XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System随机
随机临床试验的荟萃分析
案例描述：2019年，一名27岁的男性因首次出现严重的高血糖（禁食等离子体葡萄糖22.5 mmol/L）而来到我们的诊所。基于临床表现，怀疑PWS，并通过基因检测确认了诊断。由于他的认知障碍，该患者因父母管理的基底胰岛素疗法而出院。尽管出现了19日大流行，但患者面对明显的体重（BW）增加（+ 13 kg vs basineelize），该患者在非重血糖事件中实现了严格的血糖控制（HBA1C 41 mmol/mol）。然后停止胰岛素治疗，开始每周一次的半卢比（每周0.5 mg）。在12个月的随访中，BW从79千克下降到73千克，同时保持出色的血糖对照（HBA1C 40 mmol/mol）。在24个月的随访中，血糖对照保持最佳（HBA1C 38 mmol/mol），而BW还原（71 kg）。尚未报告低血糖或胃肠或精神病性不良事件。
来自随机测量的量子Fisher信息
首先在量子计量学中引入，以衡量量子状态执行超过射击限制的干涉法[1,2]的能力，量子Fisher信息（QFI）在不同领域（包括量子信息理论和多体物理学）中起着基本作用。作为对计量学和感应的增强的敏感性，需要产生多部分纠缠状态[3]，QFI引起了重大兴趣作为纠缠的见证。特别是，纠缠“深度”的概念 - 在给定状态下的纠缠颗粒的微型数量 - 以及多部分纠缠的基础结构可能与QFI的值有关[4,5]。在多体物理学中，QFI揭示了混合状态的纠缠的能力使其成为旋转模型研究的关键数量，特别是在有限的温度[6]上跨越相变的量子态的普遍纠缠特性[6]，并突出了多部分范围的作用，在拓扑相转变[7]中。这封信提供了一项协议，以通过随机测量值估算最先进的量子设备中的QFI。测量QFI的挑战是由于它是密度矩阵的高度非线性函数而产生的。QFI是针对给定的Hermitian操作员A和量子状态ρ定义的，可以以以下封闭形式写入：
来自随机测量的量子Fisher信息
首先在量子计量学中引入，以衡量量子状态执行超过射击限制的干涉法[1,2]的能力，量子Fisher信息（QFI）在不同领域（包括量子信息理论和多体物理学）中起着基本作用。作为对计量学和感应的增强的敏感性，需要产生多部分纠缠状态[3]，QFI引起了重大兴趣作为纠缠的见证。特别是，纠缠“深度”的概念 - 在给定状态下的纠缠颗粒的微型数量 - 以及多部分纠缠的基础结构可能与QFI的值有关[4,5]。在多体物理学中，QFI揭示了混合状态的纠缠的能力使其成为旋转模型研究的关键数量，特别是在有限的温度[6]上跨越相变的量子态的普遍纠缠特性[6]，并突出了多部分范围的作用，在拓扑相转变[7]中。这封信提供了一项协议，以通过随机测量值估算最先进的量子设备中的QFI。测量QFI的挑战是由于它是密度矩阵的高度非线性函数而产生的。QFI是针对给定的Hermitian操作员A和量子状态ρ定义的，可以以以下封闭形式写入：
双向孟德尔随机化的应用来评估肠道微生物组和食管癌之间的关系
此预印本版本的版权持有人于2025年2月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.06.25321825 doi：medrxiv preprint
朝鲜语中的14年累积遗传高血压和2型糖尿病的风险：观察和门德尔随机证据
摘要本研究旨在评估血压（BP）与2型糖尿病（T2D）的因果关系，并评估韩国未来临床的高BP或血糖的遗传倾向的累积作用。评估大型生物库中禁食血糖（FBS）和收缩压（SBP）之间的双向因果关系，五个MR方法（一个2阶段最小二乘（2SL）回归（2SLS）回归，逆变量（IVW），2个基于中位数（IVW），2个基于中间的（简单和MR的评分）和MRSCRETS和MRSCERTS和MR ISCERT SPERT SPERT SPERT SPERT SPERT SEPTIED（WISCERT）。在所有五种方法中都发现了双向因果关系，并且没有水平的多效性。使用2SLS回归方法，基因确定的10 mm/hg SBP升高导致0.63 mmol/L FBS增加（P <0.0001）。男人的双向因果关系特别牢固。使用基于组的轨迹建模（GBTM）确定基于遗传确定的SBP和FBS水平的不同预测轨迹。进行了每种轨迹中随后的高血压或T2D的风险，COX比例危害模型和调整后的协变量（包括WGR）。一个不控制的SBP模式（浮动图）的子序列T2D风险高于对照预测的模式（HR：1.25，95％CI：1.00 - 1.58）。在韩国中年，有明显的证明，高BP和T2D之间存在双向因果关系，这与以前的欧洲研究不同。特别是，遗传变异的累积高血压倾向可能会影响T2D发病率的风险。必须在寿命中遵循高bp的预防。
随机系统的优化和控制
6.3在受控的马尔可夫构造中，概率措施和扩展到一般空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。121
对患有晚期癌症患者免疫疗法的教育干预的试验随机试验及其护理人员
背景：免疫检查点抑制剂（ICI）是广泛使用的癌症药物。我们开发了“ Uplift”，这是一个视频和问题提示列表（QPL）干预措施，以教育患者有关ICI的风险和收益。患者和方法：我们在130名ICIS和护理人员的成年人中进行了一项随机对照试验与通常的护理试验。二元组是随机分配1：1，以接受振奋或通常的护理。参与者在入学时完成了调查，72小时和ICI启动后6周。主要结果是可行性（合格患者的70％入学率，$ 80％的升高患者审查视频和QPL）和ICI知识（8个项目，评分为％正确）。我们还评估了隆升的可接受性（3个项目），焦虑症（6个项目 - 州特征焦虑清单）和患者激活（肿瘤学访问中提出的问题）。我们使用了描述性统计，协方差分析（ANCOVA）和负二项式模型。结果：我们在178名合格患者（73％）和56名看护人中招募了130名。患者（平均年龄，67岁[范围，31 - 92]）患有黑色素瘤（41％），肺癌（26％）或其他癌症患者。所有Uplift患者（100％）观看了视频； 47％使用QPL。几乎所有患者（61/65; 94％）都会感到“有些”或“非常舒适”。ICI知识在72小时时与对照组相比改善了ICI知识（在72小时时调整后的平均％正确差异为9％[95％CI，3％ - 16％]）。72小时时的焦虑变化并没有显着差异，并且在6周之间，知识或焦虑变化没有差异。提升患者提出了更多问题（比率为1.27 [95％CI，0.97 - 1.66]）。结论：关于ICI风险和收益的新型教育干预措施是可行的，可以接受，被认为可以接受，并在改善知识和激活方面表现出了有望在不增加焦虑的情况下提出问题的希望。有必要评估这些结果和其他结果（包括严重ICI毒性）的效率的一项研究。
带有随机样本大小和部分恢复的标签优惠券收集器问题
I。 [8] - [12]。最近已将其用于DNA中数据存储的组合编码研究[13] - [17]。最初以从统一和独立样本收集不同的优惠券来构建，CCP研究了收集所有不同优惠券所需的样品数量的分布。传统上，CCP涉及n个不同的均衡优惠券，在每个样本中，单个优惠券都会重复。在这种情况下，至少一次对每个优惠券进行采样所需的预期样本数为n·hn≈nlog n，其中h n是n -th谐波数。CCP的变体已出现以建模复杂的现实世界系统。 这样的变体[7]是每个优惠券具有其自己的采样概率p i的位置。 另一种变体是仅重新要求r差异优惠券[18] - [21]，而不是所有n张优惠券。 此问题称为部分CCP，在几种情况下进行了探索，特别是用于优化收集过程或估计优惠券亚集的概率。 对于该变体，已知样品的预期数为[19]：n·p r - 1 i = 0 1 n -i = n·（h n -h n -h n -n -r）。 部分恢复也与DNA中数据存储的RAM实现有关[22] - [24]。 我们已出现以建模复杂的现实世界系统。这样的变体[7]是每个优惠券具有其自己的采样概率p i的位置。另一种变体是仅重新要求r差异优惠券[18] - [21]，而不是所有n张优惠券。此问题称为部分CCP，在几种情况下进行了探索，特别是用于优化收集过程或估计优惠券亚集的概率。对于该变体，已知样品的预期数为[19]：n·p r - 1 i = 0 1 n -i = n·（h n -h n -h n -n -r）。部分恢复也与DNA中数据存储的RAM实现有关[22] - [24]。我们此问题的另一个概括是带有组图的CCP [25] - [27]。这种概括考虑了场景，在这种情况下，每个样本中没有收集单个优惠券，而是收集优惠券的随机子集。每个样品的大小可能是恒定k或随机变量（RV）k。一个人有兴趣表征所需的子集数量的分布，直到在这些样本中至少有一个优惠券中绘制每个优惠券为止。
可再生能源不确定性下本地能源社区发电调度的随机优化
我要衷心感谢所有为本论文项目做出贡献的人。这项研究工作是在里尔电气工程和电力电子实验室 (L2EP, Laboratoire d'Electrotechnique et d'Electronique de Puissance de Lille) 进行的。本论文得到了中国国家留学基金委员会 (CSC) 的资金支持，对此我深表感谢。首先，我要向 Bruno FRANCOIS 先生表示诚挚的谢意，他在这三年里指导了我的工作。我欣赏他对研究工作的态度、他耐心的宝贵指导以及他对研究领域的前瞻性观点。他不仅向我传授知识，还以他的专业精神和道德为榜样教会了我。我还要衷心感谢我的联合导师 Dhaker ABBES 先生，他总是为我提供建设性的建议和科学支持。在他的善良、鼓励和热情下，与他一起工作真的是一种荣幸。我很荣幸 Florence OSSART 女士和 Robin ROCHE 先生同意审阅这篇论文。他们的问题和意见对我准备论文答辩和改进论文非常有帮助。我还要感谢评审团主席 Luce BROTCORNE 女士和评审团成员：François VALLEE 先生、Jérôme BOSCHE 先生、Nouredine HADJSAID 先生和 Vincent DEBUSSCHERE 先生，他们在答辩期间对我的工作进行了深刻的评估。在这三年里，多亏了 L2EP 的同事们，我有机会在非常好的氛围中工作。我衷心感谢他们所有人的热情和在困难时期的倾听。我向闫星宇表示最诚挚的感谢，他在我研究工作的开始阶段以极大的耐心为我提供了无数的科学支持和指导。我要感谢 Xavier CIMETIERE、Kongseng BOUNVILAY、Loïc CHEVALLIER 和 Sylvie DEZODT 在我就读里尔经济学院期间给予我的善意和帮助。非常感谢 Haibo、Reda、Lorraine、Meryeme、Houssein、Emre、Ebrahim（还有其他很多人，我无法在此一一列出名字），感谢他们的鼓励以及我们在一起度过的所有美好时光。我要从心底向我的家人表达无限的感激。如果没有他们在我求学期间无条件的鼓励和支持，这一切都不可能实现。他们以身作则教我如何面对困难，以及只有努力工作才能取得好成绩。最后，我要感谢我的男朋友 Yuliang，他一直很理解、耐心和支持我；他给了我成功开展研究工作的力量；无论欢乐还是悲伤，他总是用他的爱和信任陪在我身边。
在早期但不晚的神经反应，视觉皮层由具有足够模型复杂性的随机重量CNN很好地预测
卷积神经网络（CNN）受到灵长类动物视觉系统的组织的启发，进而成为视觉皮层的有效模型，从而可以准确预测神经刺激反应。虽然对与大脑相关的对象识别任务进行培训可能是预测大脑活动的重要前提，但CNN的大脑样结构可能已经允许准确预测神经活动。在这里，我们在预测视觉皮层的神经反应方面评估了任务精制和脑部优化的卷积神经网络（CNN）的性能，并进行了系统的架构操作以及受过训练的和未经训练的特征提取器之间的比较，以揭示关键的结构组件影响模型性能。对于人类和猴子区域V1，采用RELU激活函数的随机重量CNN与平均或最大池的结合，显着超过了其他激活函数。随机体重CNN在预测V1响应时与训练有素的对应物相匹配。可以预测V1响应的程度与神经网络的复杂性密切相关，这反映了神经激活功能和汇总操作的非线性。但是，对于与物体识别（例如IT）相关的较高视觉区域，编码性能与复杂性之间的这种相关性显着弱。测试视觉区域之间的这种差异是否反映了功能差异，我们在纹理歧视和对象识别任务上训练了神经网络模型。与我们的假设一致，模型的复杂性与纹理歧视的性能更加密切，而不是对象识别。我们的发现表明，具有足够模型复杂性的随机重量CNN允许将V1活动视为训练有素的CNN，而较高的视觉区域则需要通过梯度下降通过训练获得的精确重量配置。