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新闻通讯 - 2024年5月
我已经为三位扬声器中的每一个预留了15分钟左右的时间，所以请考虑一下，如果您想参与进来，请尽快告诉我。如果您的生活经验的成员希望提供或为您的演讲做出贡献，那么他们将受到特别欢迎。如果您是一个较小或更新的团体，请不要害羞，Especia Lly。如果我这次无法安装任何人，那么很快就会有更多机会。
CORE 1.1 - 计算机历史博物馆 - Computarium LCD
今年，计算机历史博物馆举办了三场重要活动，以表彰康拉德·楚泽：他是 1999 年三位历史中心研究员之一（死后被追授）；他还参加了为期一天的学术研讨会，探讨他的工作。此外，他的一台大型计算机被永久收藏在历史中心。楚泽是计算机历史上一位令人着迷的人物，因为他的发明体现了极大的独创性，但由于战时条件，甚至在他的祖国德国，多年来都没有引起人们的注意。三位杰出的楚泽学者在研讨会上就他的工作发表了演讲，内容涉及计算机领域以及德国战争努力的一部分。楚泽的遗嘱（他于 1995 年去世）的一项条件是，他的一台机器应在美国展出，以便那里的人们能够欣赏他的贡献。对计算机历史博物馆来说幸运的是，一群高中生精心修复了他的一台 Z23 大型计算机，并将其捐赠给博物馆。在一个感人的仪式上，其中一名学生、几位来自学校的教师、德国信息学会、康拉德·楚泽学会的代表以及德国驻旧金山副总领事出席了仪式；这台机器正式捐赠给博物馆作为永久收藏品。
研究文章 深度迁移学习人工智能可在便携式胸部 X 光片上准确分期 COVID-19 肺部疾病严重程度
本研究采用深度学习卷积神经网络在便携式胸部X光 (CXR) 上对冠状病毒病 2019 (COVID-19) 感染的肺部疾病严重程度进行分期，并以放射科医生的疾病严重程度评分为基本事实。本研究包括 84 名 COVID-19 患者 (51 名男性 55.1 ± 14.9 岁；29 名女性 60.1 ± 14.3 岁；4 项信息缺失) 的 131 张便携式 CXR。三位专家胸部放射科医生根据不透明度 (0-3) 和地理范围 (0-4) 分别对左肺和右肺进行评分。深度学习卷积神经网络 (CNN) 用于预测肺部疾病严重程度评分。数据分为 80% 的训练数据集和 20% 的测试数据集。分析了 AI 预测评分与放射科医生评分之间的相关性。并与传统学习和迁移学习进行了比较。平均不透明度得分为 2.52（范围：0-6），三位读者的标准差为 0.25（9.9%）。平均地理范围得分为 3.42（范围：0-8），三位读者的标准差为 0.57（16.7%）。评分者间一致性得出不透明度得分的 Fleiss' Kappa 为 0.45，范围得分的 Fleiss' Kappa 为 0.71。人工智能预测的分数与放射科医生的分数高度相关，其中顶级模型的相关系数（R 2 ）为 0.90（范围：传统学习为 0.73-0.90，迁移学习为 0.83-0.90），平均绝对误差为 8.5%（范围：分别为 17.2-21.0% 和 8.5%-15.5）。迁移学习通常表现更好。总之，深度学习 CNN 可在便携式 COVID-19 肺部感染胸部 X 光片上准确分级疾病严重程度。这种方法可能有助于分级肺部疾病严重程度、预测和预测治疗反应和生存率，从而为风险管理和资源分配提供信息。
Fredkin CSWAP 量子门的设计
Fredkin 门以物理学家 Edward Fredkin 的名字命名，他引入了可逆计算的概念，并为可逆逻辑门的发展做出了贡献。可逆门在量子计算中非常重要，因为它们可以保存信息，因此可用于构建信息不能丢失的量子电路。Fredkin 门，也称为受控交换 (CSWAP) 门，是量子计算和可逆计算中的三位可逆门。它对三位执行受控交换操作。如果第一位（控制位）设置为 1，Fredkin 门会交换第二位和第三位，如果控制位为 0，则保持不变。可逆逻辑也称为信息无损逻辑，因为嵌入在电路中的信息如果丢失可以恢复。人们设计和发明了许多可逆门。例如 Fredkin 门、Toffoli 门、Peres 门和 Feynman 门。可逆逻辑具有广泛的应用，被认为是未来技术之一。但逻辑电路设计基于不可逆的逻辑门。这些逻辑门有助于未来实现更高端的电路。本文尝试使用可逆门设计逻辑门，并设计了一些高端电路，例如二进制到灰度、灰度到二进制、加法器、减法器等。
IMCOM 每周新闻样本
奥林匹克精神团结了格里利堡 7 月 25 日，三位冬奥会运动员访问了格里利堡 USAG，他们进行了一次独特而鼓舞人心的访问，将冬季奥运会的魅力带到了阿拉斯加内陆的中心地带。这次访问由联合服务组织组织，为格里利堡这个规模虽小但实力强大的社区提供了一个难得的机会，让他们与那些突破人类成就界限的非凡人物建立联系。
每周更新| 2025年1月10日
2024年12月20日，星期五，穆迪研究生和高级研究学校的Dean Robin Poston，我本人为SMU主持了新的仪式； SMU学校和大学的博士学位获得者的带帽仪式。Ed.D.，D.L.S.，D.Min。和Ph.D.的三十一个接受者在仪式上，他们的教职顾问蒙上了一笔学位。 我与三位学生演讲者一起发表了讲话：Yasamin Fozouni博士。在计算机科学上；茉莉·刘（Jasmine Liu）博士物理学；和自由研究博士Cheryl Scramuzza。 仪式是在弗朗西斯·安妮·穆迪大厅礼堂举行的，此后在穆迪大厅中庭举行了招待会。 这个仪式有望成为SMU的绝佳新传统。Ed.D.，D.L.S.，D.Min。和Ph.D.的三十一个接受者在仪式上，他们的教职顾问蒙上了一笔学位。我与三位学生演讲者一起发表了讲话：Yasamin Fozouni博士。在计算机科学上；茉莉·刘（Jasmine Liu）博士物理学；和自由研究博士Cheryl Scramuzza。仪式是在弗朗西斯·安妮·穆迪大厅礼堂举行的，此后在穆迪大厅中庭举行了招待会。这个仪式有望成为SMU的绝佳新传统。
内生生产网络经济中的级联和波动
∗ 我感谢 Enghin Atalay、Julieta Caunedo、Jeremy Greenwood、Veronica Guerrieri、Christopher Huckfeldt、Philipp Kircher、Ben Lester、Kristoffer Nimark、Ezra Oberfield、Nicolas Petrosky-Nadeau、Carlos Ram´ırez、Stephen Redding、Gill Segal、Ali Shourideh、Gianluca Violante、三位匿名审稿人以及各种研讨会和会议的参与者提供的有益评论和建议。我非常感谢康奈尔社会科学中心的支持。† 电子邮件：mt763@cornell.edu；地址：480 Uris Hall, Cornell University, Ithaca NY 14853
加入世界癌症药物发现中心之一
ICR和CCDD正在寻找三位经验丰富的药物发现生物学家，以加入我们的使命，以发现新的癌症药物。成功的候选人将成为教师团体领导人，领导一个实验室，为我们的药物发现组合和研究目标做出贡献。他们将充当一个或多个药物发现计划的生物学或项目领导者，探索目标生物学和分子机制，并有助于治疗假设和患者选择标准。需要目标验证或药物发现中的记录；行业经验很有价值。