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代偿性肝硬化护理束 - 前24小时
gi出血（静脉曲张和非毒性）o感染/败血症（自发细菌腹膜炎，尿液，胸部，胆管炎等）o酒精性肝炎o急性肝炎脱水o便秘评估出现肝硬化代偿代表的患者时，请寻找降水原因并相应治疗。所示的杂物清单提供了有关必要的研究和对这些患者的早期治疗的指南，并应对所有患有这种情况的患者完成肝硬化，并应完成。清单旨在在最初的24小时内优化患者的管理，当时可能无法提供专业的肝脏/胃部输入。请尽早为胃/肝小组安排对患者的审查。在6个小时后对治疗的患者不反应治疗，尤其是在初次介绍的患者以及最近疾病前具有良好基础表现状态的患者中，应考虑将护理升级为更高水平。
磁化束等离子推进器 RM Winglee 和 T ...
HPH 使用大振幅哨声器（即低于电子回旋频率的电磁波）产生能量为几十 eV（10-30 km/s，取决于推进剂选择）的等离子流。哨声器由固态开关电路以几十 kW 的功率驱动。直流线圈磁铁有助于哨声器的产生，额外的磁铁可使等离子体聚焦。
标准束tsu $ 67.10头发$ 70.40其他支架...
在Simmental Australia数据库中以及通过任何其他方式显示任何此类DNA测试的结果，例如网站动物查询。Simmental Australia有权在研究和开发中使用DNA信息，遗传信息的构建和任何其他商业
通过离子加热实现横束能量转移饱和
在激光驱动惯性约束聚变 (ICF) 中，高强度激光用于驱动胶囊达到核聚变所需的压力和温度条件 [1]。这需要多束重叠的激光束在聚变胶囊周围的等离子体中传播。等离子体介导激光束之间的能量转移，这可能会破坏能量耦合和/或导致辐照不均匀性 [2, 3]。为了解释这种跨光束能量转移 (CBET)，在用于模拟 ICF 实验的流体动力学代码中实现了线性模型 [4, 5]。预测这种能量转移的能力对于所有激光驱动 ICF 概念的成功都至关重要。光束之间的功率传输对等离子体条件很敏感。图 1(a) 突出显示了 CBET 对离子温度的敏感性，强调了准确的模型在确定等离子体条件以预测其对内爆的影响方面的重要性。等离子体条件的不确定性导致在建模和实验可观测量之间隔离误差的挑战 [6]，这使人们很难理解线性 CBET 理论的局限性 [7]。粒子内模拟表明，当离子声波被驱动到大振幅时，非线性效应将改变能量传递，导致偏离线性 CBET 理论 [8, 9]。早期的实验似乎证实了这一情况，表明需要非线性物理来模拟相互作用，但这些实验主要依靠流体动力学建模来确定等离子体条件 [10, 11]，而由于等离子体条件的不确定性，对饱和物理的理解难以捉摸。迄今为止最完整的研究使用电子等离子体波的汤姆逊散射来测量电子温度和密度，同时测量能量传递 [12, 13]。在较小的离子声波振幅（δn/ne < 1%）下，这些实验可以通过线性 CBET 理论很好地建模，但对于较大的离子声波
起源太空望远镜：从第一束光到生命
摘要“起源”太空望远镜（Origins）是美国国家航空航天局（NASA）为准备美国2020年天文学和天体物理学十年调查而选定的四个科学和技术定义研究之一。起源将追溯人类起源的历史，从尘埃和重元素永久改变宇宙景观到现在的生活。它旨在回答三个主要的科学问题：星系如何形成恒星、形成金属以及如何通过再电离生长其中心的超大质量黑洞？在行星形成过程中，宜居性条件是如何发展的？围绕 M 矮星运行的行星是否支持生命？起源在中远红外波长下运行，波长范围从 ~ 2.8 μ m 到 588 μ m，由于其冷（~ 4.5 K）孔径和最先进的仪器，其灵敏度比之前的远红外任务高 1000 倍以上。
kp.2基于单价mRNA疫苗可鲁棒增强对SARS-COV-2
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年12月3日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.12.02.626472 doi：Biorxiv Preprint
使用高维计算的鲁棒聚类
摘要 - 本文介绍了超维计算（HDC）域中数据的聚类。在先前的工作中，已经提出了一个基于HDC的聚类框架，称为HDCluster。但是，现有的HDCluster的性能并不强大。在初始化步骤中随机选择簇的高量向量，HDCluster的性能被降解。为了克服这种瓶颈，我们通过探索编码数据的相似性（称为查询过量向量，分配了初始群集过度向量。组内过度向量的相似性比组间高向量具有更高的相似性。利用查询过量向量之间的相似性结果，本文提出了四种基于HDC的聚类算法：基于相似性的K-均值，相等的Bin宽度直方图，相等的BIN高度直方图和基于相似性的亲和力传播。实验结果说明：（i）与现有的HDCluster相比，我们提出的基于HDC的聚类算法可以实现更好的准确性，更健壮的性能，更少的迭代和更少的执行时间。基于相似性的亲和力提出优于八个数据集上的其他三种基于HDC的聚类算法，而聚类准确性则高于2％约38％。（ii）即使对于一通聚类，即没有群集高量向量的任何迭代更新，我们提出的算法也可以提供比HDClter更强大的聚类精度。（iii）在八个数据集上，当八分之一的数据集投影到高维空间上时，八分之一可以达到更高或可比的精度。传统聚类比HDC更可取，当时簇数k的数量很大。
在增强学习中弥合现实差距：鲁棒
强化学习（RL）通过互动来培训计算模型来解决复杂的决策。但是，由于昂贵或危险错误的高风险，在实地世界环境中的直接培训（例如自动驾驶或医疗程序）通常是不切实际的。因此，RL通常依赖于模拟环境或静态离线数据集。但是，这种依赖引入了一个关键的挑战，称为“现实差距” - 训练条件与现实世界应用中遇到的动态之间的差异。本演示文稿解决了旨在通过增强RL策略的有效性来弥合这一差距的创新策略： - 强大的RL优化：我们深入研究了扰动的战略使用，以优化从模拟器中汲取的政策。这种方法着重于提高这些政策的适应性和鲁棒性，使它们更适合于可变性和意外条件的现实应用程序。- 离线RL优化：进一步的讨论将探讨汉密尔顿 - 雅各比 - 贝尔曼（HJB）方程的应用，作为增强在静态数据集中训练的策略的方法的方法。该技术对于在无法实现与环境的实时互动的情况下改善现实世界的适用性至关重要。
混合尺寸t-j模型中的鲁棒条纹
在强相关系统中，微观理解竞争订单是现代量子多体物理学的关键挑战。例如，条纹顺序的起源及其与Fermi-Hubbard模型中的配对的关系仍然是中心问题之一，并且可以帮助理解库酸酯中高温超导性的起源。在这里，我们分析了T-J模型的掺杂的混合二维（混合）变体中的条纹形成，其中荷载载流子仅限于一个方向移动，而磁性SU（2）相互作用是二维的。在有限温度下，使用密度矩阵重新归一化组，在没有配对的情况下，我们发现了稳定的垂直条带相，以不优量的磁序和远距离电荷密度的波浪pro纤维纤维纤维在广泛的掺杂范围内。我们在磁耦合〜J / 2的阶面找到高临界温度，因此在电流量子模拟器的范围内。多体状态的快照，可以通过量子模拟器访问，在混合设置中揭示了隐藏的自旋相关性，当考虑纯粹的磁背景时，抗Fiferromagnetic相关性会增强。所提出的模型可以看作是实现条纹阶段的父级哈密顿量，其隐藏的旋转相关性导致预测的对量子和热闪光的弹性。