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在RKHM中学习：c* - 核心机器的代数扭曲
RKHM中监督学习的重要应用是其输入和输出是图像的任务。如果所提出的内核具有特定的参数，则产品结构是卷积，与傅立叶成分的点型相对应。通过将C ∗ - 代数扩展到更大的代数，我们可以享受比卷积更多的一般操作。这使我们能够通过在傅立叶组件之间进行交互来有效地分析图像数据。关于概括结合，我们通过Rademacher复合物理论得出了与RKHS和VVRKHS相同的结合类型。这是我们所知，这是RKHM假设类别的第一个概括。关于与现有方法的联系，我们表明，使用框架，我们可以重建现有方法，例如卷积神经网络（Lecun等，1998）和卷积内核（Mairal等，2014），并进一步概括它们。这一事实意味着我们框架的表示能力超出了现有方法。
内体趋化因子受体信号体调节细胞迁移的核心机制
1 纽约大学牙科学院分子病理生物学系，纽约，纽约州 10010，美国。2 纽约大学牙科学院 NYU 疼痛研究中心，纽约，纽约州 10010，美国。3 贝尔法斯特女王大学 Wellcome-Wolfson 实验医学研究所，贝尔法斯特，BT9 7BL，英国。4 哥伦比亚大学哥伦比亚大学瓦格洛斯内外科医学院外科系，纽约，纽约州 10032，美国。5 目前所属：哥伦比亚大学瓦格洛斯内外科医学院精神病学和分子药理学与治疗学系，纽约，纽约州 10032，美国 6 东北大学药学研究生院，宫城县仙台 980-8578，日本。 7 京都大学药学研究生院，京都 606-8501，日本。 * 贡献相同且为共同第一作者 # 通讯作者 摘要
调解电子健康实施的核心机制和
研究人员一致认为，无论是发展中国家还是发达国家，全球的医疗保健管理都面临着严峻的挑战：不断扩大的医疗需求领域、实施医疗管理、预算分配受限以及资源有限。因此，迫切需要找到解决方案，通过医疗系统创新来刺激医疗系统转型。因此，有效的国家运营战略对于最大限度地减少资源浪费和控制医疗服务成本至关重要。该研究采用了一种结合不同研究方法和策略的方法。采用了演绎和归纳方法；策略是调查和案例研究。在乌干达东部的三个医疗机构中，确定并调查了 178 名卫生专业人员和管理人员。通过简单随机抽样对符合条件的受访者进行分层和选出。使用自填问卷和访谈指南来收集数据。使用 Stata 17 版分析获取的数据。使用回归分析来确定电子健康实施核心机制对优质医疗服务的影响。从回归分析的结果来看，核心机制变量的 p 值为 0.049，具有显著性。对于电子健康实施核心机制，受访者对其的控制较少，因为它们依赖于多种环境因素，例如政府资金或补助、政府法规和政策等。