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探索牙科人工智能的伦理和隐私影响 Meshal Muhammad Naeem 博士 牙周病学系讲师
探索人工智能在牙科领域的伦理和隐私影响 Meshal Muhammad Naeem 博士 牙周病学系讲师，Ishrat ul ebad Khan 博士口腔健康科学研究所 陶氏健康科学大学 电子邮件：meshal.butt@duhs.edu.pk Huma Sarwar 博士 牙科手术系高级注册官，Ishrat ul ebad Khan 博士口腔健康科学研究所 陶氏健康科学大学 电子邮件：huma.sarwar@duhs.edu.pk Muhammad Talha Hassan 硕士口腔病理学（学者） 拉合尔高等大学 电子邮件：drtalhahassan92@gmail.com Nazam Matloob Balouch 博士 牙科医生，示范员 沙希达伊斯兰牙科学院 木尔坦 电子邮件：Nambaloch@gmail.com Satinder Pal Singh 博士 牙科学士（TMDC-RC，印度）、全球卫生管理硕士（费尔里·狄金森大学，加拿大温哥华）、全科牙医（印度旁遮普省 Trusmiles 牙科诊所 电子邮件：dilbagkamal@gmail.com Pooja Devi Essrani 博士 全科牙医，卡拉奇南市医院牙科诊所 电子邮件：poojaessrani@hotmail.com Paras Rajper 博士 全科牙医，卡拉奇南市医院牙科诊所 电子邮件：parasrajper@hotmail.com
具有三个粒子的 Lipkin-Meshkov-Glick 模型的量子计算机上的方差最小化
摘要。量子计算为模拟多体核系统开辟了新的可能性。随着多体系统中粒子数量的增加，相关汉密尔顿量的空间大小呈指数增长。在使用传统计算方法对大型系统进行计算时，这带来了挑战。通过使用量子计算机，人们可能能够克服这一困难，这要归功于量子计算机的希尔伯特空间随着量子比特数的增加而呈指数增长。我们的目标是开发能够重现和预测核结构（如能级方案和能级密度）的量子计算算法。作为汉密尔顿量的示例，我们使用 Lipkin-Meshkov-Glick 模型。我们对汉密尔顿量进行了有效的编码，并将其应用到多量子比特系统上，并开发了一种算法，允许使用变分算法确定原子核的全激发光谱，该算法能够在当今量子比特数有限的量子计算机上实现。我们的算法使用哈密顿量的方差 DH 2 E −⟨ H ⟩ 2 作为广泛使用的变分量子特征值求解器 (VQE) 的成本函数。在这项工作中，我们提出了一种基于方差的方法，使用量子计算机和简化量子比特编码方法查找小核系统的激发态光谱。
自体骨、甲基丙烯酸甲酯、多孔聚乙烯和钛网在颅骨修补术中的比较
回顾性分析我院2016年至2019年实施的颅骨修补术，对年龄、性别、诊断、手术材料、并发症进行分类，常规进行脑CT检查，创伤、肿瘤、缺血性、出血性中风、脑内血肿纳入研究，因颅颌面创伤行重建手术者排除。术后患者控制至少1年。在术前准备阶段，对每位患者进行脑CT检查，必要时进行脑磁共振成像观察。调查每位患者是否有伤口部位感染或全身感染灶，感染灶解决后至少1个月计划手术。开颅减压术中保留骨骼的患者骨瓣常规一次性置入腹部皮下组织，涉及额窦区的开颅手术用骨蜡和患者骨骼封闭额窦口，切除窦黏膜，开颅额窦。保存在腹部皮下脂肪组织内的骨瓣在开颅手术同期取出，使用前用含万古霉素的生理盐水彻底冲洗。自体骨、甲基丙烯酸甲酯和多孔聚乙烯植入物用粗vicryl缝线固定在颅骨上为标准。钛网用微型螺钉固定在颅骨上。
对称多量子系统中纠缠研究中的信息图及其在 Lipkin–Meshkov–Glick D 级原子模型中量子相变的应用
信息图被用来讨论两种不同信息测度之间的关系，如冯·诺依曼熵与误差概率[1]，或冯·诺依曼熵与线性熵[2]。对于线性（L）熵和冯·诺依曼（S）熵，通常对任何有效的概率分布ρ绘制（L（ρ），S（ρ））图。这里，ρ也可以表示量子系统的密度矩阵（或者更确切地说是具有其特征值的向量），这也是本文的主要兴趣所在。我们特别关注由此产生的信息图区域的边界，其中相关的概率分布（或密度矩阵）将被表示为“极值”。在参考文献[3]中，对两个量子比特的熵进行了比较（有关离子-激光相互作用的情况，另见[4]）。在 [5] 中，对任意熵对的信息图进行了详细研究。文中证明了，对于某些条件（线性、冯·诺依曼和雷尼熵满足），极值密度矩阵始终相同。文中给出了反例，但一般来说，偏差会非常小，并且可以安全地假设这些极值密度矩阵具有普适性。在本文中，我们将使用信息图来获取对称多量子系统中粒子纠缠的全局定性信息，该系统由广义“薛定谔猫”（多组分 DCAT）态（在 [6] 中首次引入，作为振荡器的双组分偶态和奇态）描述。这些 DCAT 态原来是 U(D)自旋相干（准经典）态的 ZD−12 宇称改编，它们具有弱重叠（宏观可区分）相干波包的量子叠加结构，具有有趣的量子特性。为此，我们使用一和二量子Dit 约化密度矩阵 (RDM)，它是通过从由 cat 态描述的 N 个相同量子Dit 的复合系统中提取一两个粒子/原子，并追踪剩余系统获得的。众所周知（见 [3] 及其参考文献），这些 RDM 的熵提供了有关系统纠缠的信息。我们将绘制与这些 RDM 相关的信息图，并提取有关一和二量子Dit 纠缠的定性信息，以及相应 RDM 的秩，这也提供了有关原始系统纠缠的信息 [7]。我们将应用这些结果来表征 3 级全同原子 Lipkin–Meshkov–Glick 模型中发生的量子相变 (QPT)，以补充 [ 8 ] 的结果。具体来说，我们已经看到，一和二量子 DIT RDM 的秩可以被视为检测 QPT 存在的离散序参量前体。本文结构如下。第 2 节回顾了信息图的概念，描述其主要属性，特别是关于秩的属性。第 3 节回顾了 U(D) 自旋相干态的概念及其 ZD−12 宇称适配版本 DCAT。在第 4 节中，我们计算了 2CAT 和 3CAT 的一和二量子 Dit RDM、它们的线性熵和冯诺依曼熵，绘制了它们并构建了相关的信息图。在第 5 节中，我们使用信息图提供有关 Lipkin–Meshkov–Glick (LMG) 模型中 QPT 的定性信息。第 6 节致力于结论。
Mesha 项目：通过提高生产力改变妇女的生活
5.1 受访者的人口统计概况 ................................................................................................ 8 5.2 山羊的重要性 ................................................................................................................ 9 5.3 普遍的做法 ................................................................................................................ 10 5.4 疾病和死亡率 ............................................................................................................ 12 5.5 市场和服务的可及性 ................................................................................................ 14 5.6 山羊农民的赋权 ...................................................................................................... 16 5.7 自助小组功能 ................................................................................................................ 17 6. 研究结果讨论 ................................................................................................................ 18
计算模型和网格划分策略对夹层材料回弹预测的影响
摘要：本文研究了计算模型和网格策略对微合金钢薄夹层材料回弹预测的影响。为了验证所选的计算策略，对实验获得的试件（U 型弯曲）与 FEA 结果进行了比较。计算中采用了结合各向同性和运动硬化定律的 Vegter 屈服准则。此外，还研究了变形网格元素（表面和体积）对回弹预测精度的影响。结论是，体积变形网格的选择并不能显著提高结果的准确性。此外，这是一种相当耗时的方法。更大的影响是通过选择硬化定律来监测的，其中各向异性的硬化定律更适合用于给定夹层材料的回弹预测。
CorticalFlow：用于皮质表面重建的微分同胚网格变形模块
在本文中，我们介绍了一种新的几何深度学习模型 CorticalFlow，该模型通过给定一张三维图像来学习将参考模板变形为目标对象。为了保留模板网格的拓扑属性，我们通过一组微分同胚变换来训练我们的模型。这种新的流常微分方程 (ODE) 框架实现受益于小型 GPU 内存占用，可以生成具有数十万个顶点的曲面。为了减少由其离散分辨率引入的拓扑误差，我们推导出可改善预测三角网格流形性的数值条件。为了展示 CorticalFlow 的实用性，我们展示了它在大脑皮层表面重建这一具有挑战性的任务中的表现。与目前最先进的技术相比，CorticalFlow 可以生成更优质的曲面，同时将计算时间从 9 分半钟缩短到 1 秒。更重要的是，CorticalFlow 强制生成解剖学上合理的曲面；它的缺失一直是限制此类表面重建方法临床意义的主要障碍。
金属网与石墨烯复合的光学透明微波屏蔽混合薄膜
摘要 — 具有宽带电磁屏蔽能力的透明导电材料在航空航天、医疗设备和电子通信领域有着广泛的应用。在不牺牲太多光学透明度的情况下实现增强的电磁屏蔽效果是学术界和工业界的技术趋势。在这里，我们通过实验提出了一种由纳米印刷基金属网和石墨烯涂层构成的柔性混合薄膜，用于透明电磁屏蔽应用。进行数值分析以研究电磁屏蔽和光学透明度之间的最佳平衡。在实验中，与参考组（仅有金属网的情况）相比，混合薄膜的屏蔽能力增强，而不会过度牺牲光学透射率。我们的工作为高性能光学透明屏蔽材料提供了一个混合平台，用于电磁环境保护。
HEC-RAS 2D 网格细化
• 计算缓冲区内的所有点均被移除。 • 沿着断线的一侧均匀添加单元格。 • 点移除的缓冲区计算如下：近间距 * 近重复 + 近间距大小翻倍 n 次，直到达到远间距大小（但是，取最后一个单元格大小的 75%，以免删除得太远）