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c a s e r e p o t成功地治疗小儿普遍的脓疱病和secuminumab
摘要：广义脓疱牛皮癣（GPP）是牛皮癣的一种罕见，严重，威胁生命的形式，通常对常规的全身疗法有抵抗力。可以通过白介素（IL）-36受体拮抗剂的缺乏诱导。对GPP患者的治疗通常很困难，并且迄今为止可用的最佳选择尚无共识。但是，GPP中也使用了多种用于用于斑块型牛皮癣的生物制剂。在这里，我们报告了一个6岁的GPP男孩，他被误诊为AGEP，并接受了皮质类固醇的治疗，但反应不佳。他在secukinumab治疗后显示出显着改善。我们的案例报告表明，IL-17A抑制作用是小儿GPP的有希望的治疗选择，而无需与其他系统性药物结合使用。关键字：幼年脓疱牛皮癣，生物制剂，白介素17，secukinumab
用于表征电路中段测量的广义周期基准测试算法
电路中间测量 (MCM) 是容错量子计算发展中的关键因素。虽然在实现 MCM 方面取得了快速的实验进展，但表征噪声 MCM 的系统方法仍在探索中。在这项工作中，我们开发了一种循环基准 (CB) 型算法来表征噪声 MCM。关键思想是对经典和量子寄存器进行联合傅里叶变换，然后估计傅里叶空间中的参数，类似于 CB 型算法中用于表征 Clifford 门的 Pauli 噪声通道的 Pauli 保真度。此外，我们开发了一种 MCM 噪声可学习性的理论，该理论确定了哪些信息可以学习噪声模型（在存在状态准备和终止测量噪声的情况下）以及哪些信息不能学习，这表明所有可学习的信息都可以使用我们的算法来学习。作为一种应用，我们展示了如何使用学习到的信息来测试 MCM 中测量噪声和状态准备噪声之间的独立性。最后，我们进行数值模拟来说明该算法的实际适用性。与其他 CB 型算法类似，我们希望该算法能够提供一个具有实验意义的有用工具包。
开发一种可通用的帕金森病诊断语音标记
帕金森病 (PD) 是一种神经退行性疾病，其特征是运动症状，包括早期声音产生改变。早期诊断不仅对于改善 PD 患者的生活质量至关重要，而且对于提高早期神经退行性疾病期间潜在的疾病改良疗法的有效性也至关重要，而当前的诊断工具往往会忽略这一窗口。在本文中，我们提出了一种通过领域自适应和自监督学习进行 PD 识别的更通用的方法。我们展示了所提出的方法在不同语言的不同数据集中的泛化能力。我们的方法利用 HuBERT，这是一个最初为语音识别训练的大型深度神经网络，并以自监督的方式在与目标群体（即老年人）相似的人群的未标记语音数据上对其进行进一步训练。然后对模型进行微调和调整，以用于多种语言的不同数据集，包括英语、意大利语和西班牙语。在四个公开可用的 PD 数据集上进行的评估证明了该模型的有效性，平均特异性为 92.1%，平均灵敏度为 91.2%。该方法可在大量人群中提供客观一致的评估，解决人类评估固有的差异性，并提供一种非侵入性、经济高效且方便的诊断选择。
具有未表征设备的广义时间箱量子随机数发生器
基于量子力学的随机数生成器 (RNG) 因其安全性和不可预测性而引人注目，与传统生成器（如伪随机数生成器和硬件随机数生成器）相比。这项工作分析了一类半设备独立的量子 RNG 中，随着希尔伯特空间维数、状态准备子空间或测量子空间的增加，可提取随机性的数量的变化，其中限制状态重叠是核心假设，建立在准备和测量方案之上。我们进一步讨论了这些因素对复杂性的影响，并得出了最佳方案的结论。我们研究了时间箱编码方案的一般情况，定义了各种输入（状态准备）和结果（测量）子空间，并讨论了获得最大熵的最佳方案。对几种输入设计进行了实验测试，并分析了它们可能的结果安排。我们通过考虑设备的缺陷，特别是探测器的后脉冲效应和暗计数来评估它们的性能。最后，我们证明这种方法可以提高系统熵，从而产生更多可提取的随机性。
通用任务驱动的医疗图像质量增强，梯度促销
摘要 - 感谢任务驱动的图像质量增强（IQE）模型等最新成就，例如ESTR [1]，图像增强模型和视觉识别模型可以相互增强彼此的定量，同时产生我们人类视觉系统可感知的高质量处理的图像。但是，现有的任务驱动的IQE模型倾向于忽略一个基本的事实 - 不同级别的视力任务具有不同的图像特征要求，有时甚至相互矛盾。为了解决这个问题，本文提出了针对医疗图像的任务驱动IQE的广义梯度促进（GradProm）培训策略。具体来说，我们将任务驱动的IQE系统分为两个子模型i。e。，一种用于图像增强的主流模型，也是视觉识别的辅助模型。在训练期间，GradProm仅使用视觉识别模型和图像增强模型的梯度更新图像增强模型的参数，但是只有当这两个子模型的梯度以相同的方向对齐时，这是通过其余弦相似性来衡量的。如果这两个子模型的梯度不在同一方向上，则GradProm仅使用图像增强模型的梯度来更新其参数。从理论上讲，我们已经证明了图像增强模型的优化方向不会被GradProm的实现下的辅助视觉识别模型偏差。从经验上讲，对四个公开但具有挑战性的医学图像数据集的广泛实验结果证明了Gradprom的表现优于现有最新方法。
自适应预测合奏：改善运动预测的分布概括
摘要 - 自主驾驶的基于深度学习的轨迹预测模型通常会在概括到分布（OOD）方案的概括中遇到困难，有时表现比简单的基于规则的模型差。为了解决这一限制，我们提出了一个新颖的框架，自适应预测集合（APE），该集合整合了深度学习和基于规则的预测专家。学习的路由功能，与深度学习模型同时训练，根据输入方案动态选择最可靠的预测。我们在大规模数据集上进行的实验，包括Waymo Open Motion Datat（WOMD）和Argoverse，证明了整个数据集的零射击概括的改进。我们表明，我们的方法的表现优于单个预测模型和其他变体，尤其是在具有很高比例的OOD数据的长音预测和场景中。这项工作强调了混合方法在自主驾驶中进行鲁棒和可推广的运动预测的潜力。更多详细信息可以在项目页面上找到：https：//sites.google.com/view/ ape-generalization。
人工智能驱动的自动蛋白工程的广义平台
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月14日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.12.637932 doi：Biorxiv Preprint
人工智能驱动的自动蛋白工程的广义平台
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月14日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.12.637932 doi：Biorxiv Preprint
延迟的非线性schrödinger方程：封闭形式和广义可分离解决方案
摘要：首次考虑具有恒定延迟的非线性Schrödinger方程。这些方程是具有立方非线性的经典schrödinger方程的概括，而更复杂的非线性schrödinger方程包含功能任意性。从物理的角度来看，考虑了数学物理学非线性方程延迟出现的可能原因。为了构建精确的解决方案，使用了相关方程解的结构类比。获得了具有延迟的非线性schrödinger方程的新精确解，这些方程在基本函数或四函数中表示。还发现了一些具有广义分离变量的更复杂的解决方案，这些解决方案是通过普通微分方程的混合系统描述的，而无需延迟或延迟的普通微分方程。这项工作的结果对于开发具有延迟的非线性schrödinger方程所描述的新数学模型可能很有用，并且给定的精确解决方案可以作为旨在评估数值方法准确性的测试问题的基础，以评估非线性偏差方程与延迟集成非线性偏差方程。
治疗初级保健中广义焦虑症的临床实践指南
家庭医生以及在美联社工作的其他专业人员以及在医疗保健网络中的位置，可以尽早发现与标签进行咨询的患者的首次症状。 div>焦虑和过度关心是咨询的很常见原因，大多数情况下非常非特异性，可以被躯体症状掩盖。 div>因此，患者对患者的管理很复杂，尤其是如果我们考虑诊断的难度，需要及时进行特定的，有时是延长的治疗，以及在某些情况下需要在心理健康方面推出专门护理的需求。 div>为此，标签的管理有一些可变性。 div>