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World File Search System多方
面向量子多方会话类型
1 简介 量子协议涉及 (量子) 网络中多方之间的 (量子) 信息交换，从而产生复杂的交互模式，并与量子态的操纵交织在一起。这就需要工具和技术来指定、分析和验证此类协议。事实上，目前尚不存在一种主流的形式化方式来描述量子协议，著名的量子协议库 Quantum Protocol Zoo [ The Quantum Protocol Zoo 2024 ] 依赖于自然语言（因此具有歧义）描述，并搭配 Python 实现。文献中现有的量子协议形式化包括命令式语言，如 LanQ [ Mlnarık 2006 ] 和 QMCLANG [ Davidson et al. 2012 ; Papanikolaou 2009 ]，以及过程演算，如 CQP [ Gay and Nagarajan 2005 ]、CCS q [ Ardeshir-Larijani et al. 2018 ] 和 lqCCS [ Ceragioli et al. 2024 ]。然而，这些系统仅有基本的值类型系统，无法对量子协议进行抽象描述或规范，也无法为通信提供足够的安全保障。[ Gay and Nagarajan 2005 ] 在分析其 CQP 方法的缺点时报告称：“通道的激增是由于我们的类型系统将每个通道与唯一类型关联起来。引入会话类型将允许使用单个通道来处理整个协议”。根据 [ Gay and Nagarajan 2005 ] 中的这一提示，我们建议使用会话类型来描述量子协议。具体来说，我们从多方会话类型 (MPST) 开始 [ Honda et al. 2016 ; Hüttel et al. 2016 ]，并提出了它们的量子扩展，称为量子 MPST（QMPST），作为一种正式的会话类型语言来描述
探索棉花育种的多方面方法......
红铃虫（Pectinophora gossypiella）对全球棉花种植构成重大威胁，造成重大经济损失和环境危害。红铃虫侵染后果严重，给棉花生产者带来沉重的经济负担。棉花产量下降和质量下降会立即带来经济损失。随着害虫管理策略的需要，负担也随之增加，需要额外投入资源和劳动力。传统的害虫管理方法依赖于化学农药，加剧了生态失衡并导致抗药性。综合害虫管理 (IPM) 等可持续替代方案通过结合针对特定情况的生物、文化和化学干预措施，提供了全面的解决方案。然而，害虫抗药性的出现需要不断创新害虫管理技术。精准农业、遥感和基因工程等新兴技术有望彻底改变害虫管理实践。这些进步使得有针对性地应用投入、早期害虫检测和开发抗性棉花品种成为可能。此外，多组学方法和基因组编辑技术为了解抗虫害的分子机制提供了见解，有助于开发抗性棉花品种。可持续害虫管理棉花育种的未来在于整合这些技术，确保棉花农业的长期可行性，同时最大限度地减少对环境的影响。
用于管理多方对话的人工智能多智能体互操作性扩展
摘要 本文介绍了开放语音互操作性倡议（最初也称为开放语音网络的 OVON）现有多代理互操作性规范的全新扩展，该扩展已经使使用不同技术开发的 AI 代理能够使用通用的、基于自然语言的 API 或基于 NLP 的标准 API 无缝通信。本文专注于多方 AI 对话的管理，引入了新的概念，例如 Floor Manager、Convener Agent、Multi-Conversant Support 以及处理中断和未受邀请代理的机制。这些进步对于确保在多个 AI 代理需要协作、辩论或参与讨论的场景中顺畅、高效和安全的交互至关重要。本文详细阐述了这些概念并提供了实际示例，说明了它们在对话信封结构中的实现。
nhg推动了多方的努力，以增加1500万年的...
中央和北新加坡虽然新加坡人拥有85年来世界上最长的寿命期望之一，但他们通常在健康状况不佳的情况下度过了过去10年。国家医疗保健集团（NHG）负责监督中央和北新加坡的公立医院，多诊所和国家专业中心，旨在改变这一点。作为该地区的区域卫生经理（RHM），NHG超出了其医疗保健提供者的传统作用，专注于延迟严重疾病的发作，并为我们的150万居民延长HealthSpan和Lifespan。 这涉及通过与健康，社区，学术界和行业合作伙伴的合作来解决更广泛的健康因素，例如生活方式，选择和社会决定因素。 NHG Group Chief Executive Officer, Professor Joe Sim says, “NHG is deeply committed to providing medical care but to close the gap between healthspan and lifespan, we have synergised our efforts across primary care, community care and population health management to better fulfil our RHM role and are now augmenting these efforts with partners to achieve a collective goal of adding 15 million years of healthy life to the population we serve. 令人兴奋的发展是建立了学术卫生系统（AHS），该系统利用了我们与Nanyang Technology University新加坡的Lee Kong Chian医学院的强有力合作。 通过整合研究，临床护理和教育，联合AHS将使我们能够开发更多基于证据的干预措施，以直接满足人口健康需求，这是基于我们为医疗保健提供创新的，数据驱动的解决方案的优势。作为该地区的区域卫生经理（RHM），NHG超出了其医疗保健提供者的传统作用，专注于延迟严重疾病的发作，并为我们的150万居民延长HealthSpan和Lifespan。这涉及通过与健康，社区，学术界和行业合作伙伴的合作来解决更广泛的健康因素，例如生活方式，选择和社会决定因素。NHG Group Chief Executive Officer, Professor Joe Sim says, “NHG is deeply committed to providing medical care but to close the gap between healthspan and lifespan, we have synergised our efforts across primary care, community care and population health management to better fulfil our RHM role and are now augmenting these efforts with partners to achieve a collective goal of adding 15 million years of healthy life to the population we serve.令人兴奋的发展是建立了学术卫生系统（AHS），该系统利用了我们与Nanyang Technology University新加坡的Lee Kong Chian医学院的强有力合作。通过整合研究，临床护理和教育，联合AHS将使我们能够开发更多基于证据的干预措施，以直接满足人口健康需求，这是基于我们为医疗保健提供创新的，数据驱动的解决方案的优势。同样令人兴奋的是我们与国家公园董事会和零售药店的新合作伙伴关系，以创新护理，并使我们的预防保健服务在社区中更容易获得。” 2024年10月和11日，NHG 22 ND新加坡健康与生物医学大会（SHBC）将宣布四项合作。他们将增加新的维度和动力，以增强我们在实现我们的集体目标方面的多方努力。
在学术医疗中心开展药物基因组学应用的多方面计划：实际考虑和经验教训
药物基因组学 (PGx) 是根据患者基因定制药物治疗的实践，它有可能改善各种治疗学科的药物治疗效果。1–10 尽管如此，PGx 的临床应用在各个医疗系统中进展缓慢且不一致，这促使人们制定实施计划，将 PGx 知识转化为有效的临床干预措施。11 美国国立卫生研究院 (NIH) 资助的临床药物基因组学实施联盟 (CPIC) 已发布 28 项指南，帮助临床医生将基因结果转化为循证药物治疗建议 12,13；荷兰药物基因组学工作组 (DPWG) 和加拿大药物安全药物基因组学网络 (CPNDS) 也制定了类似的指导声明。14,15 此外，由 NIH 牵头的实践基因组学实施 (IGNITE) 网络正在进行实用的临床试验，以确定 PGx 实施策略在不同临床环境中的临床有效性。 9,16 这些资源推动了许多 PGx 实施方案的开发，尽管这些方案主要在资源丰富的学术医疗中心实施，并且在将预先 PGx 纳入常规临床工作流程方面取得的成功有限。17–31
https://orcid.org/0000-0001-9954-9287 奥地利维也纳高等研究院 frankus@ihs.ac.at 中小企业实施人工智能的障碍：试点研究 被编辑 Ewa Ziemba 接受 | 收到日期：2024 年 5 月 23 日 | 修订日期：2024 年 7 月 15 日；2024 年 7 月 28 日；2024 年 8 月 24 日 | 接受日期：2024 年 8 月 28 日 | 发布日期：2024 年 9 月 16 日。© 2024 作者。本文根据 Creative Commons 署名-非商业性使用 4.0 许可证授权 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) 摘要 目的/宗旨——这项初步研究探讨了阻碍中小型企业 (SME) 有效实施人工智能 (AI) 的主要障碍。通过彻底了解这些障碍，组织可以制定定制的策略和干预措施来克服这些障碍，从而促进更顺利、更成功地采用 AI。本文的主要目标是帮助组织了解采用 AI 的障碍，以制定定制的策略和干预措施来克服这些挑战，从而更高效、更成功地整合 AI。通过严格审查现实世界的经验和看法，本文试图阐明阻碍有效部署 AI 解决方案的多方面挑战。设计/方法/方法——该研究根据对捷克共和国 22 位行业专家的采访数据，确定了 AI 实施的四个主要障碍
https://orcid.org/0000-0001-9954-9287 奥地利维也纳高等研究院 frankus@ihs.ac.at 中小企业实施人工智能的障碍：试点研究 被编辑 Ewa Ziemba 接受 | 收到日期：2024 年 5 月 23 日 | 修订日期：2024 年 7 月 15 日；2024 年 7 月 28 日；2024 年 8 月 24 日 | 接受日期：2024 年 8 月 28 日 | 出版日期：2024 年 9 月 16 日。© 2024 作者。本文根据 Creative Commons 署名-非商业性使用 4.0 许可证 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) 授权。 摘要 目的/宗旨 – 这项初步研究探讨了阻碍中小型企业 (SME) 有效实施人工智能 (AI) 的主要障碍。通过彻底了解这些障碍，组织可以制定定制的策略和干预措施来克服这些障碍，从而促进更顺利、更成功地采用 AI。本文的主要目标是帮助组织了解采用 AI 的障碍，以制定定制的策略和干预措施来克服这些挑战，从而更高效、更成功地整合 AI。通过严格审查现实世界的经验和看法，本文试图阐明阻碍有效部署 AI 解决方案的多方面挑战。设计/方法/方法——该研究根据对捷克共和国和奥地利 22 位行业专家的采访数据，确定了 AI 实施的四个主要障碍。
基于测量杆的多方半Quantum秘密共享协议并反映操作
半Quantum秘密共享（SQSS）协议作为量子安全多方计算中的基本框架，具有不需要所有用户具有复杂量子设备的优势。但是，当前的SQSS协议主要迎合两部分方案，很少有适用于多方场景的协议。此外，多方SQSS协议面临的限制，例如低量子效率和无法共享确定性的秘密信息。为了解决这一差距，本文提出了基于多粒子GHz状态的多方SQSS协议。在此协议中，量子用户可以将预定的秘密信息分配给具有有限量子capabilies的多个古典用户，并且只有通过所有经典用户之间的相互合作，才能重建正确的秘密信息。通过利用测量 - 反射操作，传输的多粒子GHz状态都可以贡献键，从而改善了传输颗粒的利用。然后，安全分析表明该协议对普遍的外部和内部威胁的弹性。此外，使用IBM Qiskit，我们进行量子电路模拟来验证协议的准确性和可行性。最后，与类似的研究相比，所提出的协议在协议可伸缩性，Qubit效率和共享消息类型方面具有优势。
多方面气溶胶对降水的影响
气溶胶会影响从单个云到地球的量表的降水速率和空间模式。然而，关于在空间和时间尺度上多种效应的基本机制和重要性仍然存在很大的不确定性。在这里，我们回顾了这些效果背后的证据和科学共识，通过修改辐射通量和能量平衡来归类为辐射效应，以及通过修饰云滴和冰晶的修改，将其归类为辐射效应。存在广泛的共识和强有力的理论证据，表明气溶胶辐射效应（气溶胶 - 放射相互作用和气溶胶 - 云相互作用）充当降水变化的驱动因素，因为全球平均降水受到能量和表面蒸发的约束。同样，气溶胶辐射效应会导致大规模降水模式的据可查的偏移，例如间受反应收敛区。气溶胶对较小尺度下降水的影响的程度尚不清楚。尽管存在广泛的共识和有力的证据表明，气溶胶扰动微物理会增加云滴数量并减少液滴大小，从而减慢了降水液滴的形成，但总体气溶胶对跨尺度的降水的总体效应仍然高度不确定。全球云解析模型提供了调查目前在全球气候模型中尚未很好地代表的机制，并与较大的规模连接局部效果。这将增加我们对预测气候变化影响的信心。
Audiomove：将空间音频应用于多方向肢体练习指导
指导用户进行肢体运动可以帮助肌肉训练或身体恢复。但是，传统的基于视觉的方法通常需要多个摄像头，以帮助用户了解动作，并要求它们在屏幕范围内。因此，我们提出了一个非视觉系统，可以使用空间音频，AudioMove，带有商业式货架（COTS）设备（即智能手机和耳机）的多个方向肢体动作来指导用户。所提出的系统解决了实时传达包含多个平面的定向信息的挑战。我们进行了一项混合方法用户研究，以通过将运动数据与空间音频感知相结合的三种方法来评估系统的有效性。此外，构建了用户界面以收集用户的注释。结果得出的结论是，空间音频指导可以在日常生活中创建自然，普遍和非视觉运动训练解决方案。
多范围：多方面的评估，以探测掌握医学知识的LLMS
大型语言模型（LLM）在跨领域表现出色，在医学评估基准（例如MEDQA）上也提供了显着的表现。但是，在现实世界中医学场景中，报告的性能与实际有效性之间仍然存在显着差距。在本文中，我们旨在通过采用多方面的检查模式来系统地探索当前LLM的实际掌握医学知识的掌握，以探讨这一差距的原因。具体而言，我们开发了一种新颖的评估框架多叶序，以检查LLM在多个方面的编码和掌握医学知识中的范围和覆盖范围。基于多叶术框架，我们构建了两个多方面的评估数据集：Multidisek（通过从临床疾病知识库中产生问题）和MultiMEDQA（通过将Medical Benchmark MedQA从Medical Benchmark MedQa重新提出每个问题，以进行多方面的问题）。这些模拟数据集的实验结果表明，掌握医学知识的当前LLM的程度远低于其在现有医疗基准上的表现，这表明它们缺乏深度，预见和在掌握知识中的全面性。因此，当前的LLM尚未准备好在现实世界中的任务中应用。代码和数据集可在https://github.com/thumlp/multifaceteval上找到。