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Helixure 的安全性和透明度愿景
[1] 区块链技术已成为数字创新的基石，通过提供安全、去中心化和透明的数据管理和记录解决方案，重新定义了行业。它能够创建不可变的账本并在没有集中控制的情况下在参与者之间建立信任，这为金融、供应链管理、医疗保健和治理等领域开辟了新的可能性。区块链的发展还引入了智能合约、代币化和共识机制等概念，进一步扩展了其实际应用。本文探讨了区块链技术的多方面潜力，重点关注其核心原则、工作机制和广泛的应用。此外，它还深入研究了 Helixure：诚信螺旋，这是一款基于区块链的 Web 应用程序，旨在简化和展示去中心化系统的力量。通过集成基本的区块链功能，Helixure 不仅可以确保安全透明的数据管理，还可以作为理解区块链技术底层机制的实用工具。讨论延伸到区块链支持的创新方面的进步，例如代币化，它改变了资产的表示和交易方式，以及
使用机器学习技术实现可持续、可靠的医疗保健自动化和数字化
医疗 4.0 与工业 4.0 保持一致，具有显著的优势。主要引用最近和现有的流行病，对工业物联网 (IIoT)、自动化、数字化和机器学习技术进行预测和预测的需求一直是人们所依赖的技术。在这方面，医疗行业的数字化和自动化已成为加速诊断和为从业者提供方便的第二意见的实用工具。医疗保健的可持续性有几个目标，如降低成本和降低排放率，同时保证有效的结果和易于诊断。在本文中，我们尝试采用深度学习技术来预测脑肿瘤的阶段。深度学习方法可帮助从业者将患者的状况与类似受试者联系起来，并评估和预测未来因脑肿瘤引起的异常。流行的数据集已用于对预测过程进行建模。机器学习是处理复杂模式时处理监督分类的最成功工具。该研究旨在将这种机器学习技术应用于对不同类型肿瘤的大脑图像进行分类：脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤。在python环境中进行模拟，并使用标准指标进行分析。
crispr：基于基因编辑的医学的旅程
Abstract CRISPR（群集定期间隔短的短质体重复）是生物工具的标志之一，被认为是基因组编辑的有效且充满希望的替代方法。基于CRISPR的技术的进步已经通过编辑套件来授权专业人士，从而使他们能够利用自己的知识来删除，更换和最近的“基因手术”，并在广泛的物种中对基因进行了独特的控制，并且大概是在人类中。这些快速增长的技术具有高强度和灵活性，并且正在成为一种适应性的工具，该工具具有改变有机体的基因组并容易用于染色质操纵的实现。除了CRISPR在基因组工程和现代生物学中的普及外，该主要工具还授权了科学的突破性发现和方法论进步。随着科学家正在开发新的实验类型，一些应用程序正在提出有关CRISPR可以实现的问题的问题。基于证据的研究的结果强烈表明，CRISPR正在成为基因组工程的实用工具，并创建了转基因的真核生物，这是建立有关科学社区新的监管问题的准则所需的。
有效教授，2月，星期五有效连接
异步在线学习提供了灵活性和可访问性，但通常缺乏培养学生归属和参与度的人际关系。“属于异步课程”项目通过开发一个全面的帆布资源来解决这一差距，该帆布资源为讲师提供了实用工具，以创建包容性，以学生为中心的在线课程。这次专业演讲将使参与者浏览资源模块，其中包括可行的模板，最佳实践以及促进归属和改善学生成果的策略。资源的关键特征包括学前策略，以设定包容性的基调，“在此处开始”材料，以欢迎和指导学生，以及构建引人入胜的在线讨论和协作活动的技术。此外，资源强调了设计包容性课程内容的方法，以考虑各种学生需求并促进公平。简短的教学视频伴随着每个模块，以支持讲师无缝实施这些实践。通过培养一种归属感，该项目使教育工作者能够将异步课程转变为引人入胜，支持性学习环境，从而增强了学生的成功和教师的有效性。
国际国内实施...
本手册尽可能强调一般原则和义务；这样做是为了超越法律传统和机构发展水平的差异。它采用基于条约的方法：例如，一个重要章节（第四章）是关于国际人道法的核心文书，即普遍批准的 1949 年日内瓦公约及其 1977 年和 2005 年附加议定书。其他章节涉及有关武装冲突期间保护特定人员和财产（第五章）、武器（第六章）和国际刑事法院（第七章）的补充文书。所有章节都简明扼要地概述了条约的内容；它们没有详细讨论条约的每一项规定。由于本手册主要供立法起草者或协助起草者使用，因此它侧重于需要以立法或监管措施形式采取行动的条款。介绍性章节（第一章至第三章）提供了有关国际人道法及其实施的一般信息，这些章节还讨论了国际人道法与国内刑法之间的联系。本手册提供了一些实用工具：一份详尽的参考书目（标题为英文、法文和西班牙文），以及包含红十字国际委员会和其他专门组织制定的示范法和指导方针的附件。
通过学习Kraus操作员
我们通过使用KRAUS操作员学习过程表示，对离散和连续变量量子系统执行量子过程断层扫描（QPT）。Kraus形式确保重建过程是完全积极的。为了使过程跟踪保留，我们在优化过程中使用了所谓的Stiefel歧管上使用受约束的梯度 - 偏生（GD）方法，以获取Kraus oberators。我们的Ansatz使用几个Kraus操作员来避免直接估计大型过程矩阵，例如Choi矩阵，用于低级量子过程。GD-QPT匹配压缩 - 感应（CS）的性能和预测的最小二乘（PLS）QPT的基准测试中，具有两倍的随机过程，但是通过结合这两种方法的最佳功能来发光。类似于CS（但与PLS不同），GD-QPT可以仅从少量随机测量中重建一个过程，并且类似于PLS（但与CS不同），它也适用于更大的系统尺寸，最多可至少五个Qubits。我们设想，GD-QPT的数据驱动方法可以成为一种实用工具，可大大降低中等规模量子系统中QPT的成本和计算工作。
定义食品系统可持续性的障碍
食品系统的转变是一个关键的挑战，需要对复杂和多方面的障碍有深入的整体理解，从而阻碍可持续性的发展。现有文献在识别这些障碍时不一致。在现有工作的基础上，本文介绍了一个全面，综合和跨学科的框架，以剖析食品系统可持续性障碍的性质和起源。我们的框架将这些障碍分为五个领域：政治经济学，社会技术，社会文化，生物物理和社会经济障碍，并突出了他们复杂的相互作用和相互联系的本质。我们将政治经济学障碍的基本作用确定为创造或永久不可持续性的“障碍系统”的基石。该框架不仅通过提供分析可持续性障碍的结构性基础来提高学术知识，而且还可以作为政策制定者，研究人员和从业人员的实用工具，以促进跨学科性并制定有针对性的干预措施。我们呼吁进行进一步的实证研究，强调需要进行比较分析，纵向研究以及障碍之间反馈回路和非线性动态的探索，以告知有效和可持续的食品系统转型策略。
基于自动机的量子电路验证器-AutoQ
最近，量子计算受到了许多技术突破[7]和不断增加的投资的驱动。原型Quantum计算机已经可用。公众，尤其是学生，研究人员和技术爱好者的机会，可以通过云服务（例如Amazon Braket [1]或IBM Quantum [2]来访问Quantum Computing设备迅速增加。由于量子计算的复杂性和概率性质，量子程序中错误的机会远高于传统程序，而常规的正确保证手段（例如测试）在量子世界中的适用性要少得多。量子程序员需要更好的工具来帮助他们编写正确的程序。因此，研究人员预计，正式的验证将在量子软件质量保证中发挥至关重要的作用，并且近年来已经朝着这个方向投入了重要意义[5，11，11，21，41，41 - 43，45，46]。然而，自动化量子程序/电路验证的实用工具仍然缺失。本文介绍了AutoQ 1，这是一种基于[14]中提出的方法的量子电路验证的全自动工具。特别是，AUTOQ检查了Hoare式规范的有效性{pre} c {post}，其中c是openQasm格式[17]和
人工智能、机器学习和深度学习
人工智能中有许多研究领域已经为公众提供了实际应用。自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个子集，它构建了用于分析和建模人类文本的计算工具，例如机器翻译、摘要和问答。NLP 在我们的日常实用工具中占有重要地位，包括电子邮件过滤器、搜索结果和预测文本。机器视觉是人工智能的另一个子集，旨在模拟人类智能的视觉感知部分。通过结合硬件和软件工具，机器视觉旨在分析图像并为人类指导提供预测见解。机器视觉的一个流行应用是自动驾驶汽车：自动驾驶汽车使用多个摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器来处理汽车周围的视野，以便做出驾驶决策。机器视觉的另一个主要应用是医疗保健。从生物医学图像分析到手术指导，机器视觉使医疗保健提供者能够更早地发现疾病并制定预防措施以优化健康结果。与机器视觉重叠的人工智能的一个子集是机器人技术。虽然我们认为机器人技术领域涵盖了像索菲亚这样的人形机器人，但机器人领域中还有许多其他子领域。例如
焊接铝的拉伸强度
（Benson、Downes 和 Dow 2011；J. Paik 等人 2005；J. Paik 2009；J. Paik 等人 2007；Rigo 等人 2003），拉伸设计方法一直被忽视。无法有效预测拉伸连接的强度和延展性，对使用现代极限状态设计开发轻质铝结构具有严重影响。Smith 方法等渐进式破坏方法需要预测结构元件的载荷-缩短和载荷-延伸曲线，但我们缺乏任何切实可行的方法来预测焊接铝结构的载荷-延伸曲线。直接应用有限元法已被证明是一种困难的方法，需要比板厚度小得多的网格离散化（Wang 等人 2007；Dørum 等人 2010）。此外，如果要在模型中使用壳单元，则需要自定义单元丰富。除了学术研究团体或专业咨询机构外，此类技术尚未实用。迄今为止开发的技术仅在土木工程结构常见的细节类型上得到验证。因此，海洋结构工程师目前缺乏实用工具和实验数据来设计完全考虑焊缝不匹配影响的结构。