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World File Search System结构化分析
模态majorana球体和结构化高斯光束的隐藏对称性
简介。- 一词“结构化光”是指具有非平凡且有趣的幅度，相位和/或极化分布的光场。大量工作已致力于生产结构化的光场，从而导致了新技术的发展和改进现有技术[1,2]。也许结构化光的最著名示例对应于携带轨道角动量的梁，广泛用于从量子光学到显微镜的应用中[3,4]。当前的工作着重于所谓的结构化高斯（SG）梁的结构梁的子类[5-8]。这些对近似波方程的解决方案具有自相似的特性，这意味着它们的强度曲线在传播到缩放因子时保持不变。sg梁包括众所周知的laguerre-gauss（lg）和雌雄同体 - 高斯（HG）梁[9]，它们一直是广泛研究的主题，用于许多应用中的模态分解，例如模式分类和分量额定定位[10-13]。lg和Hg梁属于更广泛的SG梁，称为广义的Hermite-Laguerre-Gauss（HLG）模式[14,15]，可以使用适当的圆柱形透镜（Attigmatic Translions）[16]来从HG或LG梁上获得。这些模式可以表示为模态Poincar´e球的表面上的点（MPS）[17-19]，如图1。这种表示形式导致了这样的见解：这些梁可以在一系列散光转换上获得几何阶段[7,20 - 23]。HLG模式的MPS表示揭示了其固有的组结构和转换属性。这种结构的概括是将模态结构和极化混合[24]。但是，没有为无限的
基于峰值的模式识别的蛋白质结构化储层计算
摘要 - 到现在，我们目睹了半导体行业的微型化趋势，并得到了纳米级表征和制造方面的开创性发现和设计的支持。为了促进趋势并产生越来越小，更快，更便宜的计算设备，纳米电子设备的大小现在达到了原子或分子的规模，这无疑是对新型设备的技术目标。随着趋势，我们探讨了在单个蛋白质分子上实施储层计算的非常规途径，并具有小型世界网络特性的介入神经形态连接。我们选择了izhikevich尖峰神经元作为电子处理器，与Verotoxin蛋白的原子相对应，其分子作为连接处理器的通信网络的“硬件”结构。我们在单个读数层上申请，以监督方式采用各种培训方法来研究分子结构化储层计算（RC）系统是否能够处理机器学习基准。我们从基于峰值依赖性塑性的远程监督方法开始，并以线性回归和缩放的共轭梯度背部传播训练方法继续进行。RC网络被评估为标准MNIST和扩展MNIST数据集的手写数字图像上的概念概念，并与其他类似方法相比，证明了可接受的分类精度。
strpsearch：快速检测结构化串联重复蛋白
动机：结构化串联重复蛋白质（Strps）构成以重复性结构基序为特征的串联重复的子类。这些蛋白质表现出不同的二级结构，形成了重复的第三级排列，通常会导致大分子组件。尽管序列高度可变，但STP可以执行重要和多样的生物学功能，并保持一致的结构，并具有可变数量的重复单元。随着蛋白质结构预测方法的出现，现已公开可用的数百万个蛋白质的3D模型。但是，由于缺乏准确性和较长的执行时间，因此使用当前的最新工具对Strp的自动检测仍然具有挑战性，从而阻碍了他们在大型数据集上的应用。在大多数情况下，手动策展仍然是检测和分类strp的最准确的方法，使其对注释数百万个结构不切实际。
叙事功能或结构化功能？大语模型的研究
众所周知，抽象的癌症治疗会引入心脏毒性，对结局产生负面影响和生存。识别患有心力衰竭风险（HF）的癌症患者对于改善癌症治疗结果和安全性至关重要。这项研究检查了机器学习（ML）模型，以使用电子健康记录（EHR）（包括传统的ML，时间感知的长期短期记忆（T-LSTM）（T-LSTM）和大型语言模型（LLMS），使用从结构性医疗代码中得出的新型叙事特征。我们确定了来自佛罗里达大学健康的12,806名患者，被诊断出患有肺部，乳腺癌和结直肠癌，其中1,602名患者在癌症后患有HF。LLM，GatorTron-3.9b，达到了最佳的F1分数，表现优于传统的支持向量机39％，T-LSTM深度学习模型乘以7％，并且广泛使用的变压器模型BERT，5.6％。分析表明，所提出的叙事特征显着提高了特征密度和提高的性能。引言癌症和心血管疾病是美国（美国）的前2个死亡原因，它们通常在多个层次上共存并相交。1-3癌症是全球重要的公共卫生问题，也是美国第二常见的死亡原因。在2023年，美国有1,958,310例新的癌症病例，导致609,820例死亡。4肺癌和支气管癌是最致命的癌症形式，估计导致127,070例死亡，其次是结直肠癌，估计有52,550例死亡。Yang等。 angraal等。 Yu等。Yang等。angraal等。Yu等。Yu等。乳腺癌是最常见的癌症诊断，估计有30万人。已知许多癌症治疗方式，例如化学疗法和放射疗法，都引入心脏毒性并可能导致心脏故障，这是癌症患者疾病和死亡的重要原因。5例癌症患者经常面临双重挑战，即不仅要管理其原发性癌症，而且还涉及癌症治疗的潜在心脏毒性作用。6即使不是直接心脏毒性，癌症治疗也会导致代谢，能量平衡，贫血和其他生理压力源的变化，这些胁迫可能会加速或发现先前存在的患者心脏病的倾向。为了解决这个问题，心脏肿瘤学是结合心脏病学和肿瘤学知识以识别，观察和治疗癌症患者心血管疾病的越来越感兴趣的领域。HF的发生率显着有限，对癌症的治疗方案显着影响，并对生活质量产生负面影响。使用电子健康记录（EHR）来识别有HF风险的癌症患者，以帮助决策并提高癌症治疗的安全性。通常将HF的预测作为二进制分类任务进行处理，该任务是使用机器学习模型来对其进行访问的，以将给定的个体分类为正（以HF风险）或负面（无HF风险）类别。先前的研究探索了使用EHR来使用传统的机器学习模型和基于神经网络的深度学习模型来预测HF的风险。混合神经网络11-13，包括混合动力7系统地探索了传统的机器学习模型，包括逻辑回归（LR），随机森林（RF），支持向量机（SVMS）和梯度增强（GB），具有单速和术语频率内文档频率（TF-IDF）特征编码策略。8开发了使用LR，RF，GB和SVM的HF患有HF的门诊病人的死亡率和住院模型。9探索了英国生物库的基因组学数据以进行心力衰竭预测。在这些先前的研究中，来自EHR的结构化医疗法规通常表示为具有零值和零值的向量，其中零表示患者没有相应的特征，而患者表示患者具有相应的特征，称为单次编码。然而，在单次编码期间，EHR的事实结构被简化为向量表示，而无需考虑时间关系。为了捕获事件时间结构，研究人员探索了深度学习方法，例如使用长期短期记忆（LSTM）10实施的复发性神经网络。
基于后量子密码学的区块链系统安全效能分析基于后量子密码学的区块链系统安全效能分析基于后量子密码学的区块链系统安全效能分析...
当前用于加密货币交换的区块链系统主要采用椭圆曲线加密（ECC）来生成钱包中的密钥对，而椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）来生成交易中的签名。因此，随着量子计算技术的成熟，当前的区块链系统面临量子计算攻击的风险。量子计算机可能可能由ECDSA产生的伪造标记。因此，本研究分析了当前区块链系统对量子计算攻击的漏洞，并提出了基于量子后加密术（PQC）基于基于的区块链系统，以通过解决和改善每个已确定的弱点来提高安全性。此外，这项研究提出了基于PQC的钱包和基于PQC的交易，利用PQC数字签名算法来生成基于PQC的
使用环境DNA分析技术的淡水鱼类调查方法
综合分析方法（MIFISH方法）metabar缩合分析等。物种识别等。物种特定检测实时PCR分析等。成本（每个样品）约20,000至40,000日元 *3约30,000至50,000至50,000日 *4 *1参见试验调查（环境环境部工作部）。 *2监测站点1000湖：请参阅《淡水鱼类调查手册》。 *3尽管主要重点是分析成本（阅读），但数量取决于分析公司（分析结果的检查是单独的成本）。对于特定于物种的检测，
2025年生物信息学与计算生物学国际学术会议
基因组学和疾病研究、高通量数据分析、网络生物学、计算遗传学、模型解释和可视 化、生物数据挖掘、比较基因组学、机器学习和医学影像分析、蛋白质结构与功能预测、 宏基因组学与微生物组、知识图谱构建、生物信息学工具开发、转录组学和表达谱的分析、 药物发现与设计、遗传流行病学、蛋白质组学、个性化医疗与精准医学、生物医学工程、 结构生物信息学、计算工具和软件开发、进化生物信息学、系统生物学、环境与生态计算 生物学和流行病学、计算生态学、序列分析、模式识别与生物信号处理、生物信息学与统 计分析、下一代测序技术、计算生物学与人工智能的融合、生物数据挖掘、处理与分析、 计算医学与临床应用、代谢组学、生物信息学工具与网络科学。
学习型组织的战略一致性维度和结构化实践：案例研究
学习型组织通过利用其“战略一致性”来促进教育。然而，组织战略是一个关键问题，因为它会影响组织的效率和绩效。本研究旨在评估战略一致性维度对组织学习实践的影响。本研究是定量的、描述性的和解释性的。验证性因子分析 (CFA) 方法用于评估研究变量。研究案例是 Wasit 大学教职员工，他们向 450 名参与者提供样本。使用问卷收集数据。使用 SPSS V.25 和 Amos.V.23 统计程序分析收集的数据。研究假设被接受，并证实了战略一致性维度（包括电信、组织价值、治理、伙伴关系和劳动力技能）对 Wasit 大学学习型组织实践的影响的统计显著性 (p < 5%)。组织学习的战略一致性维度中保留的结构表明电信、组织价值、治理、伙伴关系和教师技能的可用性。大学应该增加对组织学习机制的兴趣和投资，以促进获取知识的过程。在制定战略决策时，必须让教官参与并考虑他们的观点和能力。
养老院中以虚弱症为重点的结构化药物审查
清晰的讨论侧重于以患者为中心的结果，如果合适，列出百分比风险或 NNT，使用诸如“无需试验”之类的语言。更容易保持现状 不要问“你的药物还好吗？”试着问“你认为你的药物对你有好处吗？你认为它们对你有害吗？” 由专家开始的药物 临床情况通常在开始使用后发生了变化——大多数专家会支持审查。如果需要建议，请使用 A&G 或联系二级护理药物信息。
激光结构化微靶标在4 x10^16 W/cm^2
相对论温度电子高于0.5 MeV的温度电子通常以大约10 18 w/cm 2的激光内部产生。以非相关强度运行的高重复速率激光器（≃1016 w/cm 2）的产生是针对紧凑型，超短，台式电子源的基础主教。能够利用激光 - 血浆相互作用的不同方面的新策略对于降低所需的强度是必要的。我们在这里报告，一种新型的微螺旋体动态靶标结构技术，能够在蓬代尺度（10 18 w/cm 2）所需的强度的1/100中产生200 keV和1 meV电子温度，以产生相对论电子温度。将这种方法与“非理想的” Ultrashort（25 fs）脉冲以4×10 16 W/cm 2的形式结合了固定，优化的尺度长度和微观访问的概念，可实现两样式的衰减增强的电子加速度（25 fs）脉冲。具有KHz的射击可重复性，这种精确的原位靶向物可以通过毫升joule类激光器产生高达6 MeV的质量质量束状电子发射，这对于所有科学领域的时间分辨，微观研究都可以进行转化。