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定量降水估计（QPE）天气雷达使用衰减校正和Z-R关系算法的比率
定量降水估计（QPE）天气雷达在东Java Laode Nodeman的某些部分中使用Z-R关系算法的衰减和比较Z-R关系算法，Retnadi Heru Jatmiko博士，硕士。; Emilya Nurjani博士，S.Sc.，M.Sc。
调查核电发电 - 2025年2月 - 校正
3包括2004年核废料运输，储存和处置（禁止）法（NT），《 1999年核废料存储与运输法》（禁止）法（WA）和《核废料储存设施（禁止）法》 2000年（SA）
DNA不匹配校正通过非常短的贴片修复可能
摘要E. COIL K-1中的基本不匹配校正过程称为非常短的贴片（VSP）修复，将t：G不匹配到C：G时在某些序列上下文中发现时。在DNA中胞质甲基化的背景下，两个底物不匹配（5'-ctwgg/3'-ggw'cc; w = a或t）出现，并减少5-甲基环胞嘧啶脱氨酸对胸腺氨酸的诱变作用。然而，VSP修复也已知可以修复T：G不匹配，而与5-甲基环胞嘧啶脱氨基（示例-CTAG/GGT- C）不会产生。在这些情况下，如果原始基对为t：a，VSP修复将导致t向C转换。我们已经对大肠杆菌序列数据库进行了马尔可夫链分析，以确定后者类别的修复是否改变了相关的四核苷酸的丰度。结果与预测VSP修复会倾向于耗尽包含序列的“ t”的基因组（示例-CTAG），同时富集了它的相应“ C”含量序列（CCAG）。此外，它们为肠道细菌基因组中的限制酶位点的已知稀缺性提供了解释，并将VSP修复鉴定为塑造细菌基因组序列组成的力量。
基于证据的学校正念指南 -
在实施正念计划的学校内的经验表明，教师与正念的互动是对课堂学生成功的有力预测指标。此外，如果委托人和领导小组的参与和支持，学校的正念课程通常会更加成功。如果老师与学生一起参加该计划，则学生的参与可能会更大。教师还可能发现他们可以花时间进行个人练习，并看到与学生相似的好处。建模是向年轻人教授正念的重要组成部分，因此，教师与正念的互动是在课堂和整个学校社区中建模这种行为的重要组成部分。
紧急医疗设备校正
问题是什么？This issue is specific to and limited to the use of the Cardiac DICOM SR feature: When a user uses and configures the Cardiac DICOM SR feature to display either the MINIMUM (Min) or the MAXIMUM (Max) measured value, AND Makes multiple measurements of the cardiac region during an examination, AND Exports the results into the Cardiac DICOM SR feature, THEN The Cardiac DICOM SR viewer will NOT display the MINIMUM (Min)或最大值（最大）值，而将显示最后的测量值。在这种情况下，心脏DICOM SR查看器中显示的测量值可能不是检查期间测量的最小（min）或最大值（最大）值。
b' 在示例 13.1 的解决方案中，第二行应为：但是，64QAM OFDM 信号表现出...。最后一句应为：82-dBm PSK OFDM 信号具有大致相同的行为。请注意，此校正会影响此示例之后的增益计算。'
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量子误差校正，耗散稳定的挤压量子量表
量子系统与其环境的相互作用导致量子相干的丧失。通常通过Ancilla，建立良好的储层工程方法调整量子系统与其环境的耦合，可以通过将有效的耗散性动态逐渐发展为量子量子状态或量子状态[1-6]，从而克服了有效的耗散动力学来克服脱碳范式。尤其是在电路量子电差异的范围内[7]，已经成功利用了储层工程，以自主保护在谐波振荡器的限制希尔伯特空间中编码的量子信息，即玻孔代码，而无需基于测量的反馈。这是通过有效的奇偶校验的工程来实现的，它保留了耗散的演化，该耗散演化将微波谐振器的状态驱动到由相反状态的均匀和奇数相干叠加跨越具有相反位移的歧义的歧管，也称为Schrödinger猫态[8-11]。原则上，这些耗散动态可用于准备猫代码的逻辑状态[9]。尽管如此，这不是必需的，因为使用最佳控制脉冲序列[10]，可以使用分散耦合量子轴对微波谐振器场进行通用控制，或者正如最近已证明的那样，已证明，连续变量（CV）通用门集的优化序列[12，13]。因此，为了稳定CAT代码的唯一目的，储层工程是为了唯一的目的。
未校正的作者证明
摘要。在现实世界中，大多数组合优化问题都是多目标的，很难同时优化它们。在文献中，某些单独的算法（ACO，GA等）可用于解决此类离散的多目标优化问题（MOOPS），尤其是旅行推销员问题（TSP）。在这里开发了一种混合算法，将ACO和GA与多样性相结合以求解离散的多目标TSP并命名为Moacogad。通常在TSP中，由于路线长度保持不变，因此不认为行进路线。在现实生活中，可能有几条从一个目的地到另一个目的地的路线，这些路线的条件也可能不同，例如好，粗糙，坏等。在实际，旅行成本和旅行时间并未准确定义，并由模糊数据代表。当涉及模糊的旅行成本和模糊的旅行时间时，路线的长度和条件以及旅行的运输道类型变得很重要。在某些情况下，旅行风险也涉及。在本文中，由开发的Moacogad制定和解决了四维不精确的TSP，包括来源，目的地，输送和途径。该模型是数值说明的。由于特定情况三维和二维多目标不精确的TSP被得出和解决。
QT（QTC）的费率校正 - 伴侣PDF
尽管更容易计算，但长期以来，Bazett公式的性能较差。现代计算为研究人员创造了评估其他方法的机会。已经描述了超过十几个速率校正公式。Hodges公式以及随后报道的Framingham，Dmitrienko和Rautaharju公式基于对相对健康患者组的数据的回归分析。这些方法中的每一种都产生了一个公式，该公式试图将RR与QT的正常曲线关系转换为较小（如果有的话）的水平线。如图所示，有些的性能比其他表现更好，而有些则取决于ECG数据的来源。
乳房复合物的主观校正区域
乳腺癌是全球最常见的妇女癌症，其发病率正在逐渐增加[1,2]。乳腺癌筛查是通过乳腺X线摄影进行的，这是唯一在随机对照试验中降低乳腺癌死亡率的唯一形态[3,4]。乳房X线照片说明了组织X射线吸收的差异作为密度变化；但是，乳腺组织和癌组织之间X射线吸收的差异相似。因此，两组在乳房X线照片上均显示出相似的亮度。因此，病变检测的敏感性取决于乳腺组织的量[5,6]。乳房组成决定了日本中央组织在乳腺癌质量筛查质量保证的2020年2月制定的指南中所指出的乳腺癌筛查期间病变检测的敏感性。该分类在全球标准指南，美国放射学院（ACR）开发的全球标准指南，乳房成像报告和数据系统（BI-RADS）[7]中。使用乳腺含量比评估乳房成分，该乳腺含量比表示乳腺组织最初具有最初具有