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驾驭未来：交通运输领域能源转型现状及未来路径报告
直到最近，公路运输脱碳才被认为是气候议程中最具挑战性的部分。然而，电动汽车的兴起正在带来重大进步，同时也带来了几个新的复杂难题：电力和运输系统的整合、所需材料的供应链的建立以及现有产业向新产品的转变。
十种积极的行为支持策略以支持家庭的家庭（这些策略已适应我们当前的态度
难题。看家庭照片，并讲述何时拍摄的故事。一起涂一起煮，一起煮。写信给疗养院里的人。开始日记。•使用过渡警告让您的孩子知道接下来会发生什么。•使用计时器或视觉效果来帮助过渡。您的孩子可能需要一个家庭视觉
第 1 部分 第 2 部分 量子计算入门
量子物理如何为我们提供一种新的计算方式 量子计算与传统计算之间的相似点和不同点 如何操纵量子计算的基本单位（量子位）来解决难题 为什么量子计算非常适合人工智能和机器学习应用，以及如何将量子计算机用作“人工智能协处理器”
可实现的混合量子蚁群优化算法
摘要 我们提出了一种基于经典蚁群优化算法的新型混合量子算法，用于为 NP 难题（尤其是优化问题）提供近似解。首先，我们讨论了一些先前提出的量子蚁群优化算法，并在此基础上开发了一种可以在近期量子计算机上真正实现的改进算法。我们的迭代算法仅编码有关量子态中的信息素和探索参数的信息，同时将数值结果的计算交给经典计算机。使用一种新的引导探索策略来利用量子计算能力并以状态叠加的形式生成新的可能解。这种方法特别适用于解决约束优化问题，我们可以有效地实现新路径的探索，而无需在测量状态之前检查路径与解决方案的对应关系。作为 NP 难题的一个例子，我们选择解决二次分配问题。通过模拟无噪声量子电路进行的基准测试和在 IBM 量子计算机上进行的实验证明了该算法的有效性。
教育游戏对增加大脑刺激的影响
简介：刺激是任何涉及儿童精细运动和认知能力的活动。根据他们的年龄阶段优化儿童的大脑发育，尤其是在黄金时代。可以使用的一种教育工具是益智游戏。目的：将益智游戏作为一种咨询媒介的有效性，以增加PGRI At-Taqwa幼儿园儿童的大脑刺激。方法：以社区服务形式使用的这项研究中使用的模型是具有游戏概念的健康教育。在这项咨询中，预计参与者将能够全面执行它，尤其是在用拼图媒体刺激儿童大脑发育的新行为时。结果：根据初始测试结果，众所周知，约有70％的儿童可以完成难题，而30％的儿童仍无法完成难题，因此他们仍然需要其他人的帮助。这些结果表明学生的认知能力尚未得到部分实现。结论：该社区服务的实施得出的结论是，使用拼图媒体刺激大脑开发的咨询具有积极作用。孩子们似乎很热情而积极参加活动。
国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。
ChatGPT-4 在医疗 AI 模型比较中表现优于其他模型
简单问题需要基础知识，而难题则需要详细了解，并能够识别相似医学概念之间的细微差异。中等难度的问题需要稍微多一点的基本信息。研究人员使用现有的临床数据标准来评估临床代码，使他们能够区分医学概念，以完成诸如医学编码实践、总结、自动计费等任务。