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量子和经典照明的理论比较，用于简单的基于检测的LIDAR
简单的基于检测的LIDAR包括将信号状态发送到可能包含目标对象或可能不包含目标对象的环境中，然后检测可能的反射光。反射到检测器的任何光都将提供有关可能存在的目标对象的信息。但是，当光的状态平均光子数较低并且存在高环境背景噪声时，对物体的存在的准确推断很具有挑战性。这个问题等于区分两个状态，一种包含反射的信号和噪声，另一个只有噪声，因此可以用量子状态歧视表示。我们通过试图区分我们检测器系统中可能的状态来确定对象是否存在。这些状态越明显，可以识别或排除对象的存在越快。量子照明利用非经典相关的光学模式作为执行对象检测的光源，由于非经典量子状态的可区分性增强，比经典光源相比具有基本优势。量子照明因此，即使在嘈杂的量子通道中，量子照明也可以提高目标歧视，但目前尚不清楚实现最大敏感性增强所需的确切测量方案。5该方案可以通过各种方式实施。如果在局部存储一种模式（常规“惰轮”），直到可以组合检测到两个模式以获得检测优势，则可以在检测器上返回信号。，如果需要干扰并因此在惰轮和信号梁之间存在相位锁定，那么这是具有挑战性的，因此在光学频率下它在实验室外面是不切实际的。一种更实用的方法需要在本地测量惰轮，然后使用此测量来调节信号光束，该信号光束被发送以询问目标。希望条件信号梁具有增强的检测概率。量子照明已被证明比经典照明具有实验检测的优势，从实验上进行6和理论上，7当信号和惰轮都使用简单检测时。
十个简单的规则来利用大型语言模型获得赠款
最近的大语模型（LLMS）的表现飞跃，这是一个人工智力（AI）算法的子类，其中包括Openai的Chatgpt，Google Bard和Microsoft的Copilot（以前是Bing）（以前是Bing Chat），迎来了人工文本的革命。这些系统接受了数十亿个文档的培训，足以欺骗人类用户以为他们正在与其他人交谈[1，2]。在学术界，LLM驱动的聊天机器人已成为帮助草拟和修改Sciminfific文本的流行工具[3，4]，其中一些人甚至将其与合着者一起使用[5]。爱好者高出了这些系统来总结整个文章的能力，简化了术语，并提高了草稿的清晰度和简洁性，尤其是对于非母语英国作家而言[6-8]。另一方面，其他人提倡严格的界限和限制[5，9，10]，理由是道德和隐私问题，以及这些工具“幻觉”的趋势（或构造和捏造）的趋势[11]。llms被提供了大量信息，并使用统计信息来预测句子中的下一个单词[12]。这样做，它们会以语法和语义上正确的文本来响应提示，但无法估计其预测的不确定性或真实性 - 在幻想中呈现。这也意味着可以从现有来源逐字借用生成的文本，这导致了越来越多的版权诉讼[13，14]。作为科学提案的作者，我们认为写作提案是一个非常个人化的，当最终产品充满了作者的想法，风格和个性时，最终产品是最好的。迭代制图和精炼的过程也有助于发展科学写作技巧[15]，这对于在学术界成功的长期职业至关重要。我们也相信，科学家可以从此过程中包括AI中受益匪浅，特别是作为助手或临时审稿人，特别是因为为这些系统提供了更好，更广泛的可用算法。本文旨在取得微妙的平衡 - 一个热情而警示的故事，概述了10个最佳实践技巧（图1中总结）在您的赠款写作过程中使用LLM。
通过简单的血液样本进行结直肠癌的早期筛查
普通的英语摘要背景和研究目标是结直肠癌是男性中第三大常见的癌症，在女性中是第二个癌症，占全球所有癌症的10％。它在癌症相关的死亡方面排名第二，仅次于肺癌。在某些欧洲成员国中，近年来50岁及以上的人在粪便样本中寻找隐秘血液中寻找隐匿性血液的筛查测试。尽管此方法易于执行，但它仅检测到已经有症状的疾病阶段。因此，尽管更具侵入性的结肠镜检查仍然是最可靠的结直肠癌筛查方法，因为它可以使用摄像机使用内窥镜可视化息肉和其他病变。结肠镜检查后结直肠癌的风险已显示为70-90％。早期检测和去除前癌性息肉可以防止其发展为肿瘤。这样，结肠镜检查挽救了许多生命。然而，尽管由于筛查，长期等待和准备时间进行结肠镜检查，现在将结直肠癌视为一种易于预防的疾病，以阻止实施大规模筛查，以进行系统的监测和随访。自1990年代以来，成年人的结直肠癌发生率逐渐增加。尽管原因尚不清楚，但有人提出影响微生物组（肠道细菌）的环境和行为变化是50岁以下的人的结直肠癌的根源。其他目的：1。因此，迫切需要开发大规模，廉价且非侵入性的方法来早期检测结直肠癌的方法。本研究旨在开发所有年龄段的常规血液测试，以确定原本不会根据当前欧洲或国家准则对其进行筛查的人。Dioptra项目的前一部分将在大约200名参与者中鉴定出一个蛋白质群，其数量在结肠癌的癌前阶段有所不同。通过量化这组蛋白质，该血液检查将能够识别那些绝对应该通过结肠镜检查进一步筛查的公民。为了验证这种方法，邀请参与者在结肠镜检查访问胃肠病学部门时提供血液样本。一旦得到证实，该血液检查就具有许多优势：它几乎是无创的，廉价的，并且大多数人群都可以接受。结果，Dioptra将自己定位在未来日益个性化的药物中，能够适应每个人的特殊性。除了早期检测方法用于结肠癌外，许多科学研究
简单的精制DNA最小化操作员启用了2倍快速的计算
1 Agctt Actt g c aagt aagtt 3 - 3 ACTTT 11 127 11 127 0 2 GCTT ACTT GG CC AAGC AAGC 5-5 ACTTT 11 127 127 127 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 GGT ACC AAGT AAG 5-5 ACTTT 11 127 127 0 4 TT-ACTT GTG CACC CACC AAGT AA 7 7 - 7 AAAGT ACTTT 11 127 11 127 0 0 6 ACTTT GGTGTT AACACC AAAGT 7 - 7 AAAGT ACTTT 11 127 11 127 0 0 0 7 CTTTG GTGTTT AAACA AAACA AAACA AAACA CCAAAG 9-9-9-9 AAAACA CTTTG 4 510 11 127 7 383 8 TTTGT TTG C AAAACA CCAAA 11-11 AAAACA GGTGT 699 11 127 7 572 10 T GGTGT TTGGT AC AC AAAACA 11-11 AAAACA GGTGT 11 127 7 572 12 GTGTT GGTAC AAAC AAACA C 7 7 7 AAAACA GGTAA 14 gttt ggtaa在attt accaaa c 5 −5 accaa ggtaa 80 688 688 572 15 ttt ggtaa atg catt act acca accaa a accaa a 5 -5 aaatg 14 14 14 765 685
一种简单的一维有限元方法来模拟 PCB 在电子组件中的影响
在汽车电子领域，实现高设备可靠性是一项基本要求。操作典型的汽车负载（例如灯泡或伺服电机）会给设备本身带来很大的热应力，因为这些负载具有高浪涌电流、长关断时间和高电感。因此，切换这些负载意味着高开关损耗、长时间的开启和关闭瞬态以及严重的过热。开关将循环数千次甚至数百万次，相应的功率循环将引起热机械性能下降，最终导致电气故障。因此，有必要正确模拟此类功率循环以提高设备可靠性并了解故障机制，特别是准确的热模型是得出所有后续电热和热机械结论的第一步。
简单的蓝色能量（奥克尼）有限公司| Corpack Wave群集
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简单的语言摘要产前皮质类固醇可降低新生儿发病率和死亡率
该活动于2024年4月19日在三一商学院举行。这是痴呆症服务信息与开发中心（DSIDC）与理解运动之间的合作。人们认识到，医院，卫生中心和长期护理环境对使用它们的患者，公众和员工提出了非常特殊的方法。邀请了来自国内外专家的知识渊博而引人入胜的小组。其中包括Gesine Marquardt教授（德累斯顿技术大学）和露西·理查兹（Lucy Richards）（工作室LR和Better Company），他们涵盖了Finding的学术和美学要素。乔迪·莫里斯（Jody Morris）代表了都柏林的新方式发现中心，他对这个创新的空间进行了虚拟之旅。Derek Dockrell（HSE Estates），Aiden Turley（SJH）和Noel Greene（Evolve）向观众解释了将解决方案实施到医疗保健环境中的复杂性。阵容是由阿尔茨海默氏症协会的Saoirse凯利（Saoirse Kelly）采访了凯瑟琳·墨菲（Catherine Murphy Irish）爱尔兰痴呆症工作组，这使观众从患有痴呆症患者的角度找到了发现的经历。
用于 BCI 运动想象解码的强大而简单的深度学习基线
摘要 — 我们提出了 EEG-SimpleConv，一种用于 BCI 中运动想象解码的简单 1D 卷积神经网络。我们的主要动机是提出一个简单且性能良好的基线来进行对比，仅使用文献中非常标准的成分。我们在四个 EEG 运动想象数据集（包括模拟在线设置）上评估其性能，并将其与最近的深度学习和机器学习方法进行比较。EEG-SimpleConv 至少与其他方法一样好或效率更高，显示出跨学科的强大知识转移能力，但推理时间较短。我们主张使用现成的成分而不是临时解决方案可以极大地帮助 BCI 采用深度学习方法。我们使模型和实验的代码易于访问。
更简单的路线：人工智能改善道路资产管理的 5 种方式
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