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人工智能可以彻底改变足病医学吗？
把它放在柜台上，然后和病人进行正常的讨论。就像几十年前我们不用看电脑、不用看 iPad 一样，你们可以进行正常的讨论，然后 AI 会解读这段对话，创建你的 SOAP 记录。” Guiliana 认为它最终会根据这些记录创建你的医嘱和处方，尽管现在可能还没有完全实现。与病人的对话可能与你习惯的对话不完全相同。例如，Kosova 说，“其实没什么不同，但你需要更详细地与病人交谈。‘我正在把脉胫后动脉。’这类事情，而不仅仅是测量脉搏，或者说，‘我正在按压胫骨后腱，即舟骨插入处，这是患者感到疼痛的地方。’”一个显而易见的问题是：人工智能是否只是记录患者与患者之间的互动？
足细胞病中针对 Nephrin 的自身抗体
结果 本研究纳入了 539 名患者（357 名成人和 182 名儿童）和 117 名对照者。在成人中，105 名微小病变患者中 46 名（44%）检测到抗肾上腺素自身抗体，74 名原发性局灶节段性肾小球硬化症患者中 7 名（9%）检测到抗肾上腺素自身抗体，而患有其他疾病的患者中仅少数病例检测到抗肾上腺素自身抗体。在 182 名特发性肾病综合征儿童中，94 名（52%）可检测到抗肾上腺素自身抗体。在未接受免疫抑制治疗的活动性微小病变或特发性肾病综合征患者亚组中，抗肾上腺素自身抗体的患病率分别高达 69% 和 90%。在研究纳入和随访期间，抗肾上腺素自身抗体水平与疾病活动性相关。实验性免疫在小鼠中诱发了肾病综合征、微小病变样表型、IgG 定位至足细胞裂孔隔膜、肾病蛋白磷酸化和严重的细胞骨架变化。
分布式量子交互式证明 - 滴
在本文中，我们介绍了分布式交互式证明的量子对应物：现在可以是量子位，网络的节点可以执行量子计算。本文的第一个结果表明，通过使用分布式量子交互式证明，可以大大减少相互作用的数量。更确切地说，我们的结果表明，对于任何常数K，可以由k-turn classical（即非量词）分布式交互式协议决定的语言类别，具有F（n）-bit证书大小中包含的语言中包含，可以由5-Turn分布式量子交互协议与O（f（f（f（f））），可以决定使用5-Turn分布式交互协议。我们还表明，如果我们允许使用共享的随机性，则可以将转弯数减少到三个。由于目前尚无类似的转向还原经典技术，因此我们的结果也证明了在分布式交互式证明的设置中量子计算的力量。
量子电路的有效分布 - 滴
量子计算硬件的鲁棒性正在改善，但是单个计算机仍然具有少量的Qubits（用于存储量子信息）。需要大量Qubits的计算只能通过在较小的量子计算机网络上分配来执行。在本文中，我们考虑了在量子计算机的均匀网络上分发量子计算的问题，以量子电路表示，从而最小化完成计算的每个步骤所需的通信操作数量。我们提出了一个两步解决方案：将给定电路的Qubit在网络中的计算机之间进行，并调度通信操作（称为迁移），以在计算机之间共享量子信息，以确保每个操作都可以在本地执行。虽然第一步是一个棘手的问题，但我们在特殊设置中为第二步提供了多项式时间解决方案，在一般环境中提出了O（log n） - 值得称的解决方案。我们提供的经验结果表明，我们的两步解决方案的表现优于该问题的现有启发式效果（在某些情况下，最高90％）。
银河令牌滑动 - 滴
给定图G和两个独立的集合i和大小为K的I T，独立集合构造问题询问是否存在一系列独立集（k）i s = i 0，i 1，i 2，。。。，iℓ= i t，使每个独立集都使用所谓的重新配置步骤从上一个独立集获得。将每个独立的集合视为放置在图G的顶点上的K代币集合，研究的两个重新配置步骤是令牌跳跃和令牌滑动。在问题的令牌跳跃变体中，一个步骤允许令牌从一个顶点跳到图中的任何其他顶点。在令牌滑动变体中，令牌只能从顶点滑到其一个邻居之一。像独立集问题一样，上述两个问题均为w [1] - hard在一般图上（对于参数k）。非常富有成果的研究线[5，14，27，25]表明，当仅限于稀疏的图形类别（例如平面，有界的树宽，无处浓度，并且一直到无biclique for biclique for biclique for biclique for biclique for biclique for biclique tograph，opertion set问题都可成为固定参数。在一系列论文中，也证明了这一论文可以解决令牌跳跃问题[17、22、26、8]。至于令牌滑动问题（在大多数这些论文中都提到，除了该问题是在树上可以解决的多项式时间[11]和间隔图[6]之外，几乎没有什么知道的。我们通过引入一个新的模型来重新配置独立集，我们称之为银河系重新配置。使用此新模型，我们表明（标准）令牌滑动是固定参数可以在有界集团数字的有界度，平面图和弦图的图表上进行操作。我们认为，银河重新配置模型具有独立的兴趣，并且有可能有助于解决有关令牌滑动的（参数化）复杂性的剩余开放问题。
更快的3彩色图形 - 滴
n log n）。在多项式时间内是否可以解决该问题仍然是算法图理论领域的一个众所周知的开放问题。在本文中，我们提出了一种算法，该算法在时间2 o（n 1/3 log 2 n）中求解n-vertex直径-2图中的3-着色。这是对Mertzios和Spirakis算法的第一个改进，即在一般情况下，即没有对实例图进行任何进一步的限制。除了标准分支并将问题减少到2-SAT的实例外，我们算法的关键构建块是关于3色直径-2图的组合观察，使用概率参数证明了这一点。作为侧面结果，我们表明可以在时间2 o（（n log n）2 /3）中求解3-颜色。我们还将算法推广到从小直径图到周期中找到同态同态的问题。
通过学习方法控制四足机器人的运动
3学习步态过渡的基于模型的最佳控制21 3.1动机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.2相关文献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.3基于模型的控制器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.3.1体系结构概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.3.2步态过渡机制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.4学习步态适应政策。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.4.1控制步态时间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 3.4.2 MDP定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.5结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 3.5.1适应的步态和速度跟踪。。。。。。。。。。。。。。。31 3.5.2能源效率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 3.5.3与相关工作的比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 3.5.4消融研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 3.6结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36