XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDeTect
一种检测圆锥交叉点的混合量子算法
圆锥交叉点是分子汉密尔顿量的势能表面之间的拓扑保护交叉点，在光异构化和非辐射弛豫等化学过程中起着重要作用。它们以非零 Berry 相为特征，Berry 相是定义在原子坐标空间中一条闭路径上的拓扑变量，当路径绕过交叉流形时取π值。在本文中，我们表明，对于真实的分子汉密尔顿量，Berry 相可以通过沿所选路径追踪变分假设的局部最优值并用无控制的 Hadamard 检验估计初态和终态之间的重叠来获得。此外，通过将路径离散化为 N 个点，我们可以使用 N 个单独的 Newton-Raphson 步骤来非变分地更新我们的状态。最后，由于 Berry 相只能取两个离散值（0 或 π），因此即使累积误差受常数限制，我们的程序也能成功；这使我们能够限制总采样成本并轻松验证程序的成功。我们用数字方式证明了我们的算法在甲醛亚胺分子（H 2 C––NH）的小玩具模型上的应用。
在哪里进行活检以检测幽门螺杆菌，以及需要多少个活检才能检测到人类胃中的抗生素耐药性
1个Chu de Poitiers，Déstementdes Adents Instents，Bactériologie的实验室，86021 Poitiers，法国； ct.tran@ch-aurillac.fr（C.T.T。）; gaetan.motillon@gmail.com（G.M.）; charlottedebiais@gmail.com（C.D。）; sylvain.gautier@uvsq.fr（S.G.）; marie.aballea@chu-poitiers.fr（M.A。）; julie.crenter@chu-potiers.fr（J.C。）; magali.garcia@chu-poitiers.fr（M.G.）2 Poitiers，EA4331，Litec，86022 Poitiers，法国； philippe.vasseur@chu-poitiers.fr（p.v.）; David.tougeron@chu-poitiers.fr（D.T。）; martine_garnier@hotmail.com（m.g。）; charles.bodet@univ-poitiers.fr（C.B.）3 Poitiers，Inserm U1070，86022 Poitiers，法国4 Chu de Poitiers，H e Pato-Gastro-ent e Rologie的服务，86021 Poitiers，法国5 Chu de Poitiers，ViscéraleRale Digergery，86021 Poitiers poitiers poitiers，France; jean-- perre.faure@chu-poitiers.fr *通信：maxime.pichon@chu-potiers.fr（M.P.）; christophe.burucoa@chu-poitiers.fr（C.B.）;这样的。： + 33-（0）5-4944-4143（M.P.）; + 33-（0）5-4944-3889（C.B.）
人工智能检测眼部视乳头水肿...
结果 来自 6779 名患者的训练和验证数据集包括 14,341 张照片：9156 张正常视盘、2148 张有视乳头水肿的视盘和 3037 张有其他异常的视盘。分类为正常的百分比在各个部位从 9.8% 到 100% 不等；分类为有视乳头水肿的百分比在各个部位从 0 到 59.5% 不等。在验证集中，系统以 AUC 为 0.99（95% 置信区间 [CI]，0.98 至 0.99）区分有视乳头水肿的视盘与正常视盘以及有非视乳头水肿异常的视盘，以 AUC 为 0.99（95% CI，0.99 至 0.99）区分正常视盘与异常视盘。在 1505 张照片的外部测试数据集中，该系统对视乳头水肿检测的 AUC 为 0.96（95% CI，0.95 至 0.97），灵敏度为 96.4%（95% CI，93.9 至 98.3），特异性为 84.7%（95% CI，82.3 至 87.1）。
面向消费者和企业应用及设备的“AI Detect”
总而言之，AI Detect 代表了合理的开发努力和有效的方法，可以解决 AI 语音克隆带来的挑战。它提供了一种实用、用户友好且适应性强的解决方案，在真实语音和合成语音之间的区别越来越模糊的时代，确保了数字语音交互的安全性和真实性。就个人而言，只有最富有的人和企业才能获得保护，因此需要成为一种集体解决方案来保护所有公民和小企业。
检测、响应和恢复数据泄露
国家网络安全卓越中心 (NCCoE) 隶属于美国国家标准与技术研究所 (NIST)，是一个协作中心，行业组织、政府机构和学术机构在此共同努力解决企业最紧迫的网络安全问题。这种公私合作伙伴关系能够为特定行业以及广泛的跨行业技术挑战创建实用的网络安全解决方案。通过合作研究与开发协议 (CRADA) 下的联盟，包括技术合作伙伴（从财富 50 强市场领导者到专门从事信息技术安全的小型公司），NCCoE 应用标准和最佳实践，使用商用技术开发模块化、适应性强的示例网络安全解决方案。NCCoE 在 NIST 特别出版物 1800 系列中记录了这些示例解决方案，该系列将功能映射到 NIST 网络安全框架，并详细说明了另一个实体重新创建示例解决方案所需的步骤。NCCoE 由 NIST 于 2012 年与马里兰州和马里兰州蒙哥马利县合作成立。
我们如何才能发现珍稀动物？
科学家研究 DNA 是因为它携带着有关生物体如何生存和运作的信息。随着时间的推移，DNA 在生态学中变得越来越重要。生态学家是研究生物体与其环境之间相互作用的科学家。生态学家现在使用环境 DNA (eDNA) 来研究物种。eDNA 是留在土壤、水或沉积物中的 DNA。生物体以头发、毛皮、皮肤、尿液、唾液或血液的形式在环境中留下 DNA。eDNA 可以告诉科学家某个地区有哪些生物。它还可以帮助科学家更多地了解环境中难以观察到的稀有生物。
使用有针对性的下一代测序来检测药物 -
背景在2021年，有超过1000万人因结核病（TB）而患病，其中包括近50万人使用多药或耐利Fampicin的TB（MDR/RR-TB）（1）。已知只有三分之一的MDR/RR-TB患者已被诊断并接受治疗。易受利福平但对异尼氏二氮的抗性结核病患者的数量估计比RR-TB高两倍以上，并且在很大程度上未被发现和未经治疗（2）。在全球范围内，MDR/RR-TB中氟喹诺酮耐药性的患病率约为20％。最近，世界卫生组织（WHO）认可使用一种由Bedaquiline，Fipomanid，Linezolid和Moxifloxacin（BPALM）组成的全年全年6个月的新型治疗方法，包括患有MDR/RR-TB的患者，包括对氟尿固醇（前XDR-XDR-TB）的耐药性。新推荐的BPALM方案提供了更好的结果，明显缩短了治疗的持续时间，从而显着改善了MDR/RR-TB患者的生活质量（3）。一个新出现的关注点是Bedaquiline和lineZolid耐药性，因为这两种药物是较短的MDR/RR-TB方案的骨干，预计这些药物对于未来方案中耐药TB的治疗仍然至关重要。为了结束全球结核病的流行，我们必须大大扩展对药物抗药性测试的机会，包括构成推荐用于药物敏感和耐药性TB的最佳可用方案的药物。当前WRD仅检测对有限数量药物的耐药性，并且仅覆盖单个或几个抗性相关的基因区域。目前，没有谁推荐的快速诊断（WRD）可以在单个测试中检测到这两种治疗方案中对所有药物的耐药性来为治疗决策提供信息，也没有任何WRD检测到对新的和重复的药物的耐药性，例如bedaquiline，lineZolid，lineZolidzolid，delamanid和phitamanid和Pitermanid（4）。有针对性的下一代测序（NGS）技术伴侣使用下一代测序技术扩增所选基因，以通过一次测试来检测许多药物的抗性。此外，由于目标NG可以询问整个基因以识别与抗药性相关的特定突变，因此与现有WRD相比，有针对性的NG可以提供提高的精度。此外，新的基于NGS的新测试可以检测到当前未包含在任何其他分子测定中的新的和重新利用的药物的耐药性。基于NGS的靶向测试提供了巨大的潜力，可以提供与现代治疗方案相匹配的全面阻力检测。在2022年，他们委托了一系列有关已发表和未发表的针对性NGS产品的数据的系统评价，这些数据是商业开发用于结核病药物耐药性检测的。WHO TB诊断的评估过程已演变为一种侧重于评估结核病诊断产品而不是特定产品的机制。三种产品符合评估的纳入标准。系统评价包括有关诊断准确性，经济信息以及有关可行性，可接受性，公平性和最终用户价值观和偏好的定性证据的数据。For this guideline process, the class of targeted NGS products was defined as one that uses massively parallel sequencing to detect resistance to TB drugs, starting from a processed clinical sample and ending with an end-user report that relates detected Mycobacterium tuberculosis mutations to the presence (or absence) of drug resistance, based on the interpretation of a standard catalogue of mutations.根据可用数据，回顾了对以下药物的耐药性检测：利福平，异念珠菌，左氧氟沙星，莫西法沙星，乙拉托醇，乙酰胺，吡嗪酰胺，Bedaquiline，linezelquiline，linezolid，clofazimine，clofazimine，amikikacin和sttreptheptycin。谁于2023年5月2日至5日召集了一个指南开发小组（GDG），讨论了系统评价的发现并就此技术提出建议。
实施机器学习算法以检测和预防
抽象的金融欺诈对全球金融系统的稳定性和完整性构成了重大威胁。本文探讨了机器学习（ML）算法的潜力，以实时增强对财务欺诈的检测和预防。我们采用了一种定量研究方法，利用了应用于五年内跨国公司的交易数据的监督和无监督的ML技术的组合。所测试的关键算法包括随机森林，支持向量机和神经网络，以及诸如隔离森林和自动编码器等异常检测方法。我们的发现表明，ML算法可以有效地识别表示欺诈活动的模式和异常，神经网络证明检测的准确性最高。该研究还发现，使用这些算法对交易进行实时处理可显着减少检测时间，
使用GAN歧视器检测...
印度摘要 - 随着数字内容产生的增加，深层假图像已成为日益关注的问题，对隐私，安全性和信誉构成威胁。本文介绍了基于生成对抗网络（GAN）的深假伪造图检测工具的研究，该工具的目的是将真实图像与合成生成的图像区分开。通过利用深度学习，特别是GAN框架的歧视者，该系统确定了深层假图像中的不一致之处，为在媒体验证，网络安全和法律应用等各个领域提供可靠的检测提供了可靠的检测。我们的系统采用了发电机 - 歧视器架构，在该架构中训练了鉴别器以识别发电机生成的假图像，从而提高了其发现深色伪造的Telltale迹象的能力。在真实图像和虚假图像的广泛数据集上进行了培训，该模型能够学习细微的差异并准确地标记合成内容。该工具的目标是增强操纵图像的检测，这是需要图像真实性验证的帮助扇区。关键字 - 深处伪造，深伪，对抗网络，机器学习，生成对抗网络（GAN）
慢性肾脏疾病 - 检测，保护，完美
•请确保您的麦克风和视频在会议期间关闭。这是为了避免在演示过程中进行任何干扰，并协助连接质量。•如果您需要休息一下，请随时随时关闭电话并重新加入。•如果需要，可以使用实时字幕。•已记录事件并将共享。•请通过聊天设施询问您遇到的任何问题。我们将尝试在活动期间解决问题，但是如果我们不这样做，我们将在活动结束后进行跟进。•如果您看不到聊天，请将您的问题发送给sarah.black@healthinnovationnenc.org.uk