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具有最佳贝叶斯学习的神经自联想
神经联想记忆是具有快速突触学习的单层感知器，通常存储神经活动模式对之间的离散关联。先前的研究分析了在独立模式成分和异质关联的朴素贝叶斯假设下的最佳网络，其任务是从输入到输出模式学习关联。在这里，我研究了用于自动关联的最优贝叶斯联想网络，其中输入层和输出层相同。特别是，我将性能与近似贝叶斯学习规则的不同变体（如 BCPNN（贝叶斯置信传播神经网络））进行比较，并尝试解释为什么有时次优学习规则比（理论上）最优模型实现更高的存储容量。事实证明，性能可能取决于违反“朴素贝叶斯”假设的输入成分的微妙依赖关系。这包括具有恒定数量的活动单元的模式、通过循环网络重复传播模式的迭代检索以及最可能单元的赢家通吃激活。如果所有学习规则都包含一种新的自适应机制来估计迭代检索步骤 (ANE) 中的噪声，则其性能可以显著提高。具有 ANE 的贝叶斯学习规则再次实现了整体最大存储容量。
航空应用用户群
混合架构称为地面区域增强系统 (GRAS)。基于飞机的方法采用内置于用户航空电子设备中的监视器，不需要外部基础设施（GNSS 卫星本身除外）。这些监视器通过检测危险误导信息 (HMI) 实例（指任何威胁性 GNSS 异常）来构建严格的误差界限。与基于飞机的方法相比，其他类型的增强系统都采用地面参考接收器基础设施。这些接收器网络增强了 HMI 监控的灵敏度。此外，这些网络能够广播差异校正，从而显着提高用户准确性。图 1 显示了所有四类增强系统。ABAS 具有明显的优势，因为它几乎可以在任何可以看到 GNSS 卫星的地方使用。虽然 ABAS 可能包含非 GNSS 传感器，但 ABAS 的一个重要子类别是仅 GNSS 的 RAIM。这种方法使用导航解决方案的最小二乘残差来实现监控。较大的残差对应于与其他测量值不同的测量值。通过从导航解决方案中排除不同的卫星测量值，RAIM 可以检测到较大的 HMI 事件，从而可以对导航传感器误差建立更严格的置信界限。为了获得非零残差，RAIM 至少需要一次
文章的风险因素和先天性心脏病的儿童在体外膜中氧合 - 十年单中心报告
摘要：对于患有先天性心脏缺陷（CHD）的儿童，可能需要进行体外生活支持。这项回顾性的单中心研究旨在调查体外膜氧合（ECMO）儿童的结果，重点是各种危险因素。在88例患者中，有36例（41％）具有单腹膜心脏缺陷，而52（59％）的患者患有双心脏缺陷。总共有25个（28％）幸存，第一个组中有7（8％），后者有18个（20％）。p值为0.19，表明存活率没有显着差异。患有双室心脏的儿童的ECMO持续时间较短，但在重症监护室中停留更长的时间。单个心室的儿童（赔率[OR] 1.57，95％的置信间隔[CI] 0.67–3.7）的儿童ECMO并发症的总体率更高。在两组中，出血都是最常见的并发症。单个心室患者（22％比9.6％），第二次ECMO运行的发生更为常见。ECMO对于包括单腹膜患者在内的先天性心脏缺陷的儿童有效。出血仍然是与较差的结果相关的严重并发症。需要在30天内进行第二次ECMO运行的患者的存活率较低。
糖尿病和急性面部麻痹
抽象的简介：急性面部麻痹，其特征是突然的下半部虚弱，显着影响个人的生活质量。尽管有几种易感性因素鉴于急性面部麻痹，但在最近的研究中尚未全面探讨糖尿病（DM）和急性面部麻痹之间的特定关系。该研究的目的是使用全国人群样本队列评估DM患者急性面部麻痹的风险。方法：DM队列和非DM队列是使用韩国国家健康保险服务样本同类群建造的，该样品类型从2002年1月至2019年12月。DM队列包括92,872例药物记录和DM诊断的患者。在诊断DM之前患有面部麻痹的个体被排除在外。比较队列组成的1,012,021个人在1：4的比例上以社会数字为单位匹配DM。在两个队列中评估了Bell的麻痹（BP）和Ramsay Hunt综合征（RHS）的发生率。还评估了急性面部麻痹的危险因素。结果：在DM队列中的92,868例患者中，BP和RHS的发病率（IR）为31.42（置信度间隔[CI]，30.24 - 32.63），分别为10,000人年（CI，4.14 - 5.05）。
量子技术与空间 - 补充材料
安全的量子通信依赖于生成和分发量子加密密钥，这些密钥仅由发送者和接收者用于加密和解密数据或消息。对于量子密钥分发协议和管理，量子加密密钥或密码的生成、共享或更新通常通过使用光子来实现。虽然有几种不同的量子密钥分发协议（例如 BB84、SARG04、E91）和链路配置，但这些密钥及其管理的基本安全性基于物理量子力学原理，即所谓的“不可克隆定理”。根据该定理，禁止复制任意未知量子态的相同副本，因此不可能创建量子密钥的相同副本。因此，通信方可以确定（在实践中，在已知的置信阈值内）第三方没有篡改他们的密钥集。但是，只有当密钥和消息长度相同、密钥仅使用一次并且（最重要的是）密钥是真正随机的时，才能确保加密的无条件安全性。因此，人们正在研究量子随机数生成器，利用量子态的物理随机性。不过，使用伪随机数生成器和分束器的其他实现也是可能的。量子密钥分发协议未来面临的一个关键挑战仍然是防止任何类型的攻击，因为这些攻击可能会危及安全。
RLTG：多目标定向灰盒模糊测试
定向灰盒模糊测试可以引导模糊器探索特定的目标代码区域，在补丁测试等场景中取得了良好的效果。然而，如果有多个目标代码需要探索，现有的定向灰盒模糊测试器（如AFLGo和Hawkeye）往往会忽略一些目标，因为它们使用距离的调和平均值，倾向于测试可达路径较短的目标。此外，现有的定向灰盒模糊测试器由于程序中存在间接调用，无法计算出准确的距离。此外，现有的定向灰盒模糊测试器无法解决探索和利用问题，种子调度效率低下。针对这些问题，我们提出了一种动态种子距离计算方案，当可达路径遇到间接调用时，动态增加种子距离。此外，种子距离计算可以处理多目标场景下的偏差问题。利用种子距离计算方法，我们提出了一种基于置信上限算法的种子调度算法，以解决定向灰盒模糊测试中的探索和利用问题。我们实现了一个原型 RLTG，并在实际程序上对其进行了评估。原型评估表明，我们的方法优于最先进的定向模糊器 AFLGo。在多目标基准测试 Magma 上，RLTG 以 6.9 倍的速度重现错误，并且比 AFLGo 多发现 66.7% 的错误。
有效的批处理贝叶斯优化...
摘要 - Bayesian优化是模拟电路合成的有前途的方法。但是，贝叶斯优化框架的顺序性质显着限制了其充分利用现实世界计算资源的能力。在本文中，我们提出了一种通过多目标采集函数集合（MACE）进行有效的可行贝叶斯优化算法，以进一步加速优化过程。通过对改进概率（PI），预期改进（EI）和较低置信（LCB）的帕累托阵线进行抽样查询点，我们结合了最新的艺术习得功能的利益，以实现探索和剥削之间的精致折衷和无限限制的优化问题之间的脆弱交易。基于此批处理设计，我们进一步调整了约束优化问题的算法。通过将优化过程分为两个阶段，并首先关注找到初始可行点，我们设法获得了有关有效区域的更多信息，并可以更好地避免在不可行的区域周围采样。达到了第一个可行点后，我们通过对收购函数集合采用特殊设计的惩罚术语来赞成可行的区域。实验结果定量地表明，与批处理大小为15时，与差分进化（DE）相比，我们提出的算法可以将总体仿真时间减少到74倍（DE）。对于受限的优化问题，与基于加权的基于预期改进的贝叶斯优化（WEIBO）方法相比，我们提出的算法可以将优化过程高达15倍，当批处理大小为15时。
确定受心脏病影响患者的数字心脏康复及其影响因素的接受
摘要：背景：心脏病是全球健康问题，受影响人的患病率越来越多。心脏事件后的康复效果不足，尽管有效。数字干预措施可能是传统心脏康复的有用补充。目的：本研究旨在评估移动健康（MHealth）心脏康复的接受，并研究缺血性心脏病和充血性心力衰竭患者接受的潜在因素。方法：从2021年11月至2022年9月进行了横断面研究，n = 290例患者。社会人口统计学，医学和与eHealth相关的数据。应用了统一的技术接受和使用理论（UTAUT）。的群体差异，并进行了多个分层回归分析。结果：MHealth心脏康复的总体接受度很高（M = 4.05，SD = 0.93）。患有精神疾病的个体报告的接受程度明显更高（t（288）= 3.15，p adj = 0.007，d = 0.43）。抑郁症状（β= 0.34，p <0.001）;数字置信（β= 0.19，p = 0.003）;绩效期望值（β= 0.34，p <0.001），预期努力（β= 0.34，p <0.001）和社会影响（β= 0.26，p <0.001）的UTAUT预测因素（β= 0.34，p <0.001）显着预测了接受。扩展的UTAUT模型解释了接受差异的69.5％。结论：由于接受与MHealth的实际使用有关，因此本研究中发现的高水平的接受度是未来在心脏康复中实施创新的MHealth提供的有前途的基础。
驱动长期发展的量子技术的技术阶段
Quantum Circuit 2025 2019 2029 0.960 0.096 0.890 12,711 3,757 12,019 0.927 0.001 Quantum Optics 2017 2016 2025 0.266 0.097 0.900 1,208 1,119 2,360 0.993 0.001 Note : values of the 𝑡𝑡 𝑚𝑚 , ∆𝑡𝑡 and k are estimated by logistic model as described in methodology.通过Bootstrap方法估算具有95％置信度的最小参数和最大参数，它们显示了引导程序分析中的置信区域。r 2值（确定系数）是可以通过解释变量来解释的因变量或响应变量中方差的比例。f检验的p值评估总体模型是否非常适合数据。根据等式（2），每个阶段由三个参数确定。在曲线（T M）中表示成熟度阶段的中点或开始（50％），（K）表示饱和度。这些参数中的每个参数都具有y - 和x轴的值。在生长曲线中，x轴代表年内的时间，y轴代表每个参数的值。例如，Qubit S-Curve的饱和点（k）为61.131，这意味着量子技术有望在2035年达到限制（请参见表2）。直到逻辑模型的10％表示增长阶段，直到成熟度阶段为50％，直到成熟度阶段为50％，直到90％的增长阶段。使用Loglet Lab软件估算模型的所有参数。
化脓性心肌病
Apache II：急性生理学和慢性健康评估II分数； AUC：曲线下方的区域； CI：置信间隔； DD：舒张功能障碍； E' - 波：二尖一环形早期舒张期峰值； E/A：早期舒张期（E）期间峰值二尖瓣的流速与心房相（a）的峰值二尖瓣流速度的比率； E/'：二尖瓣早期流速（E）与二尖瓣环形早期舒张期峰值速度的比率； GLP：全球纵向峰应变； GLS：全球纵向应变；人力资源：危险比； HS-TNT：高灵敏的肌钙蛋白T； LV：左心室； LVEF：左心室射血分数； NT-Proanp：N末端促纳二尿素肽； NT-Probnp：N末端限氮尿素肽；或：优势比； PAC（ - TD）：肺动脉导管（ - 热稀释）； RV：右心室； RVEF：右心射血分数； RV ESV：右心室终端音量量； S'：在二尖瓣环处测量的峰值收缩速度； SD：收缩功能障碍； SIMD：败血症引起的心肌功能障碍； SMD：标准化的平均差异； TAPSE：三尖瓣环形平面收缩期偏移； TDI：组织多普勒图像； TEE：跨食管超声心动图； TTE：经胸超声心动图； TNT：Troponin T.