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使用定量激素生育率监测来评估黄体阶段：概念案例研究
摘要：现在可以在尿液中测量雌激素，黄体激素（LH）和孕酮（PDG）的几种新的定量生育率监测器。此病例报告将MIRA和INETO定量生育率监测器与已建立的定性Clearblue生育监测仪进行了比较。评估了三种临床方案：正常周期，长时间的黄体化周期和无排卵周期。鉴定了黄体期（或在主管情况下缺乏）以及通过定量LH和PDG的帮助清楚地划分了黄体化，孕激素和黄体溶解的三个过程。定量生育率监测器有可能确定黄体期的细节，以帮助有规则周期和非正态的黄体阶段的女性，以帮助靶向干预措施以优化生育能力。
无标题 - NPL 出版物
测量复杂的 S 参数时，需要进行多次重复测量。根据重复测量的统计数据计算出 S 参数的最佳估计值和椭圆不确定区域。特别是，实部和虚部 r(x,y) 之间的相关系数用于计算不确定区域。重复测量集可视为来自二元正态分布的样本。在本报告中，通过使用多元正态分布模拟器 MULTNORM 生成大量样本，研究了为来自二元正态分布的样本计算的相关系数 r(x,y) 的分布。研究了总体相关系数 p(x,y) 和样本大小 n 对分布的影响。对于小样本，发现分布是非正态的、宽的并且有时是倾斜的。这对基于少量重复测量得出的置信区域的可靠性有影响。还研究了 Fisher 的 z（以 r 定义的统计数据）的分布，发现它比 r 的分布更正态。此统计数据可用于估计 p 的 95% 置信区间。
非洲第68号大角的技术声明...
10月至12月（OND）是一个重要的降雨季节，尤其是在GHA的赤道区域，在肯尼亚和索马里地区，它占年度总降雨量的70％。对GHA定制的九个全球生产中心（GPC）的全球气候模型预测的分析表明，在非洲东部埃塞俄比亚东部，包括索马里，肯尼亚东部，肯尼亚和南部坦桑尼亚的部分地区，在2024年OND 2024年，在2024年OND 2024年，在2024年OND 2024期间的干燥可能性增加。低于正常降雨的可能性最高（概率= 55％）表示埃塞俄比亚，中部和索马里北部。相反，该地区的西部地区预计，包括南苏丹东南部，乌干达北部和东部的大部分，肯尼亚西部和西北部，坦桑尼亚北部以及南伯伦迪南部的部分地区预计湿润的正常状态。在某些地区，例如埃塞俄比亚西南部和南苏丹，肯尼亚中部和南部，乌干达中部和南部，乌干达中部和南部，卢旺达东部，大部分地区，布隆迪的大部分地区，东部和西北坦桑尼亚，预测上，近距离和低于正态的降雨的预测概率是33％，因此在三个类别中都相等。
赞比亚卢萨卡的医护人员对疫苗的接受和犹豫；发现和对未来的影响
摘要：Covid-19-19疫苗的摄取对于解决该疾病的严重后果至关重要。先前的研究表明，许多医疗保健工人（HCW）犹豫不决地使用COVID-19疫苗，从而进一步提高了国家 /地区的犹豫率。covid-19-covid-19疫苗的接受和犹豫水平目前在赞比亚的HCW中尚不清楚，这是一个令人关注的问题，鉴于该国的传染病负担。因此，这项研究评估了赞比亚卢萨卡的HCW中的Covid-19疫苗的接受和犹豫。使用半结构的查询范围内，在2022年8月至9月之间的240 HCW中进行了一项横断面研究。多变量分析用于确定与HCW之间与疫苗的关键因素。是女性的54.2％。总共有72.1％的HCW接受接种疫苗，而27.9％的HCW犹豫不决。93.3％的HCWS对Covid -19疫苗具有积极的态度，医生的平均态度得分最高（82％）。令人鼓舞的是，对COVID -19疫苗的态度为正态的HCW减少了犹豫的几率（AOR = 0.02，95％CI：0.01-0.11，p <0.001）。总体而言，赞比亚卢萨卡的HCW中的Covid-19疫苗的接受程度很高，尤其是那些态度积极的人。但是，某些HCWS中的当前犹豫是一个问题。因此，有必要解决这个问题，并鼓励HCW完全促进疫苗接种计划。
使用量子统计查询进行幺正学习
我们提出了几种算法，用于从量子统计查询 (QSQ) 中学习酉算子，这些算子与 Choi-Jamiolkowski 状态有关。量子统计查询可以捕获具有有限量子资源的学习者的能力，该学习者仅接收测量预期值的噪声估计作为输入。我们的方法取决于一种新技术，该技术用于使用单个量子统计查询估计 Pauli 弦子集上酉的傅里叶质量，从而推广了先前针对均匀量子示例的结果。利用这一见解，我们表明量子 Goldreich-Levin 算法可以通过量子统计查询实现，而该算法的先前版本涉及对酉及其逆的 oracle 访问。此外，我们证明了 O p log nq - juntas 和具有恒定总影响的量子布尔函数在我们的模型中是可有效学习的，并且恒定深度电路可以通过量子统计查询以样本效率的方式进行学习。另一方面，之前针对这些任务的所有算法都需要直接访问 Choi-Jamiolkowski 状态或通过 oracle 访问幺正态。此外，我们的上限意味着可以有效地学习这些类幺正态对局部混乱集合的作用。我们还证明，尽管取得了这些积极成果，但与对 Choi-Jamiolkowski 状态的可分离测量相比，量子统计查询会导致某些任务的样本复杂度呈指数级增长。具体而言，我们展示了学习一类相位 oracle 幺正态的指数下限和测试信道幺正性的双指数下限，以适应我们之前对量子态的设定。最后，我们提出了平均替代模型的新定义，展示了我们的结果在混合量子机器学习中的潜在应用。