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快速通信量子世界中的似然理论
在用实验数据检验理论时，贝叶斯方法为我们提供了一种根据新数据修正理论预期的合理方法。以抛硬币这个简单而熟悉的例子为例，我们首先相信硬币是公平的。如果我们抛硬币十次，九次都是正面，我们对公平的信念将动摇但不会被摧毁：九次正面仍然可能是偶然产生的。如果正面的情况持续下去，我们将很难坚持相信硬币是公平的。根据新数据修正我们的信念是科学方法的一个基本组成部分，这一点在 20 世纪 90 年代席卷社区的蒙蒂霍尔问题中得到了引人注目的体现。贝叶斯理论通常用于测试药物的功效，其中人们从“零假设”开始，即被测试的药物并不比安慰剂更有效。如果
简易定价计划（标准化计划）指南
简易定价计划本身并不比非标准化计划更好或更差。但是，在给定的金属级别内以简易定价计划开始计划选择可以让人们专注于成本分摊以外的功能，这可能很难进行“同类”比较，特别是当某些服务有共同保险而不是固定的共同支付金额时，并且计划通常会在哪些服务无需满足免赔额的情况下得到承保方面有所不同。通过标准化成本分摊结构和金额，人们可以根据保费和提供商网络比较计划。例如，人们可以通过专注于包括他们首选医院和网络内医生的计划来缩小他们的计划选择范围。一旦他们确定了最符合其网络偏好的发行人，该公司的简易定价计划就可以作为起点，从中探索该发行人提供的其他非标准化计划。
量子计算作为下一代人工智能值得投资吗？
如今，投资量子计算也是一件令人害怕的事情，因为量子计算股票的价格既受到投机本能的驱动，也受到人工智能革命中一些摇滚明星的意见的驱动，如果我可以这样说，在预测该策略的潜在威力和何时可能成为现实方面，他们可能并不比我们其他人知道得更多。人们可能会认为，几周前黄仁勋和马克·扎克伯格对量子计算近期可行性的评论有些自私，他们希望保护自己的地盘免受潜在的改变游戏规则的新技术的侵害，但公平地说，他们也非常积极地推动量子计算技术的前沿发展。可以肯定的是，如果 Nvidia 已经引领了人工智能背后计算能力的指数级增长，那么量子计算的潜力——它可以提供“双指数”计算加速（这被称为奈文定律）——将使基于最快 NVDA GPU 的传统计算看起来是线性的。
零信任叠加 - DOD CIO
行政命令（EO）14028 1认识到，当今的基础设施不再有明确定义的周边，使攻击者曾经在组织内部自由移动，可以在网络空间中移动。EO要求联邦机构实施零信托，这是一个网络安全模型，假设攻击者存在于环境中，并且企业拥有的环境并不比任何其他环境更值得信赖。对于国防部（DOD），零信任需要设计一个合并和更安全的体系结构，而不会阻碍操作或损害安全性。零信任的网络安全模型有助于随着时间的推移从受信任的网络，设备，角色或流程过渡到多个属性和基于多检查的置信度级别，从而在最低特权访问的概念下实现身份验证和授权政策。2这种哲学的转变是传统身份验证，授权和安全机制的重大变化，代表了整个DOD网络安全生态系统中的重大文化变化。
由计算基础的非循环测地线演化引起的真正几何量子门
为了达到成功执行量子计算机中的纠错算法所需的错误阈值，几何量子门因其对噪声的天然弹性而被考虑。非循环几何门已被提出以减少传统几何门的运行时间，从而进一步防止退相干。然而，虽然这些提出的门从计算基础中移除了动态相，但它们通常不会将其从时间演化算子的特征态中移除。要使非循环门真正被视为几何门，动态相应该从计算基础和特征态中移除。这里提出了一种寻找真正非循环几何门的方案。这些门被设计为沿着非循环路径演化计算基础，由两个测地线段组成，选择动态相从特征态中移除。用这种方案找到的门的运行时间并不比循环门短，但可以用这种方案实现任何门。这些发现对于理解如何使用几何门实现一般量子计算非常重要。
健康法联系 2021 年 8 月 人工智能时代的企业医疗实践法规
人工智能在诊断领域的应用前景尤其光明，有证据表明，人工智能可能开始超越人类临床医生诊断某些疾病的能力。例如，2021 年 5 月的一份报告指出，一种算法已被证明可以在两到六年内预测阿尔茨海默病的发病率，准确率达 90%，而临床医生的准确率仅为 72%。11 然而，有理由对人工智能应用能够超越人类临床医生的诊断能力的说法保持谨慎和怀疑。例如，2021 年 1 月发表的一篇论文研究了七种基于人工智能的糖尿病视网膜病变筛查算法（全球失明的主要原因）与人类评分员的表现。该论文得出结论，所研究的大多数算法的表现并不比人类好，并呼吁在临床实施之前使用真实世界数据对算法进行彻底测试。12
近 200 名研究人员最近在达拉斯开会分享
在流行娱乐中（比如《科学怪人》或最近的《钢铁侠》），科学家经常被描绘成怪人，他们独自一人取得革命性的突破，这些突破立即（通常是负面影响）影响了他们周围的世界。这种刻板印象在很多方面都不准确。大多数人都同意，事实上，科学家并不比其他行业的人更古怪。但更重要的是，科学家很少单独工作，一个科学领域的突破也很少因为一个人的努力而实现。科学家们合作是有充分理由的，CVL 进行的研究很好地说明了这一点。这项研究不仅是劳动密集型的（任何一个人都很难独自进行一项现代衰老研究），而且它还是跨学科的，关键依赖于多个科学领域的专业知识。例如，了解大脑淀粉样蛋白如何影响心理功能（达拉斯终身大脑研究的一个重要方面）不仅需要 CVL 研究人员的心理学和神经科学技能，还需要放射化学专家的贡献
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主要发现统一预测理论：预测的黄金法则提供了统一的预测理论。通过依靠有关情况和预测的累积知识来预测预测时，规则是保守的。与普通实践相比，遵循黄金规则指南的预测错误平均将近三分之一。简单预测方法的优越性：与复杂统计方法的预测相比，决策者可以理解的精致简单预测方法，这可以由决策者理解，平均将近四分之一降低。新的预测方法：在冲突情况下，当事方对决策的准确预测是可能的。模拟互动方法涉及一种角色扮演的类型，结构化类比方法提供的预测比使用其独立判断的专家的预测更准确，而不是对游戏理论家的预测。专家使用其独立判断的预测并不比解决这些问题的机会更准确。基于证据的公共政策：（1）简单的不变模型提供的长期温度预测比
在大流行期间，澳大利亚卫生专业学生在COVID-19的障碍和促进者：一项全国性研究
摘要使用横断面的在线调查，我们调查了有关COVID-19的知识，态度和风险感知，并确定了影响2021年10月至2022年1月至2022年澳大利亚卫生专业学生疫苗接种的因素。我们分析了来自17所澳大利亚大学的1114名卫生专业学生的数据。大多数参与者都参加了护理计划（n = 958，86.8％），参与者中有91.6％（n = 858）接受了COVID-19-19。约有27％的人认为Covid-19并不比季节性影响更严重，并且他们患Covid-19的风险很低。将近20％的人不同意澳大利亚的Covid-19疫苗是安全的，并且认为它们比一般人群更高的风险获得了Covid感染的风险。高风险的疫苗接种视为其专业责任，疫苗授权强烈预测疫苗接种行为。参与者将卫生专业人员，政府网站和世界卫生组织的共同信息视为最值得信赖的信息来源。的调查结果表明，医疗保健决策者和大学管理人员需要通过疫苗接种来监测学生的犹豫，以改善学生向普通人群促进疫苗接种。