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傅里叶级数在电气工程中的应用
电气工程处理的是时间函数信号——各种形状的电振荡。使用简单信号作为示例更容易理解电子电路中发生的基本过程。傅里叶级数展开式包括这样的事实：任何复杂形状的振荡都被具有一定振幅和相位的正弦振荡的总和所取代。
主动学习信心 - 自由函数在机器人中 -
老龄化社会的需求提出了在日常情况下机器人支持人类的希望。对于这些辅助机器人，与用户自然通信的功能能力至关重要。但是，当前对话系统中使用的最先进技术远远不令人满意。对于使用这些技术的机器人选择适当的动作，例如朝橱柜移动或在听到命令“带给我杯子”时，这不是一件容易的事。房屋内部可以有许多候选杯子，并且需要将其移交给用户的特定杯子根据情况而不同。例如，它可能与准备一顿饭菜或被清除的一顿饭有关。出于实际原因，服务机器人采用的大多数对话管理机构是言语（用户的话语）和非语言（例如，视觉，运动和背景）的信息。使用这些机制，当机器人处理发音时，情况和以前的经历都没有考虑到，因此它可能会执行用户没有想象的动议。在这项研究中，当机器人由于识别误差而执行不良运动时，我们将“运动失败”定义为发生的。这项研究的目的是减少失败的风险。专注于语言理解与运动之间的关系，我们不处理成功识别用户命令的情况，但执行的运动最终导致了不良的结论。考虑一个机器人成功识别命令“选择对象”的情况，但是机器人在尝试捡起时未能掌握指定的对象。
将2048位RSA整数在177天内使用13436 QUBIT和多模内存
我们分析了结合小处理器和存储单元的量子计算机架构的性能。通过关注整数分解，我们显示了使用带有最近邻居连接的Qubits平面网格相比，加工量量数的几个数量级。这是通过利用时间和空间多路复用的内存来实现的，以在处理步骤之间存储量子状态。具体而言，对于10-3的特征物理门错误率，处理器周期时间为1微秒，分解一个2 048位RSA整数在177天内可以在177天内使用3D仪表颜色代码，假设阈值为0。75％的处理器用13个436个物理Qubits制造，并且可以存储2800万个空间模式和45个时间模式，并具有2小时的存储时间。通过插入其他错误校正步骤，证明1秒的存储时间足以使运行时的成本增加约23％。较短的运行时间（和存储时间）可以通过增加处理单元中的量子位数来实现。我们建议使用用超导量子台制成的处理器与使用稀土离子掺杂的固体中的光子回声原理的处理器之间的微波接口实现这种体系结构。
DNR Capital澳大利亚股票对社会负责的投资组合的表现使S＆P/ASX 200总回报指数在一月份下降了0.37％。
在此期间，S＆P/ASX 200总回报指数上涨了4.57％。消费者自由支配（ +7.1％）是表现最佳的行业，对2月份的降低降低前景的信心越来越有信心，对消费者的积极影响可能会随之而来（Wesfarmers（Wes） +7.1％，贵族休闲（Alistocrat Leisure（All） +10.6％）。财务（ +6.1％）也表现出色，同样对宽松的财务状况的影响（澳大利亚联邦银行（CBA） +4.8％，Macquarie Group（MQG） +8.6％）。公用事业（-2.4％）是表现最差的部门，此前降级到弱气产量的原产能指南（ORG）（org -4.1％，AGL Energy（AGL）-2.0％）。消费者主食（ +0.7％）的表现也不足，因为在Rick -On Rally中留下了防御性暴露（Woolworths Group（WOW）-0.1％，Coles Group（COL） +3.2％）。
靶向生物膜和法定人数在铜绿假单胞菌中的绿木素，Meloxicam及其与Colistin的潜在协同作用
假单胞菌。铜绿（p.aeruginosa）是一种重要的致病细菌，具有有限的治疗选择。在我们先前的研究中，我们在计算机研究中证明了槲皮素和美洛昔康可以充当Quorum传感系统（QS）系统LASR和P.Aerogenosa中RHLR的自动诱导者分子的抑制剂。这项研究旨在验证槲皮素和美洛昔康对LASR和RHLR基因表达的影响，以研究其对生物膜形成能力的影响，作为由（QS）系统控制的重要强大因子，并检查其与肠菌素抗生素的组合。强生物膜以前的铜绿假单胞菌分离株，将PAO1菌株作为参考菌株，分别通过槲皮素和美洛昔康的亚抑制作用。槲皮素和美洛昔康具有显着的抑制作用生物膜形成，并且对QS基因LASR和RHLR的调节降低。由实时PCR测试。此外，通过棋盘法测试了与槲皮素或美洛昔康的结肠蛋白组合。这项研究表明，槲皮素和美洛昔康都对生物膜都有显着的抑制作用。因此，它们可以用作群体传感抑制剂（QSI）。此外，发现槲皮素与colistin具有协同作用。
损失函数在增强学习中的核心作用
摘要。本文说明了损失功能在数据驱动决策中的核心作用，从而对其在成本敏感的分类（CSC）和增强学习（RL）方面提供了全面的调查。我们演示了不同的回归损失函数如何影响样本的效率和基于价值决策算法的适应性。在多个设置中，我们证明，使用二进制跨透镜损失的算法达到了最佳策略成本的第一阶范围，并且比常用的平方损失更有效。此外，我们证明，使用最大似然损失的分布算法与策略差异达到了二阶范围，甚至比一阶边界更明显。这特别证明了分歧RL的好处。我们希望本文能够成为分析具有不同损失功能的决策算法的指导，并可以激发读者寻求更好的损失功能，以改善任何决策算法。
贝叶斯优化函数在图中的节点子集
我们解决了图表中节点子集上定义的功能优化的问题。鉴于其组合，黑盒和昂贵的评估性质，这种功能的优化通常是一项非平凡的任务。尽管文献中已经引入了各种算法，但大多数是特定于任务或计算效率低下的算法，并且仅利用图形结构的信息而不考虑函数的特征。为了解决这些限制，我们利用贝叶斯优化（BO），一种样品有效的黑盒求解器，并提出了一个新颖的框架，以在图形上进行组合优化。更具体地说，我们将原始图中的每个k节点子集映射到新组合图中的节点，并采用局部建模方法，通过使用递归算法逐步采样其子图，以有效地穿越后者。合成和现实世界中的广泛实验证明了拟议的BO框架在各种类型的图形和优化任务上的有效性，其中通过消融研究详细分析了其行为。可以在github.com/leonresearch/graphcombo上找到实验代码。
使用患者状态指数在电击疗法中监测麻醉深度可改善癫痫发作质量
摘要简介高压氧疗法（HBOT）是最近研究的一种新技术，目的是改善创伤性脑损伤的结果（TBI）。通过在海平面上加压的环境中吸入纯氧气，从而增加了血液和组织中氧的部分压力。在TBI中使用HBOT背后的基本原理是减轻主要机械创伤引发的继发性脑损伤级联反应的潜力。组织损伤和继发于复杂且复杂的细胞生化过程继发的神经蛋白肿瘤预计将通过HBOT期间的氧气供应量增加来抵消，从而降低氧化应激并改善神经可塑性。材料和方法所有患者，除法律监护人拒绝知情同意的所有患者外，在20222年6月至2023年7月的研究期内，印度北阿拉克邦的全印度医学科学研究所，全印度医学科学研究所，全印度医学科学研究所，全印度医学科学研究所，中度TBI呈现了中等的TBI。患者分配被随机分为两个臂：即治疗和对照组。使用随机移动应用程序RRAPP完成了简单的随机化。每个患者根据脑创伤基础指南获得了护理标准。在治疗臂下随机分配的患者还接受了HBOT辅助课程。每天连续10天进行一次会议。会话持续时间为1.4 atm的每次60分钟。该研究的主要目的是比较出院时的格拉斯哥昏迷评分（GCS）和TBI Glasgow后3个月
口腔 - 肠菌微生物组的连接以及饮食的影响和... 使用患者状态指数在电击疗法中监测麻醉深度可改善癫痫发作质量 中度创伤性脑损伤（TBI）中的高压氧疗法（HBOT）：一项随机对照试验 神经内脏镜检查训练-Thieme Connect 通过机器学习制定乳腺癌诊断方案 在血栓形成和止血中的机器学习应用 polatuzumab vedotin用于扩散大的B细胞淋巴瘤 动态神经肌肉稳定技术在神经条件下的有效性：更新的评论 在抑制牙菌斑形成中，用芒果剥离提取物用芒果剥离提取物的有效性 S-0044-1796647.pdf-Thieme Connect
摘要在健康和营养的背景下，口腔和肠道微生物群之间的复杂相互作用使人们着迷。作为通往胃肠道的门户，口腔微生物群拥有各种各样的微生物物种，这些微生物物种显着影响或有助于各种疾病。与龋齿，牙周疾病和全身性疾病等疾病有关，包括糖尿病，心血管疾病，肥胖症，rheuma- Toid关节炎，阿尔茨海默氏病和结直肠癌。本综述旨在结合口腔和肠道菌群之间细微的关系，探讨饮食在制定健康促进和预防疾病的策略中的关键作用。从涵盖动物和人类的无数研究中汲取见解，我们研究了微生物营养不良及其对健康的影响的含义。从2000年1月至2023年8月，在PubMed Central，Web of Science，Scopus，Google Scholar和沙特数字图书馆进行了78篇科学文章的书目搜索。在严格的筛选过程之后，对选定文章的全文进行了严格审查以提取相关信息。不符合纳入标准的文章（特定于口服 - 肠道菌群相互作用，饮食和营养）被精心排除。饮食是影响口服和肠道菌群的关键参与者。这项全面的评论深入研究了复杂的各种饮食组成部分，例如纤维，益生元，益生菌和生物活性化合物，对这些生态系统中微生物的多样性和功能产生了显着影响。相反，加工食品中高的饮食，添加的糖和饱和脂肪与营养不良相关，口服和胃肠道疾病的风险升高。理解这种相互作用的复杂性对于开发创新方法的发展至关重要，从而促进了平衡的口服 - 肠道菌群轴并改善整体人类健康。的含义扩展到预防和治疗性相互作用，强调了将这些复杂性在公共卫生和临床实践中揭示这些复杂性的实际重要性。
绝对淋巴细胞计数在转移性肾细胞癌患者接受一线组合免疫疗法的患者中的预后意义：国际转移性肾细胞癌数据库☆
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