XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System随机
从算法、实现和特性方面对经典随机游走和量子游走的比较研究
近年来，随着硬件和软件技术的进步，高性能计算取得了长足的发展。计算机的性能按照摩尔定律不断提高，但似乎在不久的将来就会达到极限。量子计算机有可能大大超越经典计算机的性能，因此成为研究的焦点。本研究从理论角度和模拟实现两个方面探讨了经典随机游动与量子游动的区别，并探讨了量子游动在未来的适用性。概述了经典随机游动和量子游动的基本理论，并根据经典随机游动和量子游动的行为和概率分布，比较了它们之间的特征差异。同时，我们使用Qiskit作为量子模拟器实现了量子行走。表示量子行走的量子电路主要由硬币算子、移位算子和量子测量三部分组成。硬币算子表示量子行走中的抛硬币，这里我们使用了Hadamard算子。移位算子表示根据硬币算子的结果进行量子行走的移动。量子测量是提取量子比特的量子态的过程。在一维量子行走中，我们准备了四种情况，作为从两个到五个量子比特位置的量子比特数的差异。在所有情况下，都已看到量子行走的成功实现，这与量子比特的数量和初始状态的差异有关。然后，我们广泛研究了二维量子行走的实现。在二维量子行走中，就每个 x 和 y 坐标位置的量子比特数量而言，准备了三种情况，从两个到四个量子比特。虽然与一维情况相比，问题设置的复杂性大大增加，但可以看出量子行走实现的成功。我们还看到，量子行走的行为和概率分布的扩展在很大程度上取决于初始硬币状态和初始位置的初始条件。本研究证明了量子行走作为解决未来广泛应用中复杂问题的工具的适用性。最后，我们给出了本研究的可能观点和未来展望。
引用Zhang Q，Wang H，Tian Y，Li J，Xin Y和Jiang X（2024）Mendelian随机分析，以研究口服和Oropha中的肠道微生物组
头颈癌是全球第六个最常见的癌症（Warnakulasuriya，2009年），口服和口咽癌是最常见的亚型。烟草和酒精消耗（Hashibe等，2009），人乳头瘤病毒（HPV）感染（Ang等，2010）和特定的性行为（Heck等，2010）已被认为是口腔和口腔和口腔咽部癌症癌症危险因素。最近，人们对癌症与微生物组之间的联系越来越多。特别是，在肠道微生物组中已经观察到癌症相关的生物标志物（Cullin等，2021）。肠道菌群是肠道中存在的细菌种类的集合。肠道微生物在肿瘤中的作用可以分为局部和远端角色（Matson等，2021）。除了特异性肠道微生物在局部致癌作用中具有的重要作用外，肠道微生物还可以改变宿主的整体免疫系统，从而导致癌症（Castellarin等，2012; Amieva and Peek，2016）。肠道微生物与肠上皮之间存在天然的解剖屏障，主要由分泌肠道粘液的杯状细胞组成（Kim和Ho，2010）和产生抗菌肽的细胞（Salzman等人（Salzman et al。，2007））。因此，肠道微生物与免疫系统之间的接触受到限制。但是，特定的微生物会影响肠道屏障的完整性。益生菌调节免疫系统是一种潜在的抗肿瘤策略（Vétizou等，2015）。当这种完整性被破坏时，癌的数量越来越多，通过受损的肠道障碍循环（Rajagopala等，2017）；此外，诱导了炎症或免疫抑制，在促进癌症中起间接作用（Yu and Schwabe，2017）。An example illustrating this distal role is that the gut microbiota can promote hepatocellular carcinoma and pancreatic cancer growth/progression/invasion and metastasis, which contain no known microbiome, by elevating cancer- promoting in fl ammatory microbial-associated molecular patterns such as lipopolysaccharides ( Dapito et al., 2012 ; Ochi et al., 2012 ).肠道微生物可以通过调节肠上皮屏障的原发性和继发性淋巴机构来调节免疫力，从而影响肿瘤微环境（Gopalakrishnan等，2018）。先前已经报道了肠道微生物与肠肿瘤敏感性之间的关联（Yachida等，2019）。肠道微生物群已被证明通过调节免疫细胞功能，影响炎症反应，调节免疫耐受性（Zhou等，2021）和产生代谢物（Zhang等，2019）。然而，肠道菌群与肠胃外肿瘤（尤其是口咽和口服癌症）之间的因果关系尚不清楚。Mendelian随机化（MR）是一种统计方法，用于根据工具变量（遗传变异）评估暴露与结果之间的因果关系，可以看作是随机对照试验（RCT）的自然类似物。因此，我们旨在研究肠道菌群是否与口服和与传统的黄金标准RCT相反，参与者根据其基因型分配，从而减少了反向因果关系和混杂因素（例如道德和社会经济因素）的影响。
磷酸二酯酶-5 抑制对系统性右心室大小和功能的影响 - 一项多中心、双盲、随机、安慰剂对照研究
11 瑞士伯尔尼大学医院 Inselspital 心脏病学、预防心脏病学和运动医学大学诊所 12 瑞士苏黎世大学儿童医院心脏病学系 13 奥地利维也纳医科大学维也纳综合医院生物医学成像和图像引导治疗系 14 瑞士洛桑大学 (UniL) 生物与医学学院 15 瑞士日内瓦日内瓦大学医院 (HUG) 心脏病学分部 16 参与中心和研究人员的完整列表见附录。 * 这些作者对研究设计、数据解释和手稿准备做出了同等贡献。 通讯地址 Matthias Greutmann，医学博士，先天性心脏病负责人，苏黎世大学医院心脏中心，Raemistrasse 100，8091 苏黎世，瑞士。电子邮件：Matthias.greutmann@usz.ch；电话：++41 44 255 3883 字数：3510字
使用随机森林的心力衰竭预测和XG提升，Aidan Gao
心力衰竭（HF）是一种心血管疾病（CVD），是一种普遍的疾病，可能导致危险情况。每年，全球大约有1790万患者死于这种疾病。对于心脏专家和外科医生来说，准确预测心力衰竭是具有挑战性的。幸运的是，可以使用分类和预测模型，可以使用医疗数据有效地帮助医疗领域。这项研究的目的是通过预测由11个患者属性的五组数据组成的Kaggle数据集来提高心力衰竭预测的准确性。使用多种机器学习方法来了解数据和医学数据库中心力衰竭的可能性。结果和比较表明，预测心力衰竭的精度得分明显提高。将此模型整合到医疗系统中将有助于帮助医生预测患者心脏病的预测
fre-gy 9073，随机系统和现代机器...
1。作弊：有意使用或试图在考试中使用未经授权的笔记，书籍，电子媒体或电子通信；在考试中与同学交谈或看别人的工作；事先提交工作进行课堂考试；让某人为您参加考试或为别人参加考试；违反了管理考试管理的其他规则。2。制造：包括但不限于伪造实验数据和/或引用。3。窃：在任何学术练习中，有意或故意代表他人自己的言语或思想；不归因于直接报价，释义或借来的事实或信息。4。未经授权的合作：共同从事本来可以单独完成的工作。
量子纠缠、隐形传态和随机性
摘要。对单个量子系统（例如单个光子、原子或离子）的精确控制为一系列量子技术打开了大门。这一概念的目标是创建能够利用量子效应解决数据处理和安全信息传输问题以及比现有方法更有效地对周围世界参数进行高精度测量的设备。量子技术出现的关键一步是二十世纪下半叶的开创性工作，它首先展示了量子力学对自然的描述的矛盾性和正确性，其次，奠定并引入了成为现代量子技术基础的基本实验方法。2022 年诺贝尔物理学奖授予了 Alain Aspect、John Clauser 和 Anton Zeilinger，以表彰他们对纠缠光子的实验、建立贝尔不等式的违反以及开创量子信息科学。
随机定位机作为空间模拟 - 网络
以下论文讨论了使用微重力模拟器研究微重力效应的可能方法：随机定位机。此外，该研究旨在验证生物学和机械水平上的RPM性能。测试了RPM，以确保其准确模拟适合平面物的微重力环境，并为了找到最能模拟这种情况的机器的特性。随机定位机的研究和验证对于继续使用至关重要。它将RPM建立为可靠的微重力模拟器，为未来的研究和严格研究为微重力领域提供了科学基础。
混合会员随机块模型
考虑由成对测量组成的数据，例如对象对之间是否存在链接。例如，这些数据出现在蛋白质相互作用和基因调控网络、作者-收件人电子邮件集合和社交网络的分析中。使用概率模型分析成对测量需要特殊的假设，因为通常的独立性或可交换性假设不再成立。在这里，我们引入了一类用于成对测量的方差分配模型：混合成员随机块模型。这些模型结合了实例化密集连接块（块模型）的全局参数和实例化连接中节点特定变异性的局部参数（混合成员）。我们开发了一种用于快速近似后验推理的通用变分推理算法。我们展示了混合成员随机块模型的优势，并将其应用于社交网络和蛋白质相互作用网络。关键词：分层贝叶斯、潜在变量、均值场近似、统计网络分析、社交网络、蛋白质相互作用网络