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T32 NIH研究奖学金 - 图像指导，精度...
我们正在接受MDS和PHD的申请，以进行“图像指导，精度诊断和治疗”（IGPDT）培训计划，即哈佛医学院（BWH/HMS），立即生效。学员将在尼克·托德（Nick Todd）博士的主要指导下在重点的超声实验室工作。该项目将将重点的超声介导的血脑屏障破坏与AAV CAPSID发育相结合。我们旨在利用这两种免费技术来开发一种新型的FUS特异性AAV CAPSID，并克服将基因疗法传递给大脑的关键挑战。主要职责和职责：
使用机器学习进行量子退火精度预测
摘要：D-Wave Systems，Inc。构建的量子退火器提供了一种计算NP硬性问题解决方案的方法，这些解决方案可以在ISING或二次无约束的二进制优化（QUBO）形式中表达。尽管此类解决方案通常具有很高的质量，但由于当前世代量子退火器的不完美，问题实例通常无法解决为最佳性。在这项贡献中，我们旨在了解导致问题实例硬度的某些因素，并使用机器学习模型来预测D-Wave 2000Q退火器的准确性来解决特定问题。我们专注于最大集团问题，这是一个经典的NP硬性问题，其中包括网络分析，生物信息学和计算化学中的重要应用。通过训练基本问题特征的机器学习分类模型，例如图中的边缘数量或退火参数，例如D-Wave的链链强度，我们能够按照其对解决方案硬度的贡献的顺序对某些特征进行对某些特征，并呈现一个简单的决策树，以预测问题是否可以解决至D-Wave 2000 Q.最佳。我们通过训练机器学习回归模型来扩展这些结果，该模型可以预测D-Wave发现的集团大小。
![量子信道估计与鉴别的最终精度界限 [1]](/simg/1\12ffab0adc819d2247bed038afd48248446961ba.webp)
量子信道估计与鉴别的最终精度界限 [1]
其中 F θ 是量子 Fisher 信息，ρ n AB 是 n 次迭代后的最终状态，见图 1。为了解决这个问题，我们借用了量子通信领域中强大的隐形传态工具 [4]：如果信道 E θ 具有适当的对称性，它对任何输入 ρ 的作用都可以通过局部操作和经典通信 (LOCC) 模拟，见图 2。这样，量子信道对一般输入的作用自然地被纳入自适应估计协议中，使我们能够推导出量子 Fisher 信息的上限，从而推导出参数 θ 估计的最终精度。对于在隐形传态协议 [5] 中涉及的幺正变换作用下协变的信道，这种模拟是可能的：例如去极化和擦除信道，以及玻色子系统中的高斯信道。与上限一起，我们找到了一个匹配的下限，从而获得了最终的非常简单的表达式
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AI应用程序是强大的工具，可以增强和改善正确使用它们的熟练专业人员的工作。由哈佛商学院，沃顿商学院和麻省理工学院斯隆管理学院的研究人员进行的一项研究发现：“当人工智能在其能力的边界内使用人工智能时，它可以将工人的绩效提高多达40％，而与不使用它的工人相比。” 1确定AI适当的情况可能需要对经理和工人的认真反思。但是，AI和机器学习应用程序的一个方面并不开放：它们几乎总是需要大量的计算资源。创意工作者习惯于使用需要严重马力的程序，但是现在他们也使用AI，他们的系统必须比以往任何时候都更大。
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Solmaz S. Kia 是加州大学欧文分校 (UCI) 机械与航空航天工程副教授。她于 2009 年获得加州大学欧文分校机械与航空航天工程博士学位，并分别于 2004 年和 2001 年获得伊朗沙里夫理工大学航空航天工程硕士和学士学位。2009 年 6 月至 2010 年 9 月，她担任加州埃尔塞贡多 SySense Inc. 的高级研究工程师。她曾在加州大学圣地亚哥分校和加州大学欧文分校机械与航空航天工程系担任博士后职位。她曾于 2012-2014 年获得加州大学校长博士后奖学金，2017 年获得 NSF CAREER 奖，并于 2021 年获得 IEEE Control Systems Magazine 最佳论文奖。Kia 博士是 IEEE Sensors Letters、IEEE Open Journal of Control Systems、Automatica（IFAC 期刊）和 IEEE Transactions on Control of Network Systems 的副主编。她的主要研究兴趣广泛，包括分布式优化/协调/估计、非线性控制理论和概率机器人技术。
使用激光干涉仪校准转台的位置精度和重复性
摘要。本文介绍了如何根据 ISO-230-2《数控轴定位精度和重复性测定》标准 [1] 使用激光干涉仪对多轴转台进行位置精度校准。高精度多轴转台经常用于国防和航空航天工业。这些转台用于控制收集位置数据的设备。因此，应定期校准转台以保持在规格性能标准之间。转台旋转轴位置的校准通常使用自准直仪和多面多边形系统进行。多边形和自准直仪与转台轴的对准可能在时间要求和硬件设置方面存在困难。激光干涉仪可用作定期校准轴位置和重复性的替代方法，具有时间要求和易用性方面的优势。本研究将对±3角秒的水平轴进行位置精度和重复性校准，并对结果进行评估。
成像软件对上呼吸道进行三维分析的精度
简介：本研究旨在比较 6 种成像软件程序在锥形束计算机断层扫描数据中测量上呼吸道体积的精度和准确度。方法：样本包括 33 名成长中的患者和一个口咽丙烯酸幻影，用 i-CAT 扫描仪（Imaging Sciences International，宾夕法尼亚州哈特菲尔德）扫描。已知的口咽丙烯酸幻影体积被用作黄金标准。使用 Mimics（Materialise，比利时鲁汶）、ITK-Snap（www.itksnap.org）、OsiriX（Pixmeo，瑞士日内瓦）、Dolphin3D（Dolphin Imaging & Management Solutions，加利福尼亚州查茨沃斯）、InVivo Dental（Anatomage，加利福尼亚州圣何塞）和 Ondemand3D（CyberMed，韩国首尔）软件程序对患者的口咽部和口咽部丙烯酸模型进行半自动分割，并采用交互式和固定阈值协议。可靠性测试使用了类内相关系数。使用重复测量方差分析 (ANOVA) 检验和事后检验 (Bonferroni) 来比较软件程序。结果：所有程序的可靠性都很高。使用交互式阈值协议，与黄金标准相比，使用 Mimics、Dolphin3D、OsiriX 和 ITK-Snap 进行的口咽丙烯酸模型分割的体积误差小于 2%。与黄金标准相比，Ondemand3D 和 InVivo Dental 的误差超过 5%。使用固定阈值协议，各程序的体积误差相似（-11.1% 至 -11.7%）。在使用交互式协议进行的口咽分割中，ITK-Snap、Mimics、OsiriX 和 Dolphin3D 与 InVivo Dental 有统计学上显著差异（P \ 0.05）。InVivo Dental 和 OnDemand3D 之间无统计学差异（P .0.05）。结论：所有 6 个成像软件程序都是可靠的，但在口咽体积分割方面存在错误。Mimics、Dolphin3D、ITK-Snap 和 OsiriX 与 InVivo Dental 和 Ondemand3D 相似，并且在上呼吸道评估方面更准确。(Am J Orthod Dentofacial Orthop 2012;142:801-13)
使用Chebyshev插值提高了Trotter模拟的精度
量子计量学允许在最佳的海森堡极限下测量量子系统的性能。但是，当使用数字汉密尔顿模拟制备相关的量子状态时，应计算的错误错误将导致与此基本限制的偏差。在这项工作中，我们展示了如何通过使用标准多项式插值技术来减轻由于时间演化而引起的算法错误。我们的方法是推断到零小猪的步长大小，类似于用于减轻硬件错误的零噪声外推技术。我们对插值方法进行了严格的误差分析，用于估计特征值和随时间推动的期望值，并证明在误差中达到了heisenberg的限制，以达到多种类因素。我们的工作表明，仅使用Trotter和经典资源来实现许多相关算法任务，可以实现接近最先进模拟的精度。
具有单光子精度的可调谐单分子发光二极管
量子点发光二极管（QD-LED）是日常生活中使用的显示设备的例子。作为设备中使用的最新一代发光二极管（LED），量子点发光二极管（QD-LED）具有色域纯正（即颜色可通过尺寸调谐，半峰全宽（FWHM）约为几十纳米）[9]、与高清屏幕、虚拟/增强现实集成度高[4]、量子效率高、发射明亮[9]等特点，具有很好的应用潜力。自然而然，分子作为基本量子体系，启发人们只用一个分子来构造LED的概念，即单分子发光二极管（SM-LED）。它具有更高的原子经济性和集成度、通过精确有机合成可调的色纯度、可控的能带排列、避免分子间荧光猝灭等特点。[9]事实上，我们看到的物理世界就是由分子构成。因此，用单个分子作为显示像素最能体现现实世界，这也是显示器件的终极目标。然而，分子水平上的器件工程一直不是一项简单的任务。这种工程的典型例子是硅基微电子器件的小型化和摩尔定律的延续。[10]为此，通过自下而上的途径制备多功能分子器件是一种很有前途的策略。[11,12]受由单个D–σ–A分子组成的整流器的初始理论提议的推动[13]，各种功能性单分子器件，如场效应晶体管[14,15]、整流器[16,17]、开关[18,19]和忆阻器[20]，已通过长期优化功能分子中心、电极材料和界面耦合而不断改进。[11,12,21]
