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自动QML：通过在灰度图像上使用进化算法的稳健量子启发的分类器的自动生成和培训
提出了一种新的混合系统，用于通过使用多目标遗传算法在灰度图像上自动生成和训练量子启发的分类器。定义了动态适应性函数，以获得最小的电路复杂性和最高的观点数据精度，从而确保所提出的技术是可以推广且健壮的。同时，它通过惩罚其外观和门数来最大程度地减少生成电路的复杂性。通过使用二维降低方法来减少图像的大小：主成分分析（PCA），该方法在个人内部编码并由系统进行了遗传优化，以及一个小的卷积自动编码器（CAE）。这两种方法相互比较，并采用经典的非线性方法来理解其行为，并确保分类能力是由于量子电路而不是用于降低维度的预处理技术引起的。
机器学习在局部放电中的应用......
局部放电测量是最重要的诊断方法之一，在交流电压下得到了深入研究。此外，机器学习已经建立，并已成功用于自动识别局部放电缺陷多年。对于交流电压，有几种诊断方法和解释工具。在直流电压领域情况并非如此，因此需要重要的工具来解释结果。本文研究了 HVDC GIS/GIL 的典型局部放电缺陷，但这些方法也可以用于其他高压设备。机器学习技术是用 MATLAB 和 WEKA 实现的。从局部放电脉冲序列中得出的统计参数被用作特征。对特征进行了层次聚类，以分析局部放电缺陷之间的可分离性。使用三种流行算法（SVM、k-NN、ANN）进行分类。这些算法的参数各不相同，并相互比较。SVM 明显优于其他分类器。
适当控制饮食的重要性
因此，令人惊讶的是，研究人员不使用匹配的控制饮食的频率。不幸的是，一个常见的例子是使用低脂基（GB）Chow作为高脂纯料成分饮食的“控制”。纯化的成分饮食和GB盘不应相互比较，因为这些饮食类型之间存在太多的差异，无法进行比较。例如，如果研究人员发现微阵列中某些基因的某些基因在高脂纯化成分饮食上的差异表达与低脂GB GB Chow相比，很容易得出结论，由于饮食水平之间的脂肪水平有差异，因此基因表达改变了基因表达。然而，饮食中几乎所有其他的东西也不同，包括维生素，矿物质，蛋白质，脂肪，碳水化合物和纤维的来源和数量。
SGLT2抑制剂对非ST段升高心肌梗死的糖尿病患者的对比诱导肾病的发展
摘要：背景和目标：使用造影剂的经皮是心血管疾病的现代诊断和治疗方法。对比使用可能会导致肾病，尤其是在糖尿病患者中。SGLT2抑制剂具有强大的心脏保护性和肾脏保护性。 在我们的研究中，我们研究了该药物组在防止造影剂引起的肾病（CIN）发展的有效性。 材料和方法：分析了312名接受CAG的糖尿病患者的结果。 研究组包括使用SGLT2的104例DM患者，对照组不使用SGLT2。 这些组在临床，人口统计学和实验室参数方面相互比较。 结果：组是相似的特征。 但是，与手术前相比，CAG后肌酐值与使用SGLT2抑制剂相比，CIN的发展显着较小（P = 0.03）。 检查多变量分析的结果时，可以看到SGLT2抑制剂的使用显着降低了CIN的风险（优势比（OR）：0.41，95％固定间隔（CI）：0,142-0.966，p = 0.004）。 结论：我们的研究表明，SGLT2抑制剂可能可以防止CIN的发展，尤其是在糖尿病等合并症患者中。SGLT2抑制剂具有强大的心脏保护性和肾脏保护性。在我们的研究中，我们研究了该药物组在防止造影剂引起的肾病（CIN）发展的有效性。材料和方法：分析了312名接受CAG的糖尿病患者的结果。研究组包括使用SGLT2的104例DM患者，对照组不使用SGLT2。这些组在临床，人口统计学和实验室参数方面相互比较。结果：组是相似的特征。但是，与手术前相比，CAG后肌酐值与使用SGLT2抑制剂相比，CIN的发展显着较小（P = 0.03）。检查多变量分析的结果时，可以看到SGLT2抑制剂的使用显着降低了CIN的风险（优势比（OR）：0.41，95％固定间隔（CI）：0,142-0.966，p = 0.004）。结论：我们的研究表明，SGLT2抑制剂可能可以防止CIN的发展，尤其是在糖尿病等合并症患者中。
商业集群：国际成功模式、因素和特征的回顾
集群是应用横向政策刺激地方经济和重新定义一个地区或国家的发展模式的重要工具和战略选择。本综述的目的是深入探讨成功的国际集群的各种模式、分析、特点、因素和属性。此外，本文还确定了竞争优势的来源以及决定合作创新形成成功的因素和特点，并深入了解了其演变和发展。所用方法是文献综述、研究和对希腊和外国文献的批评。调查选择了六十 (60) 个出版物作为广泛样本。随后，样本的选择限制为符合特定标准的三十六 (36) 个出版物。在审查了研究和研究出版物之后，对每个人的数据进行了分析、处理和相互比较。最后得出结果和结论。
气候中立欧洲气候的能源过渡方案
- 实现2040目标：应加速哪些政策措施和创新？哪些主要投资和PCI迫在眉睫？- 能源过渡方案的最新趋势，评估和定义，我们如何达到欧洲气候目标？- 比较建模框架以进行更好的实现：如何比较模型之间的结果？- 在时空中开发细节能量和气候模型，但还需要具有更多的部门细节，例如部门目标（网格扩展，h 2等） - 模型之间的相互比较，如何标准化不同模型的可视化？- 扩展建模方法：循环经济，社会经济和行为方面， - 评估不同目标的模型实施：跨模型跨模型制定通用指标，输入数据协调和共同标准 - 了解并展示模型实施的分布
2023 年校园设施规划
2023 年春季，成立了一个由代表教职员工和学生组成的规划委员会，以审查和验证先前的调查结果。在目前资助的项目和具体需求和机会的背景下，讨论了搬迁、翻新、新建和场地改进。还审查了大学的愿景、使命和目标，以获得关键短语和指导概念。然后将项目列在矩阵中，根据它们对每个使命/愿景/目标相关的关键短语或概念的支持进行评分，并相互比较。这一过程消除了任何潜在的偏见，并有助于明确在当前条件下可能对大学产生最大影响的项目和/或立即改进的机会。结果表明，主楼、工程楼和图书馆最初对实现 MTU 的长期目标和愿景影响最大。
鲁棒量子计算的自动生成与训练...
摘要 — 我们提出了一种新的混合系统，使用多目标遗传算法在灰度图像上自动生成和训练量子启发分类器。我们定义了一个动态适应度函数，以获得最小的电路和对看不见的数据的最高准确度，确保所提出的技术具有通用性和鲁棒性。我们通过惩罚它们的出现来最小化生成的电路在纠缠门数量方面的复杂性。我们使用两种降维方法来减小图像的大小：主成分分析 (PCA)，它在个体中编码以进行优化，以及一个小型卷积自动编码器 (CAE)。将这两种方法相互比较并与经典的非线性方法进行比较，以了解它们的行为并确保分类能力归因于量子电路而不是用于降维的预处理技术。
将结构和功能数据系统地整合到小鼠初级视觉皮层的多尺度模型中
人们对皮层回路功能特性背后的结构规则了解甚少。为了系统地探索这些规则，我们将大量文献整理和大规模实验调查中的信息整合到清醒小鼠初级视觉皮层的数据驱动、生物现实模拟中。该模型以两种粒度级别构建，使用生物物理细节或点神经元。两种变体具有相同的网络连接，并相互比较并与视觉驱动神经活动的实验记录进行比较。在调整这些网络以重现实验数据时，我们确定了控制细胞类别特定连接和突触强度的规则。这些结构约束构成了可以通过实验测试的假设。尽管空间扩展模型和点模型在单细胞抽象方面截然不同，但对于我们研究的问题，它们在发放率分布级别上的表现相似。所有数据和模型均可免费作为社区资源提供。
几何和性能 - NIST 的 TSAPPS
我们考虑通过量子传感器网络中的量子比特传感器估计一组局部参数的多个解析函数的问题。为了解决这个问题，我们重点介绍了 Rubio 等人的传感器对称性能界限的概括，[ J. Phys. A 53 , 344001 (2020)]，并开发了一种用于测量此类函数的优化顺序协议。我们将两种方法的性能相互比较，并与不利用量子纠缠的局部协议进行比较，强调测量函数的系数向量在确定最佳测量协议选择方面的几何意义。我们表明，在许多情况下，尤其是对于大量传感器，优化的顺序协议比其他策略产生更准确的测量结果。此外，与传感器对称方法相比，顺序协议总是可以明确实现的。顺序协议非常通用，具有广泛的计量应用。