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塞缪尔·哈蒙德 - 白宫人工智能政策
5 “我们得出结论，基于计算的推断是预测人工智能能力的一种有前途的方法。”欧文·戴维。“推断语言建模基准中的表现。”在 epochai.org 上在线发布。（2023 年 6 月 9 日）。'https://epochai.org/blog/extrapolating-performance-in-language-modelling-benchmarks
![塞缪尔·冈帕斯学校 [4280] 2021-2022 学年学校计划](/simg/7/7dd5bb15d6d4bc8f229c2d36b8b7944941bb7d0f.webp)
塞缪尔·哈蒙德（Samuel Hammond）的书面证词-SST 2-5-25
16另请参见：Leif Rasmussen，“科学资金中的政治化和同质性的增加：NSF赠款的分析，1990 - 2020年”，《党派研究与意识形态研究中心》，2021年11月16日。 https://www.cspicenter.com/p/increasing-politicization-and-homogenity-in-scientific-funding-nsfunding-nsf-grants-nsf-grants-1 990-2020。
塞缪尔·哈蒙德的书面证词 - SST 2-5-25
16 另请参阅：Leif Rasmussen，“科学资助政治化和同质化加剧：1990-2020 年 NSF 拨款分析”，党派与意识形态研究中心，2021 年 11 月 16 日。https://www.cspicenter.com/p/increasing-politicization-and-homogeneity-in-scientific-funding-an-analysis-of-nsf-grants-1 990-2020。
Samuel Zorowitz 博士
● 领导跨学科临床神经科学小组的人类受试者研究设计和分析。 ● 使用计算机化自适应测试和最佳实验设计设计优化的患者健康结果（例如认知、心理健康）数字评估。 ● 开发新颖的贝叶斯模型来联合分析多种数据流，包括行为、问卷和传感器时间序列数据。 ● 与 NIH 研究计划的其他成员合作并提供统计咨询。 ● 监督和指导多名研究助理。
转录组状态在癌症中的定义和应用
摘要癌症的分类已经在数千年中演变而成，几个世纪的工作为现代癌症分类奠定了基础，随着我们对癌症生物学的理解，随着技术，工具和框架的改进，这种分类的发展继续发展。本文通过整合单细胞转录组方法来探索癌症的分子复杂性和肿瘤内异质性（ITH），建立在癌症分类的历史遗产上。通过定义和分析三种侵袭性癌症类型的多种转录态（GB），三个阴性乳腺癌（TNBC）（TNBC）和弥漫性中线胶质瘤（DMG） - 这项工作可提供更精良和精确的透镜，从而使象征性的策略更加精确。使用高分辨率的单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ），空间分辨的转录组学（SRT）和患者衍生的类器官模型，我们确定了塑造肿瘤进展，耐药性和患者结果的不同元图。从DMG开始，我们使用空间转录组学来映射肿瘤特异性表型，发现与肿瘤微环境相互作用的新型神经干细胞样种群。由关键祖细胞标记定义的这种表型表现出可塑性，可能导致DMG对治疗的抗性。通过研究DMG微环境中的非恶性细胞，我们提出特定的细胞类型支持肿瘤生长和进化，强调潜在的治疗干预措施。然后，我们将SCRNA-SEQ应用于GB，揭示了多个元图的存在，包括与茎状特性，侵袭和免疫逃避相关的元图。这些元图提供了有关GB细胞如何根据其微环境适应和进化的见解，从而发现了这种高度抗性癌症的潜在治疗靶标。在TNBC中，我们通过整合来自患者活检的单细胞数据库来开发全面的TNBC-MAP，从而确定了九个核心恶性元图。这些元图涵盖了生物学过程，例如免疫调节，上皮到间质转变（EMT）和血管生成模仿。通过将这些元图与患者存活相关联，我们确定了分子活性的不同模式，可以指导TNBC的更个性化和有效的治疗方法的发展。在这些研究中，我们评估了元数据分析剖析癌症异质性的能力，从而更深入地了解驱动肿瘤进展的功能状态。此知识可以识别患者特定的分子特征，为精确医学方法铺平了道路。本论文为基于元图的癌症诊断奠定了基础，并为未来的多摩尼克精度医学策略整合奠定了基础，该策略以特定的癌细胞状态为目标，最终改善了患者的结果。
量子力学中的白噪声 - 塞缪尔·爱泼斯坦
量子信息理论是指使用量子力学的属性来执行进化处理和传播。它具有许多子字段，包括量子计算，量子算法，量子密钥分布，量子复杂性理论，量子传送和量子误差校正。它利用量子叠加和纠缠作为资源来定义经典力学无法实现的方法和算法。然而，本文表明，除了指数少的量子状态以外，所有量子均实际上都是白噪声。因此，将它们描述为“垃圾”不会不准确。从这些状态下，无法通过测量结果获得任何信息，并且由于保护不平等，没有通过量子通道进行处理可以增加其“信号含量”。本文中详细介绍的事实需要与现代量子信息理论进行核对。一个人如何处理几乎所有量子状态实际上都是白噪声，而在信息处理或传输方面没有价值的事实？唯一具有高信号含量的量子状态是经典的基础状态，例如| x⟩，对于x∈{0，1} ∗，并且在希尔伯特空间中与它们接近的状态。这就提出了一个问题：
算法物理学-Samuel Epstein
本手稿对算法信息理论与各个物理学领域的交集的已发表和未发表的材料进行了调查，包括量子力学，治疗方法，牛顿物理学，黑洞和建筑构造理论。如果一个人可以访问停止序列，则信息可以在空格事件之间传递。探索了算法信息与量子测量之间的关系。使用量子力学压缩经典信息没有好处。本手稿介绍了“半古典子空间”的概念，其中可以测量部分信号并可能发生部分信息克隆。令人惊讶的结果之一是，在进行反谐后，绝大多数的非分子量子（纯和混合）状态将导致经典概率而没有算法信息。因此，大多数非量子量子状态将其切成白噪声。至于热力学，引入了算法粗粒和细粒度熵的新定义。在动力学过程中，算法细粒熵函数振荡。小型幻影是常见的，较大的波动更为罕见。粗粒熵被证明是对细粒熵的极好近似。详细介绍了无同步定律，它说随着时间的流逝而演变的单独和孤立的物理系统不能具有同步的热力学算法熵。对于牛顿物理学，引入了一种典型的度量，该测量值在牛顿空间中得分算法的典型性水平。在围绕质量点的轨道过程中，典型性将振荡。此外，不是异国情调的两个轨道不能具有同步的典型度量。黑洞的Kolmogorov复杂性已详细介绍，并描述了其与复杂性/体积对应关系的关系。独立性假设与许多世界理论和构造者理论相抵触。
引用JI N，Venkatachalam V，Rodgers HD，Hung W，Kawano T，Clark CM，Lim M，Alkema MJ，Zhen M，Samuel AD。推论排放促进降低
抽象动物表现出比瞬时或波动刺激输入的行为和神经反应的持续时间。在这里，我们报告说，秀丽隐杆线虫使用电机电路的反馈到感官处理中神经元来维持其在热效应导航期间的运动状态。通过在行为动物中成像电路活性，我们表明AFD热体神经元的主要突触后伴侣（AIY INTERNEURON）编码温度和运动状态信息。通过对该电路的光遗传学和遗传操纵，我们证明了AIY中的运动状态表示是必然的放电信号。rim是与前神经元相连的中间神经元，是这种推论放电所必需的。缘缘消融消除了电动机表示，使热感应表示可以到达下游前的前神经元，并降低了动物在热触及期间维持前进运动的能力。我们提出，从电机电路到感觉处理电路的反馈是正向反馈机制的基础，以在感觉运动转化中产生持续的神经活动和持续的行为模式。
引用Rose，Samuel A.，Aleksandra Wroblewska，Maxime Dhainaut，Hideyuki Yoshida，Jonathan M. Shaffer，Anela Bektesevic，Benjamin Ben-Zvi等。 “
小鼠免疫系统的microRNA表达和调节元素活性图集Samuel A Rose 1,2，Aleksandra Wroblewska 1,2，Maxime Dhainaut 1，Hideyuki Yoshida 3，Hideyuki Yoshida 3，Jonathan M Shaffer 4，Anela Bektesevic 1,2，Benjamin benjamin benjamin ben-Zvi 1,2,2，和6.2 Bingfei Yu 7，Janice Arakawa-Hoyt 8，Yonit Lavin 1，Miriam Merad 1,9，Jason Buenrostro 10,11，Brian D Brown 1,2;免疫基因组联盟。1纽约州西奈山的伊坎医学院，纽约州伊坎医学院，纽约州2遗传学和基因组科学系，纽约州西奈山伊坎医学院，纽约州纽约州3 YCI免疫转录学实验室Riken Medical Sciences，Kanagawa，Kanagawa，Patherick of Patherick，MA，弗雷德，弗雷德，弗里克，弗里卡瓦，MA MA 6 MA 6 MA 6 MA 6，免疫学，免疫学和过敏，Brigham and Hospital，波士顿，马萨诸塞州波士顿，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，圣地亚哥分校，圣地亚哥分校，加利福尼亚州La Jolla，加利福尼亚州8，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，旧金山，旧金山，旧金山，旧金山，纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市。哈佛大学，美国马萨诸塞州剑桥11干细胞和再生生物学系，哈佛大学，马萨诸塞州剑桥，美国，应介绍给B.D.B.（brian.brown@mssm.edu）Brian D. Brown，Sinai Mount Sinai医疗中心博士学位医学院1470 Madison Ave.纽约，纽约10029电话： +001-212-824-8425