XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测量的
用于量子多光子干涉测量的 Julia 包
通过实现幺正变换 U 的 am 模式线性干涉仪发送。任务包括对粒子的输出模式模式进行采样，比如在第一个模式中发现 2 个光子，在第二个模式中没有光子，等等。根据来自实验组件的噪声源的重要性，输出分布 D 可能很难或很容易从 1 中采样。我们所说的困难是指在经典计算机上从 D 生成样本需要超多项式数量的步骤。事实上，对于适度的实验噪声，AA 证明根据复杂性理论中普遍相信的猜想，这项任务仍然很难。然而，当存在足够强的噪声时，例如由于部分可区分性或粒子丢失，则经典算法可以有效地从 D 中采样 [7，8，9，10，11，12，13]。玻色子采样引起了理论家和实验者的极大兴趣。提出了各种替代方案，例如
用于胶质母细胞瘤免疫疗法的放射基因组标志物 血液GFAP作为大脑和脊髓疾病中新兴的生物标志物1 机会性流体天线通过团队访问... patchnr：通过贴平归一化流正规化从极少数图像中学习 在空中主动ris辅助网络中进行资源分配的元加强学习，并具有速率分类多个访问 预测与重度抑郁症症状测量的遥感技术参与的预测因素 PSIPRED蛋白质分析工作台的深度学习 各向异性广义贝叶斯相干点漂移用于点设置注册 每个基因家族的生物钟调节 的新型多层次决策评估方法
抽象背景。免疫疗法是几种癌症的有效“精确医学”治疗方法。胶质母细胞瘤患者中潜在基因组（放射基因组）的成像签名可能是肿瘤宿主免疫设备的术前生物标志物。经过验证的生物标志物在IM Munotherapy临床试验期间有可能对患者进行分层，如果试验有益，则有助于个性化的新辅助治疗。整个基因组测序数据的使用增加，生物信息学和机器学习的进步使得这种速度可见。我们进行了系统的综述，以确定与胶质母细胞瘤的免疫相关放射基因组生物标志物的发育程度和验证程度。方法。使用PubMed，Medline和Embase数据库进行了PRISMA指南进行系统的审查。定性分析是通过合并Quadas 2工具并要求清单进行的。Prospero注册：CRD42022340968。提取的数据不足以进行荟萃分析。结果。九项研究，所有回顾性，都包括在内。从感兴趣的磁共振成像体中提取的生物标志物包括明显的扩散系数值，相对的脑血体积值和图像衍生的特征。这些生物标志物与肿瘤细胞或免疫细胞的基因组标记或患者存活相关。大多数研究对执行指数测试的偏见和适用性问题具有很高的风险。结论。放射基因组生物标志物具有为胶质母细胞瘤的PATETS提供早期治疗选择的潜力。由这些生物标志物分层的靶向免疫疗法具有允许在临床试验中允许不同的新辅助精度治疗方案。但是，没有验证这些生物标志物的前瞻性研究，并且由于研究偏见而限制了解释，而很少有可推广性的证据。
对绝对光致发光量子产率测量的实验室间比较，用三个商业整合球体设置转换磷光剂
摘要：分散在液体和固体矩阵和发光粉末中的散射发光材料与基本研究和行业越来越相关。示例是各种矩阵中不同组合物的发光纳米和微粒以及磷酸盐，或在能量转换，固态照明，医学诊断和安全条形码的陶瓷中纳入陶瓷。表征这些材料性能的关键参数是光发光/荧光量子产率（φF），即每个吸收光子的发射光子的数量。为了识别和量化散射样品绝对测量的不确定性来源，通过以下相同的测量方案进行了实验室和行业的三个实验室的实验室间比较（ILC）。因此，使用两种类型的商业独立的集成球体设置，具有不同的照明和检测几何形状，用于测量透明和散射染料溶液和固体磷光剂的φf，即YAG：CE Optoceramics，用于不同的表面粗糙度，用作蓝光的转换材料，用作蓝光的转换材料。特别重点是测量几何形状的影响，用于确定样品吸收的入射激发光的光子数量以及样品特异性表面粗糙度的光子数量。虽然液体样品的φf值匹配仪器之间，但具有不同空白的光学辅酶的测量结果显示出实质性差异。■简介ILC结果强调了测量几何形状，样品位置和空白的重要性，以用于散射YAG的可靠数据：CE OptoCeramics，空白的光学特性占不确定性超过20％的不确定性。
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
航空发动机冷却孔测量的进展
摘要：气膜冷却技术对提升航空发动机性能、延长使用寿命具有重要意义。随着对气膜冷却效率要求的越来越高，科研人员对冷却孔的精度测量和数字化测量开展了大量工作。基于此，本文概述了气膜冷却技术的重要性及其原理，回顾了冷却孔的演变过程，详细介绍了当前工程场景中采用的传统冷却孔测量方法及其局限性，将数字化测量方法分为探测测量技术、光学测量技术、红外成像技术、CT扫描技术和复合测量技术五种主要类型，并对这五种类型的测量方法及集成的自动化测量平台进行了分析。最后，通过对冷却孔测量方法的归纳与分析，指出了其技术挑战和未来趋势，为后续研究提供参考与指导。
3D打印的多核纤维尖磁场和温度测量的判别传感器
微型光纤磁场传感器由于其对抗电磁干扰和紧凑性而引起了极大的兴趣。然而，材料的固有热力学特性使温度交叉敏感性在感知准确性和可靠性方面都是挑战性的问题。在这项研究中，设计了一个超型多核纤维（MCF）尖端传感器，以区别地测量磁场和温度，随后对此进行了实验评估。新颖的3D打印感应分量由一个碗形的微型站点和一个MCF末端的聚合物微流体浸润的微腔组成，充当两个微型Fabry-Perot干涉仪。通过将铁微球掺入微磁管中来实现微型磁场的磁灵敏度，而微流体浸润的微腔增强了高度敏感的温度感应的能力。在MCF的两个通道中使用此微小的光纤面条设备允许通过确定两个参数的灵敏度系数矩阵来区分磁场和温度。该设备表现出高磁场强度灵敏度，约为1 805.6 pm/mt，快速响应时间约为213 ms，高温灵敏度为160.3 pm/℃。此外，传感器的状况较低，为11.28，表明两参数测量的可靠性很高。所提出的3D打印的MCF-TIP探针通过单个光纤内的多个通道检测多个信号，可以为歧视性测量提供一个超级，敏感和可靠的方案。碗形的微型管理器还提供了一个有用的平台，用于将微观结构与功能材料结合在一起，扩展多参数感应方案并促进MCF的应用。
基于机器学习的虚拟负载传感器，用于使用运动和激光雷达测量的系泊线
1斯图加特大学，斯图加特风能（SWE），全民5B，70569 Stuttgart，德国2 DTU风能系统，丹麦技术大学，Frederiksborgvej 399，Roskilde 4000，丹麦
可测量的残留疾病（MRD）
您的MRD状态：正面还是负面？患者可以具有阳性或负MRD状态。这取决于其MRD测试的结果。当患者测试MRD阳性时，这意味着治疗后体内仍然存在残留的癌细胞。检测到MRD时，这被称为“ MRD阳性”。当患者测试阴性时，找不到残留的癌细胞。当未检测到MRD时，这被称为“ MRD负性”。使用的测试类型以及它的“敏感”（可以检测到多少个癌细胞）非常重要。在某些情况下，医生可能会认为患者“ MRD阴性”，因为残留癌细胞的水平（即使存在）低于先前研究中设定的截止。
用于头发区域脑电图测量的爪形主动干电极
1 复旦大学信息科学与技术学院智能医疗电子研究中心，上海 200433，中国；zhwang20@fudan.edu.cn (Z.W.); 22210720117@m.fudan.edu.cn (Y.D.); chenhongyudesign@outlook.com (H.C.) 2 中国科学技术大学生命科学与医学部生物医学工程学院创新医疗器械研究院智能医疗设备与器械研究中心，合肥 230026，中国 3 中国科学技术大学苏州高等研究院，苏州 215123，中国 4 悉尼大学生物医学工程学院，悉尼，新南威尔士州 2006，澳大利亚； wei.chenbme@sydney.edu.au 5 复旦大学人类表型组研究所，上海 201203，中国 * 通讯地址：wyuan2023@ustc.edu.cn (W.Y.); chenchen_fd@fudan.edu.cn (C.C.)
有关加强全球测量的专家咨询...
短期，中期和长期。引言我们对卫星卫星的依赖是我们现代生活不可或缺的一部分。美国国土安全部发现，18个关键基础设施和关键资源部门中有15个依赖于全球定位系统（GPS）。此外，成员国依靠卫星服务来获得经济利益。在接下来的十年中，全球导航卫星系统（GNSS），地球观察（EO）和卫星电信的收入预计将以平均年增长率增长约9％，总计近8000亿欧元。GNSS为包括电信，能源，金融系统和紧急服务在内的各个部门提供准确的时机和定位信息。关键部门（例如证券交易所，能源分布和电信）在很大程度上依赖于GNSS进行时间同步和数据传输。失去进入GNSS卫星的损失将是灾难性的。如果GNSS服务突然停止，混乱将发生。 从运输和沟通中断到经济崩溃和国家安全威胁，其影响将是深远和严重的。 依赖如此庞大的供应链需要支持，以确保准确可靠的服务和产品。 全球地球供应链全球地球供应链是指每天创建卫星情报产品的地面站观测站，数据中心，分析中心和高素质的人混乱将发生。从运输和沟通中断到经济崩溃和国家安全威胁，其影响将是深远和严重的。依赖如此庞大的供应链需要支持，以确保准确可靠的服务和产品。全球地球供应链全球地球供应链是指每天创建卫星情报产品的地面站观测站，数据中心，分析中心和高素质的人