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数字全息显微镜应用于3D计算机微型...
摘要。深度神经网络（DNN）越来越多地在应用科学的各种领域中使用，尤其是在计算机视觉和图像处理等领域，它们可以增强仪器的性能。各种高级相干成像技术，包括数字全息图，利用卷积神经网络（CNN）或视觉变压器（VIT）等不同的深层体系结构。这些体系结构能够提取不同的指标，例如自动关联重建距离或3D位置确定，促进自动显微镜和相位图像恢复中的应用。在这项工作中，我们提出了一种使用Gedankennet模型的改编版本的混合方法，并与UNET样模型相结合，目的是访问Micro-Objects 3D姿势测量。这些网络在模拟全息数据集上进行了培训。我们的方法在推断3D姿势时达到了98％的精度。我们表明，Gedankennet可以用作回归工具，并且比微小的（TVIT）模型更快。总体而言，将深层神经网络整合到数字全息显微镜中和3D计算机微视频中，有望显着提高全息图的稳健性和处理速度，以精确的3D位置推理和控制，尤其是在微型机器人应用中。
人工智能应用于肝病中的OMICS数据
OMICS技术和人工智能（AI）方法的抽象进步正在推动我们在肝病学中朝着个性化诊断，预后和治疗策略方面的进步。本评论提供了全面的概述，以了解用于分析肝脏疾病中OMICS数据的当前AI方法的景观。我们概述了各种肝脏疾病中不同OMICS的流行率，并分类了整个研究中使用的AI方法。具体来说，我们强调了转录组和基因组分析的优势以及对其他水平的相对稀疏探索，例如蛋白质组和甲基体，这代表了新见解的未开发潜力。公开可用的数据库计划，例如癌症基因组图集和国际癌症基因组联盟，为诊断和治疗肝细胞癌的进步铺平了道路。但是，大型OMICS数据集的相同可用性仍然有限其他肝病。此外，使用复杂的AI方法来处理多组学数据集的复杂性需要大量数据来训练和验证模型，并面临通过临床实用程序实现偏见的挑战。讨论了解决数据缺乏并利用机会的策略。鉴于慢性肝脏疾病的全球负担重大，必须建立多中心合作，以生成大规模的OMICS数据，以进行早期疾病识别和干预。探索高级AI方法也是最大程度地提高这些数据集潜力并改善早期检测和个性化治疗策略的必要条件。
采用 ZX 演算的多控制相位门合成应用于中性原子硬件
量子电路合成描述了将任意酉操作转换为固定通用门集的门序列的过程，该门集通常由给定硬件平台的原生操作定义。大多数当前合成算法旨在合成一组单量子比特旋转和一个额外的纠缠双量子比特门，例如 CX、CZ 或 Mølmer-Sørensen 门。然而，随着中性原子硬件的出现及其对两个以上量子比特门的原生支持，针对这些新门集量身定制的合成方法变得必要。在这项工作中，我们提出了一种使用 ZX 演算合成（多）控制相位门的方法。通过将量子电路表示为图形状的 ZX 图，可以利用对角门的独特图形结构来识别某些量子电路中固有存在的多控制相位门，即使原始电路中没有明确定义。我们在各种基准电路上评估了该方法，并将它们与标准 Qiskit 综合进行比较，比较了其在具有多控制门原生支持的中性原子硬件上的电路执行时间。我们的结果显示了当前最先进硬件的可能优势，并代表了第一个支持任意大小多控制相位门的精确综合算法。
加强学习适用于保险投资组合Pursuit
面对新客户时，许多因素会导致保险公司对该客户的要约的决定。除了提供保险的预期成本外，公司还必须考虑可能向客户提供的其他优惠，以及客户对价格差异的敏感程度。此外，公司经常针对可能依赖的特定客户投资组合，例如，年龄，位置和职业。鉴于这样的目标投资组合，公司可以根据公司是否希望在其投资组合中的客户来调制个人客户的报价。我们将调制要约的问题称为实现所需目标组合的投资组合追求问题。将投资组合追求问题作为一个顺序决策问题，我们为其解决方案设计了一种新颖的强化学习算法。我们在复杂的合成市场环境上测试了我们的方法，并证明它的表现优于基线方法，该方法模仿了当前行业的投资组合追求。
适用于教学过程的人工智能
人工智能（AI）通过根据各个学生的需求个性化教育内容来改变教学过程，从而增强他们的表现和动力。Slidesai和Tome等工具促进了有效的教育资源的创造，尽管需要解决生成数据的质量和隐私。AI还可以实时适应学生的行动，使互动和沉浸式学习环境（例如模拟和教育游戏）。这些环境提供了更丰富，更实用的经验。此外，创建具有头像的多语言视频可增强可访问性和学习的自定义。但是，确保公平访问这些技术对于避免教育不平等至关重要。如前所述，AI为教育提供了多种好处，但需要仔细实施以最大程度地提高其优势并减轻潜在风险。
AI增强的数据同化和不确定性定量应用于地质碳存储
这项研究研究了机器学习（ML）和数据同化（DA）技术的整合，重点是实施用于地质碳储存（GCS）项目的替代模型，同时保持后状态的高富达物理结果。最初，在通道储层中的CO 2注射模拟的背景下，我们评估了两个不同的机器学习模型（FNOS）和变压器UNET（T-UNET）的替代建模能力。我们介绍了基于替代物的混合ESMDA（SH-ESMDA），这是传统的合奏对多种数据同化（ESMDA）的改编。此方法将FNO和T-UNET用作替代模型，并有可能使标准的ESMDA过程至少更快或更高，具体取决于同化步骤的数量。此外，我们引入了基于替代的混合RML（SH-RML），这是一种差异数据同化方法，依赖于随机最大似然（RML），在该方法中，FNO和T-UNET都可以计算梯度以优化目标函数，以及用于计算较高的状态模型来进行计算。我们的比较分析表明，与案例研究的常规ESMDA相比，SH-RML提供了更好的不确定性量化。
掌握的学院学年学院书籍Book-2023-2024.pdf-nust.ac。
在一般法规中定义一个模块是程序的单独检查部分。在这些规定中，“模块”一词没有形容词，应指定一个学期每周四个小时的正式教学组成的部分。不超过三个小时，但通常至少两个是讲座。通过引入术语模块，支持模块，共同条件模块，双模块，半模块，先决条件模块和工业培训模块来扩展此定义。负责受试者的部门委员会可以在该主题的特殊法规中指定某些模块为核心模块和其他模块作为支持模块。
新型基因组技术在食品微生物研究中的应用...
欧洲食品和发酵菌种协会 (EFFCA) 和国际益生菌协会 (IPA Europe) 欢迎委员会服务部门为更新欧洲转基因立法而采取的举措。我们同意 2021 年 4 月 29 日发布的欧盟委员会关于新基因组技术 (NGT) 的研究（“根据联盟法律以及欧洲法院在 C-528/16 案中的裁决对新基因组技术的地位进行研究”）的结论，即当前的欧盟转基因框架并不适合目的，没有考虑到新的科学发展和机遇，以解决我们时代的巨大可持续粮食挑战并实现欧盟绿色协议的目标。EFFCA 和 IPA EU 还想回顾一下，新基因组技术开发背后的自然生物学最初是从食品微生物中发现并在工业上加以利用的，正如许多科学出版物所记录的那样（Dal Bello，F. 等人，2024 年）。因此，我们希望呼吁委员会各部门制定一份路线图，对有意发布的立法进行现代化改造，范围包括微生物，包括通过定向诱变和顺式诱变改良的食品培养物。
《理论与应用信息技术》期刊范围
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