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混合量子态固有的拓扑序
然而，现有的拓扑序理论框架主要局限于与外界环境隔绝的封闭量子系统。拓扑序对耗散和退相干的稳定性尚未得到充分评估，这对需要精确控制和纠正各种误差的量子信息科学和技术构成了重大挑战。封闭和开放量子系统的一个根本区别在于它们的量子态：封闭系统表现出由单个波函数描述的纯态，而开放系统通常表现出由波函数的统计集合描述的混合态。为了解决关键的稳定性问题，最近的一些研究探索了退相干下拓扑序的持久性 [ 8 ， 9 ]。他们揭示了混合态拓扑序中的相变与拓扑量子记忆的崩溃——非局部编码在拓扑序中的量子信息——之间的联系。
序贯疗法的疗效和安全性
摘要 目的 治疗目标是控制停用皮质类固醇和免疫抑制剂的系统性红斑狼疮 (SLE) 患者的疾病活动度。我们评估了是否可以通过连续皮下注射贝利木单抗 (BEL) 和一周期利妥昔单抗 (RTX) 来实现这一目标。 方法 在这项 3 期双盲 BLISS-BELIEVE 试验 (GSK 研究 205646) 中，活动性 SLE 患者开始皮下注射 BEL 200 mg/周，持续 52 周，在第 4 周和第 6 周随机接受静脉注射安慰剂 (BEL/PBO) 或静脉注射 RTX 1000 mg (BEL/RTX)，同时停止同时服用免疫抑制剂/减少皮质类固醇；包括 104 周的标准疗法 (BEL/ST；参考组)。主要终点：第 52 周时使用 BEL/RTX 与使用 BEL/PBO 达到疾病控制（SLE 疾病活动指数-2000 (SLEDAI-2K) ≤2；不使用免疫抑制剂；泼尼松当量 ≤5 毫克/天）的患者比例。主要（α 控制）次要终点：临床缓解的患者比例（第 64 周；临床 SLEDAI-2K=0，不使用免疫抑制剂/皮质类固醇）；疾病控制的患者比例（第 104 周）。其他评估：疾病控制持续时间、抗 dsDNA 抗体、C3/C4 和 B 细胞/B 细胞亚群。结果 修改后的意向治疗人群包括 263 名患者。总体而言，16.7% (12/72) 的 BEL/PBO 和 19.4% (28/144) 的 BEL/RTX 患者在第 52 周达到了疾病控制（OR（95% CI）1.27（0.60 至 2.71）；p=0.5342）。对于主要次要终点，BEL/RTX 和 BEL/PBO 之间的差异无统计学意义。与 BEL/PBO 相比，BEL/RTX 组的抗 dsDNA 抗体和大多数评估的 B 细胞/B 细胞亚群较低。BEL/RTX 的 52 周平均疾病控制时间明显长于 BEL/PBO。结论 在大多数分析的终点事件中，BEL/RTX 并不优于 BEL/PBO；然而，与 BEL/PBO 相比，它可以显著改善疾病活动标志物。有必要进一步研究联合治疗。试验注册号 NCT03312907
因果序叠加的不成立定理
事件的因果顺序不必固定：在某个站点，一辆公交车是先于另一辆公交车到达还是晚于另一辆公交车到达可能取决于其他变量，比如交通状况。因果顺序的相干量子控制也是可能的，而且是多种任务的有用资源。然而，量子控制意味着控制系统携带着哪种顺序的信息——如果控制被追踪，事件的顺序将保持概率混合。两个事件的顺序可以是纯叠加，与任何其他系统不相关吗？这里我们表明，对于一类广泛的过程来说，这是不可能的：任何一对具有相同局部维度和不同因果顺序的马尔可夫幺正过程的纯叠加都不是有效过程，即当用某些操作探测时，它会导致非正则化概率。这一结果对量子信息处理的新资源和量子引力理论中的可能过程施加了限制。
基于序列到序列变压器结构
摘要：近年来，图像复制移动伪造（CMFD）的检测已成为验证数字图像的真实性的关键挑战，尤其是随着图像操纵技术的迅速发展。虽然深度卷积神经网络（DCNN）已被广泛用于CMFD任务，但它们通常受到一个显着限制的阻碍：编码过程中空间分辨率的逐步减少，这导致了关键图像细节的丢失。这些细节对于图像复制移动伪造的准确检测和定位至关重要。为了克服现有方法的局限性，本文提出了一种基于变压器的CMFD和本地化方法，作为传统DCNN技术的替代方法。所提出的方法采用变压器结构作为编码器来以序列到序列方式处理图像，用自我发项计算代替以前方法的特征相关计算。这使该模型可以捕获图像中的远程依赖性和上下文细微差别，从而保留了通常在基于DCNN的方法中丢失的更细节。此外，还利用了适当的解码器来确保图像特征的精确重建，从而提高了检测准确性和定位精度。实验结果表明，所提出的模型在USCISI等基准数据集上实现了出色的性能，用于图像复制移动伪造的检测。这些结果表明了变压器体系结构在推进图像伪造检测领域的潜力，并为未来的研究提供了有希望的方向。
区域经济采用混合序列到...
近年来，在全球化和结构调整的某些条件下，区域经济的作用发生了重大变化。变化过程对于分析区域经济和制定区域经济规划至关重要。发展中经济体往往依赖于产业和国家政策。现代研究倾向于参与该领域的重要因素，如能源强度、劳动力技能、当地产业、资源和当地专业知识。此外，在这项研究中，为了开始发展区域经济并在该领域进行革命以将其与新技术联系起来，我们训练了深度学习算法来收集因素以完美地管理它们并对未来经济做出良好的预测。混合序列到序列 (seq2seq) 深度学习算法以过去几年的先前信息为基础，并运行系统将预测结果数据与当前信息进行比较，以评估未来几年要认证的方法。
主的洗礼
我们的军人和女兵 中尉 Jerry Browne，美国陆军 上士 James Calfa，美国陆军 列兵 Logan Ciccarelli，美国陆军 中士 Mitchell Ciccarelli，美国空军 MIDN Alexander Colavita，美国海军 中尉 Brian Z. DiSalvo，美国海军 指挥官 Kristi Morrissey DiSalvo，美国海军 中士 Victor B. Famighette，美国陆军 中校 Thomas Frey，美国海军陆战队 中尉 Brendan Johnston，美国海军 列兵 Richard Lerner，美国陆军 中尉 JG Michael O'Donohoe，美国海军 下士 Brad John Peck，美国海军陆战队 上校 Kiersten Spencer，美国陆军 中士 Michael J. Stewart，美国陆军 飞行员 Christina Tumminaro，美国空军 中校 Kent Walsh，美国陆军 列兵 Gavin Wisotsky，美国陆军 高级军士 John Wood，美国陆军
主论文
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主论文
公司的运营研究允许确定改进机会，过程的关键阶段以及相关信息，从而可以更好地了解整个过程。在分析供应链时，可以找到不同的方法，在参与者之间的同步方面产生了上涨，从而达到了更好的响应时间，并具有较高的能力面对需求的波动。当在某种程度上存在较高的变异性时，供应链的复杂性就会增加，这就是为什么在计划内部过程时必须考虑经济和地缘政治方面的原因。这提出了找到可行且可持续的解决方案的挑战，该解决方案保证了供应链的需求要求。此外，有必要创建一种有效的数据分析方法，决策者可以利用过程知识，其标准和经验来专注于系统的敏感梯队。研究目标是实施机器学习算法，以通过可持续的范围分析供应链的敏感性。这包括针对可持续发展目标的优化过程和建模建议的整体指标。此外，还开发了交互式工具来解决基于线性编程和不同标准（包括经济，环境和财务考虑）的优化问题。实现了预期的净现值结果663％。上面的案例研究是对哥伦比亚纺织行业的案例研究，该行业需要通过多个客观范围来分析投资和运营替代方案，以确保良好的性能和稳定性。此外，发现操作替代方案不仅可以改善各种指标的预期结果，而且还改善了系统动力学和弹性（净空），并在整个时间范围内减少了废物。总而言之，提出了一种基于数据的方法来分析可持续供应链的敏感性，从而有机会识别有价值的见解，该洞察力可以指导决策过程以更好地绩效和/或更少的可变结果，以研究所研究的不同目标。
主校区
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