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World File Search System频繁
详细说明市场分配政策 (DMAP) 频繁...
巡演。根据 A2P 晋升至 E5 的水手必须通过延期或重新入伍提供足够的服务，以至少完成整个 3 年熟练工 (E-5) 海上巡演和相关培训流程。根据 CA2P 晋升至 E5 的水手必须通过延期或重新入伍提供足够的服务，以完成至少七年的指挥，以及从学徒过渡到熟练工所需的任何相关培训。任何拥有软终止现役义务服务 (SEAOS) 的水手，如果已经达到或超过 3 年熟练工 (E-5) 巡演的持续时间，则无需承担额外的服务。水手可以延长或重新入伍更长的时间，以利用 SRB 机会（如适用）。
关联规则挖掘频繁模式的量子算法
从大型交易和项目数据库中生成最大频繁模式以进行关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究课题。关联规则挖掘旨在发现隐藏在大型数据库中的项目之间的有趣相关性、频繁模式、关联或因果结构。通过利用量子计算，我们提出了一种有效的量子搜索算法设计来发现最大频繁模式。我们修改了 Grover 的搜索算法，以便使用任意对称状态的子空间代替整个搜索空间。我们提出了一种新颖的量子预言机设计，该设计采用量子计数器来计算最大频繁项目，并使用量子比较器来检查最小支持阈值。由于搜索仅在子空间中，因此所提出的导出算法提高了正确解决方案的速率。此外，我们的算法显著扩展并优化了设计中所需的量子比特数，这直接对性能产生了积极影响。我们提出的设计可以容纳更多的交易和项目，并且仍然以较少的量子比特数具有良好的性能。
![人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析](/simg/e/e9689b8e3c5cc5a4c1f68e573ab7a476c9a26886.png)
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] Michael G. DeGroote 医学院，麦克马斯特大学，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后护理标准是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是提供一个框架，用于分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统回顾，以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型的研究。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合和术后长达 1 个月的并发症。次要结果包括分析使用机器学习模型评估皮瓣手术后结果的利弊。研究将由两名独立审阅者筛选；将使用 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险，并使用 QUADAS-2 工具评估方法学质量。讨论：该协议将提供综述框架，总结当前探索人工智能对皮瓣手术结果的作用的文献。结果将有助于为外科医生提供当前应用的概述，并确定潜在的进一步研究和开发领域。结论：由于目前的临床实践是定期的床边监测，整合人工智能可以使该过程对患者更高效、更准确、更安全，并减少劳动力负担或医疗保健系统成本。本综述有助于确定潜在和改进的领域，从而进一步帮助实现皮瓣手术后的成功结果。关键词：人工智能；机器学习；皮瓣手术；结果；并发症；术后；监测；皮瓣成功介绍皮瓣手术
用贝叶斯定理方法诊断频繁使用电脑引起的眼部疾病的专家系统
频繁使用电脑导致的眼疾是危害健康的疾病之一，因为如果不及时治疗，会导致失明。这些眼疾可以通过人类出现的症状或临床表现来诊断，通过这些症状，专家系统可以做出诊断。专家系统是一种试图将人类知识应用到计算机中的系统，该系统旨在像专家一样解决问题。在进行诊断时，专家系统使用贝叶斯定理方法，根据从观察结果和专家那里获得的影响来计算事件发生的概率。该系统是使用 PHP 和 MySQL 编程作为数据库构建的。用于跟踪的方法是贝叶斯定理。而诊断结果将告知有关诊断结果的信息，其中包含输入的症状列表、有关所患眼疾规则结果的信息以及有关可以进行的可能治疗以及治疗解决方案的信息。
频繁的人际压力和炎症反应性预测抑郁症的增加：抑郁症的社会信号转变理论的两个测试
摘要抑郁症的社会信号转移理论断言，经历持续的人际压力源并对社会压力产生更大的炎症反应的人面临较高的抑郁症风险。当前的研究在两个成年样本中检验了该理论。在研究1中，身体健康的成年人（n = 76）报告了频繁的人际紧张症状在访问2时增加了抑郁症状，但前提是他们对婚姻冲突的炎症反应更大。同样，在研究2中，孤独和社会支持的乳腺癌幸存者的抑郁症状增加（n = 79）。在访问时对社会评估压力源的炎症反应性较高的参与者中，这种效果最为明显。在这两项研究中，非人中压力都没有与炎症反应性相互作用，以预测以后的抑郁症状。
人类connectome中的频繁完整子图
虽然仍然无法描述人脑的神经元水平连接，但我们可以通过应用基于分解-MRI的技术来用数百个顶点绘制人类连接组。在这些图中，节点对应于大脑的解剖学上鉴定的灰质区域，而边缘对应于轴突纤维，将这些区域连接起来。在我们以前的贡献中，我们描述了人类连接组的众多图形理论现象。在这里，我们绘制了人脑网络的频繁完整子图：在这些子图中，每对顶点都与边缘结合。我们还检查结果中的性别差异。频率子图的映射在图表中给出了可靠的子结构：如果图80％中存在子图，那么很可能是测量或数据处理工作流的伪像。我们在这里列出了413名受试者（238名女性和175名男性）的人类胸罩的频繁完整子图，每个人具有463个节点，其频率阈值为80％，并识别812个完整的子图，在男性和224个完整的子图中更频繁，在女性连接体中更频繁。
CRISPR-Cas9 编辑的早期人类胚胎中频繁发生杂合性缺失
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2020 年 6 月 5 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.06.05.135913 doi：bioRxiv 预印本
国防平等机会管理研究所频繁...
参考资料和信息：DEOMI 的人力资源工具包是一个快速参考资料，可帮助领导者通过有效的人力资源实践促进和提高组织凝聚力和准备度。它包括有关多样性、旁观者干预、指导、LGBT 问题和宗教意识的信息。DEOMI 还为特殊纪念活动提供支持，并制作培训媒体材料供领导者使用，主题包括沟通和文化意识。