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灰色免疫模型给出了定性不同的预测
将宿主总体分为易感，感染和免疫等类别的隔室模型构成流行病学建模的主流。有效地，这种模型将感染和免疫视为二进制变量。我们构建了一个基于个体的随机模型，该模型将免疫视为连续变量，并结合了导致免疫力变化较小的因素。较小的免疫效应（SIE）包括其他感染的交叉免疫力，亚临床暴露的免疫力较小，并且在没有反复暴露的情况下缓慢衰减。The model makes qualitatively different epidemiological predictions, including repeated waves without the need for new variants, dwarf peaks (peak and decline of a wave much before reaching herd immunity threshold), symmetry in upward and downward slopes of a wave, endemic state, new surges after variable and unpredictable gaps, and new surges after vaccinating majority of the population.实际上，SIE模型提出了普遍观察到的矮人和对称峰和反复的潮流的替代原因，在Covid-19-19大流行期间观察到了特别好的原因。我们还建议可检验的预测，以区分重复波的替代原因。该模型进一步显示了可能具有协同作用和拮抗作用的不同干预措施的复杂相互作用。也表明，从长远来看，短期内有益的干预措施也可能是危险的。
低，重复给出OV329的剂量增强了啮齿动物大脑中的GABA -AT抑制作用 - 药代动力学之间的关系
GABA是成年CNS中的主要抑制性神经递质，被GABA-氨基转移酶（GABA-AT）分解代谢。因此，GABA-AT的失活可以提高中枢神经系统内的GABA水平，并可能降低与癫痫发作和癫痫发作相关的神经元过度刺激性。ov329是一种高度有效的，基于机制的GABA-AT抑制剂，具有具有类似作用机理（VGB）（VGB）类似作用机理的一流抗胃药（1-4）的潜力。以前，我们已经表明，在中颞叶癫痫的小鼠模型中，低重复剂量的OV329（3mg/kg，QD，8天）显着减少了局灶性癫痫发作的数量。啮齿动物中的PK数据表明，OV329在30分钟内达到峰值，大部分在4小时内被消除，大约半衰期约为1.5小时。鉴于较短的暴露和延迟的PD效应，至关重要的是，了解OV329如何相对于其PK谱而抑制大脑中的GABA-AT活性。另外，鉴于OV329对GABA-AT非常有效，我们检查了其对其他ATS（例如ASPARTATE/ ALANINE-AT（AST/ ALT））在肝脏中发现的疗效。这里获得的机械见解可能会告知如何在诊所中最佳使用OV329。
b'abstract。出租车型迁移\ xe2 \ x80 \ x93Cumpumption模型，该模型占信号依赖性动物（由U T d d .U.V //，V T D V UV给出的信号依赖性动物），以适当平滑的功能w \ xc5 \ x920； 1 /！ r> 0 on .0; 1/，但除0 .0/> 0的0.0/ d 0外。为了适当地应对所包括的扩散变性，本研究分别研究了线性方程的诺伊曼问题v d v c r .a.x; t / v / c b.x; t/v并建立了一个关于非负溶液的点阳性下限如何取决于最初数据和质量的质量以及a和b的集成性特征。此后，在仅在两个组件中合适的常规初始数据是非负态的，这是在上述方程式上的全局解决方案的衍生过程中的关键工具。除此之外，这些解决方案还可以稳定在某种平衡方面，并且由于差异的变性，作为定性效应，这是一种定性效应，第二个成分的初始较小性的标准被确定为该极限状态在空间上是非构成状态的足够。”
b'abstract。出租车型迁移\ xe2 \ x80 \ x93cumpumption模型，占信号依赖性motilies的占主导地位，如u t d d d .u.v //，v t d v uv所述，用于适当平滑的函数w \ xc5 \ x920; 1 /！r，以至于.0上> 0; 1/，但除0 .0/> 0的0.0/ d 0外。为了适当地应对包括扩散的变性性，本研究分别检查了线性方程的Neumann问题v T d v c r .a.x; t / v / c b.x; t/v并建立了一个关于非负溶液的点阳性下限如何取决于最初数据和质量的质量以及a和b的集成性特征。此后，这是在衍生上上述方程的全局解决方案的衍生结果的关键工具，在正时为正时平滑而经典，这仅仅是假设在两个组件中适当的常规初始数据是非负的。除此之外，这些溶液被认为是稳定在某些平衡方面的，并且由于差异的变性，作为定性效应，是一种定性效应，第二个组件的初始小度的标准被确定为该极限状态的原始状态足以使其在空间上是非固有的。”
b'我们表明，与激光散斑相关的质动力可以以类似于库仑散射的方式散射激光产生的等离子体中的电子。给出了实际碰撞率的解析表达式。电子散斑碰撞在高激光强度或 \xef\xac\x81lamentation 期间变得重要，\xef\xac\x80影响长脉冲和短脉冲激光强度范围。例如，我们 \xef\xac\x81 发现国家点火装置空腔激光重叠区域中的实际碰撞率预计将超过库仑碰撞率一个数量级，从而导致电子传输特性发生根本变化。在短脉冲激光-等离子体相互作用的高强度特性下（ I \xe2\x89\xb3 10 17 Wcm \xe2\x88\x92 2 ），散射足够强，导致激光能量直接吸收，产生能量缩放为 E \xe2\x89\x88 1 . 44 I/ 10 18 Wcm \xe2\x88\x92 2 1 / 2 MeV 的热电子，接近实验观察到的结果。 PACS 数字： PACS 数字。'
b'我们表明，与激光散斑相关的质动力可以以类似于库仑散射的方式散射激光产生的等离子体中的电子。给出了实际碰撞率的解析表达式。电子散斑碰撞在高激光强度或 \xef\xac\x81lamentation 期间变得重要，\xef\xac\x80影响长脉冲和短脉冲激光强度范围。例如，我们 \xef\xac\x81 发现国家点火装置空腔激光重叠区域中的实际碰撞率预计将超过库仑碰撞率一个数量级，从而导致电子传输特性发生根本变化。在短脉冲激光-等离子体相互作用的高强度特性下（ I \xe2\x89\xb3 10 17 Wcm \xe2\x88\x92 2 ），散射足够强，导致激光能量直接吸收，产生能量缩放为 E \xe2\x89\x88 1 . 44 I/ 10 18 Wcm \xe2\x88\x92 2 1 / 2 MeV 的热电子，接近实验观察到的结果。 PACS 数字： PACS 数字。'
给出，参与者愿意同意参加这项研究。问候：美好的一天，我的名字加文·乔治教授。我来自KW大学
给出，参与者愿意同意参加这项研究。问候：美好的一天，我的名字加文·乔治教授。我来自夸祖鲁 - 纳塔尔大学。我们正在进行研究，以了解夸祖鲁 - 纳塔尔大学（UKZN）的学生和员工的观点，偏好和犹豫不决的驱动因素。我们还与美国圣路易斯的华盛顿大学合作。您被邀请参加这项研究。简介：在这项研究中，我们探讨了哪些COVID19疫苗特征和实施特征对UKZN的员工和学生，尤其是那些疫苗犹豫的人最重要。我们建议进行调查和离散选择实验，以确定疫苗特征和实施策略的相对重要性，以确定如何最好地设计与员工和学生偏好一致的疫苗接种计划，以确保最大程度地吸收，这些课程可以应用于整个南非的高等教育机构。邀请参加：我们邀请您参加这项研究。如果您想参与其中，则需要单击“同意”按钮，该按钮表明
![b'in最近的地标结果[Ji等。 ，Arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无界维度的量子状态时，近似于两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界面时，我们研究了两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个大小的半决赛程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算添加剂\ xcf \ xb5-对具有T \ xc3 \ XC3 \ xc97 t -dimemensional量的两种玩法游戏的值的近似值 - 分别。对于固定尺寸t，此尺寸在Q中以q和准溶解度为单位，从而改善了先前已知的近似算法，而最差的运行时间保证最多在q和a中是指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不平等得出。](/simg/1/1eb8edb93c176a0334628f287995a2757f02cfe3.webp)
b'in最近的地标结果[Ji等。 ，Arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无界维度的量子状态时，近似于两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界面时，我们研究了两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个大小的半决赛程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算添加剂\ xcf \ xb5-对具有T \ xc3 \ XC3 \ xc97 t -dimemensional量的两种玩法游戏的值的近似值 - 分别。对于固定尺寸t，此尺寸在Q中以q和准溶解度为单位，从而改善了先前已知的近似算法，而最差的运行时间保证最多在q和a中是指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不平等得出。
b'in最近的地标结果[Ji等。，arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无限维度的量子状态时，近似两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界定时，两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个半尺寸的尺寸的程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算附加\ xcf \ xb5-关于具有T \ xc3 \ x97 t -dimum量的两次播放游戏的值的附加值，近似值，该量的量游戏分别。对于固定尺寸t，这在Q中以Q和准多态的多项式缩放在A中，从而改善了先前已知的近似算法，其中最差的运行时保证最充其量是Q和A中的指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不等式得出。
![b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数容量的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边的连接，这是第一个在\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）绑定在密集图高连续性方向上的时间上改进的算法。我们的结果取决于采样的简单组合以及稀疏性的稀疏性，这似乎是新的，并且可能导致有向图连接问题的进一步折衷。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们在\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中获得了一个（1 + \ xcf \ xb5）-AppRoximation，其中w是总顶点的重量（假设Integral vertex weivertex weivertex weivertex weivertex）;特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础，以获得全局顶点连接的类似界限。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连通性以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果补充了。 [23]和Forster等。 [6]对于顶点连接。](/simg/8/8e7675640f7d11b8c01f2da32483c44d53994a39.webp)
b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数容量的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边的连接，这是第一个在\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）绑定在密集图高连续性方向上的时间上改进的算法。我们的结果取决于采样的简单组合以及稀疏性的稀疏性，这似乎是新的，并且可能导致有向图连接问题的进一步折衷。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们在\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中获得了一个（1 + \ xcf \ xb5）-AppRoximation，其中w是总顶点的重量（假设Integral vertex weivertex weivertex weivertex weivertex）;特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础，以获得全局顶点连接的类似界限。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连通性以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果补充了。 [23]和Forster等。 [6]对于顶点连接。
b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数功能的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边连接性，这是第一个在密度高图高连续性方向上绑定的\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）时间上改进的算法。我们的结果依赖于采样的简单组合以及显得新颖的稀疏性，并且可能导致有向图连接问题的进一步权衡。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们获得了\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中的根顶点连接的（1 + \ xcf \ xb5） - approximation，其中w是w是总顶点的重量的时间（假设Integral verterx werges flovex wevertex weivers apteral vertex weivers witteral wittex weivers w we特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础为全局顶点连接获得类似的范围。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连接性工作以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果。[23]和Forster等。[6]用于顶点连接。
b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'
b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'
摘要：本研究的目的是确定近东大学学生对使用 Google 应用程序进行移动学习的看法。研究中使用了研究人员开发的包含 20 个项目的数据收集工具。应用结果表明，数据收集工具的克隆巴赫系数为 0.942。本研究的摘要部分提供了一般信息。在方法部分，表格显示了学生的年龄和性别以及学生就读的院系。研究过程中收集的数据在结果和讨论部分给出，并由研究人员在结论部分进行评估。研究结果表明，学生对移动教育中的 Google 应用程序持积极态度。对数据进行统计分析后发现，学生使用 Google 应用程序可以使大多数任务更容易完成。因此，学生使用这些应用程序可以节省更多时间和精力。提供使用这些应用程序的教育并从这些应用程序中受益将是件好事。本研究收集的数据旨在为来自不同大学和国家从事这一主题研究的其他研究人员提供指导。关键词：人工智能；移动学习；谷歌应用；技术。引用方式：Bicen, H., & Arnavut, A. (2020)。谷歌人工智能方法和在移动学习中使用谷歌应用的统计结果。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (1)，121-130。https://doi.org/10.18662/brain/11.1/18
摘要：本研究的目的是确定近东大学学生对使用 Google 应用程序进行移动学习的看法。研究中使用了研究人员开发的包含 20 个项目的数据收集工具。应用结果表明，数据收集工具的克隆巴赫系数为 0.942。本研究的摘要部分提供了一般信息。在方法部分，表格显示了学生的年龄和性别以及学生就读的院系。研究过程中收集的数据在结果和讨论部分给出，并由研究人员在结论部分进行评估。研究结果表明，学生对移动教育中的 Google 应用程序持积极态度。对数据进行统计分析后发现，学生使用 Google 应用程序可以使大多数任务更容易完成。因此，学生使用这些应用程序可以节省更多时间和精力。提供使用这些应用程序的教育并从这些应用程序中受益将是件好事。本研究收集的数据旨在为来自不同大学和国家从事这一主题研究的其他研究人员提供指导。关键词：人工智能；移动学习；谷歌应用；技术。引用方式：Bicen, H., & Arnavut, A. (2020)。谷歌人工智能方法和在移动学习中使用谷歌应用的统计结果。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (1)，121-130。https://doi.org/10.18662/brain/11.1/18