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World File Search System无穷大
二氧化碳相关的脑变化
摘要。在 24 名使用呼吸机的早产儿（平均胎龄 30.2 周）的连续测量中，将近红外光谱记录中二氧化碳引起的变化与通过 '33Xenon 清除率（全脑血流量（无穷大））估算的脑血流量变化进行了比较。在所有婴儿中，通过调整呼吸机设置获得不同的动脉二氧化碳张力水平（平均 4.4 kPa，范围 2.1-7.8），进行了三次测量。平均动脉血压自发变化，而动脉氧张力保持在正常范围内。在所有波长（904、845、805 和 775 nm）下，较高的动脉二氧化碳张力水平使 OD 增加，表明脑血管扩张。将数据转换为含氧和脱氧血红蛋白浓度的变化，支持了这一结论。发现脑血容量指数和全脑血流量（无穷大）平行增加（p < 0.0001）。细胞色素 aa3 的氧合水平随氧气输送的增加而增加（p < 0.0001）。然而，由于氧化细胞色素 aa3 和含氧血红蛋白信号之间的串扰，这一观察结果可能是人为的，因为这些信号在本实验设计中是紧密相关的。我们建议近红外光谱法可用于估计广泛动脉二氧化碳张力范围内的脑血容量指数/脑血流量-CO2 反应性。了解光路长度将使这一估计具有定量基础。（Pediatv Res 27：445-449，1990）
感应 - 抗速率传感器，with-a-flat-coil-and-a-nesv- ...
这个新颖的界面具有振荡器和桥梁的良好特征：它很简单，并且具有彼此独立的输出信号频率和振幅，就像放松振荡器一样。在频率中而不是在振幅中，对电磁干扰的免疫力增加。由于其不同的性质，该界面允许与桥电路相似的函数。此外，频率以与谐波振荡器的振幅相似的方式理想地增加到无穷大。渐近线的位置与k的值无关，但可以通过调整r t，c l和r3来移动。通过在高频上工作，传感器也可以非常敏感，即使对于具有较大RE的线圈，例如平坦或微型卷曲的线圈。
对吸入Seralutinib的1阶段的开放标签研究...
AUC INF，从推断到无穷大的时间0的等离子体浓度时间曲线下的面积；从时间0到上次可量化浓度的时间，血浆浓度时间曲线下的AUC T，面积；出价，每天两次； BMPR2，骨形态发生蛋白受体2型； C-KIT，干细胞因子受体； c最大，最大观察到的血浆浓度； CSF1R，菌落刺激因子1受体； CYP，细胞色素P450; DDI，药物相互作用； LS，最小二乘； OATP，有机阴离子运输多肽； PAH，肺动脉高压； PDGF，血小板衍生的生长因子； P-gp，p-糖蛋白； PK，药代动力学； （s）AE，（严重）不利事件
通过结构，监督和生成的对抗学习测试定向无环图
在本文中，我们提出了一种针对定向无环图（DAG）的新假设测试方法。虽然有大量的DAG估计方法，但DAG推理解决方案的相对匮乏。此外，现有方法通常施加一些特定的模型结构，例如线性模型或加性模型，并假设独立的数据观察结果。我们提出的测试允许随机变量之间的关联是非线性的，并且数据与时间有关。我们基于一些高度灵活的神经网络学习者进行测试。我们建立了测试中的渐近保证，同时允许每个受试者的受试者数量或时间点差异到无穷大。我们通过模拟和大脑连接网络分析来证明测试的功效。
磁重联作为一种能量机制......
旋转的黑洞储存了可以提取的旋转能量。当黑洞浸入外部提供的磁场时，能层内磁场线的重新连接会产生负能量（相对于无穷大）粒子，这些粒子会落入黑洞事件视界，而其他加速粒子则会逃脱并从黑洞中窃取能量。我们通过分析表明，当黑洞自旋较高（无量纲自旋 a ∼ 1）且等离子体被强磁化（等离子体磁化 σ 0 > 1 / 3）时，可以通过磁重联提取能量。允许提取能量的参数空间区域取决于等离子体磁化和重新连接磁场线的方向。对于 σ 0 ≫ 1，被最大旋转黑洞吞噬的减速等离子体的焓在无穷大处的渐近负能量为 ϵ ∞ − ≃− p
量子在后选定计量方面的优势
根据补充方程 24，如果在补充方程 18 中 δ θ 和 φ 先趋近于 0，则 IQ ( θ | Ψ ps θ ) 趋近于无穷大。有几点需要注意。首先，IQ ( θ | Ψ ps θ ) 在两个有序极限中发散。在任何实际实验中，都不能盲目地设置 φ = 0，而必须根据 θ 的估计值选择 φ。其次，如果 δ θ ≈ 0，则 θ 0 ≈ θ ，并且我们初始估计 θ 0 的实验前方差 Var(θ 0) 必须很小。也就是说，我们在开始实验时就掌握了有关 θ 的大量信息。在 Cram´er-Rao 界的指导下，我们预计，在一个有用的实验中，IQ ( θ | Ψ ps θ ) 会变大，而 1 / Var( θ 0 ) < IQ ( θ | Ψ ps θ )。补充图 1 显示了 IQ ( θ | Ψ ps θ ) × Var( θ 0 ) 作为 φ 和 δ θ 的函数，适用于实验，其中 a 1 = − 1、ak = 1、a M = 3 且 Var( θ 0 ) = 10 − 6 。如果 θ 0 在几个 σ θ 0 ≡ p 之内
讲座5 - 扩散模型及其收敛
在上一个讲座中，我们解释了具有L噪声水平的退火Langevin算法的想法。当噪声水平的数量趋向于无穷大时，我们本质上以不断增长的噪声水平扰动数据分布。首先研究退火的Langevin算法的连续类似物的收敛是很自然的，这是一个连续的时间随机过程。特别是，我们专注于[SSDK + 20]的脱氧扩散概率建模。它具有一个正向过程，该过程会生成扰动的数据分布，而反向过程将噪声转化为µ的新样本。与[CCL + 22]中的符号一致，我们同时使用Q：= µ和µ进行目标度量，以及x 1，。。。，x n用于I.I.D.Q的样品。Q的样品。
