XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemStein
野生和驯化大麦泛基因组的结构变异
Murukarthck Jayakodi 1,31,34 , Qiongxian Luke 2,3,34 , M. Timothy Rabanus-Wallace 1,34 , Micha Bayer 4 , Thomas Lux 5 , Benjamin Jaegle 6 , Wubishet Bekele 9,32 , Brett Chavang 10 , Boyke jørgensen 2 , Jia-wu Febig 1 , Anne Fiebig 1 , Hedrun Gundlach 5 , Georg Ha Berer 5 , Mats Hansson 13 , Axel HimMelbach 1 , iris Hoffe 1 , Robert 1 , Haifei Hu 12,14 , Sachiko Isobe 15 , Sandic M. Kale 2,33 6 , Manuela KNAAFT 1 , Simon G. Krattinger 17 , Jochen Kumlehn 1 , Chengdao Li 12,18,19 , Marone 1 , Andreas Maurer 20 , Klaus F. X. Mayer 1 , 22 , Emiko Murozuka 20 , Pierre A. Pierre A. 24 ro sato 15,27 , danta schüler 1 , Thomas Schmutzer , Uwe Scholz 1 , Miriam Schreiber 4 n 2 , Josquin F. TIBBTS 16 , Martin Toft Simmelsgard Nielsen 2 , Cynthia Voss 2 , Penghao Wang 12 , Robbie Waught 12 n 2 , Runxuan Zhang 4 , Xiao-Qi Zhang 12 , Thomas Wicker 6 ✉ , Christophy Dockter 2 ✉ , Martin Mascher 1,30 ✉ & Nils Stein 1,20 ✉
精神保健的人工智能
John H. Krystal，医学博士 8 ** Dilip V. Jeste 1,2 ,9 ** *共同第一作者 **共同资深作者 1 加利福尼亚大学圣地亚哥分校精神病学系，美国加利福尼亚州 2 加利福尼亚大学圣地亚哥分校 Sam 和 Rose Stein 老龄化研究所，美国加利福尼亚州 3 圣地亚哥退伍军人医疗系统，美国加利福尼亚州 4 哈佛大学和贝斯以色列女执事医疗中心精神病学系，美国马萨诸塞州波士顿 5 佐治亚理工学院交互计算学院，美国佐治亚州亚特兰大 6 IBM Research-Almaden 人工智能和认知软件，美国加利福尼亚州圣何塞 7 劳瑞德脑研究所，美国俄克拉荷马州塔尔萨 8 耶鲁大学精神病学系，美国康涅狄格州纽黑文 9 加利福尼亚大学圣地亚哥分校神经科学系，美国加利福尼亚州 请将所有通信地址寄至：Dilip V. Jeste，医学博士，健康高级副院长老龄化和老年护理、精神病学和神经科学杰出教授、Estelle and Edgar Levi 老龄化主席、
通过...连接显式和隐式深度生成模型
深度生成模型有两种类型：显式和隐式。前者定义了一种显式密度形式，允许似然推断；而后者则针对从随机噪声到生成样本的灵活转换。虽然这两类生成模型在许多应用中都表现出强大的能力，但单独使用时，它们都有各自的局限性和缺点。为了充分利用这两种模型并实现相互补偿，我们提出了一种新颖的联合训练框架，该框架通过 Stein 差异连接显式（非规范化）密度估计器和隐式样本生成器。我们表明，我们的方法 1) 通过核 Sobolev 范数惩罚和 Moreau-Yosida 正则化引入了新颖的相互正则化，2) 稳定了训练动态。从经验上讲，我们证明，与训练单个对应方相比，所提出的方法可以促进密度估计器更准确地识别数据模式并引导生成器输出更高质量的样本。当训练样本受到污染或有限时，新方法也显示出有希望的结果。
v25Si1.23.pdf
我的贡献集中在护理精神的根源上，我称之为kinaesthethos：我将其定位在生活和神经机构中是移情的起源。更具体地说，通过运动实践，我探讨了生物体之间的区别在于关注和处理他人的关注和处置。伊迪丝·斯坦（Edith Stein）是第一个强调获得他人的动觉经验的现象学家，取决于区分他人和自己 - 我的能力。神经科学中的最新发现证实了这一想法：如果我认为自己除了自己之外，我只能同情他人。但是，一个受试者的限制是什么，是什么允许一个人区分自我和非ego，如果不是身体信封？这个假设还不够，我的建议旨在证明有助于划定这种生活信封的原因。尤其是我强调了运动实践的程度，例如接触即兴创作，一方面需要重力体验以及通过移动的接收/举起，另一方面，接触接触，增加对自己身体限制的感知。这样做，这些实践提高了表演者的动觉和本体感受。因此，我认为它们通过提高身体之间破裂的意识来有助于发展护理能力。他们
思考经济，深或浅薄？*
* We thank Peter Andre, Adrien Bilal, John Campbell, Juanma Castro-Vincenzi, Gabriel Chodorow- Reich, Ben Enke, Xavier Gabaix, Thomas Graeber, Sam Hanson, Oleg Itskhoki, Baiyun Jing, Spencer Kwon, David Laibson, Chen Lian, Avi Lipton, Hugo Monnery, Matthew Rabin, Chris Roth, Karthik Sastry, Josh Schwartzstein, Dmitriy Sergeyev, Andrei Shleifer, Stefanie Stantcheva, Jeremy Stein, Ludwig Straub, Adi Sunderam, Alireza Tahbaz-Salehi, Chris Tonetti, Chris Wolf, and seminar participants at Harvard for their helpful comments.我们感谢Sam Cohen的研究援助和Roberto Colarieti在调查设计方面的帮助。该研究获得了哈佛大学（IRB22-1403，IRB24-0959）的IRB批准。我们感谢Michael S. Chae宏观经济政策基金和莫莉和多米尼克·费兰特基金会的财政支持，均通过哈佛授予。Wu感谢Alfred P. Sloan基金会通过NBER授予的行为宏观经济学博士学位前奖学金的支持。†哈佛大学，pierfrancescomei@g.harvard.edu，https：// www.pierfrancescomei.com。‡哈佛大学，lingxuanwu@g.harvard.edu，https：// www.lingxuanwu.me，通讯作者。
量子优势和培训iSing Born Machine
搜索近期量子设备的应用是广泛的。量子机学习被吹捧为对此类设备的潜在利用，尤其是那些无法触及的古典计算机模拟功能的设备。在这项工作中，我们研究了这种应用在生成建模中，重点是一类称为出生机器的量子电路。特别是，我们基于Ising Hamiltonians定义了该类别的子集，并表明在最坏情况下，在基于梯度的训练中遇到的电路无法从经典到乘法误差进行有效地采样。我们的基于梯度的培训方法使用成本功能，称为sindhorn差异和Stein差异，这些差异以前尚未用于基于量子电路的梯度培训，我们还将量子内核引入生成性建模。我们表明，这些方法的表现优于先前的标准方法，该方法使用最大平均差异（MMD）作为成本函数，并以最小的开销来实现这一目标。最后，我们讨论了模型学习硬分布并为“量子学习至高无上”提供正式定义的能力。我们还通过使用生成建模来执行量子电路汇编来体现本文的工作。
所需条件指南
Primary contributors to the development of this guidebook include members of the Interagency Visitor Use Management Council and technical advisors listed alphabetically: Kerri Cahill (National Park Service), Adam Beeco (National Park Service), Mary Ellen Emerick (US Forest Service), Maureen Finnerty (National Park Service), Kelly Horvath (National Park Service), Sharon Kim (National Park Service), Elizabeth Oliphant (National Park服务服务），亚历山大·皮特（Aleksandra Pitt）（国家公园管理局），萨姆·瑞德（Sam Rider）（美国森林服务局），莎拉·斯坦（Sarah Stein）（国家海洋与大气管理局）和安德鲁·怀特（Andrew White）（国家公园管理局）。以及以前在美国森林服务局的雷切尔·弗兰奇纳（Rachel Franchina）特别感谢，他是指南早期草案的主要贡献者。我们希望感谢那些为本指南出版的人，包括图形设计师和编辑。我们还感谢您改进指南的周到审阅者，包括理事会成员，理事会机构工作人员和教育机构的代表。
癌症治疗的价值评估不断发展。......
作者 Keith Abrams、Anne-Marie Baird、Susan Brown、Johannes Bruns、Jon Cleland (BCG)、Russell Clark、Javier Cortes、Giuseppe Curigliano、Andrea Ferris、Louis P. Garrison、Jens Grueger (BCG)、Ataru Igarashi、Hugo Larose (BCG)、Myrto Lee (BCG)、Gary Lyman、Luca Pani、Zack Pemberton-Whiteley、Tomas Salmonson、Peter Sawicki、Barry Stein、Dong-Churl Suh、Srikant Vaidyanathan (BCG)、Galina Velikova、Richard Vines 和 Jon Williams (BCG)。 致谢 项目支持 作者谨感谢并感谢以下 BCG 项目支持，他们的专业知识和指导为规划阶段、数据收集、报告撰写和最终编辑审查阶段提供了支持（按字母顺序）：Anni Ding、Aparna Shekar、Annabelle Sherwood 和 Ashley Veselik。医学作家 Cheryl de Jong-Lambert 也为本报告做出了贡献。癌症界专家国际专家组（以下简称“专家组”）汇集了来自整个癌症治疗医疗生态系统的专业知识。专家们为本文描述的关键主题贡献了自己的时间和专业知识，作者（上文）审阅了该报告。他们包括患者倡导者、付款人、卫生经济学家、监管者、专业肿瘤学会和医生，代表了澳大利亚、加拿大、中国、法国、德国、意大利、日本、韩国、新加坡、西班牙、瑞典、英国和美国的观点。所贡献的见解、想法和关键主题均为个人观点，不代表所代表的组织，无论是过去还是现在。五个月内，十六位专家作为小组成员参加了多个论坛，也是本文的作者（见上文）：Keith Abrams、Susan Brown、Johannes Bruns、John Carpten、Russell Clark、Javier Cortes、Giuseppe Curigliano、Andrea Ferris、Louis P. Garrison、Gary Lyman、Luca Pani、Zack Pemberton-Whiteley、Bettina Ryll、Tomas Salmonson、Peter Sawicki 和 Richard Vines。小组之外的另外八位代表接受了采访：Anne-Marie Baird、YK Gupta、Ataru Igarashi、Ravindran Kanesvaran、Zhao Kun、Barry Stein、Dong-Churl Suh 和 Galina Velikova。阿斯利康的委托、审查和资助本咨询报告由阿斯利康发起、审查（针对技术准确性）和资助。阿斯利康委托 BCG 编写本报告。有些专家因其参与的时间而获得了补偿，而有些专家则选择放弃补偿。
Bryan He |教学声明 程序死亡率：模型开发和验证研究 心脏诊断的多模式对比度学习 逆增强学习算法
心脏病学系（D ouyang MD，J Theurer BS，N r Stein MD，N Yuan MD，MD （D ouyang，S s chugh），以及美国加利福尼亚州洛杉矶的Cedars-Sinai Medical Center的手术系（M Nurok MD）麻醉司；计算机科学系（J W Hughes BS，博士学位，J Y Zou PhD），心脏病学系（J E Tooley MD，M Perez MD）和BioInformatics Research（J H Chen MD博士学位），医学系，生物医学数据科学系和斯坦福大学（J Y ZOU）米尔斯坦医学系（P Elias MD，T Poterucha MD，Perotte博士学位）和生物医学信息学部（P ELIAS）（P ELIAS），哥伦比亚大学欧文大学纽约州纽约市哥伦比亚大学欧文医学中心；美国马萨诸塞州波士顿的杨百翰和妇女医院医学系心血管医学（B Claggett PhD）和预防医学部（N R Cook Phd）
欧洲成人先天性心脏病训练
Colinter，1,2 Inga Voges，3 What是Jenkins，4玛格丽塔·布里达（Margarita Brida）， Senka Mesihovivic，12 KatjaProkšelj ，13,14 Gylfi Oskarsson， 20,21 Mikko Jalanko， Paolo bassareo 41,42 Massimo Chessa ，