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关于公共支持AI安全监督的调查证据
并非所有的质粒都很好，去年，矢量构造团队和联赛发表了一个预印本6，引发了一些有关质粒的警报。他们呼吁建立社区范围内的标准和资源，以维护研究和医学中基因递送的质量。在他们从学术和行业客户那里收到的2,521种质粒的分析中，该公司的研究人员记录了设计和测序错误。这些质粒已通过客户请求发送给他们，例如，以特定方式修改质粒或将它们包装成重组病毒。正如团队所指出的那样：“总共，我们估计有45-50％的实验室质粒具有未指定的设计和/或序列错误，可能会损害预期的应用程序。”拉恩说，当他们在这个项目上从事该项目时，他们想分享研究界“严重忽略了Gene Delivery工具的巨大问题”。他们发现设计错误足够严重，无法阻止适当的功能。他们看到了设计适当的案例，但是序列本身，“矢量中的a和g's and t and c and c在矢量中并不是人们认为的。”这让团队感到沮丧，发现他们被发送的媒介中的几乎一半出现了问题。Lahn说，由于他们出版了此预印本，因此许多组织（媒介存储库和大学）已经与他们联系，开始一起讨论标准的操作过程。这些对话处于早期阶段。，但是当人们探索如何解决这个问题时，意识正在增长。在学术界和另一半在行业中，矢量布置者的一半大约有一半。他们可能会处理基本的细胞生物学问题，例如癌症或神经科学研究；他们可能还可能正在探索植物和食品项目，以及涉及碳帽的“绿色能源”项目。质量在基础和应用研究中都很重要，并且在基因治疗项目中肯定至关重要，这是一个快速增长的领域。
量子支持向量机应用于黎曼几何的脑电信号分类
有关量子计算的文献表明，与传统计算相比，量子计算在计算时间和结果方面可能更具优势，例如在模式识别或使用有限的训练集时 [14, 5]。一个无处不在的量子计算库是 Qiskit [1]。Qiskit 是一个在 Apache 2.0 下分发的 IBM 库，它同时提供量子算法和后端。后端可以是本地机器，也可以是远程机器，可以模拟它，也可以是量子机器。Qiskit 对您想要使用的机器类型的抽象使量子算法设计变得无缝。Qiskit 实现了支持向量类分类器的量子版本，称为量子增强支持向量分类器 (QSVC) [10]。在分类任务复杂的情况下，QSVC 可能比传统 SVM 更具优势。任务复杂性随着数据编码为量子态、可用数据的数量和数据质量的提高而增加。在 [6] 中，我们提出量子分类可能对依赖脑电图 (EEG) 的脑机接口具有巨大的潜力。基于这个想法，我们研究了 EEG 信号量子分类的可行性 [7]，通过使用 QSVC 结合黎曼几何 -
通过使用人工免疫系统和支持向量机
多发性硬化症是中枢神经系统的自身免疫性慢性疾病，尤其是大脑，视神经和脊髓。症状是非常可变的，肢体模糊的麻木，平衡的丧失等等（Xavier等，2012）。磁共振（MR）成像可以准确地可视化并定位在大脑和脊髓中。取决于所使用的序列，它们看起来是白色（从技术术语中，我们谈到“超信号”）或黑色（“低信号”）。2019年，超过240万人患有多发性硬化症。该研究的重点是寻找创新的治疗方法来减轻MS的人。这项研究的目的是从3D RM图像中检测MS中灰质和白质的异常，许多方法已提出自动细分病变，因为手动分割需要专业知识，耗时，并且需要耗时，并且会摄入内部和互具变化（Vera-Olmos等人（Vera-Olmos等人，2016年））。Veronese等人（Veronese等，2013）提出了一种模糊分类算法，该算法使用空间信息进行MS病变分割。除了空间信息外，还将标准偏差依赖性过滤纳入算法中，以提供更好的噪声免疫。此外，由于大多数板以此形式，因此对模糊逻辑进行了调整以在垂直椭圆对象而不是圆形对象上更具选择性。Saba等（Saba等，2018）提出了一种使用Canny算法从轮廓检测开始的MS病变分割方法，然后应用了修改的模糊平均C算法
遗传算法优化的k-nearest邻居和支持载体机器在资源受限环境中检测乳腺癌的
摘要 - 胸癌构成了重大的全球威胁，强调了迫切需要早期检测以降低死亡率。研究人员正在努力最大程度地减少假阳性和假阴性的发生，从而提高了乳腺癌检测模型的效率。为了实现这一目标，他们采用了先进的技术，例如人工精神，机器学习，深度学习和计算智能。支持向量机（SVM）和K-Nearest邻居（KNN）是两种流行的轻型机器学习技术。;但是，它们的有效性取决于适当的特征选择和参数调整。遗传算法操作通过智能选择相关特征和微调参数提供了解决方案，从而提高了早期诊断的分类精度。这项研究证明了使用遗传算法进行特征选择的混合计算智能模型的有效性。使用威斯康星州乳腺癌诊断数据集，提出的Gaknn-SVM模型在检测乳腺肿瘤方面表现出了卓越的性能。结果表明，基于171个测试样本，其准确性，灵敏度和特异性率分别为98.25％，98.15％和98.41％。总体而言，遗传算法和机器学习方法具有提高乳腺癌检测准确性的巨大希望，最终导致更好的诊断结果和降低的死亡率，尤其是在资源受限的环境中。
单量子比特状态断层扫描的矢量场可视化
摘要 — 随着商用量子计算机种类的不断增加，对能够表征、验证和确认这些计算机的工具的需求也在不断增加。这项工作探索了使用量子态断层扫描来表征单个量子比特的性能，并开发了矢量场可视化来呈现结果。所提出的协议在模拟和 IBM 开发的量子计算硬件上进行了演示。结果确定了此硬件标准模型中未反映的量子比特性能特征，表明有机会提高这些模型的准确性。所提出的量子比特评估协议作为免费开源软件提供，以简化在其他量子计算设备上复制该过程的任务。索引术语 — 量子计算、量子态断层扫描、量子比特基准
媒介传播疾病的本科证书
BSPM302应用和一般昆虫学（2个学分）生物学和昆虫的管理。BSPM303A通用昆虫学实验室（2个学分）生物学和昆虫的识别。AB340昆虫生物技术（3个学分）与昆虫学有关的分子生物学技术的概念，术语和应用简介。了解整个昆虫的使用及其细胞，组织和相关细菌在医疗，药物和农业应用中的使用。AB410了解农药（3个学分）探讨了对农药的安全有效使用，平衡了改善的害虫管理和生产，同时最大程度地减少对人类和环境的伤害。分析农药标签，以确定安全，有效和合法使用农药的程序。使用农药信息的客观来源来改善农药使用决策，并有效地沟通农药的风险和益处。MIP420医学和分子病毒学（4个学分）动物病毒学原理：结构，分类，测定，诊断，控制，复制，遗传学，宿主 - 寄生虫关系。BSPM423昆虫（3个学分）的昆虫，生物和化石的主要群体的进化和分类；结构和行为的主要进化趋势。本课程包括讲座和实验室部分。MIP533新兴的传染病/流行病学（3个学分）传染病和寄生虫疾病的流行病学特征，这些特征对社区医学产生了重大影响。本课程强调通过MIP教师的来宾讲座的贡献，对媒介传播和人畜共患病。
基于第四代全缺失腺病毒载体的强效大流行性禽流感病毒疫苗
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 12 月 30 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.12.30.630761 doi：bioRxiv preprint