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动态平均场理论算法及量子计算机实验
原子尺度模拟的量子计算算法和实验的发展主要集中在分子的量子化学上，而它们在凝聚态系统中的应用却很少被探索。在这里，我们提出了一种量子算法，用于在目前可用的量子计算机上对凝聚态系统进行动态平均场理论 (DMFT) 计算，并在两个量子硬件平台上进行了演示。DMFT 需要正确描述具有强关联电子的一大类材料。计算上的挑战部分来自于解决与浴耦合的相互作用杂质的有效问题，该问题在传统计算机上随着系统规模呈指数级增长。量子计算机有望实现指数级加速，但迄今为止提出的算法都是基于波函数的实时演化，这需要高深度电路，因此量子硬件的噪声水平必须非常低。我们在此提出了一种替代方法，该方法使用基态和激发态的变分量子本征求解器 (VQE) 方法获得所需的量，作为精确对角化杂质求解器的一部分。我们提出了双位点 DMFT 系统的算法，我们使用传统计算机上的模拟以及超导和捕获离子量子比特上的实验对其进行了基准测试，证明了该方法适用于在当前可用的量子硬件上运行 DMFT 计算。
对同相听觉的实时算法进行基准测试...
摘要 — 在非快速眼动 (NREM) 睡眠期间对脑电图慢波 (SW) 进行听觉刺激，当其在 SW 的上行阶段进行时，已被证明可以改善认知功能。对于 SW 幅度较低的受试者，如老年人或患有帕金森病 (PD) 等神经退行性疾病的患者，SW 增强尤其可取。然而，现有的估计上行阶段的算法在低脑电图幅度和 SW 频率不恒定时存在相位精度较差的问题。我们介绍了两种用于在自主可穿戴设备上实时估计脑电图相位的新算法。这些算法基于锁相环 (PLL) 和首次基于相位声码器 (PV)。我们将这些相位跟踪算法与简单的幅度阈值方法进行了比较。优化后的算法在相位精度、估计 SW 幅度在 20 到 60 µV 之间以及 SW 频率高于 1 Hz 的相位的能力方面进行了基准测试，这些记录来自健康的老年人和 PD 患者。此外，这些算法在可穿戴设备上实现，并在模拟睡眠脑电图以及对 PD 患者的前瞻性记录过程中评估了计算效率和性能。所有三种算法都在 SW 上行阶段提供了 70% 以上的刺激触发。PV 在瞄准低幅度 SW 和频率高于 1 Hz 的 SW 时表现出最高能力。实时硬件测试表明，PV 和 PLL 对微控制器负载的影响都很小，而 PV 的效率比 PLL 低 4%。主动听觉刺激不会影响相位跟踪。这项工作表明，在低幅度 SW 人群中，也可以在家庭睡眠干预期间使用可穿戴设备提供相位精确的听觉刺激。
2025 年 1 月 27 日 2025 Ng M、Cerezo-Wallis D、Ng LG、伊达尔戈……
Dunsmore G、Guo W、Li Z、Bejarano DA、Pai R、Yang K、Kwok I、Tan L、Ng M、De La Calle Fabregat C、YaƟm A、Bougouin A、Mulder K、Thomas J、Villar J、Bied M、Kloeckner B、Dutertre CA、Gessain G、Chakarov S、Liu Z、Scoazec JY、Lennon-Dumenil AM、Marichal T、Sautès-Fridman C、Fridman WH、Sharma A、Su B、Schlitzer A、Ng LG、Blériot C、Ginhoux F. 时间和位置决定单核细胞的命运及其向肿瘤相关巨噬细胞的转变。科学免疫学。 2024 年 7 月 26 日；9(97)：eadk3981。 Ng MSF、Kwok I、Tan L、Shi C、Cerezo-Wallis D、Tan Y、Leong K、Calvo GF、Yang K、Zhang Y、Jin J、Liong KH、Wu D、He R、Liu D、Teh YC、Bleriot C、Caronni N、Liu Z、Duan K、Narang V、Ballesteros I、Moalli F、Li M、Chen J、Liu Y、Liu L、Qi J、Liu Y、Jiang L、Shen B、Cheng H、Cheng T、Angeli V、Sharma A、Loh YH、Tey HL、Chong SZ、Iannacone M、Ostuni R、Hidalgo A、Ginhoux F、Ng LG。肿瘤内中性粒细胞的确定性重编程。科学。 2024 年 1 月 12 日；383(6679)：eadf6493。 2023 Caronni N、La Terza F、Vittoria FM、Barbiera G、Mezzanzanica L、Cuzzola V、Barresi S、Pellegatta M、Canevazzi P、Dunsmore G、Leonardi C、Montaldo E、Lusito E、Dugnani E、Citro A、Ng MSF、Schiavo Lena M、Drago D、Andolfo A、Brugiapaglia S、Scagliotti A、Mortellaro A、Corbo V、Liu Z、Mondino A、Dellabona P、Piemonti L、Taveggia C、Doglioni C、Cappello P、Novelli F、Iannacone M、Ng LG、Ginhoux F、Crippa S、Falconi M、Bonini C、Naldini L、Genua M、Ostuni R. IL-1β+ 巨噬细胞促进胰腺癌的致病性炎症。自然 。 2023年11月；623（7986）：415-422。李明，吴明，吴LG。通过鸡尾酒疗法激发中性粒细胞的抗肿瘤免疫力。 Cancer Cell.2023 年 2 月 13 日；41(2):227-229。 2022 Gu Y、Low JM、Tan JSY、Ng MSF、Ng LFP、Shunmuganathan B、Gupta R、MacAry PA、Amin Z、Lee LY、Lian D、Shek LP、Zhong Y、Wang LW。 GIFT 队列中 2019 年产前冠状病毒病的免疫和病理生理分析：新加坡的一项病例对照研究。前儿科。 2022 年 9 月 15 日；10：949756。 Teh YC、Chooi MY、Liu D、Kwok I、Lai GC、Ayub Ow Yong L、Ng M、Li JLY、Tan Y、Evrard M、Tan L、Liong KH、Leong K、Goh CC、Chan AYJ、Shadan NB、Mantri CK、Hwang YY、Cheng H、Cheng T、Yu W、Tey HL、Larbi A、St John A、Angeli V、Ruedl C、Lee B、Ginhoux F、Chen SL、Ng LG、Ding JL、Chong SZ。过渡性前单核细胞出现在周围，用于宿主防御细菌感染。滑雪进阶2022 年 3 月 4 日；8(9)：eabj4641。
研究AI系统：通过诠释学逆向工程检查数据和算法偏见
将人工智能系统视为边界对象，它们是跨学科的对象，在不同领域的跨学科对象中，在提供共同的话语的同时，本文总结了检查AI系统中偏见的方法。认为，检查与AI系统的建设和工作有关的每个部分对于打开政治游戏和潜在插入偏见点至关重要。通过操作诠释学的逆向工程，将数据和算法的关键分析作为AI系统的两个核心部分。诠释学逆向工程是一个框架，可以解开和了解有助于其含义和环境的技术文化对象和/或系统的不同元素。它对可以设计其他现实的投机性想象力，并包括文化分析，以确定技术文化对象背后的现有含义和假设，确定含义的关键要素，并推测重新组装对象的不同含义的可能性。该方法在AI系统上获得的主要结果是使用文化考虑和技术想象力来解开AI和设计创新方法为AI发挥替代/包容含义的现有含义。本文中提出的研究观点包括对AI系统不同要素内的偏见和政治的批判性检查，以及这些偏见对不同社会群体的影响。本文提出了使用诠释学逆向工程的方法来研究AI系统，并推测AI系统可能的替代和更负责任的期货。
引用：Rezende VMLR、Borges IN、Ravetti CG 等。使用 C 反应蛋白指导抗生素治疗的算法的有效性和安全性应用
摘要 简介 微生物对抗菌药物的耐药性不断升级，对公共健康构成了重大威胁。使用生物标志物（最显著的是降钙素原 (PCT) 和 C 反应蛋白 (CRP)）指导抗菌治疗的策略有望安全地减少患者的抗生素暴露。虽然 CRP 研究较少，但与 PCT 相比，它具有成本更低、可用性更广等优势。 方法与分析 这项随机临床试验旨在评估一种针对非危重成人患者的新算法。该算法结合了关键的临床变量和 CRP 行为。它将通过移动应用程序作为数字临床决策支持系统应用。主要目标是评估该算法与基于现行指南的标准治疗相比在缩短治疗时间方面的有效性，同时通过监测不良事件的发生来确保患者安全。 伦理与传播 只有在阅读知情同意书后同意参加研究的患者才会被纳入研究。该项目已提交米纳斯吉拉斯联邦大学 (COEP-UFMG) 研究伦理委员会审议并获得批准（批准号：5.905.290）。预计将收集 200 名患者的临床和实验室数据，这些数据来自电子病历和实验室系统，同时存储血清样本以备将来分析。数据将使用研究电子数据采集平台保存，血清样本将存储在 UFMG 的受监管生物库中。访问将通过凭证进行控制，并在科学出版期间进行隐私保护和匿名化共享。试验注册号 此试验已在 ClinicalTrials.gov ( NCT05841875 ) 上注册，最后更新时间为 2024 年 12 月 5 日 12:49。
算法信息和公共政策： - e -contents
公共政策的制定目前暴露于低征用性信息的漩涡，并在社交媒体上流传的证据不一致，从而导致了保证和扩大公民权利的创新和基本倡议的破坏和不连续性。生成的人工智能（GAI）助手（例如Chatpp）通过创建一个能够在处理算法动员的信息中恢复公众和一致的精神的环境来应对这一趋势。供养这些工具的参考数据库必须经过共和党价值观和对民主反思性开放的策划，以便盖伊成为捍卫社会政策的文明和理性复苏的盟友。关键字：生成人工智能；公共政策；社会政策。
相对的计算分析机 - 学习 - 估计性 -
摘要帕金森氏病（PD）是一种进行性神经退行性疾病，影响了全球数百万。早期诊断对于管理病情和改善患者预后至关重要。这项研究研究了基于各种生物医学特征的机器学习算法检测帕金森氏病的使用。使用多种分类算法进行了比较分析，包括AdaboostClassifier，渐变BoostingClassifier，Kneighborclassifier，LGBMClassifier和随机森林分类器，以识别预测性结果中的模式。其中，Kneighborclassifier的精度最高为95％。这项研究进一步比较了整个算法的精度，回忆和F1评分，强调了在帕金森氏病检测中临床应用中机器学习的潜力。此外，该研究强调了探索先进的深度学习技术以提高预测准确性的重要性。
传输方程的有效和故障安全量子算法
在本文中，我们提出了一种可扩展的算法易于故障的计算机，用于在两个和三个空间维度中求解传输方程，以用于可变网格尺寸和离散速度，其中对象壁与笛卡尔网格，与笛卡尔电网相关，每个变化的veer veel veel的相对差异均与裁缝相关范围。我们提供了量子传输方法（QTM）的所有步骤的详细描述和复杂性分析，并为Qiskit中生成的2D流的数值结果作为概念证明。我们的QTM基于一种新型的流媒体方法，该方法可与先进的量子流方法相比，导致减少CNOT门的数量。作为本文的第二个亮点，我们提出了一种新颖的对象编码方法，该方法降低了编码墙壁所需的CNOT门的复杂性，该墙壁现在变得独立于墙壁的大小。最后，我们提出了粒子离散速度的新型量子编码，该量子能够以反映粒子速度的成本进行线性加速，现在它变得独立于编码的速度量。我们的主要贡献包括详细描述量子算法的故障安全实现，用于转移方程的反射步骤，可以在物理量子计算机上容易实现。这种故障安全实现允许各种初始条件和粒子速度，并导致墙壁，边缘和障碍物的颗粒流动行为在物理上纠正粒子流动行为。
FastEMD–CCA 算法用于无监督快速去除脑电图中的眨眼伪影
a 马来西亚霹雳州国油工艺大学健康与分析研究所 b 马来西亚霹雳州国油工艺大学自治系统研究所 c 马来西亚霹雳州国油工艺大学电气与电子工程系 d 马来西亚吉兰丹马来西亚理科大学神经科学系 e 法国勃艮第大学 ERL VIBOT CNRS 6000 电子、信息与图像实验室 (Le2i)
遗传性AMD-AMD-Angioedema-Algorithms.pdf
1 lanadelumab ta是指i）可能威胁生命的临床意义攻击，因为它会影响头部或颈部或II）导致疼痛或残疾，使患者无法继续其正常活动。应在至少56天内计算频率。2这包括确保C1-层酶抑制剂的静脉通道，以及从多个小瓶中重建剂量的能力。3一些成年患者被雄激素作为口服预防治疗。但是，证据是有限的，并且很难获得治疗，因此不建议新从预防开始的患者作为第一行。如果在雄激素疗法上建立现有患者，则如果认为临床适当的话，这可能会继续下去；如果既定患者进行雄激素疗法停止治疗，请审查对任何预防的需求。应进行个性化评估，以撤回雄激素并开始新的预防。如果记录了历史攻击频率，则可以用作选择其他预防治疗的基础。4 berotralstat应停止，如果经过3个月的治疗，与基线相比，攻击频率尚未降低至少50％。5一些患者，包括12岁以下的儿童，接受曲霉素酸治疗，但证据受到限制。6例无法忍受口服药物的患者也有资格获得LANADELUMAB/静脉内C1-撒酶抑制剂。7在适当的情况下，如果可用的情况，应考虑在治疗急性攻击的情况下，应考虑持牌重组产品。