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My Pathway Her2篮子研究：Pertuzumab + Trastuzumab ...
截至2020年12月，flatiron Health and Foundation Medicine诊所基因组数据库（CGDB）的患者来自患有HER2扩大实体瘤的患者。The retrospective longitudinal clinical data were derived from electronic health record (EHR) data from approximately 280 US cancer clinics (~800 sites of care), comprising de-identified patient-level structured and unstructured data, curated via technology-enabled abstraction, and were linked to genomic data derived from FMI comprehensive genomic profiling tests in the Flatiron Health-FMI CGDB by取消确定的确定性匹配。1-3的乳房，胃和胃食管癌被此处显示的数据省略，与HER2扩增/过表达肿瘤的患者的MyPathway分析中排除了肿瘤类型。b“其他”包括皮肤/软组织，食管，其他胃肠道来源，内分泌，其他妇科，中枢神经系统，未知主要的癌症（包括模棱两可的诊断），头部和颈部，肝细胞，其他生殖器，其他生殖器和神经内分泌。c百分比总计高至> 100％，因此由于四舍五入。1。ma X等，Medrxiv 2020.03.16.20037143; 2。Birnbaum B等人，Arxiv 2001.09765 [Cs.cy]; 3。Singal G等人，JAMA 2019; 321：1391–9。CGDB，临床基因组数据库； FMI，基金会医学。
My Pathway Her2篮子研究：pertuzumab +曲妥珠单抗治疗
截至2020年12月，flatiron Health and Foundation Medicine诊所基因组数据库（CGDB）的患者来自患有HER2扩大实体瘤的患者。The retrospective longitudinal clinical data were derived from electronic health record (EHR) data from approximately 280 US cancer clinics (~800 sites of care), comprising de-identified patient-level structured and unstructured data, curated via technology-enabled abstraction, and were linked to genomic data derived from FMI comprehensive genomic profiling tests in the Flatiron Health-FMI CGDB by取消确定的确定性匹配。1-3的乳房，胃和胃食管癌被此处显示的数据省略，与HER2扩增/过表达肿瘤的患者的MyPathway分析中排除了肿瘤类型。b“其他”包括皮肤/软组织，食管，其他胃肠道来源，内分泌，其他妇科，中枢神经系统，未知主要的癌症（包括模棱两可的诊断），头部和颈部，肝细胞，其他生殖器，其他生殖器和神经内分泌。c百分比总计高至> 100％，因此由于四舍五入。1。ma X等，Medrxiv 2020.03.16.20037143; 2。Birnbaum B等人，Arxiv 2001.09765 [Cs.cy]; 3。Singal G等人，JAMA 2019; 321：1391–9。CGDB，临床基因组数据库； FMI，基金会医学。
文本挖掘在材料研究中的机遇与挑战
摘要 研究出版物是科学知识的主要宝库。然而，它们的非结构化和高度异构的格式对其中包含的信息的大规模分析造成了重大障碍。自然语言处理（NLP）的最新进展提供了各种工具，用于从非结构化文本中提取高质量的信息。这些工具主要针对非技术文本进行训练，当应用于涉及特定技术术语的科学文本时，很难产生准确的结果。在过去的几年里，人们在生物医学和生物化学出版物的信息检索方面做出了重大努力。对于材料科学，文本挖掘（TM）方法仍处于发展初期。在这篇综述中，我们调查了在材料科学领域创建和应用 TM 和 NLP 方法的最新进展。这篇综述针对广大研究人员，他们旨在学习 TM 基础知识在材料科学出版物中的应用。
医疗保健领域的人工智能：过去、现在和未来
摘要 人工智能 (AI) 旨在模仿人类的认知功能。它正在为医疗保健带来范式转变，这得益于医疗保健数据的日益普及和分析技术的快速进步。我们调查了人工智能在医疗保健领域的应用现状并讨论了其未来。人工智能可以应用于各种类型的医疗保健数据（结构化和非结构化）。流行的人工智能技术包括结构化数据的机器学习方法，例如经典的支持向量机和神经网络，以及现代深度学习，以及非结构化数据的自然语言处理。使用人工智能工具的主要疾病领域包括癌症、神经病学和心脏病学。然后，我们将更详细地回顾人工智能在中风中的应用，包括早期检测和诊断、治疗以及结果预测和预后评估三个主要领域。最后，我们讨论了 IBM Watson 等先锋人工智能系统以及人工智能在现实生活中部署的障碍。
为什么人工智能应用需要使用 NoSQL 数据库？
• 存储客户生成的半结构化和非结构化数据 • 在同一基础架构甚至同一集群中存储来自不同来源的不同类型的数据 • 存储数千或数百万客户和物联网设备生成的数据 • 与由 AI 和大型语言模型 (LLM) 提供支持的外部数据系统集成
Jana Pavlasek
Sina Masnadi，Joseph J Laviola Jr，Jana Pavlasek，Xiaofan Zhu，Karthik Desingh和Odest Chadwicke Jenkins。为人类机器人操纵任务的素描提供。在国际机器人和自动化的国际会议上，在动态，非结构化环境中运作的机器人队友，2019年。
![arXiv:2212.02133v1 [quant-ph] 2022 年 12 月 5 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f00e457e77994a0c377d27a148ce66dd6cb83094.webp)
arXiv:2212.02133v1 [quant-ph] 2022 年 12 月 5 日
量子计算的概念通常归功于理查德·费曼，他在 1981 年推测，模拟量子力学系统的行为需要一台本质上具有量子力学性质的计算机 [1, 2]；马宁 [3] 和贝尼奥夫 [4] 也在大约同一时间提出了类似的想法。1985 年，大卫·多伊奇通过形式化计算的量子力学模型，并提出量子计算具有明显计算优势的明确数学问题，为我们现在所知的量子计算奠定了基础 [5]。这反过来又引发了 20 世纪 80 年代末和 90 年代初当时尚处于萌芽阶段的量子计算领域的大量活动，并产生了该领域的两个至今仍是最重要的成就：1994 年，彼得·肖尔 (Peter Shor) 提出了一种在多项式时间内分解因式的量子算法 [6]；1996 年，洛夫·格罗弗 (Lov Grover) 提出了一种搜索非结构化数据库的算法，其时间与数据库大小的平方根成比例 [7]。非结构化搜索（在这种情况下）是这样的问题：我们有 N = 2n 个元素（索引为 { 0 , 1 } n ）需要搜索，还有一个“函数”f，对于恰好一个 x ∈ { 0 , 1 } n ，f(x) = 1，否则 f(x) = 0。 “非结构化”意味着没有算法捷径——f 只是技术意义上的函数，并不意味着它可以表示为一些简单的代数表达式——因此，经典上最好的（唯一）策略是穷举搜索，这要求在最坏的情况下对所有 N 个元素进行评估，平均而言对 N/2 个元素进行评估。从量子角度来看，我们可以准备所有可能的 n-双串的叠加，因此“查询”f 以获得所有可能的
认知挖掘 AI 解决方案
企业每天都会收集大量数据，大部分都是非结构化格式。各个行业的公司如果能够利用和改进这种尚未开发的资源，都将受益匪浅。为此，他们需要从非结构化内容中提取结构化数据，使其更易于被业务系统（从搜索到分析）使用。这就是认知挖掘的用武之地。认知挖掘是指协调一系列 AI 服务，以发现大量数据中的潜在见解。认知挖掘使 AI 的优势更容易实现，无论是通过增强业务应用程序中的搜索功能，还是通过自动化改进业务流程。从概念上讲，很容易看出认知挖掘可以帮助任何需要快速、重复和准确地探索或显示大量信息的公司。它可以节省数百小时的人工，使用户能够快速做出明智的决策并将注意力转向更高价值的活动。