我们通过称为同时间隔号的图形宽度参数提出了一种概括间隔图等级的新方法。此参数与间隔图的同时表示问题有关,并定义为标签的最小数字D,使得该图允许d-相对的间隔表示,即间隔和标签集的分配到顶点的分配,以便在相应的间隔相对间隔内仅相邻两个角度,以及它们的实验室集合,以及它们的实验室集合。我们表明,此参数是NP -HARD来计算并给出参数的几个边界,特别表明它夹在路径宽和线性中的MIM宽度之间。对于具有有界参数值的图类类别,假设该图配备了带有恒定标签数量的同时间隔表示,我们为集团,独立集和主导集合问题提供了FPT算法,以及独立支配集合和着色问题的硬度结果。独立集和统治集的FPT结果是同时间隔数和解决方案大小。相比之下,已知两个问题都是线性含量宽度加上溶液尺寸的hard。
关键词:免疫疗法,头部和颈部鳞状细胞癌,HNSCC,昼夜节律摘要:适应性免疫反应在生理上受昼夜节律调节。肺癌和黑色素瘤恶性肿瘤中的数据表明,当天早些时候的免疫疗法输注可能与改善的反应有关。但是,尚不清楚HNSCC患者的最佳给药时间。我们旨在评估HNSCC患者的免疫疗法输注时间与总体生存时间(OS)和无进展生存期(PFS)的关联,这是在机构审查董事会批准的回顾性队列研究中。113例患者遇到的研究纳入标准,并将98例患者纳入了倾向评分匹配的队列中。在完整的无与伦比的队列中(n = 113),每增加20%的输注量在1500H后接受OS危险比(HR)为1.35(95%C.I.1.2-1.6; p-value = 0.0003)和A PFS HR和A PFS HR(95%
[5] R. Schmidt 和 U. Scheuermann,“使用芯片作为温度传感器 - 陡峭横向温度梯度对 Vce(T) 测量的影响”,2009 年第 13 届欧洲电力电子及应用会议,巴塞罗那,2009 年,第 1-9 页。
量子信息中的一个基本原理是矩 EU [Tr UρU † O t ] 的计算。这些矩描述了将状态 ρ 发送到从某个分布中采样的随机幺正 U 并测量可观测量 O 所获得的期望值分布。虽然这些矩的精确计算通常很困难,但如果 U 由局部随机门组成,则可以通过对马尔可夫链式过程进行蒙特卡洛模拟来估计 EU [Tr UρU † O t ]。然而,这种方法可能需要大量样本,或者存在符号问题。在这项工作中,我们建议通过张量网络来估计矩,其中局部门矩算子被映射到作用于其局部交换基的小维张量。通过利用表示理论工具,我们研究了局部张量维数,并为深电路产生的矩阵积状态的键维数提供了界限。我们将我们的技术与蒙特卡洛模拟进行了比较,结果表明我们的技术可以显著优于它们。然后,我们展示了当 U 是一个作用于数千个量子比特并具有数千个门的量子神经网络时,张量网络如何精确计算二阶矩。最后,我们用数字方式研究了具有正交随机门的电路的反集中现象,由于符号问题,这项任务无法通过蒙特卡洛进行研究。
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