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如何协调疫苗接种和社交距离以缓解 SARS-CoV-2 疫情
全世界都在等待一种疫苗来减轻 SARS-CoV- 2 的传播。然而，一旦疫苗上市，将没有足够的疫苗一次性给每个人接种。因此，必须协调疫苗接种和社交距离。在本文中，我们使用基于优化的控制在年龄区分的房室模型上对这一主题提供了一些见解。对于现实生活中的决策，我们研究了规划范围对最佳疫苗接种/社交距离策略的影响。我们发现，为了在不给重症监护病房造成过重负担的情况下从长远来看减少社交距离，必须首先为接触率最高的人接种疫苗。然而，对于短期规划，最好关注高危人群。此外，与成功率较高的少量疫苗相比，大量成功率较低的疫苗更能减少社交距离。
NIST Genai FAQ
nist genai是一项伞计划，支持不同方式生成AI研究的各种评估。它旨在衡量和了解生成AI最先进（SOTA）技术的功能和局限性。该计划的最初努力旨在学习SOTA生成AI系统的功能，以创建与人类生产的内容合理且无法区分的内容。同时，该计划还旨在学习SOTA检测系统的功能，以区分AI生成和人类生产的内容，以及合理和可不用的内容。从该计划收集的信息将帮助利益相关者（例如政府，私营部门和学术界）开发确保可信赖的信息生态系统的方法。我们的目标是评估结果和发现将促进信息完整性并指导负责任，安全地使用数字内容。
人工智能将如何改变教育格局？
• 20 世纪 50 年代：阿兰·图灵发表了“图灵测试”，对计算机和机器智能进行测试，以确定这种智能是否与人类智能难以区分；“人工智能”一词首次被提出 • 20 世纪 80 年代：“深度学习”技术得到开发，使计算机能够从错误中学习并做出独立决策 • 20 世纪 90 年代：人工智能进入日常生活（Roomba、语音识别软件）；深蓝击败人类国际象棋冠军 • 21 世纪 20 年代：常用人工智能激增：虚拟助手、搜索引擎；深度学习和大数据的出现 • 2020 年：OpenAI 推出 GPT，它使用深度学习创建几乎与人类创建的内容难以区分的内容
可用状态的最佳近似和三重不确定关系
在量子信息处理与计算中，凸结构在量子态、量子测量和量子信道的集合中起着重要作用。一个典型的凸结构问题是量子态鉴别，它从一组给定的量子态 {| Ψ i ⟩} ni =1 中区分出一个量子态，其中先验概率 pi 满足 ∑ nipi = 1，参见[1–4]。最近，[5–8] 考虑了不可用量子态到可用状态集合的最佳近似问题。对于给定状态 ρ，问题改写为从 {| Ψ i ⟩} ni =1 中寻找最难区分的状态，使得 ρ 与凸集 ∑ nipi | Ψ i ⟩⟨ Ψ i | 之间的距离最小[7]，该问题的解决有利于可用量子资源的选择[9–11]。与量子相干性和量子纠缠的距离测度的选择类似，我们在这里采用迹范数作为距离的测度[12–18]。
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读取单光子的量子信息通常是通过量子断层扫描或直接（弱）测量方法来实现的。然而，由于严格的时间模式匹配要求，这些方法在表征超快光源的单个光子方面表征单个光子时面临巨大的挑战。在这里，我们使用自我引用干涉仪从连续波源和飞秒光源中从连续波源和飞秒光源中检索了无法区分的单个光子的空间波函数。我们的方法仅需要九个合奏平均测量。该技术简化了单光子波函数的测量过程，并自动模式与每个自身纠正单个光子匹配，从而可以从超快光源中测量单个光子的空间波函数。
使用人工智能的建议
甚至在发布众所周知的生成AI系统之前，AI都被整合到许多人的专业和私人生活中。导航软件（例如Google Maps）使用AI进行路线计划，流服务（例如YouTube，Netflix）和销售平台（例如am-azon）根据用户行为和偏好使用AI进行个性化建议。在专业背景下，AI广泛用于拼写和语法检查（例如Microsoft Word，Grammarly），分析和数据可视化（例如Microsoft Excel）或自动背景噪声抑制（例如Zoom）。但直到广泛使用生成的AI系统（在大量数据上接受培训的AI模型），然后使用该数据来生成与人类生成的内容无法区分的新内容，这使得AI对AI对社会的enor势为整体而变得清晰。
11 量子态辨别 - 亨特学院
摘要。在量子通信和量子计算中提出的许多方案中，都涉及到对给定非正交量子态进行区分的问题。然而，量子力学对我们确定量子系统状态的能力施加了严重的限制。特别是，即使已知非正交状态，也无法完美区分它们，并且已经开发出各种针对某些适当选择的标准的最佳区分策略。在本文中，我们回顾了关于两种最重要的最佳区分策略的最新理论进展。我们还详细介绍了量子测量理论的相关概念。在对该领域进行简要介绍后，第二章讨论了最佳明确（即无误差）的区分。具有最小误差的模糊区分是第三章的主题。第四章概述了最近出现的多粒子状态区分子领域。最后，我们进行了简要的展望，试图概述近期的研究方向。
年度报告-2024
我们还深入研究了在第一次临床试验中对响应者和非反应者区分的实验室测试。“生活改善试验（LIFT）”于9月推出，是一项随机，双盲的，安慰剂对照的研究，研究了低剂量纳曲酮（LDN）和Mestinon（pyridostigmine）的影响，均单独和组合。这项重要的试验启动了我们的第一个试验，因为我们希望开发一个临床试验网络以寻找有效的治疗方法。我们的医学教育资源中心（MERC）合作伙伴，贝特曼·霍恩中心（Bateman Horne Center）在美国46个州和89个国家/地区培训了13,000多个医疗保健职业，以了解，诊断和对待我/CFS，并通过出色的在线节目，亲自会议以及多个视频系列进行了长期的培训。
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Hastings 和 Schwarz (2022) 清晰地解释了选择参与组织发展的诊断或对话过程如何影响变革。更具体地说，根据他们对 79 个案例的分析，他们断言，在“领导者选择在变革展开时在这两个过程 [即诊断和对话过程] 之间摇摆不定”的情况下，变革成功的可能性会增加 (Hastings & Schwarz, 2022:5)。他们的论点很有说服力，我们发现自己大体上同意他们得出的结论。然而，我们想借此机会详细阐述我们认为他们的贡献可能带来的一些进一步影响和可能带来的后果。特别是，我们想对两个问题提出一些简短的评论。首先，我们考虑如何描述这两个对比过程（即定义问题）以及如何区分它们（即划界问题）。第二，基于设立界限和做出有意义的区分的挑战，我们如何在各个过程之间“振荡”（即动态问题）。
NBT - 服务传统的创新
农业领域的新生物技术使我们能够极其精确地干预生物体的基因组成而不改变它。新育种技术范围内的技术有多种方法和手段，包括最具创新性的基因组校正或修订干预（所谓的基因组编辑）。这些技术允许引入与自然获得或通过诱变过程获得的碱基难以区分的单个碱基的修饰。事实上，自然界中所有生物都会通过生物或环境过程（如宇宙射线）或人类干预（杂交）进行基因改造，而这些技术真正加速了这一过程。所有栽培植物都是人类选择的结果，具有与野生物种截然不同的特征，从而保证了更高的产量和质量。通过NBT，可以非常快速地杂交同一物种，以获得与之前只有一个差异的作物。