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具有空间一致性约束的激光雷达引导立体匹配
a 武汉大学遥感信息工程学院，武汉 430079，中国 b 中山大学地理空间信息工程与科学学院，珠海 519082，中国 * 通讯作者。1 两位作者对本文稿的贡献相同。电子邮件：zhangyj@whu.edu.cn (Y. Zhang)、zousiyuan3s@whu.edu.cn (S. Zou)、liuxy0319@whu.edu.cn (X. Liu)、huangx358@mail.sysu.edu.cn (X. Huang)、yi.wan@whu.edu.cn (Y. Wan)、yaoyongxiang@whu.edu.cn (Y. Yao)
通过不平衡流程匹配的灵活对接
扩散模型已成为最近用于分子对接的成功范式。但是，这些方法将蛋白质视为刚性结构，或者迫使模型从非结构化噪声中折叠蛋白质。在这项工作中，我们专注于柔性对接，利用蛋白质的未结合分布来建模配体结合的精确效果。虽然流量匹配（FM）为这项任务提供了一个有吸引力的选择，但我们表明，流动匹配的天真应用导致了一项复杂的学习任务，性能差。因此，我们提出了不平衡的流量匹配，即流量匹配的概括，使我们能够通过放松边缘约束来以准确的准确性来定位样品效率。从经验上讲，我们验证了在柔性对接方面的框架，证明了蛋白质构象预测的强烈改善，同时保留了可比的对接精度。
飞行员国际创始人基金匹配赠款
3。俱乐部/地区申请人必须以某种方式为一个或多个创始人基金计划做出贡献（奖学金和赠款的年度目标，纪念馆，遗产花园等）在他们申请赠款的一年中，有资格获得赠款。4。在任何获得赠款的项目中都需要会员资格的参与。筹款不被认为是参与。俱乐部的参与必须为50％或以上，除非该项目禁止。如果俱乐部不可能在该机构或设施获得资金的机构志愿服务中，则必须包括机构或设施的解释，以供赠款委员会给予豁免。5。在项目完成时安装的所有牌匾（在门口，喷泉等）应该与其他贡献者/赞助商一起拥有牌匾的飞行员国际创始人基金。
使用最大基数匹配问题对量子退火进行基准测试
我们对量子退火 (QA) 与模拟退火 (SA) 进行了基准测试，重点关注问题嵌入到 D-Wave 量子退火器的不同拓扑上的影响。我们研究的一系列问题是最大基数匹配问题的特别设计实例，这些问题很容易通过经典方法解决，但对于 SA 来说很难，而且实验发现，对于 QA 也不容易。除了使用多个 D-Wave 处理器外，我们还通过数值求解时间相关的薛定谔方程来模拟 QA 过程。我们发现嵌入问题可能比非嵌入问题困难得多，并且某些参数（例如链强度）对于找到最佳解决方案可能非常有影响。因此，找到良好的嵌入和最佳参数值可以大大改善结果。有趣的是，我们发现尽管 SA 在解决非嵌入问题方面取得了成功，但与我们在 D-Wave 量子退火器上取得的成果相比，嵌入版本获得的 SA 结果相当差。
受量子启发的匹配网络与语言学理论相结合，用于隐喻检测
摘要 让机器具备识别和理解隐喻的能力是实现人工智能的关键一步。在语言理论中，隐喻可以通过隐喻识别程序（MIP）或选择偏好违背（SPV）来识别，这两者通常被视为自然语言处理领域的匹配任务。然而，由于词语的语义不确定性和字面意义的模糊性，MIP 的实现面临挑战。同时，SPV 往往难以识别传统的隐喻。受到用于建模语义不确定性和细粒度特征匹配的量子语言模型（QLM）的启发，我们提出了一种用于隐喻检测的量子启发匹配网络。具体而言，我们使用密度矩阵来显式地表征 MIP 的目标词的字面意义，以建模词语字面意义的不确定性和模糊性。这使得 SPV 即使面对传统的隐喻也能有效工作。然后通过细粒度特征匹配实现 MIP 和 SPV。实验结果最终证明了我们的方法具有强大的竞争力。
疫情过后丹麦劳动力市场的（错）匹配
要计算行业维度的不匹配指数，我们需要每个行业的职位空缺数量和失业求职者数量。我们使用 Jobindex.dk 的职位空缺数据和 BFL 与 DREAM 组合中按行业划分的失业人数。Jobindex.dk 使用结合了行业和职业的分类：我们建立了此分类与 BFL-DREAM 组合的映射。这不是唯一的映射：必须在两侧汇总多个行业组。对于某些行业，没有对应项，但我们设法将大多数行业组相互映射。2% 的工人和 10% 的职位空缺在此过程中丢失，未被指数覆盖。最值得注意的是，分类为“设计”、“管理”、“安全”和“学生”的职位空缺无法与 BFL 数据中的行业匹配。
审查固定假牙
涉及固定的假肢，确保准确复制自然的牙齿对于取得结果和满足患者非常重要。但是，依赖判断的传统阴影匹配方法通常导致变化。技术的引入通过引入精确的技术彻底改变了这一领域。一个值得注意的进步是分光光度法，它通过测量光跨波长反射和传输的方式客观地分析颜色谱。这种方法已被证明有效地提高了阴影匹配的准确性，同时最大程度地减少了因素的影响。此外，具有照明条件的数字摄影通过允许在牙科专业人员之间进行准确的文档和沟通来提高颜色的确定。通过集成颜色管理系统，可以确保跨设备的一致性，这对于阴影匹配结果至关重要。人工智能的未来方面也在该领域发挥作用，因为机器学习算法有可能超越人类在识别颜色微妙变化方面的能力。数字阴影匹配的临床实施带来了解决方法局限性并提供自然牙色的更准确再现的精确性，效率和沟通。尽管挑战，例如标准化照明条件和牙齿色彩的复制差异，但很明显，这些进步已经积极地改变了固定的假肢。它提供了一种系统的方法来确定固定假肢中的颜色。管理数字阴影匹配涉及采用一种方法，其中包括合并实施强大临床方案的技术并为牙科专业人员提供持续的教育。但是，连续进展仍然存在一些困难，使数字阴影与解决方案相匹配。随着牙科实践的发展，技术和临床专业知识的协同作用有望重新定义审美牙科标准。
AI临床试验计划对筛查，匹配的影响，...
作者：Dale Shepard（克利夫兰诊所）Matthias Weiss（TheDacare）Bert O'Neil（社区健康网络）Amol Rao（纪念馆）Nihal Abdulla（癌症和血液研究中心）艾哈迈德·扎尔祖尔（Ahmad Zarzour） Parsons（Gundersen Health System）Paul La Porte（TOI临床研究）Samantha Mallahan，Chelsea Osterman，Danielle Skelly，Emily Patnaude，Amy Gordon Franzen，Ezra Cohen，Ezra Cohen，Matthewewnewoney（Matthewewoney（tempus）
AI临床试验计划对筛查，匹配的影响，...
作者：Dale Shepard（克利夫兰诊所）Matthias Weiss（TheDacare）Bert O'Neil（社区健康网络）Amol Rao（纪念馆）Nihal Abdulla（癌症和血液研究中心）艾哈迈德·扎尔祖尔（Ahmad Zarzour） Parsons（Gundersen Health System）Paul La Porte（TOI临床研究）Samantha Mallahan，Chelsea Osterman，Danielle Skelly，Emily Patnaude，Amy Gordon Franzen，Ezra Cohen，Ezra Cohen，Matthewewnewoney（Matthewewoney（tempus）
igflow：从头抗体设计的流匹配
在这项工作中，我们提出了IGFlow，这是抗体结构从头设计的SE（3）流量匹配模型。我们专注于生成抗体的新型可变结构域区域，并评估模型在1）无条件重链和轻链生成以及2）互补性确定区域（CDRS）的框架条件循环设计。我们的结果表明，IgFlow生成的抗体在结构上与自然观察到的抗体相似。我们将我们的方法与IGDIFF进行了比较，IGDIFF是一种无条件变量域生成的SE（3） - 扩散模型，在可设计性上。此外，我们在抗体设计中通常遇到的两个有条件的CDR介入任务上对IGFLOW和IGDIFF进行了基准测试。我们发现，Igdiff和Igflow在无条件设计抗体时都表现出色，并且IGFlow有条件地设计具有比IGDIFF更高自符合性的完整CDR循环。总体而言，我们的方法为抗体生成提供了另一种方法，具有其他计算益处，包括样本数据效率和推理速度。