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三年级日语“人工智能的未来”“人类、人工智能和创造力”
总结优点和缺点。 讨论始终在友好的气氛中进行。 首先，学生各自思考主题，然后两人一组交换意见。 *时间分配得恰到好处，没有浪费任何时间，因此学生的思考不会被打断，并能不断加深。 与全班同学分享 （3）在人工智能普及的社会里，什么对于人类来说是重要的？ 在开始写作之前，让每一对学生在 jam 板上进行工作。
审查 - 急性髓样白血病中同种异体移植的指示
＊频率，响应率和结果度量应通过风险类别进行报告，如果有足够的数量可用，则应通过指示的特定遗传病变。†主要基于在经过跨治疗的患者中观察到的结果。根据可测量残留疾病分析的结果，在治疗过程中可能会发生变化。•并发套件和／或FLT3基因突变不会改变风险分类。§AML被归类为不良风险。||仅影响Cebpa基本亮氨酸拉链的框内突变，无论它们是否以单相关还是双重突变的形式出现，都与有利的结果有关。¶（t （9; 11）的存在P21.3; Q23.3）优先于罕见的，并发的不良风险基因突变。#Eccluding KMT2A部分串联复制（PTD）。＊＊复合核型：在没有其他类别定义的重复遗传异常的情况下，$ 3无关的染色体异常；不包括三个或三个或多个三分之一的高二倍体核型（或多个多核），没有结构异常。††单粒核型：存在两个或更多不同的单色（（不包括X或Y（Y（Y（Y（Y））），或一个单个常染色体单子弹结合使用，与至少一个结构性染色体异常相结合，不包括核心结合因子AML）。‡‡目前，如果这些标记与有利的风险AML亚型共发生，则不应将这些标记用作不良预后标记。从参考文献6ATP53在变异等位基因部分至少为10％处的ATP53突变，与TP53等位基因状态（单或双重突变无关； TP53突变与AML与复合和单核核型显着相关。
Sail66正在开发CLDN6阳性固体癌症
A prominent academic journal in the field of cancer immunotherapy has adopted the non-clinical research results of SAIL66, which uses the Dual-Ig technology, a unique antibody engineering technology made by Chugai Pharmaceutical, Non-clinical research suggests that SAIL66 has high selectivity for CLDN6 (claudin 6), and that it may exhibit a higher antitumor effect compared to conventional T-cell engagers by costimulating CD3和CD137目前，正在对CLDN6阳性固体癌
新兴的Skillmion的伽利略相对论
This research was conducted by the RIKEN TRIP Initiative, and was conducted by the Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) Science Research Funded Funded Research Project (S), "New Generation Magnetic Induction in Magnetic Conductors (Principal Investigator: Tokura Yoshinori, 23H05431)," and the Basic Research (A) "Theoretical Research on Quantum Nonlinear Response (Principal Investigator: Naganaga Naoto, 24H00197)," and the Academic Change Area Research (A) "Theory of Chimeric Quasiparticles (Principal Investigator: Murakami Shuichi, 24H02231)," and the Japan Science and Technology Agency (JST) Strategic Creative Research Promotion Project CREST "Electronic Quantum Phase Control Using Nanospin Structures (Principal Investigator: Naganaga Naoto, JPMJCR1874)"这一事件得到了针对Skyrmion的新拓扑磁科学的支持（主要研究者：U Shuzhen，JPMJCR20T1）。主持人/机构计数器 *请与主持人联系以获取有关研究内容的信息。 Riken研究人员Max T. Birch，基础科学专科研究员，密切相关的量子传导团队，新兴材料科学中心，Riken Research Institute，团队负责人Tokura Yoshinori（东京/东京大学/东京大学教授）
硕士论文 - 创建任意经典基本细胞自动机的量子类似物
2 链由局部哈密顿量的总和控制。非可逆经典 CA 的量子类似物被表示为由非厄米哈密顿量控制的非幺正量子系统。介绍并分析了用于控制此类演化的两组可能的非厄米算子。分析所得的量子系统，并将其与选定规则的经典系统进行比较。相似之处包括收敛到相似状态，并在静态和周期性情况下表现出相同的行为。针对选定系统确定并解释了已知的量子现象，如遍历性及其由于希尔伯特空间碎片而导致的破坏，其中与 PXP 模型等经过充分研究的系统进行了比较。
Josephson任意波形合成器作为测量失真信号谐波相位的参考标准
基频为 60 Hz、均方根值为 0.158 V 的失真波形。这些精确失真的波形包含第 3、5、7、9、11、23、31 和 39 次谐波。选择这些谐波是出于以下两个方面的考虑：(a) 使用电力系统中常见且在电能质量文献标准中引用的谐波；(b) 保持谐波相对于频谱分析本底噪声的信噪比足够高，以使相位分辨率优于 0.001 。相对于基波，每个谐波的幅度为 10%，相位为 90 。首先使用 Digitizer1 测量包含基波和上述谐波之一的波形，然后测量包含基波和上述所有谐波的波形（图 2）。两组测量结果之间的差异不超过 0.001 。
通过联合行动选择在线组合资源分配与任意行动空间
当前的DRL算法通常假设固定数量的可能动作，然后一次选择一个动作，从而使它们在任意较大的空间中的资源分配问题效率低下。顺序操作选择需要为所选的每个操作更新状态，这增加了决策深度，状态空间，不确定性和执行次数。这会影响算法的收敛性并减慢执行速度。此外，当前的DRL算法对于在线资源分配问题的效率不高，因为它们采用固定数量的操作，而任意数量的任务到达数量。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的结合作用选择方法，使DRL算法能够同时从具有任意数量的可能动作的集合中选择一个任意数量的动作的联盟。通过在每个时间步骤做出同时决策，联盟行动选择避免了由多次更新状态更新的顺序决策引起的计算成本和较大的状态空间。我们使用在线组合资源分配问题评估了联盟行动选择和顺序行动选择方法的绩效和复杂性。结果表明，联盟行动选择方法保留了在线组合资源分配问题的各种在线交通需求到达率的最佳离线性能，而顺序动作选择方法的性能随着问题的大小的增加而降低。实验还揭示了联盟行动选择的计算复杂性比顺序作用选择要低得多。
通过结构化的几何相光栅朝任意自旋轨道光学元件
1 Wang Da-heng Center，海伦吉安格量子控制关键实验室，哈尔滨科学技术大学，哈尔滨150080，中国2个国家微观结构实验室，智能光学感应和操纵的主要实验室，以及工程和应用科学学院以及Nanjing University，Nanjing Univentes，Nanjing 210093，En. Del Bosque 115，Colonia Lomas del Campestre，37150León，Gto。 yqlu@nju.edu.cn†这些作者同样贡献。摘要：通过几何阶段与平面光学器件通过几何相位旋转轨道耦合（SOC）为塑造和控制近视结构光提供了有希望的平台。电流设备，从开创性的Q板到最近的J板，仅提供旋转依赖的波前调制，而无需振幅控制。然而，实现对近似SOC状态的所有空间维度的控制需要对相应的复杂振幅的自旋依赖性控制，这对于平面光学元件仍然具有挑战性。在这里，为了解决这个问题，我们提出了一种称为结构化几何相光栅的新型平面元件，该元件能够用于正交输入圆极化。通过使用微结构液晶光平取道，我们设计了一系列扁平式元素，并在实验上显示了它们在任意SOC对照方面的出色精度。该原理通过平坦的光学器件解锁了对副结构光的全场控制，为一般光子SOC态开发信息交换和处理单元提供了一种有希望的方法，以及用于高精度激光束塑形的高精度激光束的外部/腔内转换器。
自适应程序用于区分任意张量量量子状态
摘要 - 量子状态之间的歧视是量子信息理论中的一项基本任务。给定两个量子状态ρ +和ρ-，HELSTROM的测量区分它们的误差概率最小。然而，发现和实现HELSTROM测量值对许多量子位上的量子状态可能具有挑战性。由于这种困难，人们对识别接近最佳的局部测量方案非常有兴趣。在这项工作的第一部分中，我们概括了Acin等人的先前工作。（物理。修订版A 71，032338），并证明使用贝叶斯更新的本地贪婪（LG）方案可以最佳区分任何两个可以写成任意纯状态的张量产物的状态。然后，我们表明，相同的算法无法以消失的误差概率（即使在较大的子系统限制中）区分混合状态的张量产物，并引入了一种局部刺激（MLG）方案，并严格效果更好。在这项工作的第二部分中，我们将这些简单的本地方案与一般动态编程（DP）方法进行比较。DP方法发现了一系列最佳的局部测量和子系统测量的最佳顺序，以区分两个张量产生状态。1
卫星海事图像上超分辨率的任意规模流量匹配
科学背景。目前正在绕地球从地球表面获取图像。由空间机构和政府运营的卫星星座，可以对所有土地表面和海洋进行全球监测。尽管这些非商业卫星提供了开放式和免费图像，但它们的空间决议通常受到限制，最多约为10米。尽管这些空间分辨率在各种应用中足够，但对于需要检测到诸如建筑物，树篱或动物等细节细节的特定应用程序，它们可能是有限的因素。可以人为地增强图像空间分辨率的可能解决方案是超分辨率（SR）。该技术可以被构架为一个倒数的问题，包括学习降解函数的倒数，可以应用于低空间分辨率（LR）图像以估计高空间分辨率（HR）图像。在该领域的最后十年中，学习策略的发展，尤其是深度学习，以学习降解功能，从而提高了这一领域的研究。最近，一种生成方法的扩散模型已实现了超分辨率的重大进展，尤其是在感知可视化方面[6]。在遥感的背景下，超级分辨率也因生成模型的最新进展[9]（包括扩散模型）的最新进展增强了，并使用了两个主要的并发设置，用于学习降级功能。第一个是使用通过对HR图像降采样的卫星图像的合成对训练模型的。在推断时，通常将训练的模型应用于HR图像，以估算一个非常高的空间分辨率（VHR）图像或另一个传感器捕获的真实LR图像。在这两种情况下，它都会由于数据分布在将模型应用于另一个空间分辨率或通过传感器特性的变化引起的比色变化而产生域间隙。为了克服该域间隙，第二个解决方案包括采用跨传感器设置，在该设置中，来自不同传感器的真实图像对训练超分辨率模型。这种现实的场景在训练过程中引起了额外的挑战，因为可能无法正确地共同注册图像，通过具有不同光谱特征的传感器捕获，并且在不同的时间，在观察值中造成了变化[5]。文献中没有共识，进一步的工作应该使使用超分辨率技术获得现实的HR