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量子测量置信度的实验射击估计
测量结果将量子力学连接到“古典”世界。，除非测得的量子状态属于已知的正交集，否则不可能通过单次测量测量量子系统的状态。因此，在没有一些先验知识的情况下，不能完全确定国家。由于所有测量值的固有不确定性，因此只能提供有关观察到的量子系统的部分信息[1-3]。理解并实际上达到了可实现的准确性的基本限制是量子测量中的首要问题。已经表明，量子测量值可以显着通过经典测量值，在某些情况下，非正式地实现了准确性的基本限制，请参见例如[4-10]。通常，由于量子测量是概率的，因此这些努力描述了实验结果的概率，而不是每次测量中都会发生什么。在这里，我们首次实验了每个单个测量结果的置信度估计值，并验证每个单次估计是否正确预测了测量相应行为的准确性。从已知的一组状态中识别随机分布的量子状态是量子测量的重要应用[4,11-13]。由于不可能对非正交状态的完美识别，因此可以确定某个功绩，并相应地优化了测量[11,14 - 16]。还有其他功绩数字。理论上，这样的值得一提的是，在不学习哪种识别是正确且哪个是错误的情况下获得正确结果的可能性。可以优化量子测量，以便这种概率可以超过理想经典测量值的所谓射击限制，[5,6,9,17 - 28]。例如，可能需要知道没有错误的情况下识别出哪些状态。
covid-19疫苗置信度工具包
•疫苗置信原型 - 本节概述了在疫苗置信度范围内观察到的核心原型，并提供了可用于提高疫苗摄取的速度和水平的具体建议。•了解疫苗接种状态 - 本节概述了用于评估疫苗接种信心的数据和指数，并跟踪对特定信心增强计划的反应。•程序和策略 - 本节为每个关键信心推动者提供了一套建议的战术干预措施。疫苗管理团队可以使用这些资源来为各种教育和护理提供策略提供信息，具体取决于社区的特定需求和参与组织的能力。
对我们令人难以置信的患者，居民，他们的家人和亲人以及我们敬业的团队成员，我们都受到了开发人员的消息的鼓励
对我们令人难以置信的患者，居民，他们的家人和亲人以及我们敬业的团队成员，我们都受到有关开发，成功测试以及对Covid-19的首次有效疫苗的批准的消息。我们很高兴我们的州已将疫苗分配给熟练的护理中心方面排名第一。我们对这个机会感到非常兴奋，因为我们的居民，患者和员工的健康，安全和健康是我们的重中之重。为了完全透明，我们正在竭尽所能帮助促进疫苗接种过程。我们感谢我们与CVS药房的合作伙伴关系，因为这种疫苗接种过程对我们的居民，患者和团队成员来说既方便又有效。免疫诊所将在我们的社区现场，在那里，一组药房代表将帮助我们管理免疫过程。一如既往，我们将在整个过程中继续保持我们的共同措施。我们令人难以置信的临床团队和前线英雄继续超越和超越，以确保我们照顾和服务的人的安全和福祉。通过接收COVID-19疫苗接种，我们将不仅保护自己的健康和安全，而且还保护亲人，我们服务的人以及当地社区中的邻居的健康，安全和健康。由CDC（疾病控制与预防中心）共享，以下是有关COVID-19疫苗接种的几个关键事实：●接种疫苗可以帮助您和其他人患Covid-19。如果您生病了，您可能会在生病时将疾病传播给周围的朋友，家人和其他人，但是Covid-19疫苗接种可以通过创造抗体反应而无需经历疾病来保护您。●COVID-19疫苗不会给您带来COVID-19。●COVID-19疫苗不会导致您对Covid-19病毒测试的阳性测试。●与COVID-19的患者可能会受益于接种疫苗的人 - 不确定从Covid-19的某人有多长时间受到保护，可以保护有多长时间的生病。初步疫苗接种诊所日期：2021年1月7日和2021年1月28日（如有变化），自3月份大流行以来，我们都一起参与其中，并且迫使我们始终如一地考虑如何最好地保护自己和彼此。这种期待已久的COVID-19疫苗为我们所有人提供了一个很好的机会，可以向前迈进并停止病毒的传播。让我们再次聚集在一起，继续尽快接种疫苗来互相寻找。真诚的管理
对我们令人难以置信的患者，居民，他们的家人和亲人以及我们敬业的团队成员，我们都受到了开发人员的消息的鼓励
对我们令人难以置信的患者，居民，他们的家人和亲人以及我们敬业的团队成员，我们都受到有关开发，成功测试以及对Covid-19的首次有效疫苗的批准的消息。我们很高兴我们的州已将疫苗分配给熟练的护理中心方面排名第一。我们对这个机会感到非常兴奋，因为我们的居民，患者和员工的健康，安全和健康是我们的重中之重。为了完全透明，我们正在竭尽所能帮助促进疫苗接种过程。我们感谢我们与CVS药房的合作伙伴关系，因为这种疫苗接种过程对我们的居民，患者和团队成员来说既方便又有效。免疫诊所将在我们的社区现场，在那里，一组药房代表将帮助我们管理免疫过程。一如既往，我们将在整个过程中继续保持我们的共同措施。我们令人难以置信的临床团队和前线英雄继续超越和超越，以确保我们照顾和服务的人的安全和福祉。通过接收COVID-19疫苗接种，我们将不仅保护自己的健康和安全，而且还保护亲人，我们服务的人以及当地社区中的邻居的健康，安全和健康。由CDC（疾病控制与预防中心）共享，以下是有关COVID-19疫苗接种的几个关键事实：●接种疫苗可以帮助您和其他人患Covid-19。如果您生病了，您可能会在生病时将疾病传播给周围的朋友，家人和其他人，但是Covid-19疫苗接种可以通过创造抗体反应而无需经历疾病来保护您。●COVID-19疫苗不会给您带来COVID-19。●COVID-19疫苗不会导致您对Covid-19病毒测试的阳性测试。●与COVID-19的患者可能会受益于接种疫苗的人 - 不确定从Covid-19的某人有多长时间受到保护，可以保护有多长时间的生病。初步疫苗接种诊所日期：2021年1月3日和2021年1月24日（如更改）。1月3日不存在的人可能会在1月24日接受首次剂量，第二次剂量TBD的随访日期。自三月份大流行以来，我们已经在一起了，这迫使我们始终如一地考虑如何最好地保护自己和彼此。这种期待已久的COVID-19疫苗为我们所有人提供了一个很好的机会，可以向前迈进并停止病毒的传播。让我们再次聚集在一起，继续尽快接种疫苗来互相寻找。真诚的管理
对我们令人难以置信的患者和居民，他们的家人和亲人以及我们敬业的团队成员
我已经阅读了有关我接收的相应疫苗的疫苗信息表或情况表。我有机会提出问题，以使我满意。我了解疫苗的好处和风险，并要求将疫苗或上述疫苗送给我有权提出请求的人。我授权发布任何医疗信息或处理保险索赔所需的其他信息。我知道，如果适用，专业RX（Citywide RX LLC）将向与他们合同的保险提交我的索赔。我证明，提供给专业RX（Citywide RX LLC）药房的所有Medicare信息都是正确的。专业RX（全市RX LLC）已向我提供了“隐私惯例通知”。我授权向我的医疗保健提供者，医疗保险，医疗补助，无保险的HRSA COVID-19计划发布任何医疗或其他信息，或根据需要的其他第三方付款人，并请求支付授权的福利，以代表我的专业RX RX（Citywide RX LLC）制药。我承认，我的疫苗接种记录可以与联邦，州或城市机构共享注册表报告。我同意在接受任何潜在不良反应的疫苗接种后至少在一般区域呆15（15）分钟。我知道我是否会遇到副作用，如果紧急情况，我应该联系医生，药房，致电911。
将全基因组的 CNV 整合到 QTL 和高置信度 GWAScore 区域中，可确定绵羊经济性状的候选位置
拷贝数变异（CNV）是遗传变异的重要来源，它通过多种机制影响多种经济性状。此外，基因组扫描可以识别许多影响经济性状的数量性状位点（QTL），而全基因组关联研究（GWAS）可以定位与表型变异相关的遗传变异。在本研究中，我们开发了一种称为 GWAScore 的方法，该方法收集 GWAS 汇总数据以识别潜在候选基因，并将 CNV 整合到 QTL 和高置信度 GWAScore 区域以检测影响绵羊生长性状的关键 CNV 标记。我们得到了 197 个与候选 CNV 重叠的候选基因。一些关键基因（MYLK3、TTC29、HERC6、ABCG2、RUNX1 等）显示出比其他候选基因显著更高的 GWAScore 峰值。在本研究中，我们开发了 GWAScore 方法来挖掘候选基因作为绵羊分子育种标记的潜在价值。
多感官环境下脑电图记录的置信度预测
Luca Citi、Riccardo Poli 脑机接口和神经工程实验室，埃塞克斯大学计算机科学与电子工程学院，科尔切斯特，英国 lciti@essex.ac.uk，rpoli@essex.ac.uk 摘要 本文探讨了在多感官决策任务中从人类受试者的脑电图 (EEG) 脑活动解码决策信心的可能性。最近的研究表明，我们可以在视觉或听觉任务期间从 EEG 记录中提取决策信心相关性。在这里，我们扩展了这些初步发现，(a) 仅根据 EEG 记录预测决策信心，以及 (b) 研究多感官线索对决策行为数据的影响。我们从两个不同地点记录的 12 名参与者中获得的结果显示，可以在单次试验的基础上从 EEG 记录预测决策信心，平均绝对误差为 0.226。此外，多感官提示的存在并没有提高参与者的表现，反而分散了他们对主要任务的注意力。总的来说，这些结果可能有助于开发认知系统，当用户对自己的决定没有信心时，该系统可以监控和提醒用户。
利用位置信息改进基于块的卷积神经网络进行 MRI 脑肿瘤分割
手动脑肿瘤注释过程耗时耗力，因此，对自动化、精准的脑肿瘤分割工具的需求十分巨大。在本文中，我们介绍了一种新方法，将位置信息与最先进的基于块的神经网络相结合，用于脑肿瘤分割。这是基于以下观察结果：病变并非均匀分布在不同的脑分区区域中，而局部敏感的分割可能会获得更好的分割精度。为此，我们使用蒙特利尔神经研究所 (MNI) 空间中现有的脑分区图谱，并将该图谱映射到单个受试者数据。受试者数据空间中的映射图谱与结构磁共振 (MR) 成像数据相结合，并训练基于块的神经网络（包括 3D U-Net 和 DeepMedic）对不同的脑病变进行分类。在提出的两级集成方法中，训练了多个最先进的神经网络并将其与 XGBoost 融合相结合。第一级通过不同的种子初始化来降低同一类型模型的不确定性，第二级利用不同类型的神经网络模型的优势。所提出的位置信息融合方法提高了包括 3D U-Net 和 DeepMedic 在内的最先进网络的分割性能。与 BraTS 2017 中最先进的网络相比，我们提出的集成还实现了更好的分割性能，并与 BraTS 2018 中最先进的网络相媲美。在公共多模态脑肿瘤分割 (BraTS) 基准上提供了详细结果。