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人工智能与临床医生：对深度学习研究的设计、报告标准和声明的系统评价
选择研究的资格标准 随机试验注册和非随机研究，比较深度学习算法在医学成像中的表现与当代一个或多个专家临床医生组的表现。医学成像对深度学习研究的兴趣日益浓厚。深度学习中卷积神经网络 (CNN) 的主要区别特征是，当 CNN 被输入原始数据时，它们会开发出模式识别所需的自己的表示。该算法会自行学习对分类很重要的图像特征，而不是由人类告诉使用哪些特征。选定的研究旨在使用医学成像来预测现有疾病的绝对风险或分类为诊断组（例如疾病或非疾病）。例如，原始胸部 X 光片标有气胸或无气胸等标签，CNN 会学习哪些像素模式表明存在气胸。
Athena — 一位具有社会意识的自适应人工智能导师，助力您未来的 STEM 自我
Athena 是一种自适应且具有社会意识的人工智能导师，代表着 STEM 教育的未来，它能够提供个性化服务，并为长期有意义且强大的教育体验提供支持。学生作为受指导者，与 Athena 合作，根据预测的“未来 STEM 自我”评估并选择课程要素、支持服务和职业机会，而“未来 STEM 自我”是成功的长期职业参与的动态个人体现。Athena 的指导基于应用于包含相关信息的不同系统的大数据集成的预测算法。在幕后，这些算法会根据新数据不断对元素进行聚类、优先排序和排序。每位受指导者的“我未来的 STEM 自我”档案将在整个本科经历中自适应和自我发展，而 Athena 将无缝且持续地策划一套自适应的、具有社会意识的课程。
第九届瑞士地球科学会议
第一次瑞士地球科学会议于 2003 年 11 月在巴塞尔举行。第一次 SGM 的主要发起人 Stefan Schmid 及其在巴塞尔大学的同事在 2003 年还无法预见到，他们为瑞士地球科学家提供年度讨论平台的想法会取得如此成功。从那时起，来自瑞士各地和邻国的地球科学家每年 11 月都会抓住机会在 SGM 上聚会一次，交流想法。过去 8 年，包括瑞士南部应用科学大学在内的瑞士主要大学的地质学和地理学系接待了地球科学界。过去几年 SGM 的成功得益于瑞士科学院 SCNAT 及其地球科学平台的持续支持。我谨代表当地组委会向 Pierre Dèzes (SCNAT) 表示诚挚的感谢。他对 SGM 的坚定承诺使得我们今天能够在苏黎世相聚。
动平衡振动分析 - 免费
EPS 可使您价格适中的 Model 2020 ProBalancer 分析仪的功能提升到比其价格高出数千美元的分析仪的功能范围。EPS 的自动跟踪和平衡解决方案可消除繁琐的计算、手动图表更正和手动计算错误；帮助您快速获得准确的平衡解决方案，并通过加快数据采集过程最大限度地减少燃油消耗和飞机运行时间。EPS 固有的学习算法会获取每次运行期间获取的数据，从中学习，并将这些知识应用于每次后续运行，从而改进解决方案过程并不断缩短达到可接受振动水平所需的时间。EPS 可与 ACES Systems 的 Model 2020 ProBalancer 分析仪一起使用。有三种 EPS 版本可供选择，可根据每个应用的独特平衡需求进行量身定制：主旋翼、尾旋翼和螺旋桨。
预测量子技术的固态材料平台
半导体材料为量子技术 (QT) 提供了一个引人注目的平台。然而，在众多候选材料中识别出有前途的材料主体是一项重大挑战。因此，我们开发了一个框架，使用材料信息学和机器学习方法自动发现用于 QT 的半导体平台。我们实施了不同的方法来标记数据，以训练监督机器学习 (ML) 算法逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升。我们发现，完全依赖文献研究结果的经验方法会明显区分预测的合适和不合适的候选材料。与文献中将带隙和离子特性作为 QT 兼容性的重要特性的预期相反，ML 方法强调了与对称性和晶体结构相关的特征，包括键长、方向和径向分布，因为这些特征在预测材料是否适合 QT 时很重要。
QCB：高效量子安全认证加密
摘要。长期以来，人们一直认为对称密码学仅受量子攻击的轻微影响，将密钥长度加倍就足以恢复安全性。然而，最近的研究表明，当对手可以使用量子叠加消息查询 MAC/加密预言机时，Simon 的量子周期查找算法会破坏大量 MAC 和认证加密算法。特别是，OCB 认证加密模式在这种情况下会被破坏，并且没有已知的量子安全模式具有相同的效率（速率一和可并行化）。在本文中，我们概括了以前的攻击，表明一大类 OCB 类方案对叠加查询不安全，并讨论了认证加密模式的量子安全概念。我们提出了一种受 TAE 和 OCB 启发的新的速率一可并行化模式 QCB，并证明了其对量子叠加查询的安全性。
心脏起搏器怀孕：一种稀有病例管理的多学科方法
背景：由于儿科心脏病学和手术的进步，与起搏器到达的孕妇的患病率有所增加。这些患者管理中的一种多学科方法会导致更好的产妇和围产期结局。案例描述：自3小时以来向我们提出的26年期任期生劳动疼痛。10年前的ASD维修工作后，她拥有常驻起搏器的历史。她通过LSC分娩了2.5公斤的健康孩子，并在术后第7天以稳定且令人满意的状态出院。结论：起搏器怀孕患者需要采用多学科方法。需要一组熟练的产科医生，心脏病专家和麻醉师。所有心血管疾病的患者均需要在怀孕期间和之后密切监测，并且应在产后后恢复其基线心脏状况。关键字：病例报告，多学科方法，起搏器，怀孕。南亚妇产科联合会杂志（2024）：10.5005/jp-journals-10006-2375
量子优势和分布式量子计算的降噪
IBM量子体验和Amazon Braket有机会在许多小型和嘈杂的量子计算机上实现量子算法。超过20个量子计算机，最多有65个量子位由IBM部署。没有人可以量子交流。然后，这个问题乞求与经典通信分布的量子计算的优势和缺点。用经典资源代替量子通常会导致大开销。例如，模拟n个量表需要o（n = 2 n）经典位。更一般而言，通过具有N量子位的量子电路模拟量子电路，需要1 O（2 ck）使用量子电路[5]。在分布式计算中有多少量子优势取决于算法。CIRAC等。 al。 [6]表明，分布式3SAT保留量子优势。 Bravyi等。 al [5]在稀疏量子电路和Peng等的经典计算中估计了开销。 al。 [12]张量网络的衍生结果，簇之间连接有限。 分布式量子计算还可以进行，除了其他“ virtual Qubits”的明显优势，这是显着降低噪声的优势。 这是因为分裂算法会导致深度的显着降低。 由于输出中的噪声随电路的深度成倍比例缩放，这可能是一个显着的优势。 据我们所知，这很简单，可能会说小点，以前尚未研究过。CIRAC等。al。[6]表明，分布式3SAT保留量子优势。Bravyi等。al [5]在稀疏量子电路和Peng等的经典计算中估计了开销。al。[12]张量网络的衍生结果，簇之间连接有限。分布式量子计算还可以进行，除了其他“ virtual Qubits”的明显优势，这是显着降低噪声的优势。这是因为分裂算法会导致深度的显着降低。由于输出中的噪声随电路的深度成倍比例缩放，这可能是一个显着的优势。据我们所知，这很简单，可能会说小点，以前尚未研究过。例如，如果电路的深度足够大，则量子计算机的输出可能会被噪声淹没，但是具有较浅深度的分布式计算可能会产生显着的结果。
支付中的人工智能
随着经济犯罪的规模和复杂性不断增加，银行需要不断增强其欺诈检测工具以跟上步伐。目前，PSP 使用的许多欺诈检测系统仍然依赖于相当静态和反应性的规则集。就其本质而言，ML 算法会从新信息中迭代学习，因此可以帮助识别不断发展的欺诈模式并随着时间的推移提高其准确性。但是，大多数 PSP 目前不允许自动更新其欺诈系统，而是依靠不频繁的人为操作来验证和采用 AI 识别的规则集更改。许多欺诈系统还根据某些高级属性将客户分组为大群体。通过将每个客户的交易与其群体的“正常”行为（而不是该客户的个人特征）进行比较来识别异常。这些限制会降低欺诈检测系统的有效性，增加误报（允许进行欺诈交易）和误报（错误拒绝交易）的可能性，这两者都可能给企业带来巨大的成本。
引用本文：20 世纪 90 年代：20 世纪 90 年代：20 世纪 90 年代：20 世纪 90 年代：20 世纪 90 年代：20 世纪 90 年代：20 世纪 90 年代：
摘要 医护人员 (HCW) 对疫苗的看法会影响患者和社区的疫苗决策。在疫苗犹豫不决日益加剧的时代，了解 HCW 的疫苗信心至关重要。本系统评价旨在回顾已验证的用于衡量 HCW 疫苗信心的工具。我们于 2023 年 6 月在五个数据库中进行了搜索。数据是描述性合成的。纳入了描述 10 种不同工具的 12 篇文章。大多数工具包括疫苗知识 (n = 9)、安全性 (n = 8)、疫苗有用性 (n = 8)、推荐行为 (n = 8) 和自我接种实践 (n = 7) 的维度或项目。除一项研究外，所有研究均在高收入国家进行。验证过程的质量存在差异。关于 HCW 疫苗信心工具的开发和验证的现有文献有限。根据目前可用的工具，Pro-VC-Be 工具的验证最为充分。进一步的研究需要包括低收入和中等收入环境。