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启用有用的NISQ应用程序的战略途径
关于当前NISQ设备上的量子计算，包括嘈杂的Qubits和需要不可忽略的经典计算作为算法的一部分，具有实用性，并将为科学和工业应用提供有关传统计算方面的优势。在该立场论文中，我们认为，尽管现实世界中的NISQ量子量尚未超过其经典对应物，但战略方法可用于促进工业和科学应用的进步。我们已经确定了三种关键策略，以指导NISQ计算实现实用且有用的实现。首先，优先考虑“杀手级应用程序”的识别是一个关键点。证明NISQ设备具有独特功能的应用程序可以催化更广泛的发展。我们建议将重点放在固有的量子上，例如将量子化学和材料科学作为有前途的领域指向。这些领域有可能表现出益处，为其他应用程序设定基准。其次，将AI和深度学习方法整合到NISQ计算中是一种有前途的方法。诸如量子物理信息的神经网络和可区分量子电路（DQC）之类的示例证明了量子计算与AI之间的协同作用。最后，认识到NISQ计算的跨学科性质，我们主张采用共同设计方法。实现经典计算和量子计算之间的协同作用需要在共同设计的量子应用程序，算法和编程环境以及
有关免疫疗法的有用信息
成为指南。每个患者都是不同的，并且会有不同的经验，本资源中包含的信息将不适用于所有患者。此信息不是专门针对个人的，因此，重要的是，患者始终就影响其个人治疗和护理的任何具体事项咨询其专业医生或其他医学专业人员（例如全科医生）。本指南中的信息无意取代医疗信息或替代正式的专业建议或您的支持护理团队。黑色素瘤患者澳大利亚对使用或依赖本资源中提供的信息所产生的任何伤害，损失或damager的责任都排除了所有责任。更新了2024年2月
脑电图对发育延迟但没有明显癫痫发作的儿童有用吗？
目的：脑电图（EEG）有助于阐明儿童皮质交流和认知过程之间的关联。我们研究了在没有临床癫痫发作的情况下，脑电图异常是否与发育延迟/智力障碍（DD/ID）有关。方法：我们回顾性地确定了166名DD/ID儿童，他们在2011年1月至2021年12月之间在Pusan国立大学医院接受了脑电图。我们比较了正常和异常脑电图的临床特征和测试结果。另外，我们分析了与神经发育障碍有关的脑电图异常，特别是自闭症谱系障碍（ASD）和注意力缺陷多动障碍（ADHD）。结果：在166例患者中，有39例（23.5％）的脑电图异常，而127（76.5％）的脑电图正常。25例（64.1％）患者表现出癫痫样排放，其中包括22（56.3％），局灶性分泌物和三名（7.7％）和全身放电。焦点排放最常影响中心区域（35.9％）。二十名患者（51.3％）表现出节奏的减慢模式。epi麻风病的诊断比正常的脑电图（n = 9，7.1％）（p <0.001）更为普遍。有5例（12.8％）患有异常的脑电图。，有5例（36.4％）患有异常的脑电图，均患有癫痫样排放。两名ASD患者和两名ADHD患者表现出节奏的速度。结论：EEG代表了DD儿童的潜在筛查工具。异常的脑电图发现在遗传异常中更为普遍（26 vs. 13，p = 0.017）。异常的脑电图发现与癫痫风险增加有关，从而为诊断和治疗计划提供了信息。
数值模型有用吗？从佛罗里达州的沿海形态变化进行建模的二十年中汲取的教训
摩尔法克：形态加速因子，形态上升级技术。简单的示例：一个波案在12小时的周期中运行，摩尔法克为10，将代表12天的形态变化。
人工智能机器 DABUS 发明了一种新颖且实用的东西，但美国专利商标局却不买账
本文不涉及仅作为辅助创造过程工具的人工智能系统（例如，用于模拟产品压力测试的复杂计算机程序），因为当计算机技术仅协助人类发明者时，无需解决专利性问题。本文也不涉及人工智能在发明过程中执行了更重要部分，但人类贡献了一些发明或发现功能的发明。相反，本文关注的是人工智能机器的新颖发明没有显著的人类输入，也就是说，人工智能生成的发明没有人能如实地说“这是我的新颖想法”。这些发明会产生法律问题，因此本文仅讨论“创造性人工智能”，它有两个关键特征：（i）它是自学的，这意味着它执行某些功能的能力会随着时间的推移而提高；（ii）它独立于人类用户进行评估和决策。56
使用生成AI技术的预测性维护和剩余使用寿命（RUL）估计
重型机械的维护是任何制造过程的最关键因素之一，这仅仅是因为以最佳的操作效率保持运行时。维护工程师基于日常操作计划的工作订单严格参与各种计划的维护。预防性，纠正性，预定，基于条件和反应性是通常维护的维护工作单的不同类型。但是，随着物联网（物联网）传感器和算法的出现，以及最先进的技术，许多组织正在采用预测性维护来预先确定维护需求。此外，采用下一代AI（人工智能）技术，可以提前估算操作机器的寿命。
论认识论有用的物理计算
1. 简介 这一讨论源于两个基本问题：什么是物理上可计算的？图灵可计算性和物理可计算性之间是什么关系？由于图灵可计算性是可计算性理论的核心力量，前一个问题常常用后者来提出（例如，Arrighi 和 Dowek 2012 ；Cotogno 2003 ；Hogarth 1994 ；Shagrir 和 Pitowsky 2003 ；Ziegler 2009 ，以及无数其他人）。Piccinini（2011 年、2018 年）对物理上的丘奇-图灵论题的讨论遵循了这种格式。他认为，如果可计算性概念与对有限观察者在认识论上有用的东西联系起来，那么物理上的丘奇-图灵论题的一个适度版本可能成立。这个谦虚的物理丘奇-图灵论题指出，图灵可计算的内容充当了物理可计算内容的上限，前提是给定一些物理计算的限制。这些限制旨在将讨论限制在对有限观察者可能具有认识论用途的物理计算上。虽然谦虚的物理丘奇-图灵论题似乎很有道理，但我们将看到，皮奇尼尼用来论证这一论题的关于什么算作认识论有用的物理计算的说明需要更明确的概念基础。特别是，我认为它回避了关于人们认为哪些物理过程是可能的计算操作的问题，并隐含地用
使用随机森林预测具有有限退化历史的锂离子电池的剩余使用寿命
摘要 — 预测具有有限衰减历史的锂离子电池的剩余使用寿命 (RUL) 至关重要，因为它可以确保及时维护电动汽车并有效重复使用二次电池。考虑到现实的电池运行条件，本文研究了在目标电池衰减历史有限的情况下在部分充电和放电条件下的 RUL 预测。鉴于其能够告知特征重要性，采用随机森林来帮助对不同的电池测量进行优先排序，并确定准确预测 RUL 所需的最少运行数据量。通过使用一个完整的充电和放电循环检查预测性能，结果表明充电和放电的持续时间、使用容量和电压信号包含与电池 RUL 相关的重要特征。在荷电状态 (SOC) 不确定性下，还研究了部分充电和放电下的预测性能，结果表明，在 SOC 范围 [0.2,0.8] 内收集的数据可实现令人满意的性能。与现有的使用四个完整充电和放电循环的卷积神经网络方法相比，验证了所提方法增强的板载可行性。对 SOC 范围的敏感性分析表明，SOC 范围 [0 . 1 , 0 . 2] 内的数据包含磷酸铁锂电池最丰富的 RUL 相关信息。对具有不同化学性质、环境温度和 C 速率的电池进行广泛验证进一步证明了所提方法的稳健性。
使用基于变压器的神经网络
摘要：在这项研究中，我们引入了一种新型的基于变压器的神经网络（DTNN）模型，用于预测锂离子电池的剩余使用寿命（RUL）。所提出的DTNN模型在准确性和可靠性方面显着优于传统的机器学习模型和其他深度学习档案。特别是，DTNN达到0.991的R 2值，平均百分比误差（MAPE）为0.632％，绝对RUL误差为3.2，比其他模型（例如随机森林（RF），决策树（DT），多层perceptron（MLP），REN NERTEN（RN），REN NERTIAL NERTIST（RN NERTIRER NERTIAL（RN））（RN）（rn）（RF）（RF）（RN）（RNN）（RNN）（RNN）（RNN NEFT）（RN NORN NERTER），RNN NOVERRENT NERTER，长期（RN）复发单元（GRU），Dual-LSTM和Decransformer。这些结果突出了DTNN模型在为电池RUL提供精确可靠的预测方面的效率，这使其成为各种应用中电池管理系统的有前途的工具。
锂离子电池剩余使用寿命的两阶段早期预测框架
摘要 - 对剩余使用寿命的预测（RUL）对于各种工业的有效电池管理至关重要，从家用电器到大规模应用。准确的RUL预测提高了电池技术的可靠性和可维护性。然而，现有方法有局限性，包括来自相同传感器或分布的数据的假设，预测生命终结（EOL）以及忽略以确定第一个预测周期（FPC）以识别不健康阶段的开始。本文提出了一种新的锂离子电池预测的新方法。提出的框架包括两个阶段：使用基于神经网络的模型确定FPC，将降解数据分为不同的健康状态，并预测FPC后的降解模式，以将剩余的使用寿命估计为百分比。实验结果表明，所提出的方法在RUL预测方面优于常规方法。此外，提出的方法还显示了对现实世界情景的希望，从而提高了电池管理的准确性和适用性。索引术语 - 有用的寿命预测，锂离子电池，退化建模