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纳入对量化的研究设计 -
针对健康科学学生的定量研究设计介绍版权所有©2024 by Amy Hallaran和Julie Gaudet在创意共享署名 - 非商业通讯4.0国际许可下获得许可，除非另有说明。
第二个量化的快速培训1摘要2 ...
首先，让我们概述第二个量化过程。在固态物理学中，我们对固体中的电子状态感兴趣。在这里，我们仅处理电子（费米颗粒）。在普通量子力学（称为第一个量化方法）中，我们考虑了电子的波函数ψ（r）。但是，第二个量化方法并不直接处理波函数，而是与线性操作员ψ（BMR）一起处理的，该量子称为fieLD Operator。请注意，现场运算符ψ（r）看起来像是波函数ψ（r），但其内容却相当不同。实际上，ψ（r）是一个操作员（歼灭操作员），它执行“在r”及其位置r上的一个电子及其隐士结合物ψ†（R）的操作，是操作员（创建操作员），该操作员（创建操作员）执行在位置r上添加一个电子的操作”。请注意，常规的波函数完全没有“位置r处的概率幅度”的含义。
流查询矢量化的HD-MAP构造
高清地图（HD-MAP）的至关重要目的是为地图元素提供厘米级别的位置信息，并在自主驾驶中的各种应用中扮演着关键的角色，包括本地化[6,23，32,33,35,38]和Navigation [1,2,11]。传统上，HD-MAP的构建是通过基于SLAM的方法[30,40]离线进行的，这既是耗时又是劳动力密集的。最近的研究努力已转向使用船上的预定范围内的本地地图的建造。尽管许多现有的作品框架构造作为语义序列任务[17,24,27,29,41]，但这种方法中的栅格化表示表现出冗余的信息，缺乏地图元素之间的结构关系，并且通常需要广泛的后处理工作[17]。响应这些局限性，MAPTR [19]采用了一种端到端的方法来构建vecter ver的地图，类似于Detr范式[4,5,21,42]。
高温量子谷霍尔效应具有量化的电阻和
拓扑绝缘子的边缘状态可用于探索低维和拓扑界面上出现的基本科学。实现可靠的电导量化已被证明对螺旋边缘状态具有挑战性。在这里，我们在扭结状态下显示了宽的电阻平台 - 伯纳尔双层石墨烯中量子谷霍尔效应的表现 - 量化为零磁场处的预测值。高原耐药性的温度依赖性非常弱，高达50 kelvin，并且在数十MV的直流偏置窗口内是平坦的。我们演示了拓扑控制开关的电气操作，开/关比为200。这些结果证明了扭结状态的鲁棒性和可调性及其在构建电子量子光学设备方面的承诺。
相似性量化的相对差异学习改善了分子活性预测
低温电子断层扫描（Cryo-ET）是一种生产细胞环境的高度脱尾3D图像（称为断层图）的技术。Cryo-Et通常是唯一可以在其天然环境中实现蛋白质和细胞结构几乎原子分辨率的技术。针对蛋白质结构确定的低温 - 肛门肛门技术的基本步骤是找到pogractions中感兴趣的蛋白质的所有实例，这是一种称为粒子拾取的任务。由于信噪比较低，靶蛋白的伪像的存在和巨大的多样性，颗粒拾取是一个具有挑战性的3D对象检测问题。现有的粒子采摘方法要么慢，要么仅限于选择一些感兴趣的小部分，这需要大量注释且难以获得训练数据集。在这项工作中，我们提出了Propicker，这是一种快速和通用的粒子采摘器，可以检测到训练集中包含的颗粒，并且可以在几分钟内处理断层图。我们的迅速设计允许根据输入提示选择性地检测体积中的特定蛋白质。我们的经验表明，培养基可以与最先进的通用拾取器达到相同的性能，同时更快地达到数量级。
新量化的Eckhardt托管期货策略基金现已在Schwab
QETCX的多策略方法通过每日液体车辆提供1099税报告，为顾问和投资者提供了对机构口径托管期货的简化访问。通过这种多策划方法，托管期货部分集中在商品，金融和货币之间的长期和短职位上，而固定收益部门包括对美国政府证券，公司债务和高收益债券的投资。该基金应用了埃克哈特贸易公司在70多个全球期货市场上的方法，通过由著名乌龟贸易实验共同创造者埃克哈特先生开创的系统，趋势跟踪的方法全天候管理。该基金将Eckhardt Trading Company的系统交易专业知识与灵活计划Investments Ltd.（FPI）的动态风险管理能力汇总在一起。
最终报告：用于天然气泄漏量化的开源高流量采样器
• 选择并演示下一代气体传感器、鼓风机和流量测量传感器。还确定了这些子系统的关键问题，并为设计的未来用户提供了建议。（图 1）。没有发现现有 BHFS 附属物（例如软管、袋子和其他排放收集设备）的现成替代品或改进。原型继续使用 BHFS 提供的设备。 • OS-HFS 展示了传感器灵活的高流量平台的概念，该平台可以适应新的用途和挑战。该架构是通过将计算和显示元件与传感和鼓风机元件隔离来实现的。商用现成的单板计算机 (SBC) 用于计算和显示。SBC 通过行业标准串行协议与所有传感器通信。该架构将计算机、数据接口、人机界面、电池管理和类似的监控系统与传感器系统隔离开来。
流媒体：流媒体映射网络用于矢量化的在线高清构造
高清（HD）地图对于自动驾驶系统的安全至关重要。虽然现有技术启用了相机图像和板载传感器以生成对高精度地图的审核，但它们受到对单帧输入的依赖的限制。这种方法限制了它们在诸如OCClusions之类的复杂情况下的稳定性和性能，这主要是由于缺乏时间信息。此外，当应用于更广泛的感知范围时，它们的性能会降低。在本文中，我们介绍了流媒体，这是一种新颖的在线映射管道，擅长于视频的长期时间建模。流媒体网络采用了多点的关注和时间信息，可以使大型本地高清图的构建具有高稳定性，并进一步解决了现有方法的限制。此外，我们严重地使用了广泛使用的在线HD MAP构造基准和数据集，Argoverse2和Nuscenes，在现有评估协议中揭示了显着的偏见。我们根据地理跨度来启动基准，从而促进公平而精确的评估。实验结果验证了流媒体网络在所有设置中都显着超过现有方法，同时保持在线推断速度为14。2 fps。我们的代码可在https://github.com/yuantianyuan01/ streammapnet上使用。
霍奇金-赫胥黎动作电位理论量化的新方法：数学哲学的复兴与更新
摘要 — 仔细分析了 Hodgkin-Huxley 和 Hodgkin-Katz 为找出鱿鱼轴突中钠离子产生的电脉冲而进行的实验研究。他们以数学模型的形式定量描述了他们的发现，该模型用于产生产生神经兴奋和电流传导动作所必需的电位。我们提出了他们脉冲产生理论的创新量化模型。它将为从量化原理的角度探索理论提供新的研究平台，并使电动力学和量子场论方法在 Hodgkin-Huxley 方程及其应用的新分析中的应用成为可能。我们将讨论一些合理的应用和一些关于量化模型使用的新猜想。这可以看作是对数学哲学复兴和更新的补充努力。
深度学习框架具有不确定性量化的调查数据：评估和预测美国人群中的糖尿病风险
复杂的调查设计通常在许多医学人群中采用。在这种情况下 - iOS，开发案例特定的预测风险评分模型，反映了研究设计的独特特征是必不可少的。这种方法是最大程度地减少结果选择性偏差的关键。本文的目标是：（i）提出使用神经网络（NN）建模的回归和分类的一般预测框架，该框架将调查权重结合到估计过程中； （ii）引入一种用于模型预测的不确定性定量算法，该算法是针对复杂调查范围的数据量身定制的； （iii）利用NHANES 2011 - 2014年同类的数据，将这种方法应用于开发强大的风险评分模型来评估美国人群中糖尿病的风险。我们的估计量的理论特性旨在确保最小的偏见和统计一致性，从而确保我们的模型产生可靠的预测并在糖尿病研究中提供新的科学见解。虽然专注于糖尿病，但该NN预测框架可适应为各种疾病和医疗队列创建临床模型。本文中使用的软件和数据在GitHub上公开可用。