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数字经济对中国绿色发展的影响
方法：我们通过搜索医学主题标题（网格）和关键字，例如“食管食管腺癌”或“免疫治疗”，在2022年2月之前全面审查了文献和临床随机对照试验（RCT）（RCT），包括在几个数据库中，包括embase，Cochrane，Cochrane，PubMed和Clinicalss.govss.gov。两位作者通过使用标准化的Cochrane方法程序独立选择研究，提取数据并评估了偏见和证据质量的风险。主要结果是1年总生存期（OS）和1年无进展生存期（PFS），通过计算总优势比（OR）和危害比（HR）的95％置信间隔（CI）来估计。使用或使用疾病目的反应率（DORR）估计的次要结果和不良事件的发生率。
可证明有效的离线多智能体强化...
逐点集中是计算每个状态-动作对的置信区间的标准技术 [Azar 等人，2017 年；Liu 等人，2021 年；Xie 等人，2021b 年；Cui 和 Du，2022 年]。然而，由于 NE 可以是混合策略，因此对 MARL 的直接扩展会受到多智能体诅咒的影响。与逐点集中技术不同，策略集中直接估计每个策略，这允许更严格的置信区间，从而避免对联合动作空间的依赖。我们在第 1.2 节中给出了技术概述。此外，我们表明策略置信界限始终是一个凸函数，因此经验最佳响应策略始终可以是确定性策略，这对计算效率至关重要。
在均匀采样下的随机匪徒中最佳手臂识别的最佳停止规则
摘要 - 我们考虑在随机多臂匪徒中最佳手臂识别的问题，在每个臂在每个回合中进行一次采样的情况。这种统一的抽样制度是一个概念上简单的设置，与许多实际应用相关。目的是停止并正确识别概率至少1 -δ的最佳臂，同时保持低回合的数量。我们在此设置的样品复杂性上得出了一个下限。此后，我们提出了两个自然停止规则，该规则是Bernoulli强盗的：一个基于PPR Martingale置信序列，另一个基于GLR统计数据。两个规则均显示为δ→0匹配。我们的分析和实验表明，两个停止规则的相对性能取决于强盗实例的属性。
评估反应性技术惯性测量和技术经济建模
在这种情况下，反应性技术与Aemo和Arena合作，在大陆NEM中进行实时惯性测量的试点示范项目[17]。这些测量是使用反应性开发的新技术进行的，该技术由调制器和几个可扩展的测量单元（XMU）以及算法组成，以分析数据[18] [19]。使用该技术，该系统能够以约10％的置信范围来测量惯性。此外，[20]表明，使用该技术使用该技术的惯性测量可能比其他方法更准确地计算惯惯性较低的系统（基于事件的方法或理论计算），并且快速效果控制器（通常称为快速频率响应（FFR）服务）的惯性测量值（基于事件的方法或理论计算）。
![arXiv:2002.07328v1 [quant-ph] 2020 年 2 月 18 日](/simg/9\97a780c015aca542846538630a6738ca31349892.webp)
arXiv:2002.07328v1 [quant-ph] 2020 年 2 月 18 日
冯诺依曼测量框架描述了目标系统和探针之间的动态相互作用。相比之下，量子控制测量框架使用量子比特探针来控制不同运算符对目标系统的操作，并且便于建立通用量子计算。在这项工作中，我们使用量子控制测量框架直接测量量子态。我们介绍了两种类型的量子控制测量框架，并研究了由这两种类型引起的系统误差（真实值和估计值之间的偏差）。我们用数字方式研究了系统误差，评估了置信区域，并研究了由于不完美检测而产生的实验噪声的影响。我们的分析在直接量子态层析成像中具有重要的应用。
中国苏州的孕产妇暴露于环境空气污染和先天性心脏缺陷的风险
方法：基于苏州市的先天缺陷监测系统和苏州CDC的环境卫生部，从2015年至2019年获得了苏州市五个空气污染物的数据和浓度（PM 10，PM 2.5，No 2，CO，SO 2）。分析了妊娠期期间患有出生缺陷和暴露于空气污染物浓度的人口特征的分布，使用卡方检验来分析分析性女性年龄，孕妇，怀孕时间，胎儿性别和出生体重的统计差异，以及伴有伴侣的患者的统计学差异。逻辑回归模型，以计算调整后的优势比（AOR）和95％的置信间隔（CI），以在怀孕期间与这些环境空气污染物的暴露之间的关联。
年轻患者的免疫检查点的功效不佳...
结果：最终包括254例患者，年轻人（18-44岁），中年（45-65岁）和年龄（年龄> 65岁）组中有18、139和97例。与中年和老年患者相比，年轻患者的DCR较低（均为p <0.05），并且PFS下（p <0.001）和OS（p = 0.017）。多元分析表明，年龄是PFS [危险比（HR）3.474，95％置信间隔（CI）1.962 - 6.150，p <0.001]和OS（HR 2.740，95％CI 1.348 - 5.348 - 5.570，P <0.570，P <0.001）。涉及IRAE的随后的安全分析表明，每个年龄组之间的分布频率没有显着差异（所有P> 0.05），而IRAES患者表现出更好的DCR（P = 0.035）和PFS（P = 0.037）。
U-NET深学习模型vermis胎儿大脑MR成像，使用PON的自动定位和 使用深学习相关癫痫 ajnr.a8171.full.pdf 审查引导的集中超声 - 成像MR ... MRI在婴儿早产早期 - 期与年龄脑白质损伤上的MRI 脑肿瘤的癫痫小儿患者，成人的运动和视觉区域以及术前映射和获取和预科 耳朵解剖学对光子计数CT的CT全面评论 具有超高分辨率光子的神经血管成像 -
材料和方法：我们回顾性地使用了55例以急速方案进行胎儿脑MR成像的孕妇。儿科神经放射学家选择了它们在矢状单摄影T2加权图像上进行具有里程碑意义的注释，并将临床可靠的方法用作测量PON和Vermis的标准标准。开发了一种基于U-NET的深度学习模型，以自动识别胎儿脑解剖学标志，包括PON的两个前后地标和2个前后和2个前后和2个上层标记。进行了四倍的交叉验证，以使用随机分配和分类的妊娠年龄（分隔的数据集）测试模型的准确性。为每个测试案例生成了模型预测的置信分数。
气体附录：为自动驾驶汽车系统生成快速准确的替代模型
图1显示了在玉米田中车辆相机收集的现实世界图像的原始验证数据集上，作物 - 监测工具[1]使用的RESNET-18网络的错误分布。左右图分别用于标题和距离感知误差。直方图显示实际误差频率，而线路显示拟合的正态分布。分布与直方图非常匹配，表明神经网络的误差是正态分布的。图2从视觉上比较了神经网络输出分配与凉亭内捕获的图像预测的分布。红色虚线椭圆和蓝色实心椭圆显示了神经网络输出分布的3σ置信边界和感知模型预测的分布。这两个分布彼此紧密匹配，尤其是当车辆在中心附近并直接指向前方时。
量化无限层镍超导体中的相互作用机制
图4。（𝑇）7 nm厚的ND 0.825 SR 0.175 NIO 2膜中的四个数据存放在SRTIO 3单晶体和全局数据拟合等式上。2（Fowlie等人[36]在其图S1中报告的原始数据，A [75]）at𝑝= 5.0（𝑓𝑖𝑥𝑒𝑑）。绿球表示拟合𝜌（𝑇）数据的边界。青色表明𝑇𝑇，𝑧𝑒𝑟𝑜。推导的Debye温度为：𝑇= 313±1𝐾。适用于所有拟合𝜌→∞（等式2）。拟合的好处：（a）0.9992; （b）0.9995; （c）0.9981; （d）0.9997。95％置信带（粉红色阴影区域）的厚度比拟合线的宽度窄。