，英国伦敦WC1E 6BT； 2英国伦敦大学学院心血管科学研究所MRC终身健康与老化部门，英国WC1E 6BT； 3英国伦敦EC1A 7BE的西史密斯菲尔德圣史密斯菲尔德圣巴塞洛缪医院的3个巴特斯心脏中心； 4临床药理学和精密医学，医学和牙科学院，威廉·哈维研究所，伦敦皇后大学，伦敦玛丽皇后大学，英国伦敦EC1M 6BQ，伦敦伦敦广场； 5纳菲尔德人口卫生系，牛津大学，牛津大学OX3 7LF，英国；和6 Aragon工程研究所，Zaragoza大学和Centro deInvestionunbiomédicaEnRed，Bioingeniería，Biomateriales yNanotecnologíaZaragoza，C/ de MarianoEsquillorGómez，Zaragoza，Zaragoza，Spain 50018，Spain div> div>