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索尔维加强与中国风险投资基金龙水投资的合作
索尔维是一家科技公司，其技术为日常生活的方方面面带来益处。索尔维在 63 个国家/地区拥有 21,000 多名员工，将人才、创意和要素结合在一起，以重塑进步。该集团致力于为所有人创造可持续的共享价值，特别是通过围绕三大支柱制定的“索尔维一个地球”路线图：保护气候、保护资源和促进更美好的生活。该集团的创新解决方案有助于为家庭、食品和消费品、飞机、汽车、电池、智能设备、医疗保健应用、水和空气净化系统等提供更安全、更清洁、更可持续的产品。索尔维成立于 1863 年，如今在其绝大多数业务领域中位居全球前三名，2021 年实现净销售额 101 亿欧元。索尔维在布鲁塞尔和巴黎泛欧交易所 (SOLB) 上市。了解更多信息，请访问 www.solvay.com。
量子darwinism编码过渡的可解决模型
我们提出了一个可解决的量子达尔文主义模型来编码过渡 - 量子信息如何在单一动力学下的多体系统中传播的方式突然变化。我们考虑在扩展的树上的随机Clifford电路，其输入量子位与参考纠缠在一起。该模型具有一个量子达尔文主义阶段，其中可以从任意的输出量子位的任意小部分中检索有关参考的经典信息，而该检索不可能是不可能的。这两个阶段通过混合相和两个连续过渡分开。我们将确切的结果与两次复制的计算进行了比较。后者产生类似的“退火”相图，该图也适用于具有HAAR随机单位的模型。我们通过求解环境在编码系统上窃听的修改模型来将我们的方法与测量诱导的相变（MIPT）联系起来。它只有一个尖锐的mipt，只能完全访问环境。
将计划和强化学习结合起来解决关系多重域
统计关系学习和AI（starai）[11，32]，另一方面，在存在不同的对象和关系的数量（即在关系领域）的存在。但是，关系RL [8]相对尚未探索，尽管存在某些方法[42]，但它们并不能按照大型任务进行扩展，并且对于多基因设置而言肯定不容易扩展。一个有希望的方向正在利用层次（和关系）计划的组合，以探索多个级别的抽象和RL来学习低级政策[16，20]。受到AI的这些不同子区域的成功的启发，我们采用了一种方法，该方法利用了关系层次规划师的力量作为噪音，关系领域中多种学习的集中式控制器。我们所提出的方法称为多基金关系计划和强化学习（MarePrel），将计划分解，集中控制和代理位置，用于构建特定任务表示的Starai，以及通过这些专业表示的有效和有效学习的深度RL。我们做出以下关键贡献：（1）据我们所知，我们提出了可以跨越多个对象和关系概括的关系构造域的第一个多基因系统。正如我们在相关工作中所显示的那样，多种文献中存在着重要的文献，关系学习以及计划和学习的整合。我们的工作是在多构想系统中将所有这些方向相结合的第一项工作。（2）为了实现这一目标，我们开发了MarePrel，这是一种综合计划和学习体系结构，能够在关系领域的不确定性下进行多种学习。具体而言，玛丽·玛丽（Mareprel）的有效学习和推理能力源于其关系形式的代表，高级计划的分解以及最低级别的深度RL的使用。（3）最后，我们在一些关系多基因领域中证明了我们的AP级的有效性和概括能力。我们将基于不同基于RL的多构基线（包括明确使用子任务信息）进行比较，并说明了我们方法的优越性。本文的其余部分如下：在审查了相关工作并介绍了必要的背景之后，我们概述了我们的多基因框架，并更详细地讨论算法。然后，我们通过讨论未来研究的领域在结束论文之前对一些关系的多种关系领域进行了实验评估。
对Ern-Ithaca的1522例索引病例的基于溶液-RD Clinvar的重新分析揭示了外显子测序中常见的陷阱和误解。
目的：在Solve-RD项目（https://solve-rd.eu/）内，欧洲智力残疾，远程医疗，自闭症和先天性异常智力网络旨在调查基于Clinvar案例的未解决病例的外来分析是否可以建立其他诊断。我们介绍了“ Clinvar低悬一起”重新分析的结果，先前分析失败的原因以及学习的经验教训。方法：来自欧洲智力残疾，远程医疗，自闭症和先天性异常的欧洲参考网络收集的第一个3576个外来的数据（1522个证券和2054个亲戚）通过Solve-rd Consortium重新分析，通过评估单核位变种和临床插入式（cline clinient and Simplerient and Silkerions and Silkeriptions and in Simples和delersert ins in to noce）和多种插入率（clience intery contence in Cline）和多种插入率（涉及单核）。根据频率，基因型和遗传模式和重新解释的频率，基因型和模式进行过滤。结果：我们确定了59例（3.9％）的因果变异，其中50例也由其他诉讼和9例导致了新的诊断，突出了解释挑战：在第一次分析时与人类疾病相关的基因的变异，或者误导了局部局部局部变化（变异型），该变异属于人类疾病的变化（变异）（变化型）。 lters，低等位基因平衡或高频）。结论：“ Clinvar低悬挂水果”分析代表了一种从外显子组测序数据中恢复因果变异的有效，快速且简单的方法，这也有助于减少诊断僵局。©2023作者。由Elsevier Inc.代表美国医学遗传与基因组学院出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
溶剂驱动的仿生软传感器和执行器
通过合规运动，他们的环境，例如pH，[6,7]温度，[8-10]湿度，[11-15]和光[16-18]。他们发挥了巨大的潜力来满足人造肌肉，能量发电机，阀门，握手，游泳者和步行者领域的感测和致动要求。最近，据报道了溶剂蒸气驱动的软驱动器[19-21]，并被视为人类 - 环境相互作用的有前途的设备。当前，分子吸收驱动的软致动器通常仅限于水，乙醇和丙酮蒸气，从而阻止其在晚期可穿戴应用中使用。最近对工程智能材料[22-25]及其作为软执行器的应用[26]表现出复杂的三维形状变形，已广泛审查以进行更全面的分析。简而言之，可以通过将非均匀的外部刺激应用于各向同性结构或通过各向异性执行器的概念来诱导3维（3D）变形，而后者是诱导可编程和可控制变形的有利选择。迄今为止，已经报道了一大批杂种结构，例如双层，梯度和图案结构。[27]在本文中，我们通过开发能够以受控方式精确曲线和扭曲的溶剂响应式仿生软执行器来利用这种方法。它们基于Su-8光敏环氧树脂的刚性微纹理，该树脂在聚二甲基硅氧烷（PDMS）薄膜的一个或两个侧面图案化，以模拟生物生物。[30–35]将所得的微型结构软致动器与双层执行器进行比较，该动力器由在挥发性有机化合物（VOC）下膨胀的活性层组成，并沉积在被动层的顶部。PDM属于硅胶类，是高性能溶剂响应式软动力执行器的出色候选材料，因为它固有的机械灵活性和耐用性，可反复变形。PDMS除了在暴露于VOC时肿胀的能力外，还表现出较高的热和湿度稳定性。实际上，PDM经常用于分析化学领域[28]，例如作为水性培养基中采样分析物分子的有效矩阵材料。[29]尽管对于应用数量不需要PDM的肿胀，但它作为分子驱动的软设备的驱动材料提供了极好的选择性。据报道，基于PDM的聚合物构造的各种自我折叠微观结构已据报道，驱动机制，包括双层和表面张力驱动结构之间的热，磁性，应力不匹配。
使用深度学习的领域知识来解决应用的反问题
图2：从有或不包含强度定律方程的五个模型的预测孔隙率值的比较：（a）CNN，（b）knn，（c）lstm，（d）RF和（e）xgboost。将强度定律方程组合为输入的图可显着提高预测的准确性，从而与真实的孔隙率值更紧密地对齐。
多溶剂和热暴露工业卫生事件调查
https://www.gsa.gov/about-us/gsa-regions/region-10-northwestarctic/region-10-newsroom/feature-stories/region-10-industrial-hygienist-writes-playbook-for-cleaning-federal-facilities-where- exposures-to-covid19-occurred-04022020 2
溶剂紫 9 - 安全数据表
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已发布版本的引用 (APA)：Apers, S., & de Wolf, R. (2020)。图稀疏化、切割近似和拉普拉斯算子求解器的量子加速
图稀疏化是大量算法的基础，从切割问题的近似算法到图拉普拉斯算子的线性系统求解器。在其最强形式中，“谱稀疏化”将边数减少到节点数的近似线性，同时近似地保留图的切割和谱结构。在这项工作中，我们展示了谱稀疏化及其许多应用的多项式量子加速。具体而言，我们给出了一种量子算法，给定一个具有 n 个节点和 m 条边的加权图，在亚线性时间内输出 ϵ -谱稀疏器的经典描述 e O ( √ mn/ϵ )。这与最佳经典复杂度 e O ( m ) 形成对比。我们还证明我们的量子算法在多对数因子范围内是最优的。该算法建立在一系列关于稀疏化、图扩展器、最短路径量子算法和 k 向独立随机字符串的有效构造方面的现有成果之上。我们的算法意味着解决拉普拉斯系统和近似一系列切割问题（例如最小切割和最稀疏切割）的量子加速。
用安全的工作量解决分割难题！
解决方案，应用网络安全控件不再是一项琐碎的任务。策略控制工具集只会不断增长，网络中有多个执行点，以使用不同的方法（例如主机防火墙，网络防火墙和SDN控制器）或以安全组的形式保护我们的应用程序工作负载。