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凝血的数学模型 - 我们还在吗？
f i g u r e 1凝血级联和凝血酶生成曲线。（a）通过组织因子（TF）途径激活下凝结级联反应网络。在此处的模拟中不包含蛋白C（PC）的反应，因为它们需要细胞表面结合的血小板调节蛋白（TM）和内皮PC受体以显着量激活。（b）凝血因子浓度的森林图，证明了健康个体的典型范围。因子（F）XI的水平取自Mohammed等。[1]，所有其他健康的范围和浓度均来自Danforth等。[2]。（c）凝血酶生成曲线的一个示例，说明了可以得出的摘要统计信息。峰值和峰值的时间是最大凝血酶浓度，分别是达到它的时间。滞后时间是达到峰高的5％的时间。内源性凝血酶电位（ETP）是凝血酶生成曲线的积分。最大增加速率（最大INC率）和最小降低率（最低DEC率）分别是凝血酶生成曲线梯度的最大正值和负值。apc，活化的蛋白C；在，抗凝血酶； TFPI，组织因子途径抑制剂。
在分子通信中启用算术操作
摘要 - 在当前的分子通信（MC）系统中，在纳米级进行计算操作仍然具有挑战性，限制了它们在复杂场景中的适用性，例如自适应生化控制和先进的纳米级传感。为了克服这一挑战，本文提出了一个新颖的框架，该框架将计算无缝整合到分子通信过程中。该系统可以通过将数值分别编码为每个发射机发出的两种类型的分子来分别表示正值和负值，从而启用算术操作，即添加，减，乘法和除法。特别是，通过传输非反应性分子来实现添加，而减法采用在传播过程中相互作用的反应性分子。接收器解调分子计数以直接计算所需的结果。对位错误率（BER）的上限的理论分析和计算模拟确保了系统在执行复杂算术任务时的鲁棒性。与传统的MC方法相比，所提出的方法不仅在纳米级的基本计算操作中，而且为智能，自主分子网络奠定了基础。
普华永道 2024 年人工智能就业晴雨表
资料来源：普华永道对 OECD 数据的分析，Felten 等人（2018 年、2019 年）。Felten 等人（2018 年、2019 年）的 AI 职业暴露 (AIOE) 构建的 AI 职业暴露 (AIOE) 评分并衡量职业对 AI 近年来取得最大进展的能力的依赖程度，这意味着 AI 可以更容易地用于某些任务。AIOE 分数是一个相对指标，数字越高表示 AI 暴露程度越高，这意味着即使是负值也意味着一定程度的 AI 暴露。为了衡量劳动生产率的增长率，普华永道使用了 OECD 的人均 GVA 指标，该指标以 2018 年为指数。由于 OECD 数据的可用性，普华永道仅关注六个行业。2023 年 OECD 劳动生产率数据尚未公布。因此，考虑的是 2018 年至 2022 年之间的劳动生产率增长率。如果人工智能正在提高生产率的观点是正确的，那么预计人工智能行业生产率增长更强劲的模式将在 2023 年继续或加速。“4.8 倍的高增长”是平均劳动生产率增长率的比较；绝对增长率分别为 0.9% 和 4.3%。
逻辑熵——特刊
其中，k B 为玻尔兹曼常数，X 为相关相空间体积，是微观状态数量的量度。注意，上述定义中需要使用对数，以使玻尔兹曼统计熵具有与热力学熵相同的加性。后来，克劳德·香农发现，可以使用与玻尔兹曼公式类似的公式（尽管符号相反）来量化信号的信息内容。继香农之后，人们通常将熵等同于系统的（缺乏）信息或“无序”。由于信息是一个渗透到许多自然科学中的概念，熵的概念很快传播到其他领域，例如生物学和遗传学。约翰·冯·诺依曼将玻尔兹曼熵推广到量子物理学。这实际上不仅仅是一种概括。事实上，方程 (1) 有点问题，因为 X 具有相空间体积的维度，而对数的参数应该是无量纲的——更不用说 SB 可以变为负值。但考虑到量子力学引入了由普朗克常数 h 给出的最小作用量，玻尔兹曼公式可以改写为：SB = k ln( X / hd )（其中 d 是系统的维数），只要 X hd ，它就始终为非负，并且只有当等号成立时它才为零。就离散量子
逻辑熵——专题
其中，k B 为玻尔兹曼常数，X 为相关相空间体积，是微观状态数量的量度。注意，上述定义中需要使用对数，以使玻尔兹曼统计熵具有与热力学熵相同的加性。后来，克劳德·香农发现，可以使用与玻尔兹曼公式类似的公式（尽管符号相反）来量化信号的信息内容。继香农之后，人们通常将熵等同于系统的（缺乏）信息或“无序”。由于信息是一个渗透到许多自然科学中的概念，熵的概念很快传播到其他领域，例如生物学和遗传学。约翰·冯·诺依曼将玻尔兹曼熵推广到量子物理学。这实际上不仅仅是一种概括。事实上，方程 (1) 有点问题，因为 X 具有相空间体积的维度，而对数的参数应该是无量纲的——更不用说 SB 可以变为负值。但考虑到量子力学引入了由普朗克常数 h 给出的最小作用量，玻尔兹曼公式可以改写为：SB = k ln( X / hd )（其中 d 是系统的维数），只要 X hd ，它就始终为非负，并且只有当等号成立时它才为零。就离散量子
![arXiv:2111.05042v1 [nucl-ex] 2021 年 11 月 9 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d40a0dd504343fa1cf48b1dcc93296ab388e8e5d.webp)
arXiv:2111.05042v1 [nucl-ex] 2021 年 11 月 9 日
通过产生的粒子之间的相互作用，碰撞相对论核重叠区域初始能量密度的空间不对称性转化为最终状态下粒子动量分布的不对称性。 由此产生的不对称性携带着有关碰撞过程中产生的 QCD 物质的传输特性的信息。 在对产生的粒子相对于反应平面的方位分布进行傅里叶分解时，不对称通常用 vn 系数来量化。 NA61/SHINE 有一种独特的方法可以通过弹丸观众探测器估算反应平面（详情见参考文献 [ 3 , 4 ]）。 流动系数的能量依赖性尤为重要。在 RHIC 的 SPS 和束流能量扫描程序的能量下，预计中速质子定向流的斜率 dv 1 / dy 会改变其符号 [ 5 , 6 , 7 ] 。图 2 显示了 13 A 和 30 A GeV/ c 的 Pb+Pb 碰撞中 π − 和 p 的定向流以及 dv 1 / dy（中心性依赖性）。质子和带负电的介子的 v 1 ( p T ) 的形状（图 2 左）不同。质子的 v 1 ( p T ) 在整个 p T 范围内为正。带负电的介子的定向流从负值开始
普华永道 2024 年人工智能就业晴雨表
资料来源：普华永道对 OECD 数据的分析，Felten 等人 (2021)。Felten 等人 (2021) 的《人工智能职业暴露 (AIOE)》构建的人工智能职业暴露 (AIOE) 评分并衡量职业对人工智能近年来取得最大进展的能力的依赖程度，这意味着人工智能可以更容易地用于某些任务。AIOE 分数是一个相对指标，数字越高表示对人工智能的暴露程度越高，这意味着即使是负值也意味着一定程度的人工智能暴露。为了衡量劳动生产率的增长率，普华永道使用了 OECD 的人均就业 GVA 指标，该指标以 2018 年为指数。由于 OECD 数据的可用性，普华永道仅关注六个行业。2023 年 OECD 劳动生产率数据尚未公布。因此，考虑的是 2018 年至 2022 年之间的劳动生产率增长率。如果人工智能正在提高生产率的观点是正确的，那么预计受人工智能影响行业的生产率增长更强劲的模式将在 2023 年继续或加速。“4.8 倍的高增长”是平均劳动生产率增长率的比较；绝对增长率分别为 0.9% 和 4.3%。
国际顾问职权范围.docx
不丹是一个内陆小国，碳排放量为负值。它承诺永远保持碳中和，为当代和子孙后代创造一个安全的地球。由于不丹位于脆弱的东喜马拉雅山区生态系统中，因此它面临着相当大的气候灾害风险，例如山体滑坡、风暴、干旱、水源干涸、频繁的森林火灾、病虫害和冰川湖溃决洪水 (GLOF) 等。这些气候风险对农业和畜牧业、能源、水、森林和生物多样性、人类住区和健康、低洼河流流域地区和生态系统等关键部门构成持续威胁，这些部门在提供生计和生态系统服务方面发挥着重要作用。在每个关键部门，该国还努力保持低碳和碳封存活动，以保持碳的自然性。GCF 国家工作计划 (CWP) 已经确定了能力差距，包括需要更可靠的基线数据和气候变化技术专长。这些差距阻碍了不丹追求低碳排放和气候适应性可持续发展的能力。为了实现这些目标，需要跨部门和多利益相关方共同努力，确定气候变化的基线条件和预计影响。
量子态的复值维格纳熵 - QuIC
摘要 众所周知，量子态的 Wigner 函数可以取负值，因此它不能被视为真正的概率密度。在本文中，我们研究了在相空间中寻找扩展到负 Wigner 函数的熵类函数的难度，然后主张定义与任何 Wigner 函数相关的复值熵的优点。这个量，我们称之为复 Wigner 熵，是通过在复平面上对 Wigner 函数的 Shannon 微分熵的解析延拓来定义的。我们表明，复 Wigner 熵具有有趣的特性，特别是它的实部和虚部在高斯幺正（相空间中的位移、旋转和压缩）下都是不变的。当考虑高斯卷积下 Wigner 函数的演化时，它的实部在物理上是相关的，而它的虚部仅与 Wigner 函数的负体积成正比。最后，我们定义任何维格纳函数的复值费希尔信息，当状态经历高斯加性噪声时，它与复维格纳熵的时间导数相关联（通过扩展的德布鲁因恒等式）。总的来说，预计复平面将为分析相空间中准概率分布的熵特性提供一个适当的框架。
使用多种方法对糖尿病患者的预测
摘要本研究使用Babulu Puskesmas UPT的患者数据讨论了使用多线性回归方法的糖尿病患者的预测。这项研究的目的是使用Babulu Puskesmas UPT上的多个线性回归方法为糖尿病患者建立预测系统，并查看如何将预测模型应用于Upt Puskesmas Babulu的糖尿病患者。本研究中使用的研究方法是数据库（KDD）方法中的知识发现，该方法具有多个阶段，例如数据选择阶段，预处理阶段，数据转换阶段，数据挖掘阶段，评估阶段，然后是部署和实施阶段。这项研究中的数据收集技术是访谈技术，私人数据和文献研究。这项研究的结果是获得R2精度值为75％，然后获得93％的精度模型，精度为90％，召回95％和F1得分的评估结果92％。对于预测模型也可以应用于为糖尿病患者构建预测系统，但需要调整使用舍入方法，以便所得的输出可以显示1或0的值。除了系统中的输出外，偶尔会产生负值，因为数据变量与其他几个变量具有负相关性。关键字：糖尿病预测，机器学习