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量子化学中激发态的全电路量子算法
利用量子计算机研究量子化学是当今的一个重要的研究领域。除了广泛研究的基态问题外，激发态的确定在化学反应和其他物理过程的预测和建模中起着至关重要的作用。本文提出了一种基于非变分全电路的量子算法来获得量子化学哈密顿量的激发态谱。与以前的经典-量子混合变分算法相比，我们的方法消除了经典的优化过程，减少了不同系统之间相互作用带来的资源成本，实现了更快的收敛速度和更强的抗噪性，没有贫瘠的平台。确定下一个能级的参数更新自然取决于前一个能级的能量测量输出，并且只需修改辅助系统的状态准备过程即可实现，几乎不会引入额外的资源开销。本文给出了氢、LiH、H2O 和 NH3 分子算法的数值模拟。此外，我们还提供了一个示例
美国承认撤出阿富汗不够及时
拜登政府周四提出了一项规则修改，允许学校阻止某些跨性别运动员参加与其性别认同相符的运动队。但该提案也将阻止学校颁布全面禁令。根据教育部的提议，以这种方式“断然”禁止跨性别运动员将违反《教育法第九条》，该条禁止在接受联邦资助的教育机构中进行性别歧视。但如果大学和 K-12 学校得出结论认为，包括跨性别运动员在内可能会破坏竞争公平或可能导致运动相关伤害，那么它将赋予大学和 K-12 学校限制跨性别学生参与的自由裁量权，这是关于跨性别运动员参加女子体育的辩论的关键部分。这是政府首次对这场激烈的辩论进行实质性发言。教育部表示，该提案旨在“推进第九条修正案确保体育运动平等机会的长期目标”，并提供关于公立学校以及合作学校如何“明确”体育运动的“急需澄清”。
一种定量PCR测定法，用于检测和定量开发术，这是意大利开心果叶点的因果因子
Septoria Leaf Spot是影响地中海地区国家的开心果（Pistacia Vera）最广泛的疾病之一。septoria pistaciarum最近被证实是意大利这种疾病的因果因素。目前，检测s。小动物依赖于隔离技术。这些需要大量的劳动和完成时间。此外，除形态观察外，还需要至少两个管家基因进行测序。准确检测存在并量化s。开心果组织中的开枪，需要分子工具。我们设计了适用的引物，可以可靠地扩增β-微管蛋白基因。目标DNA的扩增效率高，成功率为100％，并且该测定能够检测到纯真菌DNA的100 fg/rxn。在植物和病原体DNA的人工混合物中进行测试时，该测定能够以1 pg/ rxn的限制始终检测病原体。该测定也有效地识别自然感染样品中的病原体，从而在所有有症状的标本中快速检测。所得的QPCR分析是改进的检测工具，可准确诊断s。手枪，也可以更好地了解果园病原体的种群动态。
加强部队粮食安全战略和路线图
简介 2021 年 3 月 4 日，国防部长 Lloyd J. Austin III 向军队发布了一条消息，概述了他的三大主要优先事项：保卫国家、照顾我们的人民以及通过团队合作取得成功。为了确保美国仍然是世界上最强大的战斗力量，国防部 (DoD) 必须继续专注于改善我们如何照顾我们的人民。 2021 年 11 月，奥斯汀部长发布了一份关于军队经济安全的备忘录，并承认我们的一些军人和家庭面临的挑战。奥斯汀部长下令立即采取行动解决这一问题，作为第一步。他批准在高成本地区临时增加基本住房津贴 (BAH)、延长临时住宿费用 (TLE)，并创建军事一站式军事领导人经济安全工具包。他还指示采取行动，使该部门能够长期应对经济挑战，包括制定旨在加强军队粮食安全的战略和实施路线图。经济安全带来的挑战表现在很多方面，包括粮食不安全报告。粮食不安全通常被定义为一个人或一个家庭没有足够的营养食品来过上积极健康的生活，范围从依赖更便宜、营养更低的食物到不吃饭。本战略和路线图概述了一项计划，以解决
分析序列T2空间在MRI脑冠状切片检查中使用
这项研究以临床癫痫患者的脑MRI检查为中心，以其他T2空间深色液体序列为特征。脑部MRI检查与NA脑中心中心医院的临床癫痫病经常检查。癫痫病是这种疾病，其特征是由大脑功能障碍引起的复发性癫痫发作。与之相关的是，本研究旨在分析深色液体T2空间序列的使用，并分析深色流体T2空间的MRI图像的结果，以获取有关国家脑中心中心医院临床癫痫的冠状MRI MRI脑解剖图像的信息。至于所使用的研究设计具有描述性的定性，案例研究方法是从2月至2023年5月在国家大脑中心医院进行的，使用Siemens Sky-Ra MRI飞机，具有3 Tesla的力量。这项研究的种群是患有临床颞叶癫痫（TLE）的患者，样本的数量为10例。这项研究的结果表明，使用T2空间深色液体序列的使用会产生更详细的海马结构图像。此外，它为评估海马结构提供了良好的空间分辨率，从而使海马内异常信号强度的可视化以及促进海马异常的检测。因此，可以得出结论，在诊断癫痫病例中，使用T2空间深色液体非常重要，并且非常有用。
研究论文 人工智能教育对青少年社会适应性的影响：社会支持的中介作用
目前人工智能在教育领域被广泛应用，但人们对于其可能产生的影响，特别是对受教育者身心发展的影响知之甚少。探讨人工智能在教育中的应用（AIEd）的可能影响，以避免可能产生的不利影响。以往研究多侧重于理论研究，忽略了AIEd的心理影响，实证研究相对缺乏。本研究旨在探讨AIEd通过社会支持对青少年社会适应性的影响。研究采用随机抽样的方式，在广州市13所人工智能课程改革实验学校招募了1332名学生完成调查。其中小学生342人（平均年龄=10.6岁），初中生351人（平均年龄=13.1岁），高中生639人（平均年龄=15.8岁）。研究结果发现，AIEd对青少年社会适应性产生负向影响，且与社会适应性、家庭支持呈显著负相关，与学校支持无显著相关性；AIEd不仅能直接影响社会适应性，还能通过家庭支持对其产生影响。
缓解人乳头瘤病毒疫苗犹豫
来自华盛顿座位的弗雷德·哈钦森癌症研究中心公共卫生科学学院哈钦森癌症研究所1研究所。 2北卡罗莱纳州教堂山的北卡罗来纳大学全球公共卫生学院健康行为系，北卡罗来纳州教堂山； 3宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州医学院公共卫生科学系； 4宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州医学中心的宾夕法尼亚州立癌症研究所； 5 UNC Lineberger综合癌症中心，北卡罗来纳大学北卡罗来纳州教堂山的北卡罗来纳大学； 6公共卫生领导计划，UNC Gillings全球公共卫生学院，北卡罗来纳州教堂山教堂山的北卡罗来纳州大学的大学；和7 Safechild倡导中心，北卡罗来纳州罗利的Safechild倡导中心地址：Parth D. Shah，Pharmd，Pharmd，博士，Hutchinson癌症成果研究所，公共卫生科学司，Fred Hutchinson Cancer Research Center，Fairview Avenue North 1100电子邮件：pshah@fredhutch.org。 0749-3797/$ 36.00 https://doi.org/10.1016/j.amepre.2021.02.009电子邮件：pshah@fredhutch.org。0749-3797/$ 36.00 https://doi.org/10.1016/j.amepre.2021.02.009
霓虹灯：一个大型语言模型动力的本体学习管道⋆
摘要。我们通过将结构化的霓虹灯方法框架与大语言模型（LLMS）相结合，以将自然语言域描述转化为Tur-The语法本体，以解决本体学习的任务。本文的主要贡献是针对域 - 不稳定建模量身定制的及时管道，例如通过应用于特定领域的案例研究：葡萄酒本体论。使用管道用于开发霓虹灯-GPT，一种自动本体模型的工作流程及其概念实现的证明，并集成在隐义平台的顶部。NEON-GPT利用了霓虹灯方法和LLMS生成型的系统方法来促进更有效的本体发展过程。我们通过使用斯坦福葡萄酒本体论作为黄金标准进行全面评估来评估所提出的方法。获得的结果表明，LLM并未完全能够执行本体开发所需的程序任务，并且缺乏所需的推理技能和领域专业知识。总体而言，LLM需要与连续知识工程任务的工作流或轨迹工具集成。尽管如此，LLMS可以大大减轻所需的时间和专业知识。我们的代码基础可公开用于研究和开发目的，可访问：https：//github.com/andreamust/neon-gpt。
外国
我很高兴向在政府所在地召开例会的第五十五届国会致以问候，我曾与该国会的许多参议员和众议员在立法部门共事。他们的会议是在愉快的条件下举行的，值得我们真诚地祝贺，并感谢上帝如此仁慈地赐福于我们，使我们作为一个国家繁荣昌盛。与地球上所有国家的和平与友好关系持续不断。真正令人欣慰的是，我们国家各阶层的兄弟情谊和团结感日益增强，这种不完整性长期推迟了联盟最高祝福的实现。爱国主义精神是普遍的，而且日益高涨。现在最让我们关注的司法问题远远超出了党派之争、偏见或地区差异。它们影响到我们共同国家的每个部分，不允许任何古老的界限被分割。外交政策、税收、货币的重要性、国家义务的不可侵犯性、公共服务的改善等问题，呼吁每一位热心公民的个人良知，无论他属于哪个党派，无论他居住在哪个地区。
中立的多新闻摘要可减轻框架偏差
媒体新闻框架偏见会加剧政治两极分化，破坏公民社会。因此，对自动缓解方法的需求日益增长。我们提出了一项新任务，即从具有不同政治倾向的多篇新闻文章中生成中立摘要，以促进平衡和无偏见的新闻阅读。在本文中，我们首先收集一个新的数据集，通过案例研究阐明关于框架偏见的见解，并为该任务提出一个新的有效指标和模型（N EU S-T ITLE）。根据我们发现标题为框架偏见提供了良好的信号，我们提出了 N EU S-T ITLE，它可以学习从标题到文章按层次顺序中和新闻内容。我们的分层多任务学习是通过使用标识符标记（“TI-TLE=>”、“ARTICLE=>”）按顺序格式化我们的分层数据对（标题、文章），并使用标准负对数似然目标微调自回归解码器来实现的。然后，我们分析并指出剩余的挑战和未来方向。最有趣的观察之一是神经 NLG 模型不仅可以产生事实上不准确或无法验证的内容，还可以产生政治偏见的内容。