摘要 — 我们描述并分析了一种使用多对奇偶校验来检测错误存在的错误缓解技术。每对校验都使用一个辅助量子位来检测错误运算符的一个组件,并代表该技术的一层。我们以扩展标志小工具的结果为基础,并将其置于坚实的理论基础之上。我们证明,在噪声不影响校验的假设下,该技术可以恢复无噪声状态。该方法不会产生任何编码开销,而是根据输入电路选择校验。我们提供了一种针对任意目标电路获取此类校验的算法。由于该方法适用于任何电路和输入状态,因此可以轻松地将其与其他错误缓解技术相结合。我们使用大量数值模拟对 1,850 个由 Clifford 门和非 Clifford 单量子位旋转组成的随机输入电路进行评估,该类电路包含最常见的变分算法电路。我们观察到,通过六层校验,保真度平均提高了 34 个百分点。
摘要 — 在过去的几十年中,情绪研究一直试图识别一种“生物标志物”或一致的大脑活动模式,以表征单一类别的情绪(例如恐惧),该模式在该类别的所有实例中都保持一致,无论个体和环境如何。在这项研究中,我们研究了人们在观看选择用来唤起特定情绪类别实例的视频片段时情绪体验过程中的变化而不是一致性。具体而言,我们开发了一种顺序概率方法来模拟参与者在观看视频期间大脑活动的时间动态。我们将这些片段期间的大脑状态描述为血氧水平依赖性(BOLD)信号模式中状态转换之间的不同状态占用期。我们发现在观看同一视频的不同个体之间状态占用概率分布存在很大差异,这支持了以下假设:当涉及到情绪体验的大脑相关性时,变化确实可能是一种常态。
Bioshares 如何对股票进行评级 为了进行估值,Bioshares 将生物技术股票分为两类。第一类是目前有正现金流或接近产生正现金流的股票。第二类是近期没有正现金流、没有亏损历史或处于商业化早期阶段的股票。第二类本质上是投机性股票,Bioshares 根据该类股票的相对风险对其进行评级,以更好地反映这些股票中非常大的风险分散。对于这两类股票,“获利回吐”评级意味着投资者可以通过出售 25%-75% 的股票来重新调整持股比例。A 类股票目前有正现金流或接近产生正现金流。买入 CMP 为 20% < 公允价值 累积 CMP 为 10% < 公允价值 持有价值 = CMP 减持 CMP 为 10% > 公允价值 卖出 CMP 为 20% > 公允价值(CMP - 当前市场价格)
在本文中,我们开发了一个新的多元分布,该分布适用于计数数据,称为树p´olya拆分。该类是由沿固定分区树的单变量分布和单数多变量分布的组合而产生的。已知的分布,包括Dirichlet-Multinomial,广义的Dirichlet-Multinomial和Dirichlet-Tree多项式,是此类中的特殊情况。正如我们将要证明的那样,这些分布是灵活的,可以在观测水平上建模复杂的依赖性结构(正,负或空)。具体来说,我们通过主要关注边缘分布,段落矩和依赖性结构(协方差和相关性)来介绍树p´olya分裂分布的理论特性。A dataset of abundance of Trichoptera is used, on one hand, as a benchmark to illustrate the theoretical properties developed in this article, and on the other hand, to demonstrate the interest of these types of models, notably by comparing them to other approaches for fitting multivariate data, such as the Poisson-lognormal model in ecology or singular multivariate distributions used in microbiome.
稳定无人驾驶飞行器 UAV 的天花板是确保其在自主模式下安全运行的关键问题。对于垂直起降的无人机,它允许稳定悬停并系统地执行委托给它的进一步任务以及自主起飞和降落。同时,确保无人机的稳定悬停是一件困难的事情,因为从控制理论的角度来看,这个过程具有非线性特征。增加问题复杂性的另一个因素是,在大多数实际解决方案中,由于成本低廉,该类飞机的天花板稳定是借助超声波传感器进行的。反过来,这些传感器提供的测量分辨率相对较低(约 1 厘米),采样频率为 20 Hz,操作范围从顶部到 - 约 7 米 - 以及从底部到 - 约 0.35 米。因此,不可能准确地确定天花板,更不用说由于分辨率低 - 爬升速度。确定爬升速度的问题似乎是关键,这主要是由于结构解决方案的关键,关键重要性在于PID控制器(比例积分微分)调节范围内控制误差的推导准确性[1],[2],[3]。
• 为各种项目创建产品主张,并制定具有影响力的全方位沟通策略。 • 拥有品牌所有权,并规划出愿景目标、战略和任务以实现目标。 • 监控市场趋势、竞争活动,研究消费者以确定该类别的挑战和机遇 处理营销支出(包括简要执行),定义每个营销活动的 KPI,跟踪投资回报率并持续调整方向,以最大程度地提高效率。 • 负责从包装、品牌活动、数字、零售等所有创意和消费者沟通和开发。整个品牌的创意卓越中心都在这里,从头到尾。 • 处理数字活动以产生潜在客户以及社交媒体资产,以提高用户参与度和品牌知名度。 • 改进网站和社交媒体平台,并制定策略以在平台上推广公司的项目。 • 通过推介和评论演示支持 BD 和销售团队。 理想候选人简介:
在本文中,我们提出了三种可解释的深度学习架构,根据语言能力自动检测阿尔茨海默病患者。这些架构使用:(1)仅词性特征;(2)仅语言嵌入特征和(3)通过统一架构同时使用这两个特征类。我们使用自注意力机制和可解释的一维卷积神经网络 (CNN) 来生成两种类型的模型行为解释:类内解释和类间解释。类间解释捕获该类中每个不同特征的相对重要性,而类间解释捕获类之间的相对重要性。请注意,尽管我们在本文中考虑了两类特征,但由于该架构具有模块化,因此很容易扩展到更多类。大量的实验和与最近的几个模型的比较表明,我们的方法优于这些方法,准确率为 92.2%,F1 分数为 0。 952 在 DementiaBank 数据集上,同时能够生成解释。我们通过示例展示如何使用注意力值生成这些解释。
答案集编程(ASP)是一个突出的问题模型和解决框架,其解决方案称为答案集。认知逻辑程序(ELP)扩展了ASP,以推理全部或某些答案集。解决方案可以看作是多个答案集(称为世界观)的后果。虽然对命题计划的综合性进行了充分的研究,但非地面案例仍然开放。本文确定了非地面ELP的复杂性。我们为众所周知的程序片段提供了一张全面的图片,事实证明,该类别的nexptime是完整的,可以访问高达σp2的甲壳。在定量设置中,我们建立了#EXP以外的复杂性的复杂性结果。为了减轻高复杂性,我们在界定的谓词ARITY的情况下建立了结果,达到了多项式层次结构的第四级。最后,我们为参数树宽度提供了伦理紧密的运行时结果,该宽度具有定量推理中的应用,在该定量推理中,我们推理了epymic文字的(边际)概率。
特发性肺纤维化(IPF)是一种原因不明的慢性、进行性、纤维化间质性肺疾病(ILD)(1)。IPF患者确诊后的中位生存期为3-5年(2)。IPF的主要特征之一是激活的肺成纤维细胞和肌成纤维细胞过度沉积细胞外基质(ECM)蛋白,导致气体交换减少,最终导致呼吸衰竭(3-5)。一项流行病学研究报告显示,IPF的发病率为每10,000人0.09人,患病率为1.30人(6)。IPF患者除了病情进一步进展导致的急性加重(AE)和慢性呼吸衰竭外,肺癌(LC)的发生也是该类患者死亡的主要原因之一(7)。研究报告称,大多数肿瘤通常位于下叶和肺周围,70% 的癌症出现在胸部纤维化区域 (8)。此外,研究表明,活化的间充质细胞在癌症和纤维化中起着至关重要的作用 (9)。其他研究也表明,IPF 的病理生理学与 IPF 患者腺癌恶性程度增加有关。然而,关于潜在过程的许多信息仍然未知。
摘要:尽管近年来诊断和治疗方案取得了进展,但癌症仍然是对健康的最严重威胁之一。已经确定了几种抗癌疗法,但需要进一步研究以提供更多对癌症安全有效的治疗方案。高温疗法 (HT) 是一种很有前途的癌症治疗策略,因为它安全且具有成本效益。本综述总结了关于 HT 抗癌作用及其详细机制的研究。此外,由于 HT 可能引发保护性事件,例如热休克蛋白 (HSP) 增加,因此还回顾了可以有效克服 HT 局限性的抗癌药物或天然产物联合疗法。在纳入的 115 份报告中,与细胞凋亡、细胞周期、活性氧、线粒体膜电位、DNA 损伤、转录因子和 HSP 相关的机制被认为是重要的。本综述表明 HT 是一种有效的细胞凋亡诱导剂。此外,可以使用与抗癌药物或天然产物的联合疗法来克服 HT 的局限性。因此,该类药物与HT的适当组合将发挥最大治疗癌症的效果。