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World File Search System测量学
气候变化焦虑量表（CCA）：大学生的心理测量学特性弗洛尔存储库istituzionaledell'universitàDeglistudi ...
图1：SQ II D FS的制造。GMO/氯仿溶液沉积在刚性底物的顶部，然后使用自旋夹具将其放置在旋转下。这导致虹彩膜可见，肉眼可见，然后可以水合以使转基因生物自我组装到预期的立方结构中。在室温，大气压和水过量时，所得的脂质膜的特征是在3D空间中重复多个Q II D（PN-3M空间对称性）单位细胞，因此产生了所谓的Q II D相。每个单位电池的表面呈现一个覆盖整个IPM的脂质双层。
INAS - AL混合设备中的干涉测量学单拍测量
非阿布莱安人的融合是仅测量拓扑量子计算中的基本操作1。在一维拓扑超导体（1DTSS）2–4中，融合量相当于确定Majorana零模式（MZMS）的共享费米亚奇偶校验。在这里，我们介绍了与Fusion规则未来测试兼容的设备体系结构5。我们在砷氧化胺 - 铝 - 铝异源结构中实施了单次干涉测量，并具有栅极定义的超导纳米线12-14。干涉仪是通过将邻近的纳米线与量子点耦合形成的。纳米线导致这些量子点的量子电容的状态依赖性转移高达1 ff。我们的量子电气测量值显示了通量H /2 e - 周期性双峰性，其信噪比（SNR）在最佳通量值下为1.6μm。从量子电气压测量的时间迹线开始，我们在两个相关状态中提取了一个相关状态的停留时间，在大约2 t的平面磁场时长度超过1 ms。我们讨论了根据拓扑上的微不足道和非本质起源的测量的解释。较大的电容偏移和较长的中毒时间可实现奇偶校验测量，分配误差概率为1％。
2025建筑测量学士学位
出版日期：此信息截至10月24日。2025，适用于从指定摄入期开始的学生。它仅出于信息目的而提供，并且不构成任何个人和维多利亚大学之间的合同。学生从不同的摄入量开始或由于信用或其他因素而无法遵守计划的学生应咨询其课程和单位顾问的入学帮助
使用人体测量学和基于强度的测量的机器学习算法预测腕管综合征
腕管综合征（CTS）是上肢最常见的神经病，是由腕部屈肌下位神经压缩引起的[1]。CTS主要是由于滑膜屈肌鞘的纤维肥大和重复的手腕运动。中位神经因机械压缩和腕管中的局部缺血而损害，这会导致髓鞘鞘的变化，有时会随着时间的推移损害。疼痛，销钉和针头以及前4个手指的强度损失，尤其是在夜间，是常见的症状[2]。尽管诱捕神经病会影响神经的一小部分，但它们会引起重大的身体，心理和经济后果[3]。CTS的患病率在一般成年人口中的2.7％至5.8％之间[4，5]。疼痛会从手辐射到手臂和肩膀。与CT相关的个人危险因素包括女性，高龄，妊娠，肥胖，甲状腺疾病，糖尿病，杏仁症，创伤和结缔组织疾病。同样，劳动人群有CTS的风险。与工作有关的因素，尤其是重复运动，剧烈的手动工作，频繁的手腕屈曲和手臂振动已被涉及[6]。尽管CT诊断中最有用的测试是Tinel和Phalen测试，但最可靠的客观方法是电子诊断测试。适当的医生必须创建与CTS独特症状相关的案例病史，以诊断CTS患者。Park等。 在Faeghi等人的一项研究中。Park等。在Faeghi等人的一项研究中。随着发现诸如ThenAR萎缩和感觉丧失之类的发现，体格检查的敏感性达到95.7％[7]。鉴定周围神经疾病的最有效方法是电诊断，这对于识别CTS也至关重要[8]。此方法对于确定CTS是否存在并评估其严重性很有用。此外，电诊断可用于确认神经病（例如宫颈辐射病）的差异诊断[8，9]。另一方面，电诊断具有侵入性，可能会使患者不舒服，因为它涉及检查期间的刺激和针肌电图（EMG）[10]。基于机器学习（ML）的建模是一种新兴分析工具，预测模型应用是其在医学研究中的主要用途[11，12]。此外，可以使用基于ML的建模进行疾病，决策和新治疗策略的分类[13，14]。尽管基于机器学习的医学研究已经爆炸性增长，但CTS研究仍然相对较少。一些研究探索了基于临床数据的CTS诊断或对CTS严重程度进行分类的预测模型[15，16]。[15]进行了七个用于对CTS严重性进行分类的ML模型。[16]，对腕部的超声图像进行了细分，并使用ML建模对CTS诊断的准确性进行了评估。在另一项研究中，深度学习
通过靶向的无细胞DNA甲基化对神经内分泌前列腺癌的无创检测 通过沉浸式虚拟现实（Virtual-HF）提高对心力衰竭患者康复的依从性：一种随机对照试验的方案 对降解模型的综述和剩余的有用寿命预测，用于测试设计和预测锂离子电池 个性化抗衰老药物的年龄型 ASMR作为特质经验：实验证据 基于光流的CNN用于检测未毛细管的DeepFake操纵 DNA损伤反应抑制剂中的胆管癌 Boreas：MDM2抑制剂NAVTEMADLIN（KRT-232）的全球III期研究 /难治性骨髓纤维化< / div < / div> 虚拟筛选加速磷酸二酯酶9抑制剂在海藻酸盐毒性中具有神经保护作用的体外模型 精油对比佛罗伦萨大教堂外部大理石的生物降级 快速和定量NMR- ... 的实际考虑因素 手性有机自由基单层中的自旋极化电流 气候变化焦虑量表（CCA）：大学生的心理测量学特性 弗洛尔存储库istituzionaledell'universitàDeglistudi ...
通过谱系可塑性和发散的克隆进化（3，5-7）。CRPC-NE患者通常通过类似于小细胞肺癌（SCLC）的化学疗法方案进行积极治疗，并且还在进行几项CRPC-NE指导的临床试验。当前CRPC-NE的诊断仍然存在，因为需要转移活检以及室内肿瘤异质性。浆细胞-FRE-FREDNA（CFDNA）的DNA测序是一种无创的工具，可检测CER中的体细胞改变（8）。但是，与CRPC-Adeno相比，癌症特异性突变或拷贝数的变化仅在CRPC-NE中适度富集（3，9）。相反，我们和其他人观察到与CRPC-NE相关的广泛的DNA甲基化变化（3，10），并且可以在CFDNA中检测到这种变化（11，12）。DNA甲基化主要是在CpG二核苷酸上进行的，并且与广泛的生物学过程有关，包括调节基因的表达，细胞命运和基因组稳定性（13）。此外，DNA甲基化是高度组织特异性的，并提供了强大的信号来对原始组织进行反v，从而允许增强循环中低癌部分的检测（16、17），并已成功地应用于早期检测和监测（18，19）。如前所述，可以用甲硫酸盐测序来测量基础分辨率下的DNA甲基化，该测序为每种覆盖的CpG提供了一小部分甲基化的胞质的β值的形式，范围为0（无甲基化）至1（完全甲基化）。低通序测序遭受低粒度，并以粗分辨率捕获所有区域。原则上，诸如全基因组Bisulfite CFDNA测序（WGB）之类的方法可以很好地了解患者的疾病状况，并具有最佳的甲基化含量信息。实际上，鉴于高深度全基因组测序的成本，WGB的低通型变种适用于大规模的临床研究。鉴于此上下文中的大多数CPG站点可能是非信息或高度冗余的，我们旨在将测序空间减少到最小设置
人体测量学和DXA衍生的身体度量...
抽象引入腹部肥胖是糖尿病前和糖尿病的最常见危险因素。当前，使用几种类型的指标来确定内脏脂肪相关的腹部肥胖。为了更好地理解不同肥胖指数的效果，我们试图评估使用双能X射线吸收仪（DXA）和糖尿病前进行评估的不同肥胖测量值的关联。研究设计和方法这项横断面研究包括参加科威特健康研究的1184名成年人。人体测量值包括体重指数（BMI）和腰围比。使用月球IDXA测量总体脂肪（TBF）质量，Android脂肪质量，副脂肪和内脏脂肪组织（VAT）质量。糖尿病前期定义为5.7≤hba1c％≤6.4。调整后的患病率（APR）和95％CI。曲线下的区域（AUC）估计了每种肥胖测量值作为糖尿病前的预测指标。 结果总共有585（49.4％）和599名（50.6％）女性参加了这项研究。 增加了BMI（APR肥胖曲线下的区域（AUC）估计了每种肥胖测量值作为糖尿病前的预测指标。结果总共有585（49.4％）和599名（50.6％）女性参加了这项研究。增加了BMI（APR肥胖
通过产品测量学习量子图状态
量子态的学习已在多种环境中得到研究。在最传统的环境中，量子断层扫描 [1] 研究这种学习问题，而这一主题仍然吸引了大量的关注 [2]、[3]、[4]、[5]。在量子断层扫描中，给定多个相同的副本，我们可以学习到具有规定精度的量子态描述。量子断层扫描研究涉及获得不同量子态系列的此类副本的最小数量 N 的界限。假设 ρ = | ψ ⟩⟨ ψ | 是 n - 量子比特纯态，并且由 ˆ ρ 给出的 ρ 估计值接近于 ρ（对于某个恒定精度，例如在迹线距离中），概率至少为 1 − ǫ 。对于纯态，[6，第 IIA 节] 和 [7] 表明，对于任何测量策略，即使对 ρ 的多个副本应用纠缠操作，我们也有 N = ˜ Θ(2 n + log 1
古典和量子制度中的统一纳米测量学
在过去三年中，全球锁定，地缘政治紧张局势不断升级和原材料的高需求导致电子芯片短缺。这种短缺影响了家用电器，汽车，计算设施和整个技术领域的生产，对移动网络，可再生能源生产，医疗保健和数字化产生了负面影响。以前的现代社会从未经历过这样的短缺，因此自主芯片生产，而使它最重要的技术是光刻的光刻和光学维度计量学，对世界上最大的经济体来说已经在战略上变得重要。自2000年以来，欧洲的半导体制造业已从全球生产能力的24％下降到8％。此外，它目前主要集中在成熟的微芯片技术上，仅在高级芯片技术上只有很小的一部分。
使用单拷贝测量学习量子态的下限
我们研究了量子断层扫描和阴影断层扫描的问题，方法是对未知 d 维状态的各个相同副本进行测量。我们首先重新审视已知的量子断层扫描下限 [ HHJ + 17 ]，精度为 ϵ（迹线距离），此时测量选择与先前观察到的结果无关，即，它们是非自适应的。我们通过适当分布之间的 χ 2 散度简洁地证明了这些结果。与之前的工作不同，我们不要求测量值由秩一运算符给出。当学习者使用具有恒定数量结果的测量值（例如，两个结果测量值）时，这会导致更强的下限。特别是，这严格建立了民间传说“泡利断层扫描”算法在样本复杂度方面的最优性。在非自适应情况下，我们还分别推导出使用任意和恒定结果测量学习秩为 r 的状态的 Ω ( r 2 d / ϵ 2 ) 和 Ω ( r 2 d 2 / ϵ 2 ) 的新界限。除了样本复杂度之外，学习量子态的一个具有实际意义的资源是所需的唯一测量设置的数量（即算法使用的不同测量的数量，每种测量可能具有任意数量的结果）。基于这种考虑，我们采用合适分布的 χ 2 散度测度集中来将我们的下限扩展到学习者从一组固定的 exp ( O ( d )) 个可能测量中执行可能的自适应测量的情况。这尤其意味着自适应性不会给我们带来使用可有效实现的单拷贝测量的任何优势。在目标是预测给定可观测量序列的期望值的情况下，我们也得到了类似的界限，这项任务称为阴影层析成像。最后，在可利用多项式大小电路实现的自适应单拷贝测量的情况下，我们证明了基于计算给定可观测量的样本均值的直接策略是最佳的。