XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System滴度
未知先验的信息设计 - 滴
古典信息设计模型（例如，贝叶斯说服和便宜的谈话）要求玩家对世界状态的先前分布有完整的了解。我们的论文研究重复说服问题，其中信息设计师不知道先验。信息设计师学会从与接收器重复相互作用中设计信号方案。我们为信息设计师设计学习算法，与在接收者决策的两个模型下使用最佳信号计划与已知先验的最佳信号计划相比，没有后悔：（1）第一型模型假设接收器知道先验并可以执行后验更新并对信号进行最佳响应。在此模型中，我们为信息设计者设计了一种学习算法，以在一般情况下实现O（log t）遗憾，而在接收器只有两个动作的情况下，在θ（log log t）遗憾的另一种算法（log log t）后悔。我们的算法基于多维和保守的二进制搜索技术，该技术绕过ω（√
各向异性量子大厅液滴
我们研究了强磁场中非相互作用电子的二维（2D）液滴，并以任意形状放置在狭窄的电势中。使用适合最低兰道水平的半经典方法，我们获得了近高斯能量特征状态，这些特征态位于电势的水平曲线并具有位置依赖性高度。这个单粒子的见解使我们能够推断出在热力学极限下的局部多体观测值（例如密度和电流）的期望值。特别是沿边缘的相关性是长期的且不均匀的。正如我们所显示的，这与系统的通用低能描述是边缘模式的免费1D手性相形的野外理论，这是简单几何形式中早期作品所知的。征收本征函数的径向依赖性和角度依赖性之间的微妙相互作用最终确保了该理论在潜力的规范角度变量方面是均一的，尽管其明显的不均匀性在更幼稚的角度坐标方面。最后，我们提出了一种方案，通过将液滴降低到微波辐射中来测量各向异性。我们计算相应的吸收率，并表明它取决于液滴的形状和波浪的极化。这些结果，无论是局部还是全局，在固态系统或2D电子气体的量子模拟器中都可以观察到，并具有高度控制限制电位的量子。
对模式匹配的定量理解 - 滴
本文表明，针对编程语言的定量打字系统的最新方法可以扩展到模式匹配功能。的确，我们定义了两个配备了对模式和术语对的λcalculus的两个资源感知类型的系统，称为U和E。我们的打字系统从[19]中借了一些基本思想，这些想法以定性的方式来表征（头）归一化，从某种意义上说，特异性和归一化是重合的。，但与[19]相比，我们的系统还提供了有关演算动力学的定量信息。的确，系统U提供了（头）归一化序列的长度以及相应正常形式的大小的上限，而系统E（可以看作是对系统U的重新填充）的系统e为每个系统产生精确的边界。这是通过配备有不同技术工具的非数字交叉点类型系统来实现的。首先，我们使用产品类型来键入对而不是[19]中的脱节工会，因为它们消除了“成为一对”和“被重复”之间的混淆，因为它们消除了必不可少的定量工具。其次，系统E中的键入序列是用整数的元素装饰的，这些整数提供了有关标准化序列的定量信息，特别是时间（参见长度）和空间（参见大小）。时间资源信息已明显地固定，因为它可以区分评估过程中执行的各种减少步骤，以便将Beta，替换和匹配步骤单独计数。系统E的另一个关键工具是类型系统区分消费（有助于时间）和持久（促成空间）构造函数。
在高温下掉落的液滴的表面张力
表面张力是材料的重要嗜热特性。它在激光材料加工过程中有助于许多效果，例如激光束悬挂期间的润湿，在深度穿透焊接过程中激光束焊接过程中的Marangoni流动或蒸气毛细管稳定性。由于这些过程需要高温，因此在金属熔化温度以上的温度下也知道材料特性。尽管理论模型可以预测依赖温度的表面张力效应的几个方面，但预测可能显示出高的不确定性。因此，通常使用理论或实验数据中的近似值或线性外推来估计表面张力[1]。缺乏表面张力数据的主要原因是与暴露于高温的测量设备有关的困难。温度测量和表面张力测量方法对于液体金属来说都是挑战性的。
新西兰数据表-Ganfort®-眼滴
•过敏反应：在服用β受体阻滞剂，具有特应特应史的患者或对多种过敏原的严重过敏反应史上可能对反复的意外，诊断或治疗性挑战更具反应性。此类患者可能对用于治疗过敏反应的常规肾上腺素剂量无反应。•心脏疾病：尽管很少有心脏反应，包括由于心脏衰竭而死亡。应在治疗严重或不稳定和不受控制的心血管疾病（例如冠心病，prinzmetal的心绞痛和心脏衰竭）和低血压。在开始Ganfort®0.3/5治疗之前，应对心脏衰竭进行充分控制。患有严重心脏病病史的患者应注意心脏衰竭迹象并检查其脉搏率。
组合合同的（in）近似性 - 滴
我们研究了两个最近的组合合同设计模型，该模型突出了合同设计中可能出现的不同复杂性的不同来源，在此校长将代价高昂的项目执行给他人。在这两种设置中，本金都无法观察代理人的选择，只有项目的结果（成功或失败），并使用合同来激励代理商，该合同是在项目成功时指定向代理商指定付款的付款计划。我们提出了解决开放问题并提高我们对两种设置计算复杂性的理解的结果。在多代理设置中，该项目被委派给了一个代理团队，每个代理商都选择是否付出努力。成功概率函数映射了施加努力为项目成功概率的任何子集。对于supporular成功概率函数的家族，Dütting等人。[2023]建立了与最佳合同的多时间常数因子近似，并且是否打开该问题是否允许PTA。我们通过表明没有多个算法可以保证比0更好的情况下回答这个问题。7-最佳合同。对于XOS函数，它们给出了带有值和需求查询的多时间常数近似值。我们仅使用值查询，就无法获得任何常数近似。在多进取设置中，该项目被委派给单个代理，后者可以采取一组措施的任何子集。在这里，成功概率函数将任何子集映射到了项目成功的概率。Dütting等。[2021a]显示了一种用于计算总替代替代概率函数的最佳合同的多时间算法，并表明该问题对于下函数函数是NP-HARD。我们通过表明该问题不承认任何恒定因子近似来进一步增强这种硬度结果。此外，对于更广泛的XOS函数，我们建立了获得任何ε> 0的n -1/2+ε-approximation的硬度。< / div>
2023 年 CDC 免疫建议更新
带状疱疹：按 2022 年计划，免疫功能低下且年龄≥ 19 岁，添加了 2023 年注释，以澄清滴度和水痘疫苗的使用（如果为阴性）• 如果免疫功能正常，则无需阳性水痘滴度即可接种疫苗
专业学生免疫接种要求
乙肝疫苗接种 – 3 剂 Engergix-B、Recombivax 或 Twinrix 或 2 剂 Heplisav-B，然后进行定量乙肝表面抗体（滴度），最好在第 3 剂后 4-8 周进行。如果结果为阴性，则进行第 4 剂，并在 4-8 周后重复滴度。如果结果为阴性，则完成第二系列的剩余部分，然后在第二系列的最后一剂后 4-8 周进行另一次滴度。如果在第二系列之后乙肝表面抗体仍为阴性，则应进行包括乙肝表面抗原在内的其他检测。慢性活动性乙肝的记录仅用于轮换任务和咨询目的。
预测变异新冠病毒 (COVID-19) 的疗效......
图 1 使用基于祖先的疫苗和变体修饰的疫苗加强接种的汇总中和数据。（A）使用基于祖先的疫苗加强接种后中和滴度的倍数变化。不同测试变体的滴度变化以不同的颜色表示。（B）与基于祖先的疫苗相比，使用变体修饰的疫苗加强接种时中和滴度有所改善（显示为倍数增加）。在体外针对祖先 SARS-CoV-2 变体进行测试（左）和在体外针对其他变体进行测试（右）时均显示出改善。（C）与基于祖先的疫苗相比，使用变体修饰的疫苗加强接种后中和滴度的倍数增加，具体取决于体外测试的变体是否与疫苗免疫原匹配（红色，左）或不匹配（蓝色，右）。对于图 B 和 C，对 log10 转换值进行了 t 检验。
AD26.COV2.s COVID-19疫苗的1-2A阶段试验的临时结果 不断发展的NAFLD护理模型和未来观点 糖尿病对HIV病毒学控制的影响 出现糖尿病的风险，体重增加和
在805名参与者的第1和3参与者服用第一批疫苗剂量后，在队列1中的第二次剂量后，最常见的不良事件是疲劳，头痛，肌痛和注射点疼痛。最常见的系统不良事件是发烧。全身不良事件在队列3中的普遍性比在同类1中少，而接受低疫苗剂量的人比接受高剂量的人少。第二剂量后的反应生成性较低。在第一个疫苗剂量（几何平均滴度[GMT]，224至354）之后的第29天，在第29天的90％或更多参与者中检测到对野生型病毒的中和 - 抗体滴度，并在第57天达到100％，并进一步增加滴度（GMT，288至488），无效或无效。滴度至少在第71天之前保持稳定。第二剂量的滴度增加了2.6至2.9（GMT，827至1266）。尖峰结合抗体反应类似于中和抗体反应。在第14天，在队列1中的76％至83％的参与者中检测到CD4+ T细胞响应，而在队列3中的60％至67％的参与者中检测到，朝向1型助手T细胞的偏斜偏斜。CD8+ T细胞的响应总体强大，但在队列中较低。