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定量平衡研究报告
截至2025年2月27日，Altus SA普通股获得了2星定量星级评级，这反映了我们的观点，即我们的股份级别是一种没有吸引力的选择，投资者应该在其他地方寻求更富有成果的机会。目前，股票以28％的溢价交易，比我们的定量公允价值估算为23.10欧元；但是，由于其高不确定性等级，应使用少许盐进行估计。公司的流动性降低了我们的定量估值。低流动性可以抑制公司履行短期义务，潜在的财务稳定和增加遇险风险。例如，该公司在过去60天中的中位交易量位于全球最低的10％。这些股票的交易量相对较低，可能导致价格无法准确反映股票的内在价值。我们认为这是一个可能被高估的股份的信号。公司的估值指标是引起人们关注的另一个原因。公司的估值指标提供了对市场对未来增长和盈利能力的期望的见解。与全球同行相比，公司的账面价值收益率为1.8％。该公司股票的市场价值相对于股权的书（会计）价值看起来很昂贵，这促进了我们不利的价格/公允价值。
编辑精选：Switch Therapeutics
能够引发 RNA 干扰 (RNAi) 的小干扰 RNA (siRNA) 药物已成为一种有前途的药物，能够抑制细胞内与疾病相关的基因的表达。然而，将它们送入正确的细胞却极具挑战性，因此只能用于治疗特定器官的疾病。这使得大量的潜在靶点尚未开发，而实现这些靶点的大部分努力都集中在开发新的递送系统，以帮助 siRNA 药物到达正确的器官。Switch Therapeutics 希望通过不同的方法开辟新的靶点空间，即在 siRNA 药物中构建一个分子“开关”，使它们能够在递送后仅在所需细胞中启动活性。将基因沉默限制在特定细胞（例如仅受疾病影响的细胞）可以降低脱靶效应的风险并改善治疗效果。Switch 的联合创始人在加州理工学院、希望之城和哈佛大学进行了多年的合作研究，才将他们最初的想法发展成一项技术。 Switch Therapeutics 首席执行官兼联合创始人 Dee Datta 表示：“最终，这三家机构围绕该平台生成了令人信服的数据，现在是时候考虑如何将其提升到一个新的水平了。”Switch Therapeutics 于 2023 年初凭借 5200 万美元的 A 轮融资脱颖而出。该公司正在研究一种可编程的 siRNA 分子，名为 CASi（条件激活 siRNA）。CASi 将单链和双链 RNA 的特征结合成一个三链分子。其中两条链是 siRNA 本身。第三条链是 siRNA 的第三条链。
经验抽样方法作为以人为本心理保健的数字临床工具：实施研究议程
国际浸入式财团的这篇立场论文回顾了基于经验采样方法（ESM）的数字心理健康解决方案的证据，以对以人为中心的以人为中心的心理保健，并概述了将创新的数字心理健康工具实施为常规临床实践的研究议程。ESM是一种结构化日记技术，使用移动应用程序记录有关当前精神状态的实时自我报告数据。我们将回顾ESM如何为（1）服务用户参与和授权，（2）自我管理和恢复，（3）临床评估和护理管理中的目标指导，以及（4）共同的决策。，尽管有证据表明基于ESM的方法在增强以人为本的心理保健方面的价值，但它几乎不整合到临床实践中。因此，我们提出了一个全球研究议程，用于实施ESM的常规心理保健服务，以解决六个关键的关键问题：（1）服务使用者遵守ESM监控，报告和反馈的动机和能力，（2）临床医生在工作流程中的需求，以将ESM整合到工作流程中 - （3）（3）（3）（3）（3）（3）（3）临床工作流程（5）与IT基础结构和临床医生时间有关的财务和能力与财务和能力有关的资源，以及（6）建立证据基础的研究研究。虽然专注于ESM，但研究议程对在心理健康方面的数字创新具有更广泛的影响。本文呼吁将重点从开发新的数字干预措施转变为克服启动障碍，这对于实现以人为本的心理健康护理的真正转变至关重要。
论净化条件下链级纠缠的保真度分布
量子纠缠是长距离量子通信的关键。在量子通信节点之间进行纠缠分布的第一步是在相邻通信节点之间生成链路级爱因斯坦-波多尔斯基-罗森 (EPR) 对。EPR 对可以连续生成并存储在一些量子存储器中，以供量子应用使用。一个主要的挑战是量子比特会因与环境的相互作用而遭受不可避免的噪声，这被称为退相干。这种退相干导致量子比特的保真度随时间呈已知的指数衰减模型，从而限制了量子存储器中量子比特的寿命和量子应用的性能。在本文中，我们评估了在两种相反的动态和概率现象下存储的 EPR 对的保真度，首先是前面提到的退相干和第二次净化，即以牺牲另一个 EPR 对为代价来提高 EPR 对的保真度的操作。我们不是一生成两个 EPR 对就应用净化，而是引入了两个 EPR 对的生成时间之外的净化方案 (PBG)。我们分析显示了在每个节点有两个量子存储器的系统中存储的链路级 EPR 对的保真度的概率分布，该系统最多允许两个存储的 EPR 对。此外，我们应用了一种 PBG 方案，在生成另一个 EPR 对时净化两个存储的 EPR 对。最后，我们对分析方法进行了数值评估，并展示了所考虑的净化方案的保真度-速率权衡。
成本最优规划作为可满足性
简介 命题可满足性 (SAT) 或其他约束形式主义的编译已成为解决不同规划和模型检查变体的成功方法（Kautz 和 Selman 1992；Biere 等人 1999）。大多数此类基于编译的技术通过向约束求解器（例如 SAT 求解器）提交多个查询来工作，并且每个查询都对问题进行编码“是否存在最多有 h 个步骤的见证转换序列？”，其中 h 是某个自然数，通常称为地平线。对多个增加的 h 值重复此操作。为了使这些方法完整，h 必须有一个上限，通常称为完整性阈值，如果没有更短的上限，则不会找到任何见证人。此外，界限越严格，这些基于编译的程序就越有效。先前的研究已经将状态空间的不同拓扑属性确定为不同变体模型检查和规划问题的完备性阈值。例如，对于安全属性的有界模型检查，Biere 等人将直径（状态空间中最长最短路径的长度）确定为完备性阈值。直径也是基于 SAT 的满意规划的完备性阈值。Biere 等人还将递归直径（状态空间中最长简单路径的长度）确定为活性属性有界模型检查的完备性阈值。Edmund Clarke（Clarke、Emerson 和 Sifakis 2009）在其 Turing 中将识别和计算完备性阈值视为模型检查的一个活跃研究领域
深度池计算与 5G MIMO-OFDM 系统在符号检测中的融合
传统的储存器计算 (RC) 是一种浅层循环神经网络 (RNN)，具有固定的高维隐藏动态和一个可训练的输出层。它具有只需要有限训练的优点，这对于训练数据极其有限且获取成本高昂的某些应用至关重要。在本文中，我们考虑了两种将浅层架构扩展为深度 RC 的方法，以在不牺牲潜在优势的情况下提高性能：（1）将输出层扩展为三层结构，促进对神经元状态的联合时频处理；（2）顺序堆叠 RC 以形成深度神经网络。利用深度 RC 的新结构，我们重新设计了具有正交频分复用 (MIMO-OFDM) 信号的多输入多输出物理层接收器，因为 MIMO-OFDM 是第五代 (5G) 蜂窝网络的关键支持技术。 RNN 动态特性与 MIMO-OFDM 信号时频结构的结合，使深度 RC 能够处理非线性 MIMO-OFDM 信道中的各种干扰，从而实现比现有技术更高的性能。同时，与依赖大量训练的深度前馈神经网络不同，我们引入的深度 RC 框架可以使用与 5G 系统中基于传统模型的方法相同数量的导频提供不错的泛化性能。数值实验表明，基于深度 RC 的接收器可以提供更快的学习收敛，并有效减轻未知的非线性射频 (RF) 失真，与浅层 RC 结构相比，误码率 (BER) 提高了 20%。
公平决策的结果主义方法
摘要。试图使算法公平，机器学习文献主要集中在跨种族或性别群体之间的决策，结果或错误率平等。要说明，请考虑一个假设的政府乘车计划，该计划为即将到来的法院日期提供的低收入人士提供运输援助。遵循这些文献，可以将游乐设施分配给每美元估计效果最高的治疗效果的人，同时将支出限制为在种族群体之间相等。然而，这种方法忽略了这种约束的下游后果，因此会造成意外伤害。例如，如果一个人群群体居住在远离法院的情况下，则执行平等的支出必然意味着提供的总乘车量更少，并且可能会因失踪法院而受到更多罚款。在这里，我们提出了设计公平算法的替代框架，该算法预示了决策的后果。在我们的方法中，第一个在可能的决定和由此产生的结果的空间中引起了利益相关者的偏好，例如平衡支出平价与法院出庭率的偏好。然后，我们在决策政策的空间中进行了优化，以最大化引起的公用事业的方式进行权衡。为此，我们开发了一种算法，以从大型表达效用函数的数据中从数据中效率地学习这些最佳策略。尤其是，我们使用上下文的强盗算法来探索政治空间，同时在每个步骤求解凸优化问题，以根据可用信息估算最佳策略。这种后果主义范式促进了公平决策的更加友好的方法。
公平决策的结果主义方法
摘要。试图使算法公平，机器学习文献主要集中在跨种族或性别群体之间的决策，结果或错误率平等。要说明，请考虑一个假设的政府乘车计划，该计划为即将到来的法院日期提供的低收入人士提供运输援助。遵循这些文献，可以将游乐设施分配给每美元估计效果最高的治疗效果的人，同时将支出限制为在种族群体之间相等。然而，这种方法忽略了这种约束的下游后果，因此会造成意外伤害。例如，如果一个人群群体居住在远离法院的情况下，则执行平等的支出必然意味着提供的总乘车总数较少，并且可能会因失踪法院而受到更多惩罚的人。在这里，我们提出了设计公平算法的替代框架，该算法预示了决策的后果。在我们的方法中，首先引起了利益相关者在可能的决策和由此产生的结果的方面的偏好，例如平衡支出平价与法院出庭率的偏好。然后，我们在决策政策的空间中进行了优化，以最大化引起的公用事业的方式进行权衡。为此，我们开发了一种算法，以从数据中从数据中有效地学习这些最佳策略的算法，以提供大量表达效用功能。尤其是，我们使用上下文的强盗算法来探索poli cies的空间，同时在每个步骤求解凸优化问题，以根据可用信息估算最佳策略。这种后果主义范式促进了公平决策的更霍利斯的方法。
找到正确的XAI方法 - 气候科学中可解释AI方法的评估和排名指南
摘要：可解释的人工智能（XAI）方法阐明了机器学习算法的预测。存在几种不同的方法，并且已经在气候科学中应用。然而，通常缺少地面真相解释使他们的评估和比较变得复杂，随后阻碍了XAI方法的选择。因此，在这项工作中，我们在气候环境中介绍了XAI评估，并讨论了不同所需的解释属性，即稳健性，忠诚，随机化，复杂性和本地化。为此，我们选择了预测的预测年度平均温度图的案例研究。在训练多层感知器（MLP）和卷积神经网络（CNN）之后，应用了多种XAI方法，并参考每个属性计算其针对随机均匀解释的技能得分。独立于网络，我们发现XAI方法（例如综合梯度，相关性传播）和输入时间梯度梯度表现出可观的鲁棒性，忠诚和复杂性，同时牺牲随机性表现。灵敏度方法，梯度，光滑，噪声果质和融合，与稳健性的技能相匹配，但牺牲性忠诚度和复杂性对于统治技能。我们发现有关不同XAI方法的鲁棒性，复杂性和本地化技能的体系结构依赖性性能差异，从而强调了研究任务评估的必要性。，我们旨在支持气候研究人员选择合适的XAI方法。总的来说，我们的工作概述了气候科学环境中不同评估属性的概述，并展示了如何比较和台式 - 基于优势和劣势评估其适合性，以评估其特定研究问题。
关于髋关节和膝关节置换术的未来的底漆
背景：从机器人辅助和可穿戴的技术到人工智力（AI）E LADEN ANARANETICS的软件供应服务，继续增强临床骨科D，即髋关节和膝关节置换术。扩展现实（XR）工具包括增强现实，虚拟现实和混合现实技术，代表了扩展外科手术视野的新领域，以最大程度地提高技术文化，专业知识和执行。本综述的目的是批判性地详细介绍并评估髋关节和膝关节置换术中XR的最新发展，并解决与AI相关的潜在应用。方法：在围绕XR的叙述性综述中，我们讨论（1）定义，（2）技术，（3）研究，（4）当前的应用和（5）将来的方向。我们突出显示了XR子集（增强现实，虚拟现实和混合现实），因为它们与髋关节和膝关节置换术的数字化生态系统越来越多。结果：对XR开发的XR骨科生态系统的叙述性回顾，并特别强调髋关节和膝关节置换术。XR作为教育，术前计划和手术执行的工具，并与未来的应用有关AI进行了讨论，以便在不牺牲精度的情况下消除了对机器人援助和术前先进成像的需求。©2023 Elsevier Inc.保留所有权利。结论：在暴露对临床成功至关重要的领域中，XR代表了一项新型的独立软件注入的服务，可优化技术教育，执行和专业知识，但需要与AI和先前经过验证的软件解决方案进行集成，以提供机会，以提供机器人和计算机层表E基于Emagraphy Ematography E的Image Image Image Image Image Image Image Image Image Ins Image Ins提供手术精度。