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World File Search System重大突破
欧洲深度科技报告
多个方面正在加速取得重大突破 在我们的 2021 年报告中，我们强调了欧洲深度科技的巨大潜力。事实上，欧洲深度科技度过了最好的一年，获得了超过 220 亿美元的融资，并获得了数十亿美元的退出。从那时起，我们还看到量子计算（第一个 100+ 量子比特处理器和硅基设备中近乎无误差的量子计算得到验证）、核聚变（产生的能量几乎是记录的三倍）、空间技术（Starlink 为乌克兰提供互联网覆盖、詹姆斯韦伯太空望远镜、新的登月任务）、生成性人工智能（Dall-E 转向商业用途、稳定扩散文本到图像生成性人工智能发布、ChatGPT 在 5 天内覆盖 100 万用户）等关键领域取得了巨大突破等等。
生物材料科学 - RSC 出版
在过去的几十年中，治疗遗传疾病、神经病、癌症和病毒感染的分子疗法取得了重大突破。这些治疗方法利用分子探针（即小干扰 RNA（siRNA）、反义寡核苷酸 (ASO) 和信使 RNA (mRNA)）在基因层面上作用以删除、替换或改变特定基因的表达，最终目的是提供更有效、更持久的治疗。1 随着美国食品药品监督管理局 (FDA) 批准米泊美生钠 (Kynamro™) (2013)，2 一种用于治疗转甲状腺素蛋白淀粉样变性 (ATTR) 的第二代 ASO 疗法，人们在设计可提高这些分子探针的生物利用度并促进其临床转化的载体方面做出了巨大努力。这反过来又刺激了目前正在临床上使用的不同基因药物的开发 3,4 ，包括最近批准的疫苗 5 - 8
胶质母细胞瘤生物和合成药物治疗的前景
摘要简介：近年来，神经肿瘤学领域取得了重大进展。现在人们对神经胶质瘤的分子和遗传特征的了解比以往任何时候都多。这些知识有助于了解神经胶质瘤的生物学和发病机制，指导靶向治疗和临床试验的开发。本综述的目的是描述与神经胶质瘤生物和合成药物治疗相关的基础、转化和临床研究的现状。涵盖的领域：设计准确的临床前模型和确定可能对特定靶向治疗有反应的患者方面仍然存在挑战。用于治疗评估的临床前模型对于确定最有希望的治疗方法至关重要。专家意见：尽管有前景的新疗法，但神经胶质瘤治疗和患者结果方面尚未取得重大突破。因此，迫切需要更好地了解治疗耐药的机制并设计有效的临床试验。
癌症
简单总结：食管腺癌 (EAC) 是食管癌的两种主要亚型之一。EAC 是一种致死率极高的疾病，在西方国家发病率不断上升。EAC 与慢性胃食管反流病和巴雷特食管有关，主要发生在远端食管。在过去的几十年里，人们做出了很大的努力来改善治疗策略，包括放化疗、靶向治疗和免疫治疗方案。尽管采用了多模式疗法，但 EAC 患者的生存率仅略有改善，EAC 治疗尚未取得重大突破。我们旨在总结有关 EAC 综合分子景观的文献，以阐明 EAC 恶性行为和不良预后的潜在因素。我们详细讨论了 EAC 的病因、遗传学、表观遗传学和组织学，以及目前采用的治疗方法。从本综述中更好地了解 EAC 的分子生物学可能会为未来开发新疗法提供线索。
人工智能生活
人类思维具有多种能力。我们选择哪个功能来开始构建人工智能？Shaw、Newell 和 Simon 开始研究计算机程序如何解决问题，例如证明几何定理，或玩跳棋或国际象棋等游戏。他们证明，解决此类问题归结为在可能的决策迷宫中进行搜索以达到预期目标。导致目标的决策序列形成了解决方案。搜索空间通常可能是无限的。因此，有一些策略可以有选择地搜索这个空间，利用任何关于问题性质的先验知识。这是人工智能的第一次重大突破，最终导致 IBM 深蓝计算机在 1997 年的一场国际象棋比赛中击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫。甚至在那之前，在 80 年代，各个领域就出现了大量专家系统，主要由以事实和规则形式捕获领域知识的技术引发，并使用搜索找到适当的应用这些规则的顺序以得出解决方案。
改善空间天气的中期预报
过去 20 多年，得益于大量的太空任务和建模进步，我们对空间天气的主要太阳驱动因素（即日冕物质抛射、耀斑）的科学理解有了很大的提高。然而，在评估特定 CME 和相关现象的地理有效性方面，我们仍然没有取得重大突破，这阻碍了可操作的空间天气中期（长达 7 天）预报。为什么会这样？我采用双管齐下的方法来寻找答案。首先，我通过确定我们对太阳活动的看法中的经验教训和范式转变来评估过去 20 多年来对太阳驱动因素的研究，这些经验教训和范式转变始终与空间天气问题有关。然后，我回顾了预测中使用的关键观测量的状态，以找出限制中期预测性能的瓶颈和研究差距。最后，我概述了一条前进的道路，沿着三个方向——突破能力、地理有效性潜力和可操作预报——前进的道路，这些方向最有可能改善空间天气预报的范围和稳健性。
深度学习在人工智能中的不合理有效性
深度学习网络已被训练用于识别语音、为照片添加字幕以及在多种语言之间进行文本翻译，性能非常出色。尽管深度学习网络在解决实际问题中的应用已经无处不在，但我们对它们为何如此有效却缺乏了解。根据统计学和非凸优化理论中的样本复杂性，这些经验结果应该不可能实现。然而，人们正在研究深度学习网络训练和有效性中的悖论，并在高维空间的几何结构中发现新见解。深度学习的数学理论将阐明它们的运作方式，使我们能够评估不同网络架构的优缺点，并带来重大改进。深度学习为人类提供了与数字设备进行通信的自然方式，是构建通用人工智能的基础。深度学习的灵感来自大脑皮层的结构，对自主性和通用智能的洞察可能存在于对规划和生存至关重要的其他大脑区域中，但要实现这些目标，还需要取得重大突破。
评论文章 术中使用低场磁共振成像治疗脑肿瘤：系统综述
技术进步促成了第一台专为术中磁共振成像 (IMRI) 设计的 MRI 机器的开发，该机器于 1991 年问世。[2] 在神经肿瘤学领域，IMRI 的使用代表着一项重大突破。这项先进技术在评估手术表现方面提供了无与伦比的精确度，并能够实时监测动态术中变化。这些变化包括手术过程中可能发生的脑部解剖结构的复杂变化。[4,13,23] 此类现象是由多种变量的复杂相互作用引起的，例如颅内压、重力、头部位置和脑水肿的变化。通过捕捉手术操作和大脑反应之间复杂的相互作用，IMRI 为主治外科医生提供了有关他们的操作和大脑反应之间复杂相互作用的宝贵见解。医学文献中的多项研究报告称，由于可以通过 IMRI 看到残留疾病，因此脑肿瘤的切除范围 (EOR) 更大，从而提高了生存率。 [10,11,25] 此外，使用 IMRI 还可以减少手术并发症和术后神经功能缺损。[23]
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文学回顾过去的思维（2015年前）Crick [5]断言，科学家在所谓的计算机时代的早期以不同的方式使用了机器和大脑。一种意见是使计算机尽可能聪明。该地区后来被称为人工智能（AI，John Carthy，计算机科学家，1956年）。看来，那些专注于探索大脑互连规则的人做出了最重要的贡献。一种“神经元代数” [6-8]。尽管产生了感官处理的层次视图的电子版本，但在1950年代末，当Boden确定计算机程序实际上可以建模相当复杂的感觉过程，并且该程序的功能可能会随着时间的推移而改变。当前对物体的澄清是该开发工作的直接结果。一个重大突破。看来，后来的模型可以更好地解释了人脑的工作原理，包括真实机制的启示。尽管在人工场景分析等领域的计算机面部识别和发展方面取得了巨大进展，但被称为机器视觉的领域仍需要更多地赶上人们头脑中发生的情况。
![arXiv:2302.04621v1 [quant-ph] 2023 年 2 月 9 日](/simg/8\84d54d24c45685782c66ee010d7bac2019e8d7ed.webp)
arXiv:2302.04621v1 [quant-ph] 2023 年 2 月 9 日
机器学习在量子科学领域取得了重大突破，其中深度神经网络在量子多体系统建模方面表现出非凡的能力。在这里，我们探讨了数据驱动的深度神经网络在学习物理可观测量动态方面的能力与量子信息的扰乱之间的关系。我们训练一个神经网络，以找到从模型参数到随机量子电路中可观测量演化的映射，适用于各种量子扰乱模式，并测试其在将其应用于看不见的电路时的泛化和外推能力。我们的结果表明，一种特定类型的循环神经网络在系统大小和时间窗口内对其预测进行泛化方面非常强大，无论是局部还是扰乱模式。这些模式包括传统学习方法在从全波函数表示中采样时失败的模式。此外，对于显示本地化的模型，所考虑的神经网络成功地将其预测推断出超出了它所训练的时间窗口和系统大小的范围，但不是在混乱的状态中。