XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System预期值
系统评价包括
摘要：人工智能 (AI) 在体外受精 (IVF) 领域越来越受欢迎。尽管现有数据很有希望，但人工智能还不能声称拥有黄金标准地位，这也是本研究的理由。本系统评价和数据综合旨在评估和报告基于人工智能的 IVF 结果预测模型的预测能力。该研究已在 PROSPERO (CRD42021242097) 中注册。在 Pubmed/Medline、Embase 和 Cochrane 中央图书馆对文献进行系统检索后，确定了 18 项研究符合纳入条件。关于活产，总结接收者操作特征 (SROC) 的曲线下面积 (AUC) 为 0.905，而部分 AUC (pAUC) 为 0.755。观察值：预期值为 1.12（95%CI：0.26-2.37；95%PI：0.02-6.54）。对于有胎儿心跳的临床妊娠，SROC 的 AUC 为 0.722，而 pAUC 为 0.774。O：E 比率为 0.77（95%CI：0.54-1.05；95%PI：0.21-1.62）。根据这些数据综合，大多数基于 AI 的预测模型能够准确预测 IVF 的活产、临床妊娠、有胎儿心跳的临床妊娠和倍性状态结果。本综述试图比较 AI 和人类的预测能力，尽管研究不允许进行荟萃分析，但本系统综述表明基于 AI 的预测模型的表现与胚胎学家的评估非常相似。虽然人工智能模型看起来略有更有效，但要想声称显著超越临床胚胎学家的预测能力，还有一段路要走。
利用流动表面声波声子进行量子通信 1
图 2. 声子介导的量子态转移和过程层析成像。a 测量的 Q 1 激发态群体 PQ 1 e 与时间和 Q 1 裸频率的关系，耦合器 G 1 处于中间耦合 κ 1 / 2 π = 2.4 MHz（在 3.976 GHz 处测量），G 2 设置为零耦合。在这种配置中，Q 1 的能量弛豫主要由通过 UDT 1 的声子发射主导，其次是行进声子动力学。白色和红色虚线分别表示单向和双向工作频率（见正文）；插图显示量子位激发和测量脉冲序列。b 通过行进声子在单向（左）和双向（右）工作频率下进行量子态转移。与单向传输相比，双向传输的 Q 2 的最终群体要小 4.5 倍，这与模拟结果一致。绿色实线来自主方程模拟。插图：脉冲序列。对于任一过程，Q 1 的发射率均设为 κ uni | bi c / 2 π = 10 | 6 MHz，对应于 81 | 138 ns 的半峰全宽 (FWHM) 声子波包。c 单向和双向区域的量子过程层析成像，过程保真度分别为 F uni = Tr ( χ exp · χ ideal ) = 82 ± 0 . 3 % 和 F bi = 39 ± 0 . 3 %。红色实线显示理想传输的预期值；黑色虚线显示主方程模拟，其中考虑了有限量子比特相干性和声子通道损耗。不确定性是相对于平均值的标准偏差。
量子稳定器代码的超对称性结构理论
我们研究了有限温度和边缘引起的对电荷和电流密度的影响，该电荷位于磁通量螺纹的2D锥形空间上。场算子在圆形边界上受约束，与圆锥形顶点，袋边界条件以及条件在术语前面的相反符号的条件约束。在二维空间中存在两个clifford代数的不相等表示，并为实现这些表示形式的两个字段提供了分析。圆形边界将锥形空间分为两部分，称为内部（I-）和外部（E-）区域。径向电流密度消失。对于一般的化学势情况，在两个区域中，电荷的预期值和方位角电流密度都明确分离。它们是磁通量的周期性功能和奇数功能，在磁通量和化学势的迹象的同时变化下。与文献中先前考虑的费米凝结物的重要差异是，当观测点趋于边界时，平均电荷和当前密度在极限中是有限的。在电子区域中，所有旋转模式都是规则的，总电荷和电流密度是磁通量的连续功能。在I区中，相应的期望值是在磁通量与通量量子之比的半数值下不连续的。这些不连续性来自I区中不规则模式的贡献。2D费米子模型，在奇偶校验和时间反向转换下（在没有磁场的情况下）结合了两个旋转磁场，意识到克利福德代数的不相等表示。讨论了这些模型中的总电荷和当前密度，以针对单独字段的边界条件的不同组合进行讨论。在2D Dirac模型描述的石墨锥中讨论了电子子系统的应用。
心脏外科两年期报告 2022-2023
ABC 级别 亚里士多德基本复杂度级别 ABC 评分 亚里士多德基本复杂度评分 ASD 房间隔缺损 AVR 主动脉瓣置换术 AVSD 房室间隔缺损 CABG 冠状动脉搭桥术 CAVSD 完全性房室间隔缺损 CUSUM 累计总和 DCRV 双腔右心室 EACTS 欧洲心胸外科协会 ECHSA 欧洲先天性心脏外科医师协会 ECMO 体外膜氧合 eCPR 体外心肺复苏 ELSO 体外生命支持组织 EuroSCORE 欧洲心脏手术风险评估系统 HOCM 肥厚性阻塞性心肌病 IABP 主动脉内球囊泵 IMACS ISHLT 机械辅助循环支持注册中心 IPCCC 国际儿科和先天性心脏代码 ISHLT 国际心脏病学会和肺移植 IVS 完整室间隔 LAA 左心耳 LAD 左前降支 LIMA 左内乳动脉 LV 动脉瘤切除术 左心室动脉瘤切除术 LVAD 左心室辅助装置 LVEF 左心室射血分数 LVOT 左心室流出道 MVR 二尖瓣置换术 MICS 微创心脏手术 NACSA 国家成人心脏外科手术审计 NACSD 国家成人心脏外科手术数据库 NICOR 国家心血管结果研究研究所 O/E 比值观察值与预期值 PAVSD 部分房室间隔缺损 PVR 肺动脉瓣置换术 PAPVC 部分性肺静脉异常连接
消除“不可能”：量子场理论的局部测量理论的最新进展
Sorkin [107]和Borsten，Jubb和Kells [14]的论点确定，量子测量理论的自然范围是从非统一量子力学到相对论量子理论的自然范围，导致一个不可接受的后果，一个区域的预期值依赖于哪个单独的独立操作在Spacaceelike SpaceCelike型区域中执行。Sorkin [107]将这种情况标记为“不可能的测量”。我们将这些论点明确地呈现为不进行还原参数的逻辑形式，并研究了量子场理论（QFT）中测量的后果。sorkin型不可能的测量场景清楚地说明了一种道德，即在使用LUDERS规则的相对论量子理论中，微量子性本身不足以排除超级信号传导。我们回顾了三种不同的方法来制定QFT测量的说明，并分析其对“不可能测量”问题的反应。这两种方法是：基于Polo-G´omez，Garay和Mart´ın-Mart´ınez [93]中提出的检测模型的测量理论，以及针对几个QFT的测量框架提出的少数QFT和Verch [44]。QFT基础的特别兴趣是，它们具有共同的特征，这些特征可能具有有关如何代表QFT中测量的一般道德。这些道德是关于动态在消除“不可能测量”的作用，放弃了对本地代数A（O）的操作解释，代表了在区域O中进行的可能操作以及对国家更新规则的解释。最后，我们研究了基于历史的方法所采用的“不可能测量”问题的形式，并讨论了其余的挑战。
库仑相互作用和宏观导体中电荷载体的有效量子惯性
通过证明宏观导体可以表现出强大的D.C.量子元素的转运性能，整数量子大厅效应（IQHE）[1？–4]是一个重大惊喜。立即承认了这一分类对计量学的重要性[1]，并导致了欧姆的重新编号[5？]。量子厅导体的有限频率响应已被计量师进行了深入研究：使用A.C.有限频率F的桥显示了与预期值r k / 2 = h / 2 e 2 [6-10]的仪器电阻r H（f）的出发。然后归因于“固有电感和电容” [11，12]。后来，Schurr等人提出了一个双屏蔽样品，允许使用频率独立的电阻标准[13]，但是这些作品留下了这些电容和电感的起源问题。另一方面，量子相干导体的有限频率转运概述，其大小小于电子相干长度，预计将由量子效应支配。对于诸如碳纳米管[14]或石墨烯[15]等低维型电控器，电感纯粹是动力学的。小型超级传导电感器[16，17]现在用于太空工业[18]是基于库珀对的惯性。对于量子相干导体，B˝uttiker及其合作者[19-21]开发的理论将关联L/R或RC时间与Wigner-Smith的时间延迟有关，用于在导体跨导载器散射的情况下。在这封信中，我们在A.C.中证明了这一点。政权，这些显着的预测已通过量子hall r-c [22]和r-l [23，24]在高温温度下的GHz范围内的量子霍尔R-C [22]和R-L [23，24]电路的有限频率入学确定。
PEG脂质：通过分子流体动力学方法对UNIMER及其聚集体进行定量研究
摘要：理解溶液中脂质的多态性是细胞内递送系统发展的关键。在这里，我们研究了聚（乙二醇）-lipid（PEG-脂质）共轭物的动力学，目的是更好地理解其分子特性和溶液中的聚集行为。这些PEG脂质用作脂质纳米颗粒（LNP）的成分。LNP正在通过对SARS-COV-2的现代疫苗接种策略中的利用来增加受欢迎程度。系统的表征是通过不同溶剂（例如乙醇和水）中的流体动力学的经典方法进行的，乙醇和水也通常用于LNP配方。我们能够阐明乙醇中分离的PEG脂质的结构相关的水动力特性，从而揭示了随机线圈聚合物的流体动力不变的典型预期值。凭借相同的实验环境，对水中的PEG脂质行为进行了很好的研究，对PEG脂质而言，这比乙醇不如乙醇。我们的实验表明，溶解在水中的PEG脂质形成良好的胶束，这些胶束可以定量地以它们的PEG-脂质聚合物Unimer的聚集程度，其水动力学大小和溶剂化，即对所识别的胶束的定量确定或与之相关。定量结果。我们通过实验证明胶束系统可以被视为可溶剂可渗透的水合球。■简介获得的扩散系数和流体动力大小与分析超速离心（AUC）数据得出的数值结果非常吻合。冷冻传输电子显微镜（Cryo-TEM）支持流体动力学研究的结构见解，特别是在观察到的形成胶束的球形结构方面。
使用量子统计查询进行幺正学习
我们提出了几种算法，用于从量子统计查询 (QSQ) 中学习酉算子，这些算子与 Choi-Jamiolkowski 状态有关。量子统计查询可以捕获具有有限量子资源的学习者的能力，该学习者仅接收测量预期值的噪声估计作为输入。我们的方法取决于一种新技术，该技术用于使用单个量子统计查询估计 Pauli 弦子集上酉的傅里叶质量，从而推广了先前针对均匀量子示例的结果。利用这一见解，我们表明量子 Goldreich-Levin 算法可以通过量子统计查询实现，而该算法的先前版本涉及对酉及其逆的 oracle 访问。此外，我们证明了 O p log nq - juntas 和具有恒定总影响的量子布尔函数在我们的模型中是可有效学习的，并且恒定深度电路可以通过量子统计查询以样本效率的方式进行学习。另一方面，之前针对这些任务的所有算法都需要直接访问 Choi-Jamiolkowski 状态或通过 oracle 访问幺正态。此外，我们的上限意味着可以有效地学习这些类幺正态对局部混乱集合的作用。我们还证明，尽管取得了这些积极成果，但与对 Choi-Jamiolkowski 状态的可分离测量相比，量子统计查询会导致某些任务的样本复杂度呈指数级增长。具体而言，我们展示了学习一类相位 oracle 幺正态的指数下限和测试信道幺正性的双指数下限，以适应我们之前对量子态的设定。最后，我们提出了平均替代模型的新定义，展示了我们的结果在混合量子机器学习中的潜在应用。
相关的大脑反应，但产生价值分离
摘要 最近的数据显示，在基于价值的学习过程中，涉及高阶知识和联想学习的系统之间的相互作用会驱动反应。然而，尚不清楚这些系统如何影响主观反应，例如疼痛。我们测试了指令和逆向学习如何影响疼痛和疼痛引起的大脑激活。健康志愿者（n=40）要么被指导线索和厌恶结果之间的偶然性，要么通过经验在偶然性逆转三次的范式中学习。我们使用功能性磁共振成像测量了预测线索对疼痛和热诱发大脑反应的影响。无论参与者是否收到了偶然性指令，预测线索都会随着偶然性的变化而动态调节疼痛感知。随着偶然性的变化，岛叶、前扣带回和其他区域的热诱发反应会更新，前额叶皮质的反应会介导对疼痛的动态线索效应，而脑干的延髓前腹侧 (RVM) 中的反应则在整个任务过程中受到初始偶然性的塑造。定量建模表明，在指导组中，预期值完全由指令形成，而在未指导组中，预期值则根据基于错误的学习而动态更新。这些差异伴随着前扣带回、丘脑和后岛叶等区域中基于价值的学习的神经关联分离。这些结果显示了预测如何动态影响主观疼痛。此外，成像数据描绘了三种类型的网络，这些网络涉及疼痛的产生和基于价值的学习：对初始偶然事件作出反应的网络、在反馈驱动的学习过程中随着偶然事件的变化而动态更新的网络以及对指令敏感的网络。总之，这些发现为影响疼痛的疗法设计提供了多个切入点。
造林经济模型
利用 2020 年造林意向调查 (Manley 2021) 中的区域造林数据，开发了一个模型来解释各地区外来造林的百分比。该调查提供了 2019 年和 2020 年各地区造林面积的明细以及 2021 年的造林意向。2019 年至 2021 年的造林总量用于计算各地区全国造林的比例。使用区域查找表进行 28 年轮换平均法，碳的 LEV (土地预期值) 是各地区造林百分比的最佳预测指标。与区域造林模式相关的另一个关键因素是土地可用性。因此，所选模型包括 LUC (土地利用能力) 等级 6 和 7 农业用地面积（300 指数超过 18 立方米/公顷/年）以及碳 LEV。该模型解释了各地区造林分布差异的 81%。在随后的分析中，我们为生产性造林和永久性造林开发了单独的模型。然而，结合生产性和永久性造林开发的模型更为稳健，反映了两种类型的林业在土地收购方面经常相互竞争的事实。即使考虑到碳排放水平和 LUC 6 和 7 农业用地面积，该模型仍然低估了 SNI 东部、霍克斯湾和坎特伯雷的造林量，而高估了 SNI 西部、东海岸和尼尔森的造林量。该模型很粗糙，无法解决决定区域造林率的许多实际问题。我们向一些在北岛南部积极开展造林活动的公司寻求见解，了解 SNI 东部的造林率高于 SNI 西部的原因。因素包括：