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定量失血（QBL）消除了产后第1天的需求
从历史上看，将患者分类为发展产后贫血的“低风险”的标准过于严格，并消除了大多数患者的考虑[9]。dar等。（199x）进行了一项回顾性队列研究，发现所有接受输血的患者均具有可识别的产后出血的危险因素，记录在产后出血，或者在分娩后有症状[10]。当阴道递送中PPH所接受的阈值为500毫升时，进行了这项研究，尽管当前的ACOG指南已重新定义了阴道和剖宫产的PPH，而流血损失大于1000ml [11]。我们的研究旨在根据当前的指南准确识别产后贫血风险较低的患者，并防止对该患者人群进行不必要的筛查。
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09 11 2024 消防区会议记录-已批准。......
日期：2024 年 9 月 11 日 出席：其他人 出席： 专员 Maria Sexton Susan Bowen，消防区秘书 专员 Sue Messina Paige Willes-Brown，采购总监 专员 Glenn Miller John Paffie，消防局长 Daniel Kirchheimer，部门总裁 缺席： 专员 Stephen Donnelly 专员 Robert Greene, Jr. 治理委员会： 主席 Thomas McCartney 成员-Mark Tomko 会议于下午 5:02 由主席 Maria Sexton 宣布开始。 主席 M. Sexton 带领与会人员向国旗宣誓。 主席 M. Sexton 要求默哀一分钟，以纪念这一天发生的事件。 在主席 M. Sexton 将会议移交给治理委员会主席 T. McCartney 之前，她想声明，这是最后一次这种形式的会议，由于分离，镇委员会将不再是消防委员会。她想再次重申，感谢治理委员会主席 T. McCartney 和治理委员会的每一位成员在所有辛勤工作中所做的出色工作。此外，还要感谢消防区秘书 Sue Bowen 和采购总监 Paige Willes-Brown 在此过程中所做的所有辛勤工作。01 – 批准 Messina 委员的会议记录动议，Miller 委员附议，批准 2024 年 8 月 28 日消防区会议记录。全部赞成：3 反对：无 缺席：2。02 – 通信：
非高斯响应统计和可靠性预测
（非会员），加利福尼亚大学，加利福尼亚州戴维斯市。——本研究的目的是调查端部边界条件对固体推进剂火箭发动机振动特性的影响。此前，在文献中，解决方案是基于无限长圆柱体的。这些解决方案仅产生有限圆柱体的某些可能的端部边界条件集，但不是那些考虑过的（即固定在所有边界上的）。该方法包括选择一系列具有未知系数的函数。每个项都满足控制微分方程和轴向位移的边界条件。径向位移的边界条件通过正交化程序近似。该方法产生一个特征值矩阵，其系数是频率的超越函数。最终解决方案的精度取决于径向位移边界条件的满足程度。通过使用系列中的 20 个项，发现该程序收敛，并且实现了足够的精度。通过比较两种方法获得的结果，讨论了基于无限圆柱体的更简单方法的局限性。
训练人工智能识别可实现的高斯图
可实现高斯图的概念属于拓扑学的数学领域，更具体地说，是封闭平面曲线的研究。对于一条封闭的平面曲线，例如（图1, a）所示，它的高斯码（或高斯字）可以通过用不同的符号（或数字）标记所有交点，然后沿着曲线一路行进并记下途中遇到的标签来获得。例如，（图1, a）所示曲线的高斯码之一是 123123。很容易看出，具有 n 个交点的曲线的高斯码长度为 2 n，它是一个双出现字，也就是说，每个符号在其中恰好出现两次。任何双出现词 w 都可以与其弦图相关联；它由一个圆圈组成，所有 w 符号都顺时针排列在圆圈周围，弦连接用相同符号标记的点，如图1,b 所示。如果可以从平面曲线中获得双出现词及其对应的弦图，则该词和图都称为可实现的。并非每个高斯图都是可实现的；例如，（图2）和（图3）中的图是不可实现的。
张量高斯图模型的迁移学习
张量高斯图模型 (GGM) 可以解释张量数据中的条件独立结构，在许多领域都有重要应用。然而，由于获取成本高，单个研究中可用的张量数据往往有限。虽然相关研究可以提供额外的数据，但如何汇集这些异构数据仍是一个悬而未决的问题。在本文中，我们提出了一个张量 GGM 的迁移学习框架，该框架充分利用了信息辅助域，即使存在非信息辅助域，也能从精心设计的数据自适应权重中受益。我们的理论分析表明，通过利用辅助域的信息，在非常宽松的条件下，目标域上的估计误差和变量选择一致性得到了显着改善。在合成张量图和大脑功能连接网络数据上进行了广泛的数值实验，证明了所提出方法的令人满意的性能。关键词：大脑功能连接、高斯图模型、精度矩阵、张量数据、迁移学习。
非高斯响应统计与可靠性预测
6G9.刚性容器内固体弹性圆柱体的轴对称振动。JA>aES R. HUTCHI•rSON（非会员），加利福尼亚大学，加利福尼亚州戴维斯市。-- 本研究的目的是调查端部边界条件对固体推进剂火箭发动机振动特性的影响。此前，在文献中，已经基于无限长圆柱体的解获得了解决方案。这些解决方案仅产生有限圆柱体的某些可能的端部边界条件集，但不会产生考虑的端部边界条件集（即固定在所有边界上）。该方法包括选择一系列具有未知系数的函数。每个项都满足控制微分方程和轴向位移的边界条件。径向位移的边界条件通过正交化程序近似。该方法产生一个特征值矩阵，其系数是频率的超越函数。最终解决方案的准确性取决于径向位移边界条件的满足程度。通过使用系列中的 20 个项，发现该程序收敛，并且实现了足够的精度。通过比较两种方法获得的结果，讨论了基于无限圆柱体的更简单方法的局限性。
gghead：快速且可推广的3D高斯头
从大型2D图像收集中学习3D头先验是迈向高质量3D感知人类建模的重要一步。核心需求是一种有效的体系结构，可以很好地扩展到大型数据集和大型图像分辨率。不幸的是，现有的3D GAN由于火车相对较慢和渲染速度而难以扩展以高分辨率生成样品，并且通常必须依靠2D超分辨率网络以牺牲全球3D一致性为代价。为了应对这些挑战，我们提出了发电性高斯头（GGHEAD），该挑战在3D GAN框架内采用了最近的3D高斯剥落表示。为了生成3D表示，我们采用强大的2D CNN发电机来预测模板头网格的UV空间中的高斯属性。以这种方式，GGHEAD利用了模板的UV布局的规律性，从而实质上促进了预测非结构化的3D高斯人的挑战性任务。我们进一步提高了生成的3D表示的几何保真度，并在渲染的紫外线坐标上发生了新的总变化损失。直觉，这种正则化鼓励相邻的渲染像素应源于模板的紫外线空间中的邻近高斯人。总的来说，我们的管道可以有效地生成仅从单视2D图像观测值训练的3D头。我们的拟议框架与FFHQ上现有的3D头gan的质量相匹配，同时既快速又完全3D。结果，我们首次以1024 2分辨率证明了高质量3D一致的头的实时生成和渲染。项目网站：https：//tobias-kirschstein.github.io/gghead
使用高斯积分变换的光谱密度估计
由于Feynman [1]和Lloyd [2]的第一个开创性作品，量子计算被认为是探索与经典计算工具相关的强大相关多体系统的量子动力学的可能途径。哈密顿模拟算法的最新进展[3-6]允许对像计算不平衡外的dynamics [7]一样多样化的计算成本，独特的散射跨点[8，9]和基态能量估计[10]。大多数提出的算法仍然需要许多门太大，无法在NISQ设备上进行应用[11]，并且需要更多的工作才能降低这些成本（例如，请参阅Eg。[9]最近分析了中微子核散射的要求）。在Somma [12]的最新工作中，我们在这项工作中提出了一种新的量子算法，具有几乎最佳的计算成本（就甲骨文调用而言），以研究光谱密度估计问题。尤其是给定栖息地操作员ˆ O，这项工作的目的是获得有效的算法，以近似频谱密度操作员ˆρ（ω）=δ（ω -− ˆ o），并使用DIRAC DIRAC DELTA函数。使用操作员的特征态ˆ o我们具有以下频谱表示
表征连续变量高斯量子门的性能
通用连续变量量子计算所需的操作集可分为两个主要类别：高斯操作和非高斯操作。此外，任何高斯操作都可以分解为相空间位移和辛变换序列。尽管高斯操作在量子光学中无处不在，但它们的实验实现通常是理想高斯幺正的近似值。在这项工作中，我们研究了不同的性能标准，以分析这些实验近似值模拟理想高斯幺正的程度。特别是，我们发现这些实验近似值都没有均匀收敛到理想高斯幺正。但是，收敛发生在强意义上，或者如果判别策略是能量有界的，那么在 Shirokov-Winter 能量约束钻石范数中收敛是均匀的，我们在后一种情况下给出了明确的界限。我们指出了如何使用这些能量约束边界来对这些高斯幺正进行实验以实现任何所需的精度。