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正面theta脑活动随着手术经验和任务错误的函数而变化
对手术专业知识的抽象客观研究几乎完全集中在公开的行为特征上，而几乎没有考虑基本的神经过程。神经影像技术的最新进展，例如，无线，可穿戴的头皮记录的脑电图（EEG），可以深入了解控制性能的神经过程。我们使用头皮录制的脑电图来检查手术专业知识和任务性能是否可以根据称为额叶Theta的振荡性脑活动信号来区分，这是一种认知控制过程的假定生物标志物。设计，设置和参与者的行为和脑电图数据是从1年（n = 25）和4年经验（n = 20）的牙科手术学员那里获取的，而他们在虚拟现实手术模拟器上执行低和高难度的钻探任务。在正面电极（索引额叶theta）中的4-7 Hz范围内的EEG功率是经验，任务难度和错误率的函数。结果对于专家而言，新手的正面theta功率更大（p = 0.001），但没有根据任务难度（p = 0.15）的变化，并且没有经验×难度互动（p = 0.87）。大脑 - 行为相关性显示，在经验丰富的组中，额叶theta和错误的误差之间存在显着的负相关关系（r = -0.594，p = 0.0058），但新手没有这种关系。结论我们发现额叶theta功率在手术经验之间有区别，但仅与经验丰富的外科医生的错误率相关，同时执行艰巨的任务。这些结果为专业知识与外科手术表现之间的关系提供了一种新颖的看法。
bağcılar医疗公告
方法：2015年在伊斯坦布尔出生的孩子，并继续居住在土耳其国籍的伊斯坦布尔。该研究人群占241,121名儿童，并通过使用世界卫生组织在线计算器计算样本为196个儿童，假设患病率为15％，置信区间为95％和5％的错误率。使用分层的群集抽样方法来选择伊斯坦布尔每个地区的参与者。通过电话与父母联系，同意参加研究的人被邀请到注册的家庭卫生中心。进行了频率分析，卡方检验，t检验和相关分析。统计显着性水平设置为p <0.05。
欧洲 6G 网络生态系统愿景
6G 网络有望处理更具挑战性的应用，需要 Tbps 级数据吞吐量、亚毫秒级网络层延迟、极低的数据包错误率、更高的设备密度、超低能耗、极高的安全性、厘米级精度定位等。6G 空中接口设计的关键支持技术：• 频谱再利用 • 毫米波通信 • 光无线通信 (OWC) • 包括半导体技术和新材料的 THz 通信 • 大规模和超大规模 MIMO • 波形、多址和全双工设计 • 增强型编码和调制 • 集成定位、感应和通信 • 海量连接的随机接入 • 无线边缘缓存
质量 ID #47 (NQF 0326)：提前护理计划
丧失工作能力。根据文献回顾，工作组确定该措施应保持原样，不设时间框架要求。研究表明，人们确实会经常改变对高级护理计划的偏好，但这主要发生在重大医疗事件或其他健康状况变化之后。对于病情稳定的患者，很难定义正确的间隔。工作组认为，根本没有解决这个问题的错误率比既定计划过时的风险要大得多（Teno，1997），因此我们目前不应该定义具体的时间框架。在测试和审查该措施时，我们将继续评估是否以及何时应该包括具体的时间框架。
比较量子计算（评论论文）
量子计算位于革命性技术进步的最前沿，提供了在特定任务中表现优于古典计算机的潜力。虽然量子计算领域正在迅速发展，但已经出现了几种方法来解决利用量子力学的问题。本评论论文旨在比较不同的量子计算范式，探索它们各自的优势，挑战和未来的方向。所涵盖的主要方法是超导量子，被困的离子，拓扑量子和光子量子计算。对其运营原则，可伸缩性，相干时间，错误率和实际应用的比较分析，以提供对其潜力和局限性的全面理解。
整形外科中的人工智能
人工智能 (AI) 越来越多地被用作改进手术和诊断过程的工具。本研究探讨了 AI 在整形外科的主要应用，以及它的优势和挑战。AI 可以根据患者的个人特征定制治疗方案，以及通过分析医学图像尽早发现并发症并做出更主动的决策。此外，AI 可以提高诊断和手术的准确性，降低错误率并改善患者的治疗效果。然而，在整形外科中采用 AI 也带来了挑战，例如需要不断培训外科医生使用这些技术，以及担心患者数据的安全性。因此，外科医生必须意识到 AI 的优势和局限性，并能够负责任地将其融入到他们的工作中。
NVIDIA DGX SUPERPOD：AI领导力的下一代可扩展基础架构
linkx电缆和收发器旨在最大程度地提高高性能计算网络的性能，需要在计算节点和开关节点之间进行高带宽，低延迟连接。nvidia在以太网和EDR，HDR，NDR和XDR中提供了该行业最完整的25、100、200和400GBE系列之一，包括直接连接铜电缆（DACS），铜分配器电缆，Active Ottical Cables（AOC）以及从0.5m到10kM的宽范围。除了满足以太网和IBTA标准外，NVIDIA还测试了端到端环境中的每种产品，确保了小于1E-15的位错误率。
面向全栈量子加速器的量子计算机架构
摘要 本文介绍了量子计算机架构的定义和实现，以便创建新的计算设备——量子计算机作为加速器。要解决的一个关键问题是这种量子计算机是什么，以及它与控制整个执行过程的经典处理器有何关系。在本文中，我们明确提出了量子加速器的概念，它包含加速器的所有层。这种堆栈从描述加速器目标应用程序的最高级别开始。下一层抽象了量子逻辑，概述了要在量子加速器上执行的算法。在我们的案例中，逻辑以小组开发的通用量子-经典混合计算语言 OpenQL 来表达，该语言将量子处理器视为计算加速器。OpenQL 编译器将程序转换为通用汇编语言 cQASM，可在量子模拟器上执行。cQASM 表示可由量子加速器中实现的微架构执行的指令集。在后续步骤中，编译器可以转换 cQASM 以生成 eQASM，该 eQASM 可在包含特定平台参数的特定实验设备上执行。这样，我们就能清楚地区分实验研究以寻求更好的量子比特，以及需要在量子设备上开发和执行的工业和社会应用。第一种情况为实验物理学家提供了一个全栈实验平台，使用具有退相干和错误率的真实量子比特，而第二种情况为量子应用开发人员提供了完美的量子比特，其中既没有退相干也没有错误率。我们在文章的最后明确介绍了三个全栈量子加速器的示例，分别是实验超导处理器、量子加速基因组测序和基于量子启发式方法的近期通用优化问题。我们小组目前正在积极研究后两种全栈模型。
do arti cial神经网络总是提供高
图，对y轴有ANN预测。虚线指示的值是平等线，纯色线指示的值是拟合的数据值。这些图的目的是分析和显示ANN输出与目标值的接近性以及它们之间的错误率。当检查了文献中对ANN的研究时，可以看出ANN是一种强大的数学工具，可以以高准确性进行预测。在从这些研究中获得的数字中，可以看出，拟合的数据和相等性线非常接近且彼此兼容，但是，数据点位于或非常接近这两条线。当仔细检查了从ANN模型的每个阶段获得的数据中显示的相等性线，拟合线和数据点时，