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数字自助系统“手中的大脑”对自闭症患者的心理和社会影响：英格兰和威尔士的前瞻性队列研究
招募了由英格兰和威尔士七个NHS自闭症服务确定的被诊断或疑似DSM-5（1级）自闭症的成年人，进行了为期12周的前瞻性混合方法研究。主要的定量结果指标是对学习障碍者（Honos-LD）和医院焦虑和抑郁量表（HADS）的国家结局量表的健康。Fisher的精确测试探讨了社会人口协会。配对的t检验用于BIH的整体有效性后分析。多变量局部回归模型，单变量前 - 后分析，Wilcoxon签名秩检验，Logistic回归分析，Bonferroni控制和规范分析用于对所确定的变化提供信心。在布劳恩（Braun）和克拉克（Clarke）的六步过程中，完成了完成研究的参与者的六步过程之后，对半结构化的主题分析进行了访谈。
RACGAP1 受 E2F3 转录调控，其缺失导致食管鳞状细胞癌有丝分裂灾难
图 1 RACGAP1 在 ESCC 中高度上调。（A、B）与健康组织相比，ESCC 组织中 RACGAP1 的 mRNA 表达显著上调，这由来自 GEO 的三个微阵列数据集（A）以及来自 TCGA 数据的 RNA-seq 数据（B）表明。（C）进行 QPCR 检测以验证 ESCC 组织（n=96）与邻近健康组织（n=20）相比 RACGAP1 mRNA 水平的上调。（D）Kaplan-Meier 曲线显示高 RACGAP1 表达组的总生存期 (OS) 时间明显较短。P 值由对数秩检验确定。（E）左图：Western blotting 检测显示 ESCC 组织中的 RACGAP1 蛋白水平高于匹配的邻近健康组织。右图：灰度分析的统计结果。P 值由配对 t 检验确定。***，P<0.001。
2.3.5. 使用 Hyfran 计算重现期
其中，T 表示重现期，m 表示与重现期为 T 的事件相对应的数据的秩，n 表示数据的年数。为了解决这个问题，使用 Hyfran 程序来估计重现期，使用不同的统计分布。Hyfran 程序提供了 18 种不同的统计分布，可用于拟合独立、同质和平稳的数据集。赤池信息准则 (AIC) 是一种广泛使用的方法，用于从一组竞争分布中识别出最优分布。为了确定最佳分析方法，使用 AIC 检验来选择最佳分布方法 [67]。如第 2.3.3 和 2.3.4 节所述，以及附表 S1 所示，计算了所研究未测量区域中两组不同子流域的重现期。利用TRMM卫星数据获得研究区域的年最大降水量，而利用GPM数据获得同一区域的降雨分布。
物理系理学硕士课程的新课程结构
PH401：数学物理 I (2-1-0-6) 线性代数：线性向量空间：对偶空间和向量、柯西-施瓦茨不等式、实数和复数向量空间的定义、度量空间、线性算子、子空间；跨度和线性独立性：行减少和方法；基础和维度：使用简化的跨度和独立性测试 (RREF) 方法；线性变换：图像、核、秩、基础变换、转移矩阵、同构、相似变换、正交性、Gram-Schmidt 程序、特征值和特征向量、希尔伯特空间]。张量：内积和外积、收缩、对称和反对称张量、度量张量、协变和逆变导数。常微分方程和偏微分方程：幂级数解、Frobenius 方法、Sturm-Liouville 理论和边界值问题、格林函数；笛卡尔和曲线坐标系中不同波动方程的分离变量法，涉及勒让德、埃尔米特、拉盖尔和贝塞尔函数等特殊函数以及涉及格林函数的方法及其应用。教材：
大型多元空间数据的协方差近似...
本文研究了多个气候模型误差之间的互相关。我们构建了一个贝叶斯分层模型，该模型解释了各个模型的空间依赖性以及跨不同气候模型的跨构成。我们的方法允许具有不可分割的和非稳定的交叉协方差结构。我们还提出了一种协方差近似方法，以促进非常大的多元空间数据集建模和分析中的计算。协方差近似组成的两个部分：一个减少的秩部分以捕获大规模的空间依赖性，以及稀疏的协方差矩阵，以纠正由降低级别近似所引起的小规模依赖误差。我们特别注意近似值的第二部分具有块对基结构。模型拟合和预测的仿真结果表明，在预测过程近似和独立块分析中，提出的近似值的取代。然后，我们将综合方法应用于多个气候模型错误的联合统计建模。
![arXiv:2407.17563v1 [quant-ph] 2024 年 7 月 24 日](/simg/d\d87af67d8ecbef215d825884e9cf4a82f1e60136.png)
arXiv:2407.17563v1 [quant-ph] 2024 年 7 月 24 日
在量子计算中，了解给定系统或状态遵循或不遵循的对称性通常很有用。例如，汉密尔顿对称性可能会限制允许的状态转换或简化机器学习应用中的学习参数，并且某些非对称量子态在各种应用中都非常有用。对称性测试算法提供了一种根据群的表示来识别和量化这些属性的方法。在本文中，我们介绍了一组量子算法，这些算法实现了量子系统对称子空间和非对称子空间的投影。我们描述了如何对其进行修改以实现反对称投影，并展示了如何以系统的方式组合投影仪以有效测量单个量子电路中的各种投影。利用这些构造，我们展示了诸如测试 Werner 态对称性和估计二分态的 Schmidt 秩等应用，这些应用得到了 IBM Quantum 系统的实验数据的支持。这项工作强调了对称性在简化量子计算和推进量子信息任务方面的关键作用。
量子模拟的密集输出
量子密集输出问题是使用量子计算机评估时间相关量子动力学中时间累积的可观测量的过程。该问题经常出现在量子控制和光谱计算等应用中。我们提出了一系列旨在在早期和完全容错量子平台上运行的算法。这些方法借鉴了振幅估计、汉密尔顿模拟、量子线性常微分方程 (ODE) 求解器和量子卡尔曼线性化等技术。我们针对演化时间 T 和容错率 ǫ 提供了全面的复杂性分析。我们的结果表明，对于某种类型的低秩密集输出，线性化方法几乎可以实现最佳复杂度 O (T/ǫ)。此外，我们对密集输出问题进行了线性化，从而得出包含原始状态的精确有限维闭包。该公式与库普曼不变子空间理论有关，可能在非线性控制和科学机器学习中具有独立意义。
Onvansertib 增强 Trastuzumab Deruxtecan 在内分泌治疗和 CDK4/6 抑制剂耐药中的抗肿瘤疗效
图 1. (AC) HBCx-246 PDX 模型用载体 (Ctrl)、onvansertib (Onv；口服，45mg/kg，每周 5 次，共 29 天)、T-DXd (IV，4 mg/kg，第 1、22、43 和 64 天，黑色箭头所示) 或 Onv+T-DXd (O+T) 治疗，每周测量两次肿瘤体积。相对肿瘤体积 (RTV) 计算为 RTV =（测量日的肿瘤体积）/（第 0 天的肿瘤体积）。第 22 天的肿瘤生长抑制计算为 100% x (Vcontrol-Vtreated)/Vcontrol)。(A) 随时间推移的肿瘤体积平均值 ± SEM。使用非配对 t 检验比较第 29 天 O+T 和最有效单一疗法 (Onv) 之间的肿瘤体积。(B) 随时间推移的个体 RTV。 (C) 无事件生存期 (EFS，RTV 时间 = 10) 的 Kaplan-Meier 分析。采用对数秩 Mantel-Cox 检验进行生存分析。显著性水平表示为 ** p < 0.01 和 **** p < 0.0001。结论
S 3 LRR：联合判别子空间识别和半监督脑电情绪识别的统一模型
摘要：基于脑电数据的情绪识别一直是学术界和工业界的研究热点，为实现和谐的人机交互奠定了坚实的基础。但现有研究大多直接对脑电特征进行分类，或者采用“特征变换+分类”的两阶段范式进行情绪识别。前者通常无法获得理想的效果，而后者则不可避免地打破了特征变换与识别之间的联系。在本文中，我们提出了一个简单而有效的模型——半监督稀疏低秩回归（S3LRR），将判别子空间识别和半监督情绪识别统一在一起。具体而言，S3LRR 通过将最小二乘回归（LSR）中的投影矩阵分解为两个因子矩阵来表示，从而完成判别子空间识别并将子空间脑电数据表征与情绪状态联系起来。在基准SEED_V数据集上的实验研究表明，S3LRR联合学习机制使得情绪识别性能得到较大提升。
![arXiv:2306.12416v3 [quant-ph] 2024 年 4 月 26 日](/simg/e\e3c05049086a26234f776a4d9bb8de68c1a892bd.webp)
arXiv:2306.12416v3 [quant-ph] 2024 年 4 月 26 日
我们针对给定的一般量子通道及其一个输出状态，提出了一个量子软覆盖问题，即寻找近似给定通道输出所需的输入状态的最小秩。然后，我们利用量子香农理论的解耦技术，证明了基于平滑最小熵的一次性量子覆盖引理。本文两位作者证明了该覆盖结果等同于后验（逆）通道失真标准下速率失真的编码定理。这两个一次性结果都直接得出关于独立同分布渐近线的推论，即通道的相干信息。我们的量子覆盖引理的强大功能通过另外两个应用得到证明：首先，我们制定了一个量子通道可解析性问题，并提供了一次性以及渐近的上下界。其次，我们对量子通道的无限制和同时识别容量给出了新的上界，特别是首次将同时识别容量与无限制识别容量分开，证明了上一位作者的一个长期猜想。