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人工智能与生命科学的融合：
作者衷心感谢那些在本报告编写过程中发挥重要作用的人的支持，包括许多慷慨分享时间和专业知识的专家受访者。我们要感谢 Twist Bioscience 的 James Diggans、Serotiny 的 Justin Farlow、Gryphon Scientific 的 Ryan Ritterson 以及 Google DeepMind 的同事在审阅本报告时提供的特别周到的评论。与 NTI 联合主席兼首席执行官 Ernest Moniz 和 NTI 总裁兼首席运营官 Joan Rohlfing 的讨论为制定报告建议提供了宝贵的见解。我们还要感谢 Rachel Staley Grant 管理本报告的制作，以及 Hayley Severance 对管理该项目的帮助。我们也非常感谢 Fidelity Charitable 对这项工作的支持。
人工智能与生命科学的融合：保障技术、反思治理、预防灾难
经过人类或“自然”语言训练的 LLM 及其应用程序（例如 OpenAI 的 ChatGPT、Meta 的 LLaMA Chat、Anthropic 的 Claude 和 Google 的 Bard）因其能够综合信息并根据用户提示生成新文本的能力而受到广泛关注。LLM 还可以处理其他类型的数据，例如音频、视觉和生物数据，并且正在努力创建包含多种类型数据的模型。虽然大多数自然语言 LLM 并非专门为提高对生物系统的理解而设计的，但它们实际上通过有效地总结有关生命科学、生物工程以及实验室工具和方法的广泛公开信息来发挥这一作用。这些工具旨在易于使用，并可能通过提供信息、有前途的方法、培训和指导来促进某些类型的生物工程，包括向科学专业知识很少的用户提供信息、有前途的方法、培训和指导。但是，由于 LLM 利用广泛可用的信息，因此它们可能对描述良好且与以前使用过的方法相似的方法最有帮助和最准确。此外，法学硕士可能会以令人信服的方式“产生幻觉”虚假信息，这使得那些对某个主题不太了解的人很难分辨事实和虚构。
论文：使用问题特定的参数化量子电路增强优化问题的 VQE 收敛性
摘要 变分量子特征求解器 (VQE) 算法因其在近期量子设备中的潜在用途而受到越来越广泛的关注。在 VQE 算法中，参数化量子电路 (PQC) 用于准备量子态，然后利用这些量子态计算给定汉密尔顿量的期望值。设计高效的 PQC 对于提高收敛速度至关重要。在本研究中，我们通过动态生成包含问题约束的 PQC，引入了针对优化问题量身定制的问题特定 PQC。这种方法通过关注有利于 VQE 算法的酉变换来减少搜索空间，并加速收敛。我们的实验结果表明，我们提出的 PQC 的收敛速度优于最先进的 PQC，凸显了问题特定 PQC 在优化问题中的潜力。关键词：VQE算法，优化问题，问题特定参数化量子电路
发育阅读障碍：所有理论趋向多个模型的收敛，以及ICT的作用
但是，为什么大细胞系统无法正确发展？基础巨细胞无力可能涉及几种基因的相互作用，以及不良环境因素的影响，例如免疫攻击和营养不良。已经确定了六个诱发的候选基因，证据表明了通过环境相互作用的基因。在子宫内和后来的婴儿期，这些影响可能会损害大细胞神经元的发育。有明显的遗传基础，可以使整个大脑的磁体发育受损。影响发育中大脑的自身抗体可能会损害磁体的发育。Magnocells还需要大量的多不饱和脂肪酸来保留膜柔韧性，该膜柔韧性允许通道蛋白的快速构象变化，这些变化是其瞬时灵敏度的基础。
人脑脆弱性与稀有遗传疾病的脆弱性以及行为定义的疾病的收敛
抽象背景：多种基因剂量障碍（GDDS）增加了精神障碍的风险，但是到目前为止，GDD对人脑的影响的表征是零散的，几乎没有对不同GDD的多个大脑特征的同时分析。方法：在这里，通过3种非倍性综合征的多模式神经影像学（xxy [总n = 191，92个对照参与者]，XYY [总n = 81，47个对照参与者]和三体第21和三体21 [总n = 69，41个对照参与者]，我们系统地介绍了超级X和超级X的chrom，y和chrom y 13不同的宏观结构，微结构和功能成像 - 衍生表型（IDP）。结果：结果表明，GDD和IDP的皮质变化有相当多的多样性。IDP变化的这种变化突显了单独研究GDD效应的局限性。在所有IDP更改图中的集成揭示了每个GDD的皮质变化的高度不同的结构，以及部分合并到所有3个GDD中很明显的皮质脆弱性的常见空间轴上。这个共同的轴与行为定义的精神疾病的共同皮质变化表现出很强的一致性，并且在特定的分子和细胞特征方面富含。结论：在3个非整倍性中使用多模式神经影像学数据表明，不同的GDD施加了人脑中不同的变化识别，这些变化是根据所考虑的成像方式而广泛不同的。嵌入在这种变化中的是共同多模式变化的空间轴，与精神病障碍之间的大脑变化保持一致，因此代表了神经科学中未来翻译研究的主要高优先级目标。
非晶相变材料中的电阻漂移收敛和反转
图 4：a) Ge 15 Te 85 玻璃在 105 °C 下退火一段时间后进行的电阻率上扫描测量得出的虚拟温度 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 的演变。𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 数据与 TNM-AG 模型（黑线）精确拟合，并长时间向退火温度 105 °C 收敛，从而证实了稳定性。b) 将在 105 °C 恒温保持期间获得的电阻率数据（浅蓝色点）与从 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌（红色圆圈）和 TNM-AG 模型（黑线）计算出的电阻率值进行比较（a）。实验电阻率数据与玻璃松弛模型的预测结果非常吻合。请注意，初始 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 低于图 2 所示的 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝐻𝐻。这是由于在 vdP 样品上沉积覆盖层期间向硫族化物引入了热量。
技术融合 - 数据空间商业联盟
1 简介 7 1.1 背景 7 1.2 实施驱动计划 8 1.3 如何阅读本文档 9 2 数据空间的共同愿景 10 2.1 概述 10 2.2 系统架构视图 12 2.2.1 数据空间注册表 14 2.2.2 数据空间连接器 15 2.2.3 数据空间联合服务 16 2.3 概念模型 17 2.3.1 主要实体及其关系的描述 17 2.3.2 详细信息模型 20 2.3.3 词汇中心 22 2.4 DSBA 组织的定位 24 2.4.1 大数据价值协会 (BDVA) 25 2.4.2 FIWARE 基金会 25 2.4.3 Gaia-X 26 2.4.4 国际数据空间协会 (IDSA) 26 3 数据互操作性 28 3.1 数据模型和格式 29 3.1.1 智能数据模型 29 3.2 数据交换 API 31 3.2.1 NGSI-LD 31 3.2.2 数据空间连接器内的传输管理 32 3.3 出处和可追溯性 33 4 信任和数据主权 35 4.1 概述 35 4.2 信任锚框架 36 4.2.1 ID 绑定 37 4.2.1.1 跨境使用相互认可的电子识别手段 38 4.2.1.2 ID 绑定和可验证凭证 39 4.2.1.3 关于法人标识符 41
技术融合 - 数据空间商业联盟
与其他技术基础设施（例如万维网）一样，数据空间基本上与行业无关，不同行业和数据空间之间的许多要求和功能相似甚至相同。因此，创建数据空间的基础主要不是技术挑战，因为有大量的技术解决方案和标准可用。实现可互操作的数据空间的主要挑战是就所有参与者都接受的构建模块和设计原则达成一致。
南太平洋融合区的故事情节变化...
摘要：在耦合模型对比项目（CMIP5）和第6阶段（CMIP6）模型的历史环境中，评估了南方太平洋融合区（SPCZ）的模拟，显示了South Paciififitifitication s -spatial模式和平均偏见的数个差异，但在CMIP6模型中的差异很少，但在CMIP6模型中的差异很小，但该位置的变化很少。 CMIP5型号。从两个合奏中选择了一组模拟合理的SPCZ的模型，并检查了高排放（RCP8.5和SSP5 - 8.5）场景下的未来预测。多模型的平均预测变化SPCZ降水和位置很小，但是这种多模型均值响应掩盖了各个模型的许多未来预测。为了调查故事情节方法的全部范围，重点是模型组，这些模型群体模拟了北向偏移的SPCZ，向南移动的SPCZ或SPCZ位置几乎没有变化。北向偏移的SPCZ组在赤道前的降水量也大大增加，而向南移动的SPCZ组的赤道降水增加较小，但SPCZ地区内的增加量较大。水分预算分解确认了先前研究的发现：平均循环动力学的变化是SPCZ地区降水变化的不确定性的主要来源。尽管不确定性仍然存在于SPCZ预测中，部分原因是海面温度变化和系统的耦合模型偏见的不确定模式，但值得考虑的是，该故事情节方法捕获的合理的SPCZ预测范围是南部太平洋地区的适应和计划。
人工智能与神经科学在神经系统疾病诊断方面的融合——范围审查
摘要：人工智能 (AI) 是计算机科学的一个领域，它涉及使用机器模拟人类智能，以便这些机器获得类似于人脑的解决问题和决策能力。神经科学是研究大脑结构和认知功能的科学。神经科学和人工智能相互关联。这两个领域相互帮助，共同进步。神经科学理论为人工智能领域带来了许多独特的改进。生物神经网络导致了复杂的深度神经网络架构的实现，这些架构可用于开发多种应用，例如文本处理、语音识别、对象检测等。此外，神经科学有助于验证现有的基于人工智能的模型。人类和动物的强化学习启发了计算机科学家开发用于人工智能系统的强化学习算法，使这些系统能够在没有明确指令的情况下学习复杂的策略。这种学习有助于构建复杂的应用程序，如基于机器人的手术、自动驾驶汽车、游戏应用程序等。反过来，由于人工智能能够智能分析复杂数据并提取隐藏模式，因此它成为分析非常复杂的神经科学数据的完美选择。大规模基于人工智能的模拟有助于神经科学家测试他们的假设。通过与大脑的接口，基于人工智能的系统可以提取大脑信号和根据信号生成的命令。这些命令被输入到机械臂等设备中，这有助于瘫痪的肌肉或其他人体部位的运动。人工智能在分析神经影像数据和减少放射科医生的工作量方面有多种用例。神经科学的研究有助于神经系统疾病的早期发现和诊断。同样，人工智能可以有效地应用于神经系统疾病的预测和检测。因此，本文对人工智能和神经科学之间的相互关系进行了范围界定审查，强调人工智能和神经科学之间的融合，以检测和预测各种神经系统疾病。