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![arXiv:2104.06918v3 [quant-ph] 2021 年 4 月 22 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f58593b4b640f06bc37aeca5c5bb7e9db79f54a8.webp)
arXiv:2104.06918v3 [quant-ph] 2021 年 4 月 22 日
量子机器学习是噪声中型量子 (NISQ) 时代量子计算最有前途的应用之一。在此，我们提出了一种受卷积神经网络 (CNN) 启发的量子卷积神经网络 (QCNN)，与经典神经网络相比，它大大降低了计算复杂度，具有 O (( log 2 M ) 6 ) 个基本门和 O ( m 2 + e ) 个变分参数，其中 M 是输入数据大小，m 是滤波器掩码大小，e 是哈密顿量中的参数数量。我们的模型对于图像识别任务具有一定的噪声鲁棒性，并且参数与输入大小无关，这使其对近期的量子设备很友好。我们用两个明确的例子演示了 QCNN。首先，将 QCNN 应用于图像处理并对三种类型的空间滤波、图像平滑、锐化和边缘检测进行了数值模拟。其次，我们展示了 QCNN 在图像识别中的表现，即手写数字的识别。与前人的研究相比，该机器学习模型能够提供与特定经典卷积核精确对应的可实现量子电路，为将 CNN 直接转化为 QCNN 提供了有效途径，为大数据时代利用量子能力处理信息开辟了前景。
HAMMER：利用错误结果的汉明行为提高噪声量子电路的保真度
具有数百个量子比特的量子计算机即将面世。不幸的是，高设备错误率对使用这些近期的量子系统为实际应用提供支持构成了重大挑战。在现有量子系统上执行程序会产生正确和错误的结果，但输出分布通常太嘈杂而无法区分它们。在本文中，我们表明错误结果不是任意的，而是在汉明空间中表示时表现出明确定义的结构。我们在 IBM 和 Google 量子计算机上的实验表明，最常见的错误结果在汉明空间中更有可能接近正确结果。我们利用这种行为来提高推断正确结果的能力。我们提出了汉明重构 (HAMMER)，这是一种后处理技术，它利用对汉明行为的观察来重建嘈杂的输出分布，从而使得到的分布具有更高的保真度。我们使用来自 Google 和 IBM 量子计算机的实验数据（这些计算机拥有 500 多个独特的量子电路）评估 HAMMER，并将解决方案质量平均提高了 1.37 倍。在 Google 公开的 QAOA 数据集上，我们表明 HAMMER 可以锐化成本函数景观上的梯度。
使用机器学习检测脑肿瘤
摘要：随着对自动化、可靠、快速和高效诊断的需求不断增长，医学成像变得越来越重要，这种诊断可以比人眼更好地洞察图像。脑瘤是 20 至 39 岁男性癌症相关死亡的第二大原因，也是同年龄段女性癌症的主要原因。脑瘤很痛苦，如果治疗不当，可能会导致各种疾病。肿瘤的诊断是其治疗的一个非常重要的部分。鉴别在良性和恶性肿瘤的诊断中起着重要作用。全球癌症患者数量增加的主要原因是对早期肿瘤治疗的忽视。本文讨论了一种机器学习算法，该算法可以使用脑 MRI 为用户提供有关肿瘤的详细信息。这些方法包括图像的噪声消除和锐化以及基本形态函数、侵蚀和扩张，以获得背景。从不同的图像集中减去背景及其负片可提取年龄。绘制肿瘤及其边界的轮廓和 c 标签为我们提供了与肿瘤相关的信息，有助于更好地可视化诊断病例。此过程有助于识别肿瘤的大小、形状和位置。它帮助医务人员和患者通过不同高度的不同颜色标签了解肿瘤的严重性。肿瘤轮廓及其边界的 GUI 可以在用户选择按钮单击时向医务人员提供信息。关键词：分类、卷积神经网络、特征提取、机器学习、磁共振成像、分割、纹理特征。
ques 202
•vaticinios。 div>“ cyberdelione被锐化。” div>在这种泡腾持有人的下，SIC的回报将温度提高到雪茄菜旁预测，这些预测可以概述一个数字社会的躁动不安，该数字社会以焦虑和不确定性和奇迹看待这一2024年：“预期的是，最复杂和最大的影响网络攻击是什么？” div>因此，这是我们今年从杂志上问的两个长度实体和专家的问题。即：欧盟，联合国，其他相关国际参与者，西班牙胜任的公共当局和年龄，州检察长和安全部队，警察，区域以及地方和地方实体，保险公司和调解员，协会和分析师，协会和分析师，研究与评估，行业和评估，行业和服务，专业国会组织，专业国会组织，bount式市场，Hug Bundy Market，Hug Besty Market，Hub boty，Highty Market，Hebount，Hub Bungy Market，Hebount，Hub Bundy最著名的IAS。 div>这个幌子的，有231人对水晶球进行了审查，毫无疑问，一个相关且非常有代表性的人物，可以很好地说明那些在本地和行星水平上贡献其“ SavoirPrévoir”的人的质量。 div>这项工作是SIC几年前2月份开始的定期系列的一部分，它是一种价值，因为它包含以各种预期的抽象级别的信息。 div>相比之下，它有助于贬低业余顾问，衣柜分析师和近视观察者的不良贡献，因此在这些凉爽空虚的时期，它们是伞兵。 div>插入的演员也根据合理的标准进行了细分，以便与该行业的人（物理和法律）陌生，或者在其他方面执行功能（例如，地缘政治）可以评估网络安全风险管理的重要性和范围，并具有公平的广度和严肃性，以至于该群会值得。 div>
Shayan Majidy- Quantum -Steampunk实验室
9。S. Majidy，W。F. Braasch，Jr.，A。Lasek，T。Upadhyaya，A。Kalev和N. Yunger Halpern，“量子热力学及其他地区的不承担保守的费用”，NAT。修订版物理。（2023）。8。S. Majidy，U。Agrawal，S。Gopalakrishnan，A。Potter，R。Vasseur和N. Yunger Halpern“ SU（2） - 对称监测的量子电路的关键相位和旋转锐化”，Phys。修订版b 108，054307（2023）。7。S. majidy“编码理论和OAQEC关于混合代码的观点的统一”，Int。J.理论。物理。62.8：177（2023）。 6。 S. Majidy，A。Lasek，D。A。Huse和N. Yunger Halpern，“非亚洲对称性可以增加纠缠熵”，物理。 修订版 b，107，045102（2023）。 5。 N. Yunger Halpern和S. Majidy，“如何建立在量子热力学中运输非公告费用的汉密尔顿人”，NPJ量子信息8，10（2022）4。 S. Majidy，J。J。Halliwell和R. Laflamme，“当原始的Leggett-Garg不平等时，发现违反大分现实主义的行为，” Phys。 修订版 A 103，062212（2021）3。 S. Majidy，H。Katiyar，G。Anikeeva，J。Halliwell和R. Laflamme，“使用非侵入性连续速度测量测量的增强型Leggett-Garg不平等的探索”，物理。 修订版 A，100，042325（2019）。62.8：177（2023）。6。S. Majidy，A。Lasek，D。A。Huse和N. Yunger Halpern，“非亚洲对称性可以增加纠缠熵”，物理。修订版b，107，045102（2023）。5。N. Yunger Halpern和S. Majidy，“如何建立在量子热力学中运输非公告费用的汉密尔顿人”，NPJ量子信息8，10（2022）4。S. Majidy，J。J。Halliwell和R. Laflamme，“当原始的Leggett-Garg不平等时，发现违反大分现实主义的行为，” Phys。修订版A 103，062212（2021）3。S. Majidy，H。Katiyar，G。Anikeeva，J。Halliwell和R. Laflamme，“使用非侵入性连续速度测量测量的增强型Leggett-Garg不平等的探索”，物理。修订版A，100，042325（2019）。
摄影/插图指南
• 主题。增强文章视觉效果的最佳方法是添加展示士兵执行任务或完成训练的动作镜头。静态的风景、建筑物或远处机器运转的照片用处不大。对着镜头微笑的人群照片或“紧握双唇”的照片对文章的帮助不大，不太可能被使用。 • 格式。最好以 JPEG（或 JPG）格式保存照片，并将其作为电子邮件附件发送。图形文件通常很大，而电子邮件系统通常会限制可以发送和接收的邮件大小。（例如，我们的系统无法接受大于 20MB 的邮件。）一种解决方案是将图形分多个单独的电子邮件发送，每个电子邮件只包含一个或两个附件。照片和其他图形不应嵌入 Microsoft® Word 文档或 PowerPoint 演示文稿中。 • 尺寸和分辨率。尺寸为 5 x 7 英寸、分辨率为 300 点/英寸 (dpi) 的照片或图形最适合出版，但较小的尺寸也可以接受。拍照时，应将相机设置为尽可能高的分辨率。可下载的“高分辨率”照片在屏幕上呈现效果最佳。照片不应压缩；保存的分辨率不得低于 200 dpi。JPEG 照片不应小于 150kb。保存为 TIF 的 5 x 7 英寸、300 dpi 照片大小应为 1MB 到 3MB。使用图形软件程序（如 Adobe® Photoshop）增加小照片的尺寸和/或分辨率不会提高照片质量。不应通过锐化、调整大小、修饰或裁剪图像来处理照片。（我们将进行所有后期制作工作；我们不会发布像素化或失焦的照片。）• 版权。非原创或非从陆军来源获得的图像必须附有版权声明。• 标题。应提供描述照片和识别拍摄对象的标题。标题可能会被编辑。• 外国人的照片。由于安全限制，外国人的照片不能发表，除非照片经过数字编辑以模糊面部，并附有书面发布许可（由照片主体签名）。• 图表和插图。最好提供图表和插图的原始数字文件。应提交原始 PowerPoint 幻灯片和/或分层的 Adobe Photoshop/Illustration 文件。文件不应以其他格式保存，并且不应压平图层。
ESG现在播客“洪水时期的资产风险”
成绩单，2024年9月20日，本特利·卡普兰（Bentley Kaplan Hello），欢迎参加每周ESG现在的ESG，该节目探讨了环境，我们的社会和公司治理的效果，并受我们的经济影响。我是本集的主持人本特利·卡普兰（Bentley Kaplan）。在今天的演出中，我们将戴上gumboots或wellies，然后涉水进入洪水泛滥的世界。，因为如果您是资产经理，所有者，银行或保险公司，您已经知道洪水可能是一个昂贵的主张，并且在气候变化下看起来更昂贵。，但可能不太明显的是不同洪水类型的风险如何有所不同，为什么重要的是，但最多像最近的仪表。以及为什么需要对气候模型进行锐化，以便他们可以更好地投射出非常昂贵的风险。，我们将谈论所有这些。所以感谢您坚持下去，让我们这样做。如果您住在海岸线或大河附近，那么也许您会充满信心地进入这一集，甚至是Bravado。“我知道洪水，我最好的一些朋友受到洪水的影响。”但是在这一集中，我们将从单个洪水事件中缩小。我们在这里谈论的是单个洪水事件如何在不同的区域和不同的时间表上加起来。以及这些洪水及其集体损害赔偿的总和如何削弱投资回报并增加投资者的风险。或保险公司，它如何提高索赔的数量和随着溢价提高客户的可能性。，但一个好的起点可能是洪水本身。的确，所有这些金融市场利益相关者都会考虑所有不同类型的自然危害，但是洪水很可能是他们每年损失数千亿美元损失的最昂贵的之一。弄清楚数十亿美元的损失中的多少可能会影响您的投资组合，无论是贷款或保险单或投资，都更加棘手。这样做，我打电话给Matthias Kemter。Matthias对洪水了解很多。他还是MSCI气候风险中心的成员，并在我们的Potsdam办公室外。Matthias最近是一个非常忙碌的人，他最近的一些关于酸性风险和洪水的研究可在MSCI.com上为广阔的世界提供。如有疑问，只需尝试与我们与我们的同事Rob Barnett合着的博客，标题为“导航洪水的财务风险”。不过，真正使马蒂亚斯早上起来的是弄清楚气候变化会影响洪水或洪水风险的方式。首先，马蒂亚斯告诉我，实际上有三种主要的洪水类型。
城市树木覆盖的数字分类和制图
土地覆盖类别包括：树冠、草地和灌木（包括农田）、建筑物、不透水层（街道、车道和停车场）、水和裸土。主要土地分类是使用 eCognition Developer 8.0 版中提供的基于对象的图像分析 (OBIA) 技术进行的。该项目使用的辅助软件包括 ArcGIS 9.3.1 版和 ERDAS Imagine 2010 版。使用 Python 2.5 版脚本语言编写了其他自定义例程，以支持所需的处理。圣保罗市提供了 Shapefile 信息，以帮助识别街道、建筑物、道路和高速公路以及水景。实施该项目遵循了以下主要步骤：• 使用 ERDAS Imagine 中的减法分辨率对 QuickBird 影像进行全色锐化。• 利用可用的 RPC 文件和 30 米 DEM 层对 QuickBird 影像进行地理配准。• 对激光雷达数据进行地理配准以匹配 QuickBird 影像。• 使用自定义 Python 脚本将地理配准影像划分为 750 x 1000 米的图块，重叠度为 10%，以便进一步处理。此步骤创建了 180 个单独的图块。• 包含道路信息的街道图层在 ArcGIS 中缓冲一米，以创建多边形形状文件，随后在 eCognition 中使用。• 开发了三套规则来处理城市的以下子部分：o 西部小部分，包括六月的 QuickBird 和激光雷达数据。o 城市东侧的 1,500 米带，有 5 月份的 QuickBird 影像，但没有激光雷达数据。o 城市其余大部分区域有 5 月份的 QuickBird 和激光雷达数据。• 3 个规则集中的每一个都使用类似的过程创建： o 检查影像以找到代表性图块。o 创建支持性影像层，例如归一化差异植被指数。(NDVI) 和 Lee 的 Sigma 边缘提取有助于提高分类效率。o 从 Shapefile 生成表示道路和水特征的图像对象，并按此进行分类。o 如果有激光雷达数据，则首先将图像分割成高特征和短特征。o 利用 eCognition 中提供的算法对图像的剩余部分进行分类，利用光谱信息以及图像解释的其他元素，例如上下文、形状、大小、位置、关联、图案、阴影和纹理。o 将分类从 eCognition 导出到 TIF 光栅文件中。• 每套规则都经过了微调，并在城市中额外的随机图块上进行了测试。• 使用 eCognition Server，每个最终规则集都用于对圣保罗所有部分的所有图块进行分类。• 使用 ERDAS Imagine Mosaic Pro 中的几何接缝线将各个分类图块连接成一个马赛克。• 城市的三个不同部分（由 402 个单独的图块表示）被合并到一个分类文件中。
141个基于PBMC的癌症疫苗，由... 产生 建立统一肿瘤突变负担（TMB）的准则：在跨诊断平台TMB量化的变异的计算机评估中 cxcl10和NRF2启用的间充质干细胞振兴了T淋巴细胞，用于打击胶质母细胞瘤 时间成熟了吗？ 332 CRISPR/CAS9基于大型和... 的集成 人类肺肿瘤微环境中的天然杀伤细胞显示免疫抑制功能 内皮激活和应力指数（EASIX）预测同种异体干细胞移植后死亡率：一项前瞻性研究 汽车正在锐化武器 CAR T细胞和HDT/ASCT的组合疗法... 肥胖对NK细胞的抑制作用 SITC临床免疫肿瘤网络（SCION）... 表达IL 的溶瘤疱疹病毒
抽象背景肿瘤突变负担（TMB）定义为询问的基因组序列的每个兆班堡的体细胞突变数量，证明了对鉴定癌症患者的预测性生物标志物潜力，最有可能对免疫检查点抑制剂做出反应。TMB是通过整个外显子组测序（WES）最佳计算的，但是下一代测序的目标面板以时间效率且具有成本效益的方式提供TMB估计。然而，除了潜在的生物信息学管道外，面板大小和基因覆盖范围的差异是跨实验室TMB估计值的已知驱动因素。通过直接比较来自参与实验室的基于面板的TMB估计值，本研究旨在表征基于面板的TMB估计的理论可变性，并提供有关TMB报告，分析验证要求和参考标准一致性的指南，以维持跨平台TMB估计的一致性。方法十一项实验室使用了来自多种癌症（MC3）样本中的癌症基因组多中心突变的WES数据，并使用其自身的生物信息信息线（PANEL TMB）限制在其目标面板覆盖的基因的外部基因的子集中计算了TMB。使用统一的生物信息学管道从整个外显子组中计算出参考TMB值，所有成员都同意（WES TMB）。线性回归分析，以研究所有32种癌症类型的WES和面板TMB之间的关系。在各种WES TMB值下的面板TMB值的可变性也使用95％的预测限制进行了量化。
基于循环细胞因子特征的细胞肺癌 基因设计的巨噬细胞持续存在于实体瘤中，并局部提供治疗蛋白以激活免疫反应 141个基于PBMC的癌症疫苗，由... 产生 建立统一肿瘤突变负担（TMB）的准则：在跨诊断平台TMB量化的变异的计算机评估中 cxcl10和NRF2启用的间充质干细胞振兴了T淋巴细胞，用于打击胶质母细胞瘤 时间成熟了吗？ 332 CRISPR/CAS9基于大型和... 的集成 人类肺肿瘤微环境中的天然杀伤细胞显示免疫抑制功能 内皮激活和应力指数（EASIX）预测同种异体干细胞移植后死亡率：一项前瞻性研究 汽车正在锐化武器 CAR T细胞和HDT/ASCT的组合疗法... 肥胖对NK细胞的抑制作用 SITC临床免疫肿瘤网络（SCION）... 表达IL 的溶瘤疱疹病毒
抽象背景免疫检查点抑制剂（ICI）疗法已大大提高了非小细胞肺癌（NSCLC）患者的总生存率（OS）；但是，它的响应率仍然适中。在这项研究中，我们开发了一个基于机器的基于机器的平台，即基于细胞因子的ICI反应指数（CIRI），以根据外周血细胞因子特征来预测NSCLC患者的ICI反应。方法我们分别在培训和验证队列中分别接受了抗PD-1/PD-L1单一疗法或联合化学疗法的NSCLC患者的123例和99例NSCLC患者。在基线（前）和治疗后6周（治疗期间：EDT）从患者获得的外周血中检查了93种细胞因子的血浆浓度。集合学习随机生存森林分类剂是为了选择特征细胞因子并预测接受ICI治疗的患者的OS。在基线和治疗时分别选择了14个和19个细胞因子，以生成CIRI模型（即PROCIRI14和EDTCIRI19），这两者都成功地鉴定出了两个完全独立的人群中OS较差的患者。在人口水平上，如一致性指数（C-Indices）所示，PROCIRI14和EDTCIRI19的预测准确性分别为0.700和0.751在验证群体中。在单个水平上，CIRI评分较高的患者表现出较差的OS [危险比（HR）：0.274和0.163，以及PROCIRI14和EDTCIRI19的P <0.0001和P = 0.0044]。通过包括其他循环和临床特征，在高级模型中观察到了提高的预测功效（PROCIRI21和EDTCIRI27）。验证队列中的c指数分别为0.764和0.757，而PROCIRI21和EDTCIRI27的HRS分别为0.141（P <0.0001）和0.158（P = 0.038）。结论CIRI模型在确定NSCLC患者的抗PD-1/PD-L1治疗方面具有高度准确且可重复性，并且可能有助于在治疗早期和/或治疗早期进行临床决策。