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使用AI在辅助繁殖中选择胚胎会引起重大的道德忧虑
尽管机器学习工具可以改善人类转移的胚胎的选择，改善了成功怀孕的机会并减少治疗的时间和成本，但有无数的担忧，包括脱离患者的风险，算法偏见，透明度，透明度和公平的机会。
微球辅助定量相显微镜
光显微镜是生活和物质科学中使用最广泛的设备，可以研究光与物质的相互作用，比肉眼更好。常规显微镜将反射或传输光强度的空间差异从对象转移到数字图像中的像素亮度差异。然而，相显微镜将光相位的空间差异从对象或通过对象转换为像素亮度的差异。干扰显微镜是一种基于阶段的方法，已经在各种学科中发现了应用。虽然干涉测量结果带来了纳米轴向分辨率，但定量相显微镜（QPM）中的横向分辨率仍然受衍射的限制，类似于其他传统显微镜系统。提高分辨率一直是自从显微镜在第17届
客户辅助的安全两方计算动态控制器
摘要 - 在本文中，我们建议使用SE-CRET共享方案为动态控制器提供安全的两方计算协议。所提出的协议实现了控制器计算到两个服务器的采购，而控制器参数，状态，输入和输出对服务器保持了秘密。与单个服务器设置中以前的加密控制不同，该建议的方法可以在无限制的时间范围内操作动态控制器，而无需控制器状态解密或输入重新加密。我们表明，通过提出的协议可以实现的控制绩效可以任意接近未加密控制器的控制性能。此外，提出了协议的系统理论和加密修改，以提高通信复杂性。通过基于PID和基于观察者的对照的数值示例来证明协议的可行性。
Haslam，Alyson等。 CDK4/6抑制剂作为早期乳腺癌的辅助治疗？不确定的好处，保证危害。在：欧洲罐头杂志
CDK4/6抑制剂是抑制细胞周期调节的关键分子的口服剂。在内分泌受体阳性（ER +）的患者中，人表皮生长因子受体2阴性（HER2-）乳腺癌，内分泌疗法的CDK4/6抑制剂的COMINATION在转移性环境中是一种有效的治疗方法。现在，在辅助环境中进行了两项研究 - 君主（Abemaciclib 2年）和Natalee（Ribociclib 3年） - 报告无侵入性无病生存期。在这里，我们重新评估了这些开创性试验。首先，在两项研究的控制臂的早期，出现了多余的辍学或损失。由于两个试验都是开放标签的，因此担心辍学的患者不会随机，而是基于社会经济因素并改变了本地选择。由于损失的随访而有可能仅仅是有利的吗？基于重新构建的Kaplan-Meier曲线，我们得出结论这些研究的结果仍然脆弱，很容易审查。其次，在这两个试验中，不良事件均明显更高，其中一些人（例如Natalee中的Covid-19相关死亡）引起了严重的关注。第三，给予辅助治疗的CDK4/6抑制作用相关的潜在成本是前所未有的。纳塔莱策略尤其可能影响35％的新诊断为乳腺癌的患者，即全球发病率最高的癌症。没有基于安慰剂对照试验的确认性数据，或者更好地识别将受益于在辅助环境中添加CDK4 /6抑制剂中受益的患者，我们反对他们常规用作ER + /HER2-早期乳腺癌的辅助治疗。
量子记忆辅助可观察的估计
对多数观测的估计是量子插入处理的必不可少的任务。通常，通常可以将Obsavables分解为多倍的Pauli字符串的加权总和，即单价Pauli矩阵的张量产物，可以用低深度的Clif-Ford Circits轻松测量。但是，在这种方法中，射击噪声的积累严重限制了有限数量的测量值的可实现差异。我们引入了一种新颖的方法，称为连贯的Pauli总结（CPS），该方法通过利用访问单一量子量子存储器来避免这种限制，在该记忆中可以存储和确保测量信息。cps可减少给定方差所需的测量数量，该测量值与分解可观察到的Pauli字符串数量线性缩放。我们的工作表明了单个长相位量子记忆如何在基本任务中有助于多数Quantum设备的操作。
替代辅助进化算法中替代模型准确性对性能和模型管理策略的影响
替代辅助进化算法（SAEAS）来解决昂贵的优化问题。尽管SAEAS使用使用机器学习技术近似解决方案评估的替代模式，但先前的研究并未充分研究SAEAS中搜索性能和模型管理策略的Sherrotage模型准确性对搜索性能的影响。这项研究分析了替代模型准确性如何影响搜索绩效和模型管理策略。为此，我们构建了一个具有可调节精度的伪气管模型，以确保在不同的模型管理策略之间进行公平比较。我们比较了三种模型管理策略：（1）预选前（ps），（2）基于个人（IB）和（3）基于一代的基准基准问题的基于生成（GB）的基线模型，而基线模型不使用替代物。实验结果表明，较高的替代模型精度可提高搜索性能。但是，影响根据所使用的策略而变化。具体来说，随着估计精度的提高，PS证明了性能的明显趋势，而当准确性超过一定阈值时，IB和GB表现出强大的性能。模型策略
SGLT2抑制剂减弱内皮到间充质转变和心脏成纤维细胞激活 通过将辅助NLR同型二聚体转化为抵抗体通过转化为植物免疫力
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经Peer Review的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2023年12月20日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2023.12.12.18.572273 doi：biorxiv Preprint
基于实践的多媒体辅助项目的开发和验证：混合方法研究
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