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射影环面设计、差集和量子态设计
𝑡 次三角立方规则是环面上的点集，在这些点集上，总和可重现整个环面上 𝑡 次单项式的积分。它们可以被认为是环面上的 𝑡 -设计。受量子力学的射影结构的启发，我们发展了射影环面上的 𝑡 -设计的概念，令人惊讶的是，它们的结构比整个环面上的对应设计要严格得多。我们提供了这些射影环面设计的各种构造，并证明了它们的大小和结构特征的一些界限。我们将射影环面设计与一系列不同的数学对象联系起来，包括来自加法组合学领域的差集和 Sidon 集、来自量子信息论的对称、信息完备的正算子值测度 (SIC-POVM) 和相互无偏基 (MUB) 的完备集（据推测与有限射影几何有关）以及某些根格的水晶球序列。利用这些联系，我们证明了密集 𝐵 𝑡 mod 𝑚 集的最大大小的界限。我们还使用射影环面设计来构建量子态设计系列。最后，我们讨论了许多关于这些射影环面设计的性质的未解决的问题，以及它们与数论、几何和量子信息中的其他问题的关系。
绝对初学者的机器学习
机器已经走了很长一段路。他们继续填补工厂的地板和制造工厂，但它们的功能不仅仅是手动活动，直到最近才能进行性能。评判歌曲竞赛，驾驶汽车和检测欺诈性交易是机器现在能够模拟的复杂任务的三个示例。，但是这些非凡的壮举引发了一些观察者的恐惧。他们的恐惧的一部分坐落在生存主义不安全感的脖子上，并引起了一个深厚的问题，即如果什么？如果智能机器在优胜党的斗争中打开我们该怎么办？如果智能机器具有人类从未打算授予机器的能力的后代，该怎么办？如果奇点的传说是真的？另一个值得注意的恐惧是对工作保障的威胁，如果您是出租车司机或会计师，则有一个有效的理由担心。根据英国广播公司（BBC）在2015年出版的国家统计局的联合研究，包括律师工作的职业职业（77％），服务员（90％），特许会计师（95％），接待员（96％）（96％）和出租车司机（57％）在20335年度的自动化机会很高。[1]然而，应仔细阅读有关机器和人工智能（AI）未来进化的计划工作自动化和水晶球的研究。在超级智能中：路径，危险，策略，作者尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）讨论了对人工智能目标的持续重新部署，以及“二十年来是一个美好的地方……足以引起人们的注意和相关性，但足以使一系列突破……可能发生了。” （
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药物 - 微生物组间及其对...新闻稿
卢森堡，2024年7月15日，肠道微生物组：一种预测多发性硬化症的“水晶球”研究发现，在一项爆发的研究，营养，微生物组和免疫研究小组中，肠道危险因素可以预测疾病神经退行性疾病，多发性硬化症（MS）。新研究表明，某些肠道微生物因子可以预测这种虚弱的自身免疫性疾病的敏感性和进展。这项研究发表在著名的自然微生物学杂志上，确定了微生物“风险因素”或“生物标志物”，以预测MS的发展和严重性，对疾病诊断和管理具有重要意义。MS是一种炎症性脱髓鞘状况，影响了全世界估计有180万人。它是由于对髓磷脂的自身免疫性攻击，脑和脊髓神经周围的脂肪绝缘材料，这破坏了通过神经通过神经发送到身体其余部分的电脉冲，并导致疤痕称为斑块或硬化症。识别可用于预测MS疾病风险的参数是研究的重要领域，因为对潜在风险预测因素知之甚少。最近，肠道微生物组与神经退行性疾病有关，尽管与健康个体相比，在MS患者中报告的重要差异是其组成的重要差异，尽管特定微生物风险因素在疾病发作中的因果和功能作用仍然难以捉摸。在这种情况下，为了确定MS易感性或进展是否可以通过肠道微生物组的组成来预测，由LIH的Mahesh Desai教授领导的研究小组使用了MS的临床前模型，实验性的自身免疫性脑脊髓炎（EAE），以调查肠道微生物组的功能疗效，以及如何构成的官能机构，以及如何构建功能疗效的响应。微生物组。“这种方法使我们能够更好地研究单个宿主 - 微生物相互作用如何影响疾病的可预测性，从而克服了仅查看受MS影响和健康个体之间细菌物种相对丰富性的方法的局限性，这些人无法解释疾病易感性和进展中观察到的个体差异。”“的确，基于微生物群特征进行疾病课程的预测通常是可能的，但它并不像调查社区成员存在或丰富性那样简单。”通过在不同的遗传背景的小鼠中采用临床前模型，具有独特的复杂微生物群，研究人员揭示了特定细菌的双重作用，即Muciniphila的双重作用，其丰富性与多个MS COHORTS的疾病的疾病在不同地区的疾病中呈正相关。在本研究中，该小组研究了该细菌的因果作用，发现它与某些微生物组组成的小鼠的疾病发育较低有关，但在存在其他细菌的情况下，疾病的严重程度也会增加。