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利用量子信息技术通过t3引力相检验时空的等效原理和离散性
我们提出了一项基于当今量子信息技术的新思想实验，通过 Bose-Marletto-Vedral (BMV) 效应 [ 1 – 4 ] 测量量子引力效应，揭示引力 t 3 相位项、其与低能量子引力现象的预期关系，并检验广义相对论的等效原理。这里提出的技术有望通过分析与量子系统测量过程的理想输出相关的随机噪声来揭示引力场涨落。为了提高灵敏度，我们建议将引力场涨落随时间对一系列独立测量输出的影响累积起来，这些测量作用于粒子纠缠态，就像在构建量子加密密钥时一样，并从相关的时间序列中提取预期引力场涨落的影响。事实上，通过共享最大纠缠态的粒子构建的理想量子密钥由一串不相关符号的随机序列表示，该序列在数学上可以用完美的白噪声来描述，这是一个均值为零且在不同时间取值之间没有相关性的随机过程。引力场扰动（包括量子引力涨落和引力波）会引入额外的相位项，使用于构建量子密钥的纠缠对退相干，从而使白噪声着色 [ 5 , 6 ]。我们发现，这种由大质量中观粒子构建的装置可以揭示 t 3 引力相位项，从而揭示 BMV 效应。
AI检验A.选择正确的选项。 1。他们可以工作...单元4：可能性-AI -Corner
环境。他们应该了解机械或电气工程的知识以及设计和建造机器人的能力。[注意：答案可能会有所不同] 5。想象您是AI初创公司的联合创始人，该初创企业为客户服务构建聊天机器人。员工需要什么技能才能使创业成功？设计聊天机器人以适合不同类型的客户时，您会考虑哪些观点？ans。对于AI初创企业，员工将需要强大的技术技能，创造力，适应性和解决问题能力。设计聊天机器人时，我将考虑客户的偏好，语言变化，文化细微差别以及不同客户段的特定需求，以确保个性化和有效的互动。[注意：答案可能会有所不同]
AI检验A.选择正确的选项。 1。他们可以工作... 单元4：可能性-AI -Corner
无错误的工作：由于IT机器经过精确编程以执行特定任务，因此错误的机会减少了，并且工作效率提高了。提高效率和生产率：AI机器提高生产率并无限期地工作，因为它们不需要在两次工作之间休息。数字援助：数字助理可以帮助我们的生活更轻松，更高效。数字助手的一些例子是Siri，Alexa，Cortana和Google Assistant。AI的缺点：高成本：为了使AI变得复杂，其开发需要大量投资。 初始设置不仅昂贵，而且维修和维护的成本也很高。 缺乏道德和道德价值观：机器是理性的，但没有情感和道德价值观。 他们不能判断什么是道德和合法的。 缺乏创造力：AI机器无能为力或创新。 它只能做它所教的。 它无法以创新的方式或框外3。来思考AI的缺点：高成本：为了使AI变得复杂，其开发需要大量投资。初始设置不仅昂贵，而且维修和维护的成本也很高。缺乏道德和道德价值观：机器是理性的，但没有情感和道德价值观。他们不能判断什么是道德和合法的。缺乏创造力：AI机器无能为力或创新。它只能做它所教的。它无法以创新的方式或框外3。
一线员工对人工智能认知信任发展的机制：来自发展中经济体的实证检验
基于信任文献中的见解，我们对巴基斯坦公司的一线员工进行了两项实证调查，调查影响人工智能 (AI) 认知信任的因素。研究 1 包括 46 次深入访谈，旨在探讨影响认知信任的因素。基于研究 1 的结果，我们开发了一个框架来增强员工对 AI 的认知信任。然后，我们对 314 名员工进行了一项定量调查（研究 2），以验证提出的模型。研究结果表明，AI 功能对员工的认知信任有积极影响，而工作常规中断则对 AI 的认知信任产生负面影响。数据治理的有效性还被发现有助于增强员工对数据治理的信任，进而增强员工对 AI 的认知信任。我们为技术信任文献做出了贡献，特别是在发展中经济体。我们讨论了我们的研究结果对研究和实践的意义。
工作论文 · 第 2022-40 号 现实检验：人们如何形成通胀预期以及你为何应该关注
3 密歇根消费者调查为访问员提供了以下指示：“如果 R 的答案大于 5%，请进一步询问：“让我确保我说的正确。您说您预计未来 12 个月价格将 (上涨/下跌) (X) 个百分点。对吗？”。 4 例如，意大利央行进行的通胀和增长预期调查在要求管理人员报告通胀预期之前，会向管理人员提供最新的实际通胀率（“过去 [个月] 的消费者价格通胀率，以协调消费者价格指数 12 个月的变化衡量，在意大利等于 [IT]，在欧元区等于 [EA]。您认为意大利会是多少...”）。不提供这些信息会影响通胀预测的水平和分散性（Coibion、Gorodnichenko 和 Ropele，2020 年）。 5 例如，加拿大银行开展的商业前景调查仅提供了四种可能的通胀预测结果：“低于 1%”、“1% 至 2%”、“2% 至 3%”、“超过 3%”。Coibion 等人 (2020) 的文献表明，提供有限的选择可以减少报告答案的分散性。此外，这些选项以通胀目标 2% 为中心。如果受访者对未来的通胀不确定，他或她可以选择提供范围的中心。简而言之，对这个问题的回答可能会给人一种（虚假的）通胀预期被锚定的感觉。6 例如，在收集家庭的通胀预期时，新西兰储备银行使用了一个筛选问题（“您对通胀一词的理解是什么？”）来排除不了解通胀是什么的受访者。有关更多详细信息，请参阅 https://www.rbnz.govt.nz/statistics/m13。
解释和整合基因组检验会导致临床癌症护理：概述和实际指导
脑膜瘤的护理标准包括手术切除和放射疗法，而药物疗法几乎在该疾病中没有作用。我们从手术去除脑膜瘤中产生了原发性培养物，以探索脑膜瘤细胞培养物中新型细胞周期蛋白依赖性激酶抑制剂TG02的活性。肿瘤和细胞培养物是通过突变的填充和DNA甲基化促进的特性。DNA甲基化数据用于将每个样品分配为六个先前确定的脑膜瘤甲基化类别中的一个：良性（BEN）-1、2、3，中间（INT）-a，B和恶性（MAL）。分配给甲基化类BEN-2的四个肿瘤在培养物中显示出相同的类别，而五个非BEN-2肿瘤的培养物在四名患者中显示出更恶性的类别。细胞培养物在纳摩尔范围内均匀地固定到TG02。将细胞培养物分配给更恶性甲基化类别似乎与TG02敏感性相关，而不是分配给原发性肿瘤等级的更高WHO。 脑膜瘤的原代细胞培养物促进了新型药物抗脑膜瘤活性的研究。 TG02，一种口服可用的细胞周期蛋白依赖性激酶（CDK）抑制剂，需要进一步探索。 ©2020作者。 由Elsevier Inc.代表Neoplasia Press，Inc。出版。 这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。将细胞培养物分配给更恶性甲基化类别似乎与TG02敏感性相关，而不是分配给原发性肿瘤等级的更高WHO。脑膜瘤的原代细胞培养物促进了新型药物抗脑膜瘤活性的研究。TG02，一种口服可用的细胞周期蛋白依赖性激酶（CDK）抑制剂，需要进一步探索。©2020作者。由Elsevier Inc.代表Neoplasia Press，Inc。出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
沙门氏菌疫苗和美国农业部食品安全检验局关于减少家禽沙门氏菌病的框架
碎鸡肉的致病菌有肠炎沙门氏菌、鼠伤寒沙门氏菌和 I,4,[5],12:I:- ；生碎火鸡肉的致病菌有哈达沙门氏菌、鼠伤寒沙门氏菌和慕尼黑沙门氏菌。食品安全监督服务局还指出，婴儿沙门氏菌在潜在疾病严重程度和抗菌素耐药性方面仍然是一个值得关注的血清型，并已要求就将婴儿沙门氏菌列入公共卫生重要血清型的可能性发表评论。公共卫生重要血清型清单对食品安全监督服务局的框架至关重要，因为它决定了产品是否按照《家禽产品检验法》的定义掺假。食品安全监督服务局认识到科学在不断发展，因此我们对毒力和其他因素的理解也会随着时间的推移而发展。如果食品安全监督服务局完成了拟议的最终产品标准，该机构打算至少每 3-5 年重新评估一次公共卫生重要血清型，或者在获得与人类疾病相关的沙门氏菌血清型的新信息时重新评估一次。
美国农业部动植物卫生检验局生物技术监管服务通知用户指南
但请注意，某些植物不符合通知条件，因为它们需要特定的补充许可条件以确保其被限制。例子包括小麦、高粱、亚麻荠以及在释放地点附近有性相容杂草物种的任何物种。此外，通知下的环境释放可能仅发生一年。如果释放限于一年，涉及多年生植物的释放可以在通知下发生。• 通过向 APHIS 提交通知申请，申请人向 APHIS 证明受管制物品和引入物将分别符合指定的资格标准和性能标准。o 您的申请和支持标准操作程序可帮助 APHIS 确定拟议引入的通知程序是否合适。
机器学习电生理信号预测室性心律失常：系统评价和研究间异质性检验
本研究之前的证据 心脏性猝死 (SCD) 和恶性室性心律失常 (VA) 是全球主要的公共卫生问题。尽管已经确定了 SCD 和恶性 VA 的危险因素（例如左心室射血分数 ≤ 35%），但大多数事件发生在没有任何危险因素的个体中。目前，尚无有效的筛查工具来识别 SCD 或恶性 VA 的高危人群。人工智能 (AI) 的出现以及使用体表心电图 (ECG)、心脏内设备和可穿戴传感器非侵入性获得的电生理信号的日益普及，可以促进对 SCD 和恶性 VA 的个性化预测。我们搜索了 MEDLINE (Ovid)、EMBASE (Ovid)、Scopus、Web of Science 和 Cochrane Library Databases 电子数据库，以查找 2021 年 8 月之前发表的研究，这些研究开发了机器学习 (ML) 或深度学习 (DL) 模型，用于使用电生理信号预测恶性 VA 或 SCD。我们发现单个 ML 和 DL 模型的预测性能通常很高，尤其是从公开数据集中得出的 ML 和 DL 模型具有更高的准确性。然而，这些研究的特点是
使用改进的序贯概率比检验在实时功能磁共振成像实验中提前停止
使用改进的序贯概率比检验进行共振成像 Sarah JA Carr 1,2 、Weicong Chen 3 、Jeremy Fondran 4 、Harry Friel 5 、Javier Sanchez-Gonzalez 6 、Jing Zhang 4 和 Curtis Tatsuoka 4,2,* 1. 英国伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所神经影像学系 2. 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学神经病学系 3. 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学计算机与数据科学系 4. 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学人口与定量健康科学系 5. 美国俄亥俄州高地黑兹飞利浦医疗集团 6. 西班牙马德里飞利浦医疗集团 *通讯作者：Curtis Tatsuoka 10900 Euclid Avenue 凯斯西储大学克利夫兰， OH，美国 44106 电子邮件：cmt66@case.edu 关键词：实时 fMRI、自适应 fMRI、动态实验、SPRT、提前停止 摘要简介：功能性磁共振成像 (fMRI) 通常需要较长的扫描时间以确保可以检测到相关的大脑活动。然而，过度的实验会导致许多不良影响，例如学习和/或疲劳影响、受试者不适、过多的运动伪影以及无法持续关注任务。因此，过长的实验会对信号质量和准确的体素激活检测产生不利影响。在这里，我们建议使用一种新颖的统计驱动方法对实时 fMRI 进行动态实验，当观察到足够的统计证据来评估与任务相关的激活时，该方法会提前停止。方法：对 12 名健康青少年受试者和 11 名极度早产 (EPT) 青少年受试者的数学 1-back 任务的 fMRI 扫描实施基于一般线性模型 (GLM) 的体素级序贯概率比检验 (SPRT) 统计数据。该方法基于似然比，并允许基于统计误差阈值进行系统性早期停止。我们采用两阶段估计方法，可以准确估计误差方差。报告了不同第一阶段长度的早期停止性能，并将激活结果与完整持续时间进行比较。最后，对两个早期停止的模型进行组比较