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模型模拟预测，Pemvidutide的双重GLP-1/胰高血糖素受体激动剂将在Mash Nas，肝脂肪和FI
•分别在临床报道和QSP预测Pemvidutide对体重减轻和LFC时24和12周之间的影响之间观察到了很强的相关性。•在24周时，QSP模型预测Pemvidutide 1.8 mg可完全分辨NAS和MASH纤维化的1分中位数改善。•将GCGR激动剂添加到GLP-1R激动剂中，导致LFC从21％降低到62％，并导致中位NAS降低4点。•仅在24周时间内，仅凭GLP-1受体激动剂对纤维化没有影响。
通过降低定量系统药理学模型来得出基于机制的药效学模型：华法林
摘要定量系统药理学（QSP）模型整合了有关药理学相关过程的全面合理和定量知识。我们以前提出了一种利用QSP模型中知识的第一种方法，以得出基于机制的药效学（PD）模型。它们的复杂性通常仍然太大，无法用于临床数据的人群分析。在这里，我们将方法扩展到了降低状态，还包括简化反应速率，消除反应和分析解决方案。我们还确保减少的模型不仅要维持参考个体的预定近似质量，而且还要用于虚拟人群。我们说明了华法林对血液凝血的影响的扩展方法。使用模型还原方法，我们得出了一种新型的小型华法林/国际标准化比率模型，并揭示了其适合生物标志物识别的能力。由于该方法的系统性质与经验模型构建相比，提出的模型还原算法提供了改进的基本原理，可以从其他应用程序中的QSP模型中构建PD模型。
安全与破坏性技术研究中心评估
安全与颠覆性技术研究中心 (SDT) 专注于量子科学技术以及先进材料科学。SDT 与来自众多行业的广泛客户和合作者以及其他 NRC 研究中心和项目合作，以构建适用于一系列行业的新技术平台。该研究中心主办量子传感器挑战计划 (QSP)，并且是 NRC-渥太华大学极端光子学联合中心 (JCEP) 的主要合作者。
无限量子信号处理
量子信号处理 (QSP) 使用大小为 2 × 2 的酉矩阵乘积来表示度为 d 的实标量多项式，并由 ( d +1) 个实数（称为相位因子）参数化。这种创新的多项式表示在量子计算中有着广泛的应用。当通过截断无限多项式级数获得感兴趣的多项式时，一个自然的问题是，当度为 d →∞ 时，相位因子是否具有明确定义的极限。虽然相位因子通常不是唯一的，但我们发现存在一致的参数化选择，使得极限在 ℓ 1 空间中具有明确定义。这种 QSP 的广义称为无限量子信号处理，可用于表示一大类非多项式函数。我们的分析揭示了目标函数的规律性与相位因子的衰减特性之间存在令人惊讶的联系。我们的分析还启发了一种非常简单有效的算法来近似计算 ℓ 1 空间中的相位因子。该算法仅使用双精度算术运算，并且当目标函数的切比雪夫系数的 ℓ 1 范数的上限为与 d 无关的常数时，该算法可证明收敛。这也是第一个在极限 d →∞ 中具有可证明性能保证的数值稳定相位因子查找算法。
无限量子信号处理
量子信号处理 (QSP) 使用大小为 2 × 2 的酉矩阵乘积来表示度为 d 的实标量多项式，并由 ( d +1) 个实数（称为相位因子）参数化。这种创新的多项式表示在量子计算中有着广泛的应用。当通过截断无限多项式级数获得感兴趣的多项式时，一个自然的问题是，当度为 d →∞ 时，相位因子是否具有明确定义的极限。虽然相位因子通常不是唯一的，但我们发现存在一致的参数化选择，使得极限在 ℓ 1 空间中具有明确定义。这种 QSP 的广义称为无限量子信号处理，可用于表示一大类非多项式函数。我们的分析揭示了目标函数的规律性与相位因子的衰减特性之间存在令人惊讶的联系。我们的分析还启发了一种非常简单有效的算法来近似计算 ℓ 1 空间中的相位因子。该算法仅使用双精度算术运算，并且当目标函数的切比雪夫系数的 ℓ 1 范数的上限为与 d 无关的常数时，该算法可证明收敛。这也是第一个在极限 d →∞ 中具有可证明性能保证的数值稳定相位因子查找算法。
分子可观测量的容错量子计算
在过去的三十年中，使用量子计算机估算分子哈密顿量的基态能量的成本已显著降低。然而，人们很少关注估算其他可观测量相对于所述基态的期望值，而这对于许多工业应用来说非常重要。在这项工作中，我们提出了一种新颖的期望值估计 (EVE) 量子算法，该算法可用于估算任意可观测量相对于系统任何本征态的期望值。具体来说，我们考虑了两种 EVE 变体：基于标准量子相位估计的 std-EVE 和利用量子信号处理 (QSP) 技术的 QSP-EVE。我们对这两种变体都进行了严格的误差分析，并最小化了 QSP-EVE 的单个相位因子数量。这些误差分析使我们能够在各种分子系统和可观测量中为 std-EVE 和 QSP-EVE 生成常数因子量子资源估计。对于所考虑的系统，我们表明 QSP-EVE 可将 (Toffoli) 门数减少多达三个数量级，并将量子位宽度减少多达 25%，而标准 EVE 则可实现。虽然估计的资源数量对于第一代容错量子计算机来说仍然太高（对于所考虑的示例，大约在 10 14 到 10 19 个 Toffoli 门之间），但我们的估计对于期望值估计和现代 QSP 技术的应用而言都是同类中的首例。
单发量子信号处理干涉率
无限尺寸的量子系统（例如骨振荡器）为量子传感提供了丰富的资源。然而，关于如何操纵这种骨气模式以超越参数估计的一般理论尚不清楚。我们提出了一个一般算法框架，量子信号处理干涉法（QSPI），通过推广Ramsey型干涉法，以在量子力学的基本限制下进行量子传感。我们的QSPI传感协议依赖于通过概括量子信号处理（QSP）从Qubits到混合量子振荡器系统来对振荡器的正交运算符进行非线性多项式转换。我们使用QSPI传感框架在单发限制中在位移通道上做出有效的二进制决策。理论分析表明，在单次乘以测量的情况下，传感精度与算法的传感时间或电路深度呈呈相反。我们进一步串联了一系列这样的二进制决策，以逐局的方式执行参数估计。数值模拟以支持这些语句。我们的QSPI协议为量子提供了统一的框架
Ashley Valentina Schwartz
科学学士学位劳德，应用数学08/2015 - 05/2019圣地亚哥州立大学，加利福尼亚州圣地亚哥，加利福尼亚州技能编程语言：高级：Python，R，Matlab | Other: C, C++, FORTRAN 90, Perl, SQL Machine Learning Libraries: Pytorch, Keras, Tensorflow, Scikit-Learn, NumPy Other Tools: Linux/Unix, Git/GitHub, LaTeX, ImageJ, Simpleware Dynamical Skills: software development, image analysis, numerical analysis, algorithm development, high performance computing (HPC), bioinformatics, statistical and数学建模行业经验定量系统药理学实习生06/2022–08/2022 Takeda Pharmaceuticals，定量转化科学（加利福尼亚州圣地亚哥）•开发了一种定量系统药理学（QSP）模型，以模拟帕金森氏病的神经病理学。•确定了治疗干预的最佳时间，以支持武田的神经科学跨学科计划。•使用定量技术，例如药代动力学和药效学（PK/PD）建模来翻译临床前
量化肿瘤内异质性和免疫结构，由空间定量系统药理学模型
简单摘要：我们引入了一种新颖的方法，以定量验证一种称为“空间定量系统药理学（SPQSP））的混合时空方法的性能。该平台由一个描述肿瘤生长动力学，抗肿瘤免疫反应和免疫检查点治疗的隔室QSP模型组成，该模型在全患者和基于空间剂的模型中，描述了肿瘤以模拟抗PD-1治疗（免疫检查点抑制剂）对模拟内部内部肿瘤内的肿瘤的作用。从计算数字病理学中采用的四个空间指标以及癌细胞与免疫细胞的比率被用来将肿瘤微环境分为“冷”，“混合”和“分隔”模式，这与治疗的效率有关。本研究比较了肿瘤内异质性描述指标的能力，促进了对特定癌症类型的未来全面和有形研究，作为单药或联合疗法的不同疗法以及免疫病理学多路复用样本。使用数值模拟对肿瘤内异质性有更好的定量理解可以帮助设计更有效的治疗方法。
基于EEG信号分类方法
脑电图（EEG）信号已被广泛用于诊断脑疾病，例如癫痫，帕金森氏病（PD），多重SKLEROZ（MS），并且已经提出了许多机器学习方法来开发使用EEG信号的自动疾病诊断方法。在这种方法中，提出了一种多级机器学习方法来诊断癫痫病。提出的多级EEG分类方法包括预处理，特征提取，特征串联，特征选择和分类阶段。为了创建水平，选择可调Q小波变换（TQWT），并通过在预处理中使用TQWT来计算25个频率系数子频段。在特征提取阶段，四核对称模式（QSP）作为特征提取器选择，并从RAW EEG信号和提取的25个子带中提取256个特征。在特征选择阶段，使用邻居组成分析（NCA）。在此阶段选择了128、256、512和1024最重要的特征。在分类阶段，K最近的邻居（KNN）分类被用作分类。使用BONN EEG数据集对七种情况进行了建议的方法。提出的方法在5个类案例中达到了98.4％的成功率。因此，我们提出的方法可以在较大的数据集中使用，以进行更多验证。