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时变量子信道的量子中断概率 - PhysRevA.105.012432.pdf
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基因组编辑技术使用过程中同步和历时变化的连续治理
基于生物医学研究、临床护理和公共卫生领域的各种社会价值判断，基因组编辑技术正受到越来越多的关注。这种社会技术紧张局势的一个主要原因是这些技术能够精确而轻松地创造基因组改造生物以及人类细胞和组织。为了举例说明基因组编辑技术国家治理体系的总体框架，我们首先研究日本的监管动态。其次，我们揭示了国家和国际辩论之间的潜在紧张关系以及基因组编辑技术全球协调的方向。第三，在这两个观点的基础上，我们从共时和历时的角度提出了连续治理作为新兴生物技术治理的新模式。这些源自基因组编辑技术的观点有助于更好地理解和考虑未来的法规和治理体系。
使用时变流体队列对跑道上的飞机起飞进行建模
摘要：减少跑道入口处的出发队列长度是减少机场飞机交通拥堵和燃料消耗的最重要要求之一。本研究使用随时间变化的流体队列设计了跑道上的飞机出发模型。所提出的模型使我们能够确定出发队列中的飞机等待时间，并评估在登机口而不是跑道入口处分配合适停留的有效控制方法。作为案例研究，本研究模拟了东京国际机场 05 号跑道一整天的出发队列。使用机场出发的实际交通数据，该模型估计飞机在 05 号跑道上一天总共花费 2.5 小时的出发等待时间。考虑到实际出发交通的随机性，使用验证标准讨论了所提出的模型的相关性。与实际交通数据中记录的出发队列相比，模型估计显示出合理的预期数量级。此外，假设起飞排队长度减少，则定量评估生态和经济效益。我们的结果表明，由于飞机在一条起飞跑道上等待起飞，每年会浪费大约一千吨燃油。
质子泵抑制剂治疗何时变为长期治疗？范围审查
摘要 目的 质子泵抑制剂 (PPI) 的使用大幅增加，主要原因是持续使用数月至数年。然而，对于如何定义长期 PPI 使用尚无共识。我们的目标是审查和比较现有文献中长期使用 PPI 的定义，并描述每个定义的理由。此外，我们旨在提出普遍适用于研究和临床使用的定义。 设计 在 PubMed 和 Cochrane Library 数据库中搜索有关长期使用 PPI 的出版物，并在 ClinicalTrials.gov 上搜索注册的研究。两位审阅者独立筛选了两个系列的标题、摘要和全文，然后提取数据。 结果 共确定 742 项研究，其中 59 项符合资格标准。此外，还确定了两项正在进行的研究。长期使用 PPI 的定义从 >2 周到 >7 年不等。最常见的定义是 ≥1 年或 ≥6 个月。共有 12/61 (20%) 的研究对其定义进行了合理化。结论 长期 PPI 治疗的定义在不同研究中存在很大差异，并且很少得到合理化。在临床背景下，对于有反流症状的患者，PPI 使用时间超过 8 周可能是长期使用的合理定义，对于有消化不良或消化性溃疡的患者，PPI 使用时间超过 4 周可能是长期使用的合理定义。出于研究目的，6 个月可能是药物流行病学研究中可能的定义，而不良反应研究可能需要根据必要的暴露时间量身定制定义。我们建议始终合理化定义的选择。
一种有效的带测量噪声的时变量子态在线估计算法
受在线交替方向乘法器方法 (OADM) 的启发，本文提出了一种高效的在线量子态估计 (QSE) 算法 (QSE-OADM) 用于恢复时变量子态。具体而言，在 QSE-OADM 中，密度矩阵恢复子问题和测量噪声最小化子问题被分开并分别求解，而无需迭代运行算法，这使得所提出的方法比所有先前的工作都更高效。在数值实验中，对于 4 量子比特系统，所提出的算法在 71 个样本后可以达到超过 97.57% (保真度) 的估计准确率，每次估计的平均运行时间为 (4.19±0.41)×10-4 秒，与现有的在线处理算法相比，其性能更为优越。
基于时变依赖退化模型的飞机公用系统旋转唇形密封可靠性评估及试验验证
摘要 旋转唇形密封件因其多种优良性能而被广泛应用于飞机公用系统中，其可靠性评估受到越来越多的关注。提出一种基于时变相关分析的可靠性评估方法。采用时变Copula函数建立旋转唇形密封件两项性能指标泄漏率和摩擦扭矩之间的依赖关系，以多项式表示时变参数，并采用有效的Copula选择方法选取最优Copula函数。基于贝叶斯方法进行参数估计，基于蒙特卡罗方法计算全寿命期间的可靠度。对旋转唇形密封件进行退化试验，并通过试验数据对所提模型进行验证。基于试验数据确定了最优Copula函数和多项式的最优阶数。结果表明，该模型可有效评估旋转唇形密封件的可靠性，且能获得较好的拟合优度。 � 2019 中国航空航天学会。由 Elsevier Ltd. 制作和托管。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ )。
使用自调节优化卡尔曼滤波器对时变脑网络进行建模
脑网络是复杂的动态系统，其中不同区域之间的定向相互作用在感觉、认知和运动过程的亚秒级尺度上发展。然而，由于神经信号及其未知噪声成分的高度非平稳性质，动态脑网络建模仍然是当代神经科学的主要挑战之一。在这里，我们提出了一种基于卡尔曼滤波器创新公式的新算法，该算法经过优化，可在未知噪声条件下跟踪快速发展的定向功能连接模式。自调节优化卡尔曼滤波器 (STOK) 是一种新型自适应滤波器，它嵌入自调节记忆衰减和递归正则化，以确保高网络跟踪精度、时间精度和对噪声的鲁棒性。为了验证所提出的算法，我们在现实替代网络和真实脑电图 (EEG) 数据中与经典卡尔曼滤波器进行了广泛的比较。在模拟和真实数据中，我们都表明 STOK 滤波器估计定向连接的时间频率模式具有显著优越的性能。STOK 滤波器的优势在真实 EEG 数据中更加明显，其中该算法从大鼠的颅脑 EEG 记录和人类视觉诱发电位中恢复了动态连接的潜在结构，与已知生理学高度一致。这些结果确立了 STOK 滤波器是模拟生物系统中动态网络结构的强大工具，有可能对大脑功能产生的网络状态的快速演变产生新的见解。
基于人工智能的时变环境下 HAPS 规划框架
高空伪卫星 (HAPS) 是一种固定翼、太阳能供电的无人驾驶飞行器 (UAV)，旨在成为固定轨道卫星的灵活替代品，用于长期监测地面活动。然而，由于其重量轻、电动机功率弱，该平台对天气相当敏感，无法在危险天气区快速飞行。在这项工作中，我们将多个 HAPS 的任务规划问题公式化为以 PDDL+ 表示的混合规划问题。该公式还考虑了平台动态建模问题、时变环境以及需要执行的异构任务。此外，我们提出了一个框架，将 PDDL+ 自动规划器与自适应大邻域搜索 (ALNS) 方法相结合，开发该框架是为了将自动规划器与特定于该问题的元启发式方法相结合。任务和运动规划在框架内以交织的方式完成，因此保留了共同的决策/搜索空间。我们使用第三方 HAPS 真实模拟器以及一组基准测试验证了我们的方法，表明我们的集成方法可以制定可执行的任务计划。
威斯康星州医疗补助购买的临时变更...
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时变图的开放系统量子热力学
在本文中，我们基于图结构的热力学表示，提出了一种新颖的时间演化网络分析方法。我们展示了如何通过将主要结构变化与热力学相变联系起来来表征随时间变化的复杂网络的演化。具体来说，我们推导出许多不同热力学量（特别是能量、熵和温度）的表达式，并用它们来描述网络系统随时间的演化行为。由于现实世界中没有一个系统是真正封闭的，并且与环境的相互作用通常很强，因此我们假设系统具有开放性。我们采用薛定谔图作为量子系统随时间的动态表示。首先，我们使用图结构的最新量子力学表示来计算网络熵，将图拉普拉斯算子连接到密度算子。然后，我们假设系统根据薛定谔表示演化，但我们允许由于与环境相互作用而导致的退相干，模型类似于环境诱导退相干。我们将模型的动态过程分解为（a）未知的时间相关幺正演化加上（b）观察/相互作用过程，从而简化模型，这是系统密度矩阵特征值变化的唯一原因。这使我们能够通过估计负责演化的幺正部分的隐藏时变汉密尔顿量来获得与环境的能量交换度量。利用能量、熵、压力和体积变化之间的热力学关系，我们恢复了热力学温度。我们评估了该方法在代表金融和生物领域复杂系统的真实世界时变网络上的效用。我们还比较和对比了热力学变量（能量、熵、温度和压力）提供的不同特征。研究表明，时变能量算子的估计可以强烈地表征时间演化系统的不同状态，并成功检测到网络演化过程中发生的关键事件。