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ML-2664-4030-DT1H4 顶置式数字硅麦克风
超过这些“绝对最大额定值”的应力可能会对设备造成永久性损坏。这些仅为应力额定值。在这些条件下或“声学和电气规格”中指示的任何其他条件下，不暗示功能操作。长时间暴露在“声学和电气规格”中指示的条件之外可能会影响设备可靠性。
超对称顶夸克事件分类的量子算法
寻找超对称粒子是大型强子对撞机 (LHC) 的主要目标之一。超对称顶部 (停止) 搜索在这方面发挥着非常重要的作用，但 LHC 下一个高光度阶段将达到前所未有的碰撞率，这对任何新信号与标准模型背景的分离提出了新的挑战。量子计算技术提供的大规模并行性可以为这个问题提供有效的解决方案。在本文中，我们展示了缩放量子退火机器学习方法的一种新应用，用于对停止信号与背景进行分类，并在量子退火机中实现它。我们表明，这种方法与使用主成分分析对数据进行预处理相结合，可以产生比传统多元方法更好的结果。
顶夸克对量子力学对撞机试验中的局域性
高能对撞机中基本粒子量子特性的测试开始出现。顶夸克和反顶夸克系统中的纠缠和贝尔不等式违反尤其令人感兴趣，因为顶夸克是经历级联衰变的不稳定粒子。我们争论顶夸克和反顶夸克在不同衰变阶段的空间分离标准。我们考虑了三个不同情况下的因果分离：顶夸克衰变、W 玻色子衰变以及轻子/喷流与宏观仪器接触时。我们表明，当要求顶夸克和 W 玻色子都在空间间隔内衰变时，事件的空间分数最小。对于通常需要贝尔不等式违反的高不变质量，这几乎与顶夸克衰变要求相同。我们还包括一个选项，用于将顶夸克衰变中的 b 夸克的角度相关性用于自旋相关性测量。我们要求顶夸克和 b 强子衰变都是空间分离的。再次，我们发现在高不变质量下，它几乎与顶夸克和反顶夸克之间的空间分离要求相同。我们为我们提出的标准提供了数值。如果满足这样的标准，则保证系统不存在因果关系。
顶复门寄生虫中的微管蛋白超家族
摘要：微管和含有特殊微管的结构由微管蛋白组装而成，微管蛋白是真核生物必需蛋白的一个古老超家族。在这里，我们使用生物信息学方法来分析来自顶复门的生物体中微管蛋白的特征。顶复门是原生动物寄生虫，可引起多种人类和动物传染病。单个物种分别含有 1 到 4 个 α - 和 β - 微管蛋白同型基因。这些基因可能指定高度相似的蛋白质，表明功能冗余，或表现出与特殊作用相一致的关键差异。一些（但不是全部）顶复门含有 δ - 和 ε - 微管蛋白基因，这些基因存在于构建含有附属物的基体的生物体中。顶复门 δ - 和 ε - 微管蛋白的关键作用可能仅限于微配子，这与单个发育阶段对鞭毛的有限要求相一致。其他顶复门的序列分化或 δ - 和 ε - 微管蛋白基因的丢失似乎与中心粒、基体和轴丝的需求减少有关。最后，由于纺锤体微管和鞭毛结构已被提议作为抗寄生虫疗法和传播阻断策略的目标，我们将在基于微管蛋白的结构和微管蛋白超家族特性的背景下讨论这些想法。
结直肠癌的开发和实施......
目的 囊性纤维化 (PWCF) 患者患结直肠癌的风险明显高于一般人群 1 。本文概述了英国某个区域中心针对 PWCF 的结直肠癌筛查计划的设计和实施情况。方法 实施“计划-执行-研究-行动”循环来建立该服务。它确定了服务设计的临床考虑因素，并结合实时服务用户和利益相关者的反馈，以简化服务提供。结果 确定了服务设计中的实际考虑因素，包括需要针对 CF 的肠道准备和内窥镜检查计划、监测间隔的实用方法以及需要多学科治疗方法。试点阶段进行了 14 次结肠镜检查。64% (9/14) 的肠道准备良好或优秀，100% (14/14) 报告肠道准备可忍受并愿意重复该程序，腺瘤检出率为 28.6%，发现 1 个晚期息肉。确定了准备不足的个体风险因素，包括既往远端肠梗阻病史和非专用 CF 病房的住院肠道准备。讨论作者提供了 PWCF 筛查服务的真实经验作为服务设计的蓝图。随着 PWCF 患者寿命的延长和生活质量的提高，内窥镜检查服务充分满足他们的需求非常重要。
深度学习结理论
在过去的十年中，我们看到了机器学习可以为我们做的巨大突破。现在似乎不可能执行计算机执行的任务。 此类任务的突出示例包括图像或语音识别。 在这个项目中，我们建议使用深度学习（机器学习的一部分）来解决纯数学的困难问题，即特定的结理论。 更确切地说，提出的项目由三个部分组成（请参见下面的第1、2和3个部分）。 第一部分包括训练人工神经网络，以预测结的两个重要特性。 一旦完成第1部分和第2部分，结果将应用于解决结理论中一个重要的开放问题；琼斯多项式是否检测到没有打结的问题。 申请人具有纯数学（代数，几何，拓扑）的背景，重点是结理论。 我们要求$ 5,000的夏季薪水，因此申请人有资源能够度过一整个夏季的资源，以扩大对深度学习的最新方法的了解，收集初步数据（即创建一个结图的数据库），培训神经网络，并设计适合学生参与的后续行动。 请注意，申请人已经开始在阿拉巴马大学建立一个机器学习社区，参加了一个非正式研讨会，该研讨会是由2022年春季数学和统计学系的教职员工和学生组织的。>现在似乎不可能执行计算机执行的任务。此类任务的突出示例包括图像或语音识别。在这个项目中，我们建议使用深度学习（机器学习的一部分）来解决纯数学的困难问题，即特定的结理论。更确切地说，提出的项目由三个部分组成（请参见下面的第1、2和3个部分）。第一部分包括训练人工神经网络，以预测结的两个重要特性。一旦完成第1部分和第2部分，结果将应用于解决结理论中一个重要的开放问题；琼斯多项式是否检测到没有打结的问题。申请人具有纯数学（代数，几何，拓扑）的背景，重点是结理论。我们要求$ 5,000的夏季薪水，因此申请人有资源能够度过一整个夏季的资源，以扩大对深度学习的最新方法的了解，收集初步数据（即创建一个结图的数据库），培训神经网络，并设计适合学生参与的后续行动。请注意，申请人已经开始在阿拉巴马大学建立一个机器学习社区，参加了一个非正式研讨会，该研讨会是由2022年春季数学和统计学系的教职员工和学生组织的。
专注于肺癌和结直肠癌
RAS 作为阳性预测生物标志物：重点关注肺癌和结直肠癌患者/Malapelle，U.；帕西利亚 (Passiglia)，F.；克雷莫里尼，C.；皇家，ML；佩珀，F.；皮萨皮亚，P.；阿瓦隆，A.； Cortinovis，D.；来自 Stefano, A.；法桑，M.；方塔尼尼，G.；加莱塔，D.；劳里塞拉，C.；列表，A.；卢帕基斯（Loupakis），F.；佩奇斯，F.；皮埃特兰托尼奥，F.； Pilotto，S.； Lines，L.；比安奇，AS；帕拉，HS； Tiseo，M.； Verze，M.； Troncone，G.； Novello, S..-出自：欧洲癌症杂志。 - ISSN 0959-8049。 - 146:(2021)，页74-83。 [10.1016/j.ejca.2021.01.015]
结直肠癌。一篇评论
ECCO 优质癌症护理基本要求 (ERQCC) 是为特定肿瘤类型的患者提供高质量护理所必需的组织和行动清单和说明。它们主要是组织建议，而不是临床指南，旨在为肿瘤学团队、患者、政策制定者和管理者提供任何医疗保健系统中提供高质量护理所需的要素的概述。在适当的情况下参考临床指南和其他资源，重点是欧洲的护理。本 ECCO 要求系列的基础是质量概念，随着人口中需要护理的老年人数量不断增加，随着许多新的和复杂的治疗方法投入使用，以及对有效利用资源的压力越来越大，质量在医疗保健的各个方面都变得越来越重要。政策制定者和患者需要知道他们的医疗保健人员、技术和设施是否针对每种疾病进行了最佳配置。在这种情况下，提高癌症护理质量意味着提供