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一种基于机器学习的错误缓解方法，用于在IBM的量子计算机上开发可靠的软件开发
量子计算机有可能在某些复杂的计算问题上胜过经典计算机。但是，当前的量子计算机（例如，来自IBM和Google）具有继承噪声，该噪声会导致量子软件在量子计算机上执行的量子软件输出的错误，从而影响量子软件开发的可靠性。鉴于其可扩展性和实用性，该行业越来越涉及机器学习（ML）基于基于错误的错误缓解技术。但是，现有的基于ML的技术有局限性，例如仅针对特定的噪声类型或特定的量子电路。本文提出了一种实用的基于ML的方法，称为Q-Lear，具有新型功能集，以减轻量子软件输出中的噪声错误。我们在八台量子计算机及其相应的嘈杂模拟器上评估了Q- LEAL，全部来自IBM，并将Q-lear与基于基线的基于ART ML的最先进的方法进行了比较。结果表明，与基线相比，Q-lear在实际量子计算机和模拟器上都达到了25％的误差缓解措施。我们还讨论了Q学习的含义和实用性，我们认为这对于从业者来说是有价值的。
走向科学中的错误哲学
概述[从序言中摘录]对于许多哲学家来说，科学的核心目的是产生可靠的知识。但具有讽刺意味的是，科学的历史散布着错误。对于许多人来说，也许这些只是令人尴尬的失败，可以轻松地承认并投入阴影。相比之下，在本书中，我庆祝了这些错误。它们是科学过程和进步的组成部分。新知识的成本是错误的风险。传统上，哲学家专注于科学的独特方法和纪律处分，以建立可靠的知识。错误似乎是一个烦人的 - 在真正的知识方面的分心。在这里，我详细介绍了科学家的反应和确定错误。基于历史分析，我还建议从更务实的角度（展望未来），科学家如何有效地管理不可避免的错误。尽管许多哲学家（以及历史学家和社会学家以及科学家本身）对错误进行了不同的评论，但我们需要一种全面而系统的方法来组织我们的理解和指导科学家实践：科学错误的哲学。因此，本书对科学错误进行了深思熟虑的思考。的确，一项协调的研究得出了一些意外的结论。例如，“负”知识具有“积极”的作用。也就是说，我们应该对比true-or-False（已知）与不确定性（未知）进行对比。错误导致在多个级别上改善方法。因此，证明标准升级。理解特定的错误有助于加深知识的准确性和准确性，即使某些较早的概念被放弃为“错误”。因此，我们可以概念化知识，而不是“真实”与“错误”，而是拥抱两种形式的知识。知识的质量有所提高。展望未来，我们可以通过对错误的更系统的关注来改善科学实践。我们可以通过故意探索可能未解决的错误来源来培养一种加深知识的习惯。
文章基于深度强化学习的车辆到电网运行策略，用于管理太阳能发电预测误差
摘要：本研究提出了一种基于深度强化学习 (DRL) 的车辆到电网 (V2G) 运营策略，该策略侧重于动态整合充电站 (CS) 状态以优化太阳能发电 (SPG) 预测。为了解决太阳能和 CS 状态的变化，本研究提出了一种新方法，将 V2G 运营制定为马尔可夫决策过程，并利用 DRL 自适应地管理 SPG 预测误差。利用韩国南方电力公司的实际数据，使用 PyTorch 框架证明了该策略在增强 SPG 预测方面的有效性。结果表明，与没有 V2G 的情景相比，均方误差显著降低了 40% 至 56%。我们对阻塞概率阈值和折扣因子影响的研究揭示了最佳 V2G 系统性能的见解，表明在即时运营需求和长期战略目标之间取得平衡。研究结果强调了使用基于 DRL 的策略实现电网更可靠、更高效的可再生能源整合的可能性，标志着智能电网优化向前迈出了重要一步。
新冠肺炎疫苗接种意外错误管理指南
• 发现疫苗接种错误后，应尽快通知接种者。应告知接种者未来剂量的任何影响/建议，以及局部或全身反应的可能性以及对疫苗有效性的影响（如果适用且已知）。 • 根据机构用药错误或专业机构的报告流程（包括 BC 患者安全学习系统 (PSLS)）报告所有错误或未遂事件。 • 如果无意的疫苗接种错误导致免疫接种后不良事件 (AEFI)，请填写免疫接种后不良事件页面上的相应 AEFI 病例报告表并将其提交给当地公共卫生部门。有关 AEFI 报告的信息可在 BC 免疫手册第 5 部分 - 免疫接种后不良事件中找到。 • 确定疫苗接种错误是如何发生的，并实施策略以防止其再次发生。 • 与通常的做法一样，在管理错误和偏差时，询问客户接种疫苗后的不良事件历史。如果他们出现严重的局部或全身反应，请根据具体情况，咨询医疗卫生官和/或过敏症专家/免疫学家，决定是否提供后续剂量。• 如果客户在无效剂量后重复剂量，需要后续剂量，请按照推荐的适合年龄的剂量和产品进行给药。从重复剂量开始计算间隔时间。• 有关疫苗接种实践的其他资源可在 BC 免疫手册附录 B - 生物制品管理中找到。
量子纠错码理论（作者：Emanuel Knill 和 Raymond Laflamme）
在两种主要情况下，操纵相干量子态很重要：量子通信和量子计算。量子通信侧重于通过可能存在噪声的信道传输状态，通常涉及通信能力有限的多方。量子计算则侧重于产生最终状态的酉变换，仅涉及一方。然而，在这两种情况下，执行操作或传输或存储信息时都会导致相干性丧失。相干性的丧失直接降低了获得正确最终结果的概率，因此避免此类错误非常重要。主要有两种方法：（1）对于短距离或相当简单的计算，可以通过隔离量子态并提高所用酉变换的准确性来最大限度地减少错误；（2）对于长距离或复杂计算，纠错更为重要，因为这些错误对于更长、更复杂的量子任务来说是不可避免的。在经典通信和计算中，可以引入冗余来恢复损坏的信息。但由于“不可克隆定理”，这种方法不适用于量子态。该定理表明，由于无法克隆光子，因此无法在量子态中使用冗余。推理如下：首先，取一个偏振态为 | s ⟩ 的入射光子：| A 0 ⟩| s ⟩→| A s ⟩| ss ⟩ ，其中 | A 0 ⟩ 是“就绪”状态，| A s ⟩ 是最终状态
航空维修中的人为因素：了解错误、管理和技术趋势
飞机维护和检查是一个复杂的系统，需要按时间安排工作，需要不同专业人员的团队合作才能保持飞机的适航性。维护和检查过程中的错误会导致飞行中发动机停机、航班延误、航班取消，有时还会导致事故和事件，造成严重的经济后果。由于对航空公司的安全和财务方面都有重大影响，本文重点关注机库维护，因为这项工作是由不同的技术人员分几班进行的，并解决导致错误的各种人为因素问题。本文还将简要讨论轮班工作和维护技术人员的健康问题、影响维护的人为因素问题、了解人为因素模型的重要性以及维护和检查错误的影响，并附上案例研究，特别是主要由人为因素问题引起的飞机事故。此外，本文还探讨了飞机维护技术的最新进展和趋势，强调了它们通过预测性维护、机器人技术、增强和虚拟现实、大数据分析、区块链和增材制造带来的变革潜力。这些技术有望提高维护实践的效率、安全性和有效性。本文最后介绍了错误管理方法的见解，并为未来的研究提供了建议。通过将传统见解与尖端技术考虑相结合，这项综合分析旨在为航空维修领域安全协议和实践的发展做出重大贡献。
原发性免疫缺陷（免疫力的天生错误）...
该文档是由Aspia开发的，Aspia是澳大利亚和新西兰的临床免疫学/过敏专家的高峰专业机构。ASCIA信息基于已发表的文献和专家审查，不受商业组织的影响，并且不打算取代医疗建议。用于患者或护理人员的支持，请联系Auspips，Hae Australasia，IDFA或IDFNZ。
1型糖尿病患者的24小时能量消耗
住院，ICU入院和死亡率因IUIS诊断组而异（图2）。 在有44％的先天免疫缺陷患者中观察到最高的率，在44％的患者中观察到ICU入院，其中11％的患者在22％的患者中观察到死亡。 免疫缺陷，免疫失调和自身炎症性疾病的组合患者的住院率，ICU入院和死亡率也更高（图2）。 在抗体缺乏症患者中观察到率较低，并且在吞噬细胞缺乏症和补体缺乏症的患者中观察到最低率，在这两个患者组中没有ICU入院或死亡。 合并症患者和年龄最大的四分之一患者的住院，ICU入院和死亡的率较高（图2）。 疫苗接种对COVID-19结果的影响住院，ICU入院和死亡率因IUIS诊断组而异（图2）。在有44％的先天免疫缺陷患者中观察到最高的率，在44％的患者中观察到ICU入院，其中11％的患者在22％的患者中观察到死亡。免疫缺陷，免疫失调和自身炎症性疾病的组合患者的住院率，ICU入院和死亡率也更高（图2）。率较低，并且在吞噬细胞缺乏症和补体缺乏症的患者中观察到最低率，在这两个患者组中没有ICU入院或死亡。合并症患者和年龄最大的四分之一患者的住院，ICU入院和死亡的率较高（图2）。疫苗接种对COVID-19结果的影响