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身体温度和心电图参数之间的关联
图2概述了年龄在18岁或以上（n = 3023）的正常热健康志愿者中，其体温在35.5-36.3°C（黑色线）和37.0-37.5°C（红线）之间，其体温在35.5-36.3°C（黑线）和37.0-37.5°C（红线）之间。结果是基于体温组之间的方差分析（ANOVA）测试，并使用事后Tukey分析表示为每个体温组的心电图参数差异[可以在Wileyonlinelelibrary.com上查看颜色图]
参数将量子振荡器驱动到异常
物理理论中使用的数学对象并不总是很好。爱因斯坦的时空理论允许时空的奇异性和范霍夫奇异性在凝聚的物理学中出现，而强度，相位和极化奇异性则遍布波浪物理学。在受矩阵控制的耗散系统中，奇异点出现在参数空间的特殊点上，因此某些特征值和特征向量同时合并。但是，在开放量子系统方法中描述的量子系统中产生的特殊点的性质的研究少得多。在这里，我们考虑了参数驱动的量子振荡器，并遭受损失。这个挤压系统在描述其第一矩和第二矩的动力学方程中表现出一个特殊的点，这是两个具有独特物理后果的阶段之间的边境。尤其是我们讨论种群，相关性，挤压二次和光谱如何取决于高于或低于特殊点的光谱。我们还评论临界点上存在耗散相变的存在，这与liouvillian间隙的闭合有关。我们的结果邀请了在两光子驱动器下对量子谐振器的实验探测，并且可能更广泛地重新评估了耗散量子系统内的特殊和关键点。
参数量子电路的维度表达分析
参数量子电路在许多变量量子算法的性能中起着推动作用。为了完全实现此类算法，必须设计有效的量子电路，这些电路能够足够近似于解决方案空间，同时保持较低的参数计数和电路深度。在本文中，开发了一种分析参数量子电路的维度的方法。我们的技术允许在电路布局中识别出浮力参数，并获得最大表达式的ANSATZ，该ANSATZ具有最少数量的参数。使用杂种量子古典式插入，我们展示了如何使用Quantum硬件进行表达分析，并提供了有关IBM量子硬件的原理证明的证明。我们还解散了对称性的效应和示例如何从参数化的ANSATZ中结合或去除符号。
定量生物标志物允许在多参数MRI
Eric Guedj，FrançoiseLazariel，Silvia Morbelli，Mathieu Ceccadi，Charlotte Hautefort等。放射学的himgy，2021，143（9），pp.110.1016/j.ejrad.2021.109911。
优化用于铣削操作的加工参数，
这项研究着重于使用传统设置，下坡单纯形和遗传算法方法优化CNC铣削参数。该研究评估了加工参数（例如降低速度和进料速度）对关键性能指标的影响，包括表面粗糙度，工具磨损，加工时间和整体成本效益。通过使用3D表面和轮廓图，该研究表明，最佳切割速度的范围为40-80 m/min，进料速度从0.1-0.25 mm/牙齿介于0.1-0.25 mm/牙齿中，导致峰值工具寿命约为9-10分钟。遗传算法的表现优于传统设置和下坡单纯词，其单位成本最低为8.50美元，而下坡单纯子的成本为9.00美元，传统设置为11.00美元。收敛分析表明，遗传算法虽然需要更多的迭代，但总体成本较低（约8.50美元），并提供了更好的优化结果。成本分解分析显示，加工和改变工具的成本大幅降低，遗传算法将工具换成本降低至1.50美元，加工成本降至3.50美元，从而带来了最具成本效益的解决方案。这些发现证明了高级优化技术在增强CNC铣削过程，提高加工效率和最小化运营成本方面的有效性。
调查光乙烯基的光学和色散参数
酒精掺杂Safranin O Dye（PVA/SO）薄膜F. Bahrani *，I。K. Jasim，A。Q. A. Q. Abdullah物理系，巴斯拉大学，巴斯拉 - 伊拉克 - 伊拉克的光学特征，多乙烯基酒精/safranin o dye（pva/so so thee films）已通过铸造技术进行了调查。通过X射线衍射分析研究了PVA/薄膜的组成和晶体特征。紫外线 - 可见光谱已被用于测量薄膜的吸收和透射性能通过300-900 nm的波长范围。可以在与直接带间隙相关的吸收系数中识别两个区域，该系数约为基本能量间隙的3.93 eV和发作间隙的2.11EV。已经执行了理论上的挥之不良模型，以量化除振荡能（E O）之外的静态折射率N和分散能。结果表明，该模型中折射率分散的数据服从了单个振荡器，该振荡器用于推断分散体和高频介电常数。在所检查的波长范围内，已经研究了PVA/SO染料薄膜的复杂介电常数。已经估计了载体浓度与有效质量的比率。振荡能值。PVA/SO薄膜具有用于太阳能电池应用的有趣的物理特性。由于这些有机材料的稳定性和光漂白，它们的应用通常在设备中受到限制。（2023年12月18日收到； 2024年2月19日接受）关键词：光学性质，聚乙烯醇，折射率，safranin o Dye，Wemple-Didomenico单振荡器1.引入聚合物和染料组合（在功能性大分子中）在高性能材料方面具有巨大的潜在研究领域。基于此，近年来有色聚合物对于许多技术应用和生活方式的基本组成部分已变得显着巨大。如今，含染料的聚合物的不同应用用于绘画行业，药物，气体分离过程[1]，DSSC [2]，非线性光学元件（NLO）[3]，光发射二极管（LED）[4]和光学存储设备[5]。因此，设计新的潜在杂种系统需要更稳定的染料，例如凝胶宿主中封装的染料分子。显然，这些应用与与相同聚合物结合的染料的性质相关。特定的聚合物亲和力投资于废水工作。Dyes are colored due to the selective absorption of light in the visible spectrum region (400-700 nm), possess at least one chromophore, and have a conjugated system, such as molecules structure with single and double alternating bonds (C-C and C=C bonds) which prepare the material with the π-electron delocalization, However, it is also linked to the intensity of light, as well as exhibit electrons共振[6]。如果缺少分子结构中的任何特征，则可能会丢失颜色。除了发色团外，许多染料中还存在酸性植物基团（颜色助手），例如羟基1基，氨基，磺酸和羧酸。虽然它们的存在不负责颜色，但它们确实会变化，并且通常用于影响染料的溶解度。许多研究已将其嵌入到聚合物中，以获取薄膜，使我们能够利用聚合物的良好性能，例如机械性能以及对有机溶剂和温度的耐药性。在不同的聚合物中使用了合适的宿主材料PVA，因为它具有出色的特征，例如水溶性，化学稳定性，完美的膜形成特征，电荷存储
NERC 标准化功率流参数库和...
越来越多的广域控制和保护系统之间的相互作用。这就要求开发经过验证的互连范围功率流和动态案例，并提供给业界。这些功率流和动态案例比最初形成“基本数据组”以提供用于局部分析的外部世界模型时设想的要详细得多。互连范围的功率流和动态案例由数千个单独的组件模型构成。目前，可用于表示特定类型设备的组件模型结构激增。如此众多的模型结构导致数据交换出现问题，特别是对于互连范围案例的构建。一些模型结构具有被视为专有或机密的信息，这阻碍了互连范围电力系统分析和模型验证所需信息的自由流动。需要一个行业范围的论坛来讨论这些不同模型结构的有效性。行业应就特定类型设备的标准化组件模型结构和相关参数达成一致。此外，还需要一个行业范围的论坛来确定对新组件模型的需求并跟踪现有模型结构的变化。为了解决这个问题，规划委员会 (PC) 指示 NERC 建模工作组 (MWG) 开发、验证和维护用于功率流和动态情况的标准化组件模型和参数库。这些库今后被称为 NERC 标准化模型库（“标准化模型”）。这些库中的标准化模型具有描述其模型结构、参数和操作的文档。这些信息已经过行业审查，因此被认为适合广泛用于互连范围的分析。标准化模型促进了 NERC MOD 可靠性标准所要求的组件模型数据的提交，并促进了验证模型参数、评估模型性能和执行相关系统可靠性分析所需的信息自由流动。
从运动模糊图像中识别模糊参数
点物体模糊图像的模糊程度 恢复原始图像中相对运动模糊的图像的问题。提取相机和物体场景之间的运动模糊程度对于大量应用中的运动模糊识别具有重要意义。这里提出的解决方案是PSF。Cannon [1] 处理了均匀线性的情况，确定了表征运动模糊的重要参数，该参数由方脉冲PSF和模糊的点扩展函数（PSF）描述，仅给出模糊在谱域图像本身中利用其周期性零点的性质。这种识别方法基于模糊图像的概念。这些零点被强调，因为沿运动方向的图像特征是倒谱域的，并且模糊程度的估计不同于其他方向的特征。取决于测量零点之间的间隔。关于 PSF 形状、谱域中零点的均匀性和平滑性的假设不满足，模糊图像在运动方向上的零点间距大于在其他方向上的零点间距。此外，在这个方向上存在各种运动退化的情况，例如加速原始未模糊运动 [2, 3] 和低频振动 [4]。物体。通过过滤模糊图像，我们强调 PSF 特性，而忽略图像特性。这里提出的是最大似然图像和模糊识别方法 [5–7]。这些方法对原始图像、模糊的PSF进行建模，并评估其形状，这取决于模糊和噪声过程。原始图像被修改为二维自回归（AR）过程，PSF参数允许快速高分辨率恢复模糊图像。 1997 Academic Press 具有有限脉冲响应。最大似然估计用于识别图像和模糊参数。模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。1.介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。成像系统的一个难题是性能下降需要大量计算。由运动引起的图像。当 Savakis 和 Trussell [8] 提出另一种模糊识别方法时，这个问题很常见。使用对原始图像平面的估计，即使相机由人手握住。功率谱（期望值），PSF 估计为 ，通常基于有关恢复残差功率和退化过程之间最佳匹配的信息的准确性。给定理想图像 f (x, y)，相应的候选 PSF 与真实 PSF 相似。分级图像 g (x, y) 通常建模为 在本文中，我们开发了一种从运动模糊图像本身识别模糊参数的新方法。g ( x , y ) � � � h ( x � x � , y � y � ) f ( x � , y � ) dx � dy � � n ( x , y ) 根据对运动模糊对图像影响的研究，从模糊图像中提取方向、程度 (1) 和形状估计等模糊特征。虽然模糊识别的动机通常是其中 h ( x , y ) 是线性平移不变 PSF（点扩散图像恢复，这里提出的方法不起作用）和 n ( x , y ) 是随机噪声。将识别过程与恢复过程联系起来。在运动模糊图像中，模糊程度参数是该方法解决一维模糊类型，这在运动退化的情况下很常见。模糊 1 电子邮件：itzik@newton.bgu.ac.il。2 电子邮件：kopeika@bguee.bgu.ac.il。效果被认为是线性的和空间不变的，并且
认可参数列表 Oncoscreen Jena v5.xlsx
Oncomine Comprehensive Assay v3 DNA 组：AKT1、AKT2、AKT3、ALK、AR、ARAF、ARID1A、ATM、ATR、ATRX、AXL、BAP1、BRAF、BRCA1、BRCA2、BTK、CBL、CCND1、CCND2、CCND3、CCNE1、CDK12、CDK2、CDK4、CDK6、CDKN1B、CDKN2A、CDKN2B、CHEK1、CHEK2、CREBBP、CSF1R、CTNNB1、DDR2、EGFR、ERBB2、ERBB3、ERBB4、ERCC2、ESR1、EZH2、FANCA、FANCD2、FANCI、FBXW7、FGF19、FGF3、FGFR1、FGFR2、FGFR3、FGFR4、FLT3、 FOXL2、GATA2、GNA11、GNAQ、GNAS、H3-3A、HIST1H1E、HNF1A、HRAS、IDH1、IDH2、IGF1R、JAK1、JAK2、JAK3、KDR、KIT、KNSTRN、KRAS、MAGOH、MAP2K1、MAP2K2、MAP2K4、MAPK1、MAX、MDM2、 MDM4、MED12、MET、MLH1、MRE11A、MSH2、MSH6、MTOR、MYC、MYCL、MYCN、MYD88、NBN、NF1、NF2、NFE2L2、NOTCH1、NOTCH2、NOTCH3、NRAS、NTRK1、NTRK2、NTRK3、PALB2、PDGFRA、PDGFRB、PIK3CA、 PIK3CB, PIK3R1、PMS2、POLE、PPARG、PPP2R1A、PTCH1、PTEN、PTPN11、RAC1、RAD50、RAD51、RAD51B、RAD51C、RAD51D、RAF1、RB1、RET、RHEB、RHOA、RICTOR、RNF43、ROS1、SETD2、SF3B1、SLX4、SMAD4、SMARCA4、SMARCB1、SMO、SPOP、SRC、STAT3、STK11、TERT、TOP1、TP53、TSC1、TSC2、U2AF1、XPO1