XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System水平线
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。
全球湿地甲烷排放的合奏估计2000-2020 Zhen Zhang 1，Benjamin Poulter 2，Joe R. Melton 3，William J. Riley 4，Geor
差异（ΔECH4）相对于2000-2009级别的平均水平的差异（ΔECH4）与由不同气候数据集（CRU和GSWP3-W5E5）分组的两组模拟。a，在2000 - 2020年期间的年度总异常的时间序列，阴影区域代表最小和最大建模排放之间的范围。水平线分别代表2000-2009和2010-2019的整体平均值。b，平均ΔECH4的纬度梯度，来自所示的两组仿真的30°纬度箱中的每个平均年度总ΔECH4。c，三个区域的平均季节性ΔECH4的盒子图。中央标记245
关于人工智能取代人类劳动的报道可能被大大夸大了
注：回归系数用于衡量接触技术对就业份额变化的影响。每个观测值都是一个 ISCO 3 位数职业乘以行业单元格。观测值按单元格的平均劳动力供应加权。包括行业和国家虚拟变量。样本包括 2011 年至 2019 年 16 个欧洲国家的数据。整个样本的系数用水平线表示。条形图显示了分别在国内教育分布的下三分之一、中三分之一和上三分之一中平均教育程度的单元格子样本的估计系数。至少在 10% 水平上具有统计显著性的系数以深蓝色绘制。
使用聚类和2D区域生长方法剥去MRI
我们开始特定的质心，并执行2D区域的生长过程，直到它触及另一个质心为止。然后将第二个质心用于进一步的区域生长。我们重复了这个2D区域的生长过程，该过程将所有质心连接起来，在大脑周围具有轮廓，边框厚度约为5像素宽度。然后，我们在轮廓周围形成滑动线。在每个像素上，位于水平线中的像素的平均值并具有质心的值±3的值，最接近平均值作为边界点固定。在每个像素的轮廓周围都重复这一点。连接在每个水平线上选择的点，从而为大脑提供了线边界。该边界被用作标记，并且封闭面罩内部的区域给出了大脑部分。
化学降低复合二氧化碳化学动力学
图2 VAD GWAS的曼哈顿图。除了APOE区域的变体外，我们还确定了与VAD相关的五个新的遗传基因座。蓝色和红线分别对应于5e-7和5e-8的P值，分别针对全基因组暗示性和显着SNP。曼哈顿杂交荟萃分析的地块。每个点代表一个SNP，x轴显示每个SNP所在的染色体，Y轴显示了每个SNP与VAD的关联与VAD的cossestry荟萃分析中的 - log10 p值。红色水平线显示了全基因组的显着阈值（p值= 5E-8; - log10 p值= 7.30）。在每个基因座中最接近最重要的SNP的基因已被标记。
全原因和血管性痴呆的全基因组范围的荟萃分析
图2 VAD GWAS的曼哈顿图。除了APOE区域的变体外，我们还确定了与VAD相关的五个新的遗传基因座。蓝色和红线分别对应于5e-7和5e-8的P值，分别针对全基因组暗示性和显着SNP。曼哈顿杂交荟萃分析的地块。每个点代表一个SNP，x轴显示每个SNP所在的染色体，Y轴显示了每个SNP与VAD的关联与VAD的cossestry荟萃分析中的 - log10 p值。红色水平线显示了全基因组的显着阈值（p值= 5E-8; - log10 p值= 7.30）。在每个基因座中最接近最重要的SNP的基因已被标记。
i‐Share‐Bordeaux 研究中健康年轻受试者的视网膜神经层厚度与脑成像的关联
图 3 森林图显示视网膜层与平均扩散率之间的关联。框代表系数，水平线代表 95% 置信区间（未校正）。视乳头周围 RNFL（蓝色）。GC-IPL（红色）。GCC（绿色）。根据性别、年龄、眼轴长度、脉压、体重指数、吸烟状况和颅内总容量调整的多元线性回归模型。负 β 系数对应于平均扩散率的降低和 WM 微结构完整性的改善，视网膜亚层厚度每增加一个标准差。FDR，错误发现率。*对数转换结果：出于演示原因，系数和置信区间的比例有所变化。区域中的二分视网膜层：小脑中脚、小脑下脚的 ppRNFL；穹窿脊或终纹的 ppRNFL 和 GCC。
Leymann, F.、Barzen, J.、Falkenthal, M.、Vietz, D.、Weder, B. 和 Wild, K.《云中的量子：应用潜力和研究机会》。DO
量子算法由所谓的量子电路描述，量子电路是量子门的结构化集合。这些门是量子寄存器上的幺正变换（见第 2.3 节）。每个平台都提供了一组通用的门，可用于实现任何量子算法。图 5 显示了这种电路的一个简单示例。它使用两个量子位（每个表示为一条水平线），两者都初始化为 |0 ⟩ 。经典的两位寄存器 c 用于测量结果，并被表示为一条线。将 Hadamard 门 (H) 应用于量子寄存器位置 0 处的量子位，该门创建两个基态 |0 ⟩ 和 |1 ⟩ 的相等叠加。然后，将受控非门 (CNOT) 应用于量子寄存器位置 0 和 1 处的量子位，其中前者充当控制位，并且当且仅当控制
近距离光学天空理论
图3募集过程中的电动机单位放电率（a，20％MVIC； B，40％MVIC），高原（C，20％MVIC； D，40％MVIC）和降临降解（E，20％MVIC; F，40％MVIC）。回合1以蓝色表示，并以红色为曲目的电动机单元。无界的彩色圆圈代表每个回合的单个MU放电率。有限的彩色圆圈指示每个参与者的个人手段。水平线显示了每个时间点的总估计边缘平均值（EMMEANS），并且晶须代表每个时间点相关的95％置信区间。*** p <0.05，在各个时间点中比基线更大； ** p <0.05，在各个时间点上大于回合2的回合； * p <0.05，在各个时间点之间。MVIC，最大自愿等距收缩。
学习使用水和智能手机的镜头方程式/......
在实验室实验中，研究人员制作了由水滴制成的透镜，用于放大智能手机/平板电脑屏幕的像素，并验证了透镜方程。简而言之，将一台 iPad（第 6 代，型号 MR7K2LL/A）（屏幕朝上）放置在平坦的表面上。在将水滴放到 iPad 屏幕上之前，建议学生打开一个应用程序（例如 GoodNotes）以生成均匀的白色背景，并在屏幕上画几条水平线作为参考线（图 1[c] 中的黑线）。此外，要求学生写下所需的水滴体积（以毫升为单位）（图 1[c] 中的数字 10、12、14、16 和 18）。这些参考线和数字可帮助学生整理水滴和要获取的数据。此外，在 iPad 上靠近屏幕边缘的位置放置了一把有标记的尺子。