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超越纯相位差的量子探测
摘要 量子探测是利用简单量子系统与复杂环境相互作用来提取某些环境参数（例如环境温度或其光谱密度）的精确信息的技术。在这里，我们分析了单量子比特探测器在表征热平衡下的欧姆玻色子环境方面的性能。特别是，我们分析了调整探测器与环境之间的相互作用哈密顿量的影响，超越了传统的纯相位失调范式。在弱耦合和短时间范围内，我们以分析方式处理探测器的动力学，而在强耦合和长时间范围内则采用数值模拟。然后，我们评估量子 Fisher 信息以估计截止频率和环境温度。我们的结果提供了明确的证据，表明纯相位失调不是最佳的，除非我们将注意力集中在短时间内。特别是，我们发现了几种工作方式，其中横向相互作用的存在提高了最大可达到的精度，即增加了量子 Fisher 信息。我们还探讨了探针的初始状态和探针特征频率在确定估计精度中的作用，从而为设计优化检测以在量子水平上表征玻色子环境提供定量指导。
通过热诱导 ssDNA 重组技术对假单胞菌进行高效多位点基因组编辑
单链 DNA 重组工程在肠道细菌以外物种的基因组编辑中的应用受到重组酶效率和内源性错配修复 (MMR) 系统作用的限制。在这项工作中，我们建立了一个遗传系统，用于在生物技术相关菌株 EM42 的染色体中输入多种变化。为此，设计了 PL / c I857 系统的控制下，rec2 重组酶和 P. putida 的等位基因 mutL E36K PP 的高水平热诱导共转录。短时间热转移循环，然后用一套诱变寡核苷酸进行转化，可产生不同类型的基因组变化，每次修饰的频率高达 10%。相同的方法有助于超级多样化短染色体部分，以创建功能性基因组片段文库——例如核糖体结合位点。这些结果使得假单胞菌基因组工程的多重化成为可能，这是这种重要合成生物学底盘代谢重编程所必需的。
直接通过增强的二氧化碳缩减的证据
由于土壤中发生的许多过程以及当前项目的短时间跨度发生了许多过程，因此设计出增强的风化对影响大气CO 2的能力是充满挑战的。在这里，我们报告了冰岛的组织/格利式Ansosol中的碳平衡，该碳平衡在3300年内收到了大量玄武岩粉尘，提供了量化增强风化的速度和长期后果的机会。自从沉积以来，添加的玄武岩灰尘已经连续溶解。土壤水域的碱度比等效的无尘土高10倍以上。考虑到土壤水暴露于大气时的氧化和脱气后，由于碱度产生而导致的年度CO 2缩水为0.17 t c ha -1年-1年。这项研究验证了在土壤中添加细粒度的镁质矿物质通过碱度出口减轻大气CO 2的能力。诱导的土壤有机碳储存的变化可能会占主导地位的净CO 2降低了增强的风化工作。
CPT®助理特别版：August Update
迄今为止，医生参加Medicare APM的机会要少于MACRA下的国会。的目标是为大多数医生过渡到APM的目标，但迄今为止实施的CMMI模型通常具有陡峭的财务风险要求，缺乏成功重新设计护理提供的资金，并且通常仅在选定地区可用。此外，由于这些APM必须在短时间内证明为医疗保险节省了节省，因此通常会终止它们，而不是在全国范围内得到改善和扩展。在农村或服务不足地区的实践报告中，政府问责局指出，许多人缺乏资本来资助过渡到APM的前期成本，并面临获得或进行参与所需的数据分析的挑战。尽管有多次Medicare证明了该模型，但在Medicare中，医疗保险中也没有全国性的初级保健医疗家庭模型，因此，Medicare保险的患者并未从预防保健，医疗保健质量和医疗住宅可以提供的慢性状况的改善中受益。
枕叶神经磁信号短语的视觉解码
摘要 — 正字法视觉感知（阅读）是通过大脑不同语言中心与视觉皮层之间广泛的动态相互作用进行编码的。在本研究中，我们利用脑磁图 (MEG) 研究了正字法视觉感知解码，其中短语以视觉方式呈现给参与者。我们比较了使用枕叶内的传感器和使用整个头部传感器获得的解码性能。使用了两种简单的机器学习分类器，即支持向量机 (SVM) 和线性判别分析 (LDA)。实验结果表明，仅使用枕叶传感器的解码性能与任务期间使用所有传感器获得的性能相似，均高于偶然水平。此外，通过采取短时间窗口进行的时间分析表明，与后期相比，枕叶传感器在开始时更具判别性，而在后期使用整个头部传感器设置的表现略好于枕叶传感器。这一发现可能表明在视觉语言感知过程中存在顺序（从视觉皮层到枕叶以外的其他区域）。
内华达州无家可归的住房跨机构咨询委员会被副主席罗伯特·汤普森（Robert Thompson）于下午1:01命令。 7月18日，星期四
可以采取行动的项目。评论将限制为三分钟。如果您是通过电话进行公开评论，请致电1-775-321-6111 ID：459 071 500＃。请取消静音，并为理事会说出自己的名字。雪莉，我们有任何书面意见吗？在我们搬到下一个议程之前，我想花点时间认可Shatawna Daniel中尉。最近被任命为理事会的人接替布兰登·齐尔克（Brandon Zirkle）上尉。欢迎Shatawna。Shatawna Daniel：谢谢。我是沙塔纳·丹尼尔（Shatawna Daniel）。我是沃索县警长办公室的中尉。在2021年，我为沃索县警长办公室建立了我们的无家可归者宣传积极主动的订婚团队。我很高兴能加入该理事会。它在我心中很亲近。我非常热衷于与我们的无家可归者和你们所有人合作。我在短时间内学到了很多东西。我在四月份在执法部门工作了25年。这是我过去所做的事情的另一种方法。，但我期待与大家合作，看看我们能做什么。
人工智能在医疗决策能力评估中的应用伦理考量
人工智能 (AI) 和机器学习的快速发展为临床医生提供了新的工具。AI 工具有可能在短时间内处理大量数据，提供新的见解并改变我们处理复杂医疗问题的方式。AI 有可能通过为目前缺乏通用客观标准的评估过程提供更多见解来帮助临床医生进行医疗决策能力评估。然而，尽管 AI 在此环境中前景光明，但仍存在重大问题，使其不太可能在短期内取代人类评估员。AI 仍然很容易受到有偏见的输入和因此而产生的有偏见的决策的影响，引发了对自主性的质疑，并为谁对最终的能力决策负责带来了不确定性。在本文中，我们探讨了使用 AI 进行能力评估的这些道德考虑。虽然我们承认 AI 可能还没有准备好取代医生来确定患者的医疗决策能力，但这些新技术在短期内具有巨大的潜力，可以作为筛查患者、发现医生偏见和指导能力确定后的后续步骤的工具。
在Pichia Pastoris中有效产生的针对SARS-COV-2和新兴变体的二价亚基疫苗训练的免疫力在...
哺乳动物先天免疫反应具有称为“受过训练的免疫力”的一种记忆力（1）。训练免疫在疫苗功效中发挥的作用仍然未知。然而，受过训练的免疫力介导活衰减疫苗的非特异性保护作用，例如BCG疫苗对结核病的疫苗（2-5），已知可降低婴儿的全因死亡率（6-9）。发生这种情况是因为疫苗会诱导单核细胞的表观遗传和代谢重新布线，这使它们在随后刺激时会以增强的方式响应（2、3、10）。重要的是，这种作用超出了疫苗接种后的免疫激活的短时间框架，并且归因于骨髓造血干细胞壁细胞的变化，这导致粒细胞增强和髓样细胞的增强，这些细胞表现出表观遗传和代谢为训练的免疫疗法（5，11）。在COVID-19疫苗的随机临床试验中的比较表明，与基于mRNA的疫苗相比，基于腺病毒载体的疫苗可能具有非特异性保护作用，从而显着降低了全因死亡率和非covi剂，非促疾病的死亡率（12）。
使用多通道卷积和循环神经网络自动检测患者间的癫痫发作
我们提出了一种端到端深度学习模型，可以自动检测多通道脑电图 (EEG) 记录中的癫痫发作。我们的模型结合了卷积神经网络 (CNN) 和双向长短期记忆 (BLSTM) 网络，使用少量可训练参数有效地从 EEG 数据中挖掘信息。具体来说，CNN 会为原始多通道 EEG 数据的每个一秒窗口学习一个潜在编码。同时，BLSTM 会根据 CNN 编码学习癫痫发作表现的时间演变。这些架构的组合使我们的模型能够捕获指示癫痫发作活动的短时间尺度 EEG 特征以及癫痫发作表现中的长期相关性。与大多数先前的癫痫发作检测工作不同，我们通过留一患者交叉验证程序模拟住院监测环境，在所有患者中达到 0.91 的平均癫痫发作检测灵敏度。该策略验证了我们的模型可以推广到新患者。我们证明我们的 CNN-BLSTM 优于传统的特征提取方法和依赖于更大、更复杂的网络架构的最先进的深度学习方法。
可解释的多时间尺度模型，用于预测对连续自然语音的 fMRI 反应
自然语言包含多个时间尺度的信息。为了了解人类大脑如何表示这些信息，一种方法是使用从神经网络语言模型 (LM) 中提取的表示来构建预测 fMRI 对自然语言反应的编码模型。然而，这些 LM 衍生的表示没有明确区分不同时间尺度上的信息，这使得解释编码模型变得困难。在这项工作中，我们通过强制 LSTM LM 中的各个单元在特定时间尺度上整合信息来构建可解释的多时间尺度表示。这使我们能够明确而直接地映射每个单独的 fMRI 体素编码的信息的时间尺度。此外，标准 fMRI 编码程序不考虑编码特征中不同的时间属性。我们修改了该程序，使其能够捕获短时间和长时间尺度信息。这种方法优于其他编码模型，特别是对于表示长时间尺度信息的体素。它还提供了人类语言通路中时间尺度信息的更细粒度图。这为未来研究人工和生物语言系统的时间层次提供了一个框架。