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小范围超导码头的通用非绝热控制
在旋转框架中观察到的两级系统的共振横向驾驶在拉比频率下两个退化状态，这是量子力学中出现的等效性。尽管成功地控制了自然和人工量子系统，但由于不循环术语等非理想性，可能会出现某些局限性（例如，可实现的栅极速度）。我们引入了一个由两个电容耦合的透射量子台形成的超导复合量子轴（CQB），其具有一个小的避免的横穿（小于环境温度）在两个能级之间。我们使用仅基带脉冲，非绝热过渡和连贯的Landau-Zener干扰来控制这种低频CQB，以实现快速，高效率，单Qubit的操作，其Clifford Fidelities超过99.7％。我们还在两个低频CQB之间执行耦合的量子操作。这项工作表明，使用仅基带脉冲可行，对低频量子的通用非绝热是可行的。
重新利用非肿瘤学小分子药物以改善癌症治疗：当前状况和未来方向
抽象的drugreposingorposingorpositioninginginghasbeenwell-newndorefortothetherapophethephethephethephethepheticaplicationsofa offa药物最初批准了另一种指示。重新利用非肿瘤学的小型药物越来越多地成为改善癌症疗法的一种有吸引力的方法，其总体成本和时间表的可能性较低。最近据报道，FDA批准的几种非综合药物在借助一些新的新兴技术来治疗不同类型的人类癌症，例如OMICS测序和人工智能，以克服瓶颈的瓶颈。因此，在这篇综述中，我们着重于总结非综合药物的治疗潜力，包括心血管药物，微生物药物，小分子抗生素，抗病毒药物，抗炎性药物，抗炎性药物，抗新育药药物，抗杀菌药物，抗精神药物，抗精神病药，抗毒剂，人类替代药物，其他剂。我们还讨论了他们在癌症疗法中这些旧非肿瘤药物的新型潜在靶标和相关信号通路。综上所述，这些鼓舞人心的发现将为重新利用更多的非肿瘤学小分子药物提供新的启示，并具有复杂的分子机制，以实现未来的癌症药物发现。
用非冗余小波代表高维数据的动力学
数据科学中的一个至关重要的问题是将高维数据中的有意义的信息提取到一个低维功能集中，这些特征可以在不同级别上表示原始数据。小波分析是将时间序列信号分解为具有详细时间分辨率的几个级别的普遍方法。但是，获得的小波在每个样本中以及一个人群中的不同样本之间相互交织并过度代表。在这里，使用模拟尖峰，实验性尖峰，钙成像信号和人类电视学信号的神经科学数据，我们在小波之间利用条件互信息进行特征选择。验证了所选特征的有意义，以高精度地解码刺激或条件，但仅使用一小部分特征。这些结果提供了一种新的小波分析方法，用于提取时空神经数据动力学的基本特征，然后可以通过代表性特征支持机器学习的新型模型设计。
太空中的微型生物反应器：采用非侵入式监测方法的酵母（酿酒酵母）生物反应器案例研究
太空中的生物反应器可应用于从基础科学到微生物工厂的各个领域。在微重力环境下监测生物反应器在流体、通气、传感器尺寸、样品量以及培养基和培养物的扰动方面都存在挑战。我们介绍了一个小型生物反应器开发案例研究，以及一种监测酵母培养物溶解氧、pH 值和生物量的无创方法。针对系统容量 60 毫升和 10.5 毫升，测试了两种不同的生物反应器配置。对于这两种配置，光学传感器阵列 PreSens SFR vario 都会自动收集数据。使用直径为 7 毫米、固定在采样室底部的化学掺杂点监测培养物中的氧气和 pH 值。当点分别与氧分子和氢离子反应时，会发出 DO 和 pH 的荧光信号。使用以 605 nm 为中心的光反射率来感测生物量。光学阵列有三个光检测器，每个变量一个，它们返回的信号经过预校准和后校准。对于需要氧气和呼吸二氧化碳的异养培养，与光学阵列同轴的中空纤维过滤器可给细胞供氧并去除二氧化碳。这提供了足以维持稳定状态条件下有氧呼吸的氧气水平。比较并讨论了两个生物反应器中酵母代谢的时间序列。生物反应器配置可以很容易地修改为自养培养，从而增强二氧化碳并去除氧气，这是光合藻类培养所必需的。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
采用非线性参数进行2024-T351铝合金疲劳裂纹扩展分析
本文利用塑性 CTOD 范围 Δ δ p 研究了 2024-T351 铝合金中的疲劳裂纹扩展 (FCG)。对 12 毫米厚的 CT 试样进行实验测试以获得 FCG 速率，并对圆柱形试样进行实验以获得应力 - 应变环。数值分析在材料、几何形状和载荷条件方面复制了实验工作，但假设纯平面应变状态，以获得 Δ δ p 。使用实验应力 - 应变环拟合材料参数。实验工作表明，随着应力比从 R = 0.1 增加到 R = 0.7 毫米，FCG 速率增加，这表明存在裂纹闭合现象。然而，对裂纹尖端后方第一个节点位置的分析表明，在平面应变状态下没有裂纹闭合，而在平面应力状态下发现最大值 36%。因此，即使在 12 毫米厚的样品中，表面也会影响 FCG 速率。发现 da/dN 与 Δ δ p 之间存在近似线性关系。与其他铝合金的比较表明，材料对 da/dN - Δ δ p 关系有显著影响。从平面应变状态到平面应力状态的变化由于裂纹闭合而降低了 FCG 速率。在平面应变状态下，应力比在 R = 0.1 – 0.7 范围内的影响很小，这也是因为没有裂纹闭合。最后，对塑性 CTOD 和裂纹处的累积塑性应变进行了比较
急性冠状动脉综合征的机器学习风险预测模型和在行政数据中使用非甾体类抗炎药的死亡
我们的目的是调查机器学习方法对人群水平上关联的行政健康数据的有用性，以预测使用非甾体类抗炎药（NSAID）后老年患者急性冠状动脉综合征的一年风险和死亡。从2003年1月1日至2004年12月31日之间提供NSAID的西澳大利亚心血管群的患者从药品福利计划数据中识别出了NSAID。 链接的医院入院数据和药物病史的合并症是输入。 在第一个供应日期以来一年内急性冠状动脉综合征或死亡的入院是产出。 机器学习分类方法用于构建模型来预测AC和死亡。 模型性能是通过接收器操作特征曲线（AUC-ROC），灵敏度和特异性下的区域测量的。 NSAID人群中有68,889名患者，平均年龄为76岁，女性为54％。 1882患者因急性冠状动脉综合征入院，5405例患者在第一次供应NSAID后一年内死亡。 应用多层神经网络，梯度提升机和支持向量机进行构建各种分类模型。 梯度提升机的平均AUC-ROC为0.72，预测ACS和0.84预测死亡。 应用于链接的管理数据的机器学习模型可以潜在地改善不良结果风险预测。 需要进一步研究其他数据和方法，以改善不良结果风险预测的绩效。从药品福利计划数据中识别出了NSAID。链接的医院入院数据和药物病史的合并症是输入。在第一个供应日期以来一年内急性冠状动脉综合征或死亡的入院是产出。 机器学习分类方法用于构建模型来预测AC和死亡。 模型性能是通过接收器操作特征曲线（AUC-ROC），灵敏度和特异性下的区域测量的。 NSAID人群中有68,889名患者，平均年龄为76岁，女性为54％。 1882患者因急性冠状动脉综合征入院，5405例患者在第一次供应NSAID后一年内死亡。 应用多层神经网络，梯度提升机和支持向量机进行构建各种分类模型。 梯度提升机的平均AUC-ROC为0.72，预测ACS和0.84预测死亡。 应用于链接的管理数据的机器学习模型可以潜在地改善不良结果风险预测。 需要进一步研究其他数据和方法，以改善不良结果风险预测的绩效。在第一个供应日期以来一年内急性冠状动脉综合征或死亡的入院是产出。机器学习分类方法用于构建模型来预测AC和死亡。模型性能是通过接收器操作特征曲线（AUC-ROC），灵敏度和特异性下的区域测量的。NSAID人群中有68,889名患者，平均年龄为76岁，女性为54％。1882患者因急性冠状动脉综合征入院，5405例患者在第一次供应NSAID后一年内死亡。应用多层神经网络，梯度提升机和支持向量机进行构建各种分类模型。梯度提升机的平均AUC-ROC为0.72，预测ACS和0.84预测死亡。应用于链接的管理数据的机器学习模型可以潜在地改善不良结果风险预测。需要进一步研究其他数据和方法，以改善不良结果风险预测的绩效。
目前采用非开挖技术的水管修复实践
由于地下设施的使用年限不断增加，水利基础设施修复市场正在迅速增长。目前，有两种常见的水管修复方法：原位固化管道 (CIPP) 和聚合物喷涂涂层。CIPP 可以为内部和外部负载提供结构支撑，而喷涂技术则提供耐化学性，并为现有管道增加轻微强度。本文总结了使用 CIPP 和喷涂方法的水管修复实践。本文讨论了非开挖修复技术的历史，以及当前的水管方法和产品。本文还总结了水管修复产品的设计、安装和监控，以及相关风险。本文包括用于评估现有产品和程序的质量保证和控制 (QA/QC) 方法。
使用非线性特征和预处理技术对EEG信号进行分类
摘要：在本文中，我们研究了非线性预处理技术对脑电图（EEG）信号分类的影响。这些方法用于分类从癫痫发作活性和脑肿瘤类别中捕获的EEG信号。对于第一类，使用椭圆机过滤器进行预处理，以及统计特征，例如香农熵，平均值，标准偏差，偏度和带功率。k-nearest邻居（KNN）和支持向量机（SVM）用于分类。对于脑肿瘤EEG信号，经验模式分解被用作预处理技术，以及用于分类正常和异常脑电图信号的标准统计特征。对于癫痫信号，我们已经达到了三级分类的平均准确性，而对于脑肿瘤信号，我们的平均准确度为98％的分类精度为98％，认为这是两类问题。
用非对角级数展开模拟哈密顿动力学的量子算法
模拟量子多体系统的动力学是物理学、化学和材料科学以及其他科学技术领域面临的核心挑战。虽然对于传统算法来说，这项任务通常难以完成，但量子电路提供了一种绕过传统瓶颈的方法，即通过“电路化”相关系统的时间演化。然而，当今的量子计算设备只允许对小型且嘈杂的量子电路进行编程，这种情况严重限制了这些设备在实践中的应用类型。因此，电路化程序的量子比特和门成本理所当然地成为决定任何潜在应用可行性的关键因素，而且越来越高效的算法正在不断被设计出来。我们提出了一种在量子电路上进行资源高效的汉密尔顿动力学模拟的新方法，我们认为该方法与最先进的量子模拟算法相比具有某些优势，这些优势直接转化为更短的算法运行时间[1、2]（详细比较见第 4 节）。我们通过利用量子时间演化算子在其非对角线元素中的级数展开来实现这一点，其中算子围绕其对角线分量展开 [ 3 – 5 ]。这种展开允许人们有效地积分演化的对角线分量，从而与现有方法相比降低了算法的整体门和量子比特复杂性。在我们的方法中，时间演化被分解为相同的短时间段，每个时间段都使用非对角线级数中的多个项精确近似