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World File Search System相媲美
贝叶斯网络结构学习的量子近似优化算法
摘要 贝叶斯网络结构学习是一个 NP 难问题，近几十年来许多传统方法都面临着这一问题。目前，量子技术提供了广泛的优势，可用于解决使用传统计算方法无法有效解决的优化任务。在本文中，一种特定类型的变分量子算法，即量子近似优化算法，用于解决贝叶斯网络结构学习问题，采用 3 n (n − 1)/ 2 量子比特，其中 n 是要学习的贝叶斯网络中的节点数。我们的结果表明，量子近似优化算法方法可提供与最先进方法相媲美的结果，并且对量子噪声具有定量的弹性。该方法被应用于癌症基准问题，结果证明了使用变分量子算法解决贝叶斯网络结构学习问题的合理性。
苏格兰早期清洁氢气生产的发展
碱性电解器是最成熟的电解器技术，因此应用最为广泛。碱性电解器单位容量为 20MW，已证明能够满足当前的制氢需求。PEM 电解器在制氢方面越来越受到青睐，因为它们能够在运行过程中快速跟踪负荷。PEM 系统比碱性电解器更简单，但由于技术不成熟，其部署规模较小，最高可达 10MW。固体氧化物电解 (SOE) 是一种独特的新兴可扩展技术，因为它在 700-900°C 的高温下运行，使用蒸汽而不是水作为进料。SOE 目前的最大商业容量为 1MW，未来项目将实现多兆瓦容量。随着生产规模的扩大，预计到 2030 年，PEM 电解器的成本将与碱性电解器相媲美。从那时起，它们将成为最受欢迎的技术，因为它们结构紧凑，并且与可再生电力输入兼容。
基于能量的模型的流对比估计
本文研究了一种联合估计基于能量的模型和基于流的模型的训练方法，其中两个模型基于共享的对抗值函数进行迭代更新。该联合训练方法具有以下特点：（1）基于能量的模型的更新基于噪声对比估计，流模型作为强噪声分布。（2）流模型的更新近似地最小化了流模型与数据分布之间的 Jensen-Shannon 散度。（3）与生成对抗网络（GAN）估计由生成器模型定义的隐式概率分布不同，我们的方法估计数据上的两个显式概率分布。使用所提出的方法，我们证明了流模型的综合质量的显著改进，并展示了通过学习到的基于能量的模型进行无监督特征学习的有效性。此外，所提出的训练方法可以轻松适应半监督学习。我们取得了与最先进的半监督学习方法相媲美的成果。
源探测器阵列拓扑的高密度漫射光学地形性能评估
作为功能接口的光学神经成像系统的最新进展增强了我们对大脑神经活动的理解。高密度漫射光学地形（HD-DOT）使用多距离重叠通道来提高图像的空间分辨率，可与功能性磁共振成像（fMRI）相媲美。源和探测器（SD）阵列的拓扑结构直接影响 HD-DOT 成像模态中血流动力学重建的质量。在本文中，通过展示基于分析方法的模拟设置，研究了不同 SD 配置对脑血流动力学恢复质量的影响。鉴于 SD 排列决定了雅可比矩阵的元素，我们得出结论，该矩阵中的各个组件越多，检索质量就越好。结果表明，多距离多方向（MDMD）排列在雅可比阵列中产生更多独特元素。因此，逆问题可以准确地检索漫射光学地形数据的大脑活动。
EEG 到文本模型有效吗？
这项工作批判性地分析了现有的开放词汇 EEG 到文本翻译模型。我们发现了一个关键的局限性：以前的研究在评估过程中经常采用隐性教师强制，人为地夸大了性能指标。此外，他们缺乏一个关键的基准——比较纯噪声输入上的模型性能。我们提出了一种方法来区分真正从 EEG 信号中学习的模型和仅仅记忆训练数据的模型。我们的分析表明，模型在噪声数据上的性能可以与在 EEG 数据上的性能相媲美。这些发现强调了 EEG 到文本研究中需要更严格的评估实践，强调透明的报告和对噪声输入的严格基准测试。这种方法将带来更可靠的模型能力评估，并为强大的 EEG 到文本通信系统铺平道路。代码可在 https://github.com/NeuSpeech/EEG-To-Text 获得
人工智能黎明时期的医学
然而，由于没有达成共识，因此很难准确定义人工智能。到目前为止，人工智能可以定义为计算机系统执行通常需要智能生物才能完成的任务的能力（2）。在 PubMed 中，人工智能于 1986 年作为医学主题词引入，并被定义为“执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统的理论和开发。这些任务可能包括语音识别、学习；视觉感知；数学计算；推理、解决问题、决策和语言翻译”（3）。对于人类而言，人工智能基于推理和从过去经验中学习的能力。逻辑推理能力是智能的一个重要方面，一直是人工智能研究的主要重点。最近几年，得益于计算机能力的提高、算法的改进以及收集数据量（大数据）的指数级增长，一些人工智能解决方案在执行几项特定任务时的表现已经与人类专家和专业人士相媲美。本社论的目的是总结目前人工智能在医学领域的进展，并提出未来需要克服的挑战。
诊断成像数据集统计发布
简介 诊断成像数据集 (DID) 是一个月度数据收集，涵盖了英格兰 NHS 患者的诊断成像测试数据。它包括全科医生直接使用癌症关键诊断测试的估计值，例如胸部成像、非产科超声和脑部 MRI。引入 DID 是为了监测“改善结果：癌症战略 1 ”的进展情况。该战略阐述了政府、NHS 和公众如何帮助预防癌症、提高癌症服务的质量和效率，并朝着实现与最佳结果相媲美的方向迈进。其中一个方面是确保全科医生能够获得正确的诊断测试，以帮助他们更早地诊断或排除癌症。因此，DID 报告了成像活动、转诊来源和及时性。这些数据是从放射信息系统 (RIS) 中整理出来的，放射信息系统是用于管理放射科工作流程的医院管理系统，并上传到 NHS Digital 维护的数据库中。 1.1 常用首字母缩略词
诊断成像数据集统计发布
简介 诊断成像数据集 (DID) 是一个月度数据收集，涵盖了英格兰 NHS 患者的诊断成像测试数据。它包括全科医生直接使用癌症关键诊断测试的估计值，例如胸部成像、非产科超声和脑部 MRI。引入 DID 是为了监测“改善结果：癌症战略 1 ”的进展情况。该战略阐述了政府、NHS 和公众如何帮助预防癌症、提高癌症服务的质量和效率，并朝着实现与最佳结果相媲美的方向迈进。其中一个方面是确保全科医生能够获得正确的诊断测试，以帮助他们更早地诊断或排除癌症。因此，DID 报告了成像活动、转诊来源和及时性。这些数据是从放射信息系统 (RIS) 中整理出来的，放射信息系统是用于管理放射科工作流程的医院管理系统，并上传到 NHS Digital 维护的数据库中。 1.1 常用首字母缩略词
创造力与人工智能——学生视角
摘要：创造力是全球教育系统中教授的 21 世纪核心技能。随着人工智能 (AI) 在世界各地的课堂上得到应用，一个关键问题被提出：学生如何看待人工智能和创造力？在对中学生进行为期八周的创造力和人工智能培训后，研究人员对他们进行了十二次焦点小组讨论和八次一对一访谈。对访谈的分析表明，学生将人工智能与创造力之间的关系视为四个关键概念：社会、情感、技术和学习因素。自我报告对人工智能理解程度较高的学生对将人工智能融入课堂持更积极的想法。对人工智能理解程度较低的学生往往对人工智能心存恐惧。大多数学生表示对创造力有透彻的理解，并表示人工智能永远无法与人类的创造力相媲美。本文介绍了研究结果的含义以及未来的建议，以确保人工智能能够有效地融入课堂。