XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System簇射
利用 CV 团簇状态进行光量子计算
• 为了实现通用性，至少需要 2D 集群状态、高斯运算和一个非高斯运算。 • 为了实现容错性，需要 3D 集群状态。 • 集群状态不需要一次性生成 - 一些节点可以同时生成，而其他节点则被测量消耗。
使用混乱工程研究Kafka簇的异常检测
分布式系统正在在IT组织中广泛采用。这些系统中的监视故障，包括松散的耦合应用程序，很麻烦，需要手动关注。本研究重点是在运行Kafka的沙箱中实现异常检测，以自动检测故障。用于训练和测试模型，“混乱工程”用于将受控故障注入系统。由于沙盒当前不在负载下，因此创建了负载模拟器以模拟五种不同的方案：恒定负载，线性增加负载，线性减小负载，正弦负载和现实生活中的场景负载。该研究还研究了从5、10到未来30分钟的各种预测范围上预测指标的能力。预测模型显示出不同的性能结果，具体取决于沙箱上的当前负载和预测度量，因为一些指标显示出较高的波动性，从而导致预测性能较差。总体而言，增加预测范围会导致预测较差，但在合理的利润率之内。该研究得出的结论是，CPU使用度量对于现实生活中的模拟以及所有模型的正弦载荷表现最佳。对于线性增加，消费者组滞后的指标对于所有型号都是最好的。该度量在线性减少载荷期间也对LSTM表现最好。但是，KNN最好的指标是网络错误增加和内存使用量。隔离森林的最佳指标是主题偏移。在整体模型性能方面，KNN是现实生活模拟和线性增加负载的最佳选择。对于持续的模拟，Kafka延迟是LSTM和KNN的最佳指标，而网络错误最适合隔离林。隔离森林最适合正弦，线性减少和恒定模拟。该研究还得出结论，与常规负载模拟相比，沙盒中的混乱工程能够注入足够的误差，以使模型对负载的反应不同。本研究中引入的新方法提供了一种方法，用于使用混乱工程在测试环境中建立机器学习模型，而无需生产数据或现实生活中的使用。
关于原子精确，DNA稳定的银纳米簇AG16CL2
在肠道中，一个细菌社区通过将食物转化为营养，捍卫人体免受致病感染以及与免疫和神经系统的通信来影响人类健康。1 - 3个研究人员发现，一个平衡和多样化的社区是监管免疫反应的关键。4,5因此，可以使用益生菌补充剂递送细菌来调节肠道社区以产生生物治疗效果。6,7个细菌细胞可以冷冻干燥以增加其保质期，同时也形成可以掺入口服补充剂中的粉末。8,9虽然在自由干燥过程中使用的加工条件，低温和压力可能对细胞有害，但细菌在材料中的包封封装在诸如，蛋白质，碳水化合物或聚合物之类的材料中可保护细胞在加工过程中的损害。其他技术 - 喷雾干燥，乳液，微流体，3D打印，挤出等。- 也已被用来封装各种聚合物中的细菌，以改善在加工，存储和使用过程中的细胞活力。6,10 - 13
氢键水线/簇 - 人造水通道的自然选择性
器官或组织。某些子类，例如HAQP0、1、2、4和5，可以选择性地运输水，同时拒绝其他离子[6-12]，这可以归因于独特的窄选择性滤波器，仅允许单个水分子易位。出现到通道入口时，水分子可以自动调整其自适应结合和方向，然后通过通道产生连续的水线/簇。此过程将伴随着几个小溶质的易位。，例如，HAQP3运输尿素，甘油和水分子。此外，在HAQP3中，Ni 2+与组氨酸241的结合可以带来与人类肺部疾病有关的Ni 2+敏感性[17]。
左心室射血分数作为主要心力衰竭表型参数
LVEF 有局限性。4 随着对 HF 综合征复杂性的认识不断提高，以及表征 HF 的临床、生物标志物、影像学、侵入性血流动力学和综合评分以及大数据分析工具的改进，LVEF 越来越被认为过于原始。但 LVEF 的批评者在任何情况下都没有提供 LVEF 的有效替代方案。数十年来 HF 治疗的进展仍然基于以 LVEF 降低为主要纳入标准的研究。因此，从这个角度来看，正如其他人最近所做的那样，7 我们提供了一个务实的理由，说明为什么使用超声心动图测量 LVEF 并将 HF 归类为射血分数降低的 HF（HFrEF，LVEF ≤ 40%）；射血分数轻度降低的 HF（HFmrEF，LVEF 4 1 –49%）和射血分数保留的 HF（HFpEF，LVEF ≥ 50%）2 仍然是评估疑似或明显 HF 患者的主要临床工具，直到出现更好的可操作的替代方案（图 1）。
empagliflozin用于治疗慢性心力衰竭的射血分数
本指南中的建议代表了尼斯的观点，在仔细考虑可用的证据后到达。在行使判断力时，希望卫生专业人员将此指南充分考虑到患者的个人需求，偏好和价值观。在本指南中应用建议是由卫生专业人员及其患者酌情决定的，并且不超越医疗保健专业人员的责任，以便与患者和/或其护理人员或监护人或监护人协商，以做出适合个人患者情况的决定。
心力衰竭和相关因素的个体的左心室射血分数
摘要|目的：验证可修改的危险因素，临床并发症和药物治疗与心力衰竭（CI）中左心室射血症（FEBRU）的比例的关系。方法：横向切割研究，来自MA-DIBRAL研究的二级数据，对患有心力衰竭的患者：相关特征和左心房功能。由75名成年人组成的样本，参加了巴伊亚萨尔瓦多的参考文献。febru组已分类：2月减少（发烧）≤40％，间媒体（2月）40-49％和2月2月（2月）≥50％。通过SPSS软件进行了分析，并认为统计显着性P≤0.05。结果：样本的平均年龄为62±10岁，其中大多数男性n = 42（56％），功能性II/IV级n = 41（54.7％）和特发性病因n = 33（44％）。发烧和Lovep相似n = 31（41％），其次是2月n = 13（18％）。2月亚组与糖尿病（DM）作为危险因素（p = 0.049），中风（中风）作为并发症（P = 0.001）和Betablo-Qualers（P = 0.004）以及血管紧张素转化酶（IECA/BRA/BRA）（IECA/BRA）（p = 0.004）（P = 0.004）。结论：DM作为危险因素，中风是一种并发症，βBlockers和IECO/BRA药物与个人的IC Febive有关。
通过生成对抗网络快速模拟高粒度量热仪
摘要 我们提出了 3DGAN，用于模拟未来高粒度量热仪的三维图像输出。我们证明了生成对抗网络 (GAN) 在生成科学数据方面的有效性，同时在大量输入变量中保持对各种指标的高准确度。我们展示了迁移学习概念的成功应用：我们训练网络模拟来自较小范围的初级能量的电子簇射，然后进一步训练五倍大的范围（模型无法直接训练更大的范围）。同样的概念被扩展到为其他粒子生成簇射，这些粒子的大部分能量都沉积在电磁相互作用中（光子和中性介子）。此外，还探索了带电介子簇射的生成，更准确的努力需要来自其他探测器的额外数据，而这些数据不在当前工作的范围内。我们的进一步贡献是演示了如何使用 GAN 生成的数据进行实际应用。我们使用 GAN 生成的数据训练第三方网络，并证明响应类似于使用蒙特卡罗模拟数据训练的网络。GAN 生成的阵雨对各种物理特征的准确度在蒙特卡罗的 10% 以内，速度提高了三个数量级。通过分布式训练可以进一步提高训练和推理的速度。
单分散胶体量子点簇内的均匀共振能量转移
同质 FRET 过程依赖于供体发射和受体吸收之间的光谱重叠。只有当 QD 彼此足够接近时，才会发生这种情况。这就是我们添加 APTES 将它们聚集成簇的原因。因此，从小波长到大波长的相关能量转移导致 QD 群体的发射带红移。从现象学上讲，这种红移类似于我们在胶体悬浮液中增加 QD 浓度时观察到的红移。在这种情况下，QD 不会聚集且不会相互耦合，因此它们无法实现同质 FRET。然而，鉴于它们的高浓度，内滤波效应 (IFE) 开始发挥作用。每个 QD 仍然发光，但会显著吸收其他 QD 的光。这是一种纯粹的集体自吸收现象，在整个 QD 群体的规模上，依赖于吸收和发射之间的光谱重叠 [3]。给定等式。 (S13)，同源 FRET 可以正式描述为一种统计现象，涉及整个 QD 群体的吸收 A (λ) 和发射光谱 I 0 (λ) 之间的有效重叠，方式与 IFE 类似，只要 ∆ S ≳ δλ ，即 A (λ) ≈ I 0 (λ + ∆ S) 在重叠的光谱范围内（见图 S2）。出于这些原因，我们在此建议，首先，计算由于内滤波效应（IFE）引起的红移，其次，将结果推断到形式上类似的同源 FRET 情况。
多种病毒和痴呆症风险的簇之间的关系：系统评价
No Multimorbidity Women: Hypertension, diabetes and CHD (HR = 2.20 , 95% CI: 1.98-2.46) Cancer (HR = 1.37 , 95% CI: 1.17-1.60) Thyroid disorders (HR = 1.44 , 95% CI: 1.23- 1.69) Pain, dyspepsia and depression (HR = 1.43 , 95% CI：1.21-1.69）哮喘和COPD（HR = 1.66，95％CI：1.41-1.95）疼痛和高压（HR = 1.42，95％CI：1.18-1.72） （HR = 1.38，95％CI：1.22-1.55）哮喘，COPD和牛皮癣（HR = 1.32，95％CI：1.12-154）疼痛，瘫痪和前列腺疾病和前列腺疾病（HR = 1.52，95％CI：1.12-1.54）癌症（1.12-1.54）癌症（1.12-1.54）癌症（HR = 1.45％ccie）和高血压集群（HR = 2.24，95％CI：1.97-2.55）