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标题：柏拉图式 Ququart 基准测试
计划摘要（摘要在第 3 页） 研讨会第一天：7 月 9 日星期二@量子计算研究所 08.45 - 09.00：欢迎 09.00 - 09.40：Maciej Lewenstein 小组：Pavel Popov 标题：使用量子计算机系统的格点规范理论的量子模拟 09.40 - 10.20：Ray Laflamme 小组：Cristina Rodriquez、Matt Graydon 标题：柏拉图式量子基准测试 10:20 - 10:50：咖啡休息（30 分钟） 10.50 - 11.30：Michel Devoret 小组：Benjamin Brock 标题：超越盈亏平衡的玻色子量子计算机的量子误差校正 11.30 - 12:10：Irfan Siddiqi 小组：Noah Goss、Larry Chen 标题：纠缠超导量子计算机12.10 - 12.50：Barry Sanders 标题：小猫、猫、梳子和指南针：叠加相干态 12.50 - 14.00：午餐休息 (70 分钟) 14.00 - 14.40：Hubert de Guise 标题：d 维幺正的简单因式分解和其他“良好”属性 14.40 - 15.20：Sahel Ashhab 标题：优化高维量子信息控制：(1) 量子三元组控制和 (2) 具有弱非谐量子比特的双量子比特门的速度限制 15.20 - 16.00：Martin Ringbauer 标题：使用囚禁离子量子比特的量子计算和模拟 16.00 - 16.30：咖啡休息 (30 分钟) 16.30 - 17.10：Adrian Lupascu 标题：控制和过程超导量子三元材料的特性分析 17.10 - 17.50：Susanne Yelin 题目：量子化学与量子计算机 18.00 - 20.00 = 海报展示 + 手持食物
评论文章 - 药学中的人工智能 (AI)
药学中的人工智能（AI）：创新概述 Muhammad Ahmer Raza 1,2；Shireen Aziz 3,4；Misbah Noreen 2,5；Amna Saeed 6,7；Irfan Anjum 8,9；Mudassar Ahmed 2,5； Shahid Masood Raza 2,4,10 1 拉合尔大学药学实践系，旁遮普省，巴基斯坦 2 费萨拉巴德大学药学院，旁遮普省，巴基斯坦 3 郑州大学药学院，河南，中国 4 萨戈达大学药学院，旁遮普省，巴基斯坦 5 费萨拉巴德农业大学药学院，旁遮普省，巴基斯坦 6 西安交通大学药学院药学管理与临床药学系，西安，中国 7 西安交通大学药品安全与政策研究中心，西安，中国 8 拉合尔大学药学院，巴基斯坦 9 哈塞特佩大学药学院，安卡拉，土耳其 10 华中科技大学同济医学院药学院，湖北，中国 摘要 人工智能 (AI) 作为一种数据和数据分析的干预手段而出现。与数字相关的问题。这一突破几乎推动了所有领域的多项技术进步，从工程到建筑、教育、会计、商业、健康等。人工智能在医疗保健领域取得了长足进步，在数据和信息存储和管理中发挥了重要作用 - 例如患者病史、药品库存、销售记录等；自动化机器；软件和计算机应用程序，如 MRI 辐射技术、CT 诊断等诊断工具，都是为了帮助和简化医疗保健措施而创建的。毫无疑问，人工智能已经彻底改变了医疗保健，使其更加有效和高效，而制药行业也不例外。在过去的几年中，人们对人工智能技术的用途产生了越来越多的兴趣，用于分析和解释药学的一些重要领域，如药物发现、剂型设计、多药理学和医院药房。鉴于人工智能的重要性日益增加，我们希望创建一份全面的报告，帮助每一位执业药剂师了解该领域的部署所带来的最大突破。
Hongce Zhang
会议：•Yu Zeng，Bo-Yuan Huang，Hongce Zhang，Aarti Gupta，Sharad Malik，从RTL设计中产生建筑级别的处理器，用于处理器和加速器的RTL设计，第一部分：确定建筑变量的建筑变量，在计算机上设计（ICCAD），ICCAD（ICCAD），ICCAD•MAKEAI MAKIAN MAKIEN LONS，AHMEDERIAI，AHMEDERIAL LONS，AHMEDERIAL LONS，AHMED AHMEDERIAL LONS，AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED MARGAIN Yang, Hongce Zhang , Kristopher Brown, Aarti Gupta and Clark Barrett, Pono: A Flexible and Extensible SMT-based Model Checker, in Computer-aided Verification (CAV) , 2021 • Hongce Zhang , Aarti Gupta and Sharad Malik, Syntax-Guided Synthesis for Lemma Generation in Hardware Model Checking, in Verification Model Checking and Abstract解释（VMCAI），2021。•Hongce Zhang，Maxwell Shinn，Aarti Gupta，Arie Gurfikel，Nham Le和Nina Narodytska，通过可及性分析进行认知任务的复发性神经网络的验证，在欧洲人工智能（ECAI）的欧洲大会上，2020年。•Nina Narodytska，Hongce Zhang，Aarti Gupta和Toby Walsh，在国际学习表现会议（ICLR）中寻找卫星友好的二进制神经网络建筑（ICLR），2020年。•Hongce Zhang，Weikun Yang，Grigory Fedyukovich，Aarti Gupta和Sharad Malik，在验证模型检查和抽象解释（VMCAI）中，用于模块化硬件验证的环境不变性（VMCAI），2020年。Bo-Yuan Huang，Hongce Zhang，Aarti Gupta和Sharad Malik，Ilang：SOC的建模和验证平台，使用指令级抽象，用于系统构建和分析的工具和算法（TACAS）（TACAS），2019年。Bo-Yuan Huang，Hongce Zhang，Aarti Gupta和Sharad Malik，Ilang：SOC的建模和验证平台，使用指令级抽象，用于系统构建和分析的工具和算法（TACAS）（TACAS），2019年。•Hongce Zhang，Caroline Trippel，Yatin A. Manerkar，Aarti Gupta，Aarti Gupta，Margaret Martonosi和Sharad Ma-Maik，Ila-MCM：Ila-MCM：将记忆一致性模型与指导级抽象与异构系统 - chiper-chip chip chip verii chiperifienforcation in-in-chiperforcation in-in-chip-chip-chiperforcation in Sumper-nor-clander/in gramcaded in of Computer-aver-aver-aver-aver-aver-aver>•Jangseop Shin，Hongce Zhang，Jinyong Lee，Ingoo Heo，Yu-Yuan Chen，Ruby B. Lee和Yunheung Paek，这是一种基于硬件的技术隐性信息流动跟踪，在国际计算机辅助设计（ICCAD）的国际会议上（ICCAD），2016
chatgpt，大型语言模型和法律
1。See generally Alec Radford, Jeff Wu, Rewon Child, D. Luan, Dario Amodei & I. Sutskever, Language Models Are Unsupervised Multitask Learners (2019) (unpublished manuscript), https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-model s.pdf [https://perma.cc/7tud-38j5]; Long Ouyang, Jeff Wu, Xu Jiang, Diogo Almeida, Carroll L. Wainwright, Pamela Mishkin, Chong Zhang, Sandhini Agarwal, Katarina Slama, Alex Ray, John Schulman, Jacob Hilton, Fraser Kelton, Luke Miller, Maddie Simens, Amanda Askell, Peter Welinder, Paul Christiano, Jan Leike &瑞安·洛（Ryan Lowe），培训语言模型遵循人类反馈的指示4，2022）（未出版的手稿），https://arxiv.org/pdf/2203.02155.pdf [https://perma.cc/myf8-28l9]。2。See Muhammad Usman Hadi , Qasem Al Tashi, Rizwan Qureshi, Abbas Shah, Amgad Muneer, Muhammad Irfan, Anas Zafar, Muhammad Bilal Shaikh, Naveed Akhtar, Jia Wu & Seyedali Mirjalili, Large Language Models: A Comprehensive Survey of Its Applications, Challenges, Limitations, and Future前景（2023年12月7日）（未发表的手稿），https：//www.semanticscholar.org/paper/large-language-models%3a-a-a-comprehensial--comphermiss--compherive--susporment-of-hadi-tashi/24de-tashi [https://perma.cc/fl y8-zd2p]。3。请参阅OpenAI，GPT-4技术报告（3月1，2024）（未发表的手稿），https://arxiv.org/abs/2303.08774 [https://perma.cc/m5vx-tjlt]。4。“理解”一词在引用中，因为不给这些AI系统化拟人化并不意义地暗示它们具有类似于人类的认知能力。5。6。L. R EV。L. R EV。相反，正如本文强调的那样，LLM AI系统通过统计近似来获得其智能观察结果。确实，他们通常能够产生非常准确和类似人类的反应，但目前，他们很可能不会以与人类认知理解相当或类似的方式“理解”人类语言。因此，在这种情况下，“理解”可以被认为是说这些模型产生的统计输出在鉴于输入的响应范围内，并且经常近似于一个类似位置的人，他们确实理解了认知水平上的输入，会产生响应。即使这种产生响应迅速且显着的人类输出的能力是显着的，但考虑到当前AI模型的工作方式，人们必须注意不要暗示类似人类的认知。OpenAi，介绍ChatGpt：对话的优化语言模型，o Pen AI：B日志（2022年11月30日），https：//openai.com/blog/chatgpt [https://perma.cc/8qwz-7nky]。Daniel Schwarcz和Jonathan H. Choi，《律师的AI工具：实用指南》，108 M Inn。h eadnotes 1，1（2023）;乔纳森·H·乔（Jonathan H.
79 VII。 prevencióndelaNeumoníaadquirida en la ... 研究糖尿病患者的身体组成... 丙戊酸的致致致造性：可以逆转其可能的... 鱼缸肉芽肿与分枝杆菌无关... 枯草芽孢杆菌BS006接种剂配方 西班牙新闻中癌症发病率和死亡率的表示 DNA Double Helix七十年：一种简短的历史方法，当前的发展和未来挑战 R. G. Baltazar。 2024年。预测气候变化对RCP4.5和RCP8.5的稻田产量的影响 Ejaz Ahmad 1*，Muhammad Jahangir 1，Nadeem Irfan ...
有两种自我注册的抗肿瘤疫苗可以在成年人群中施用，一种含有23种肺炎球菌多糖（PPV23）的血清型，另一种含有共轭多糖含有13种血清型蛋白质（PCV13）。 div>大多数工业化国家建议对老年人的普遍抗菌球菌疫苗接种，但关于最佳疫苗接种治疗的辩论很大。 div> div>选择疫苗的选择主要取决于有效性（即在随机对照测试中评估的保护作用）或两种针对肺炎肺炎肺炎和ENI的疫苗的有效性（即在观察研究中评估的保护作用）（在观察研究中评估的保护作用），并考虑了成本效率的预期。 div>