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2021-09-15 变化的颜色 NIST AI RMF 评论
2 “《国会中的黑人美国人》中引用的宪法修正案和国会主要民权法案”，历史、艺术和档案馆，众议院，https://history.house.gov/Exhibitions-and-Publications/BAIC/Historical-Data/Constitutional-Amendments-and-Legislation/；Thorin Klosowski，“美国消费者数据隐私法的现状（以及它为何重要）”，纽约时报，2021 年 9 月 6 日，https://www.nytimes.com/wirecutter/blog/state-of-privacy-laws-in-us/；平等信贷机会法案，15 U.S.C.§§ 1691-1691f。3 Emmanuel Martinez 和 Lauren Kirchner，“抵押贷款审批算法中隐藏的秘密偏见”，The Markup，2021 年 8 月 25 日，https://themarkup.org/denied/2021/08/25/the-secret-bias-hidden-in-mortgage-approval-algorithms。4 同上。5 Laura Counts，“研究发现，少数族裔购房者面临广泛的统计贷款歧视”，加州大学伯克利分校哈斯商学院，2018 年 11 月 13 日，https://newsroom.haas.berkeley.edu/minority-homebuyers-face-widespread-statistical-lending-discrimination-study finds/。
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2 “《国会中的黑人美国人》中引用的宪法修正案和国会主要民权法案”，众议院历史、艺术和档案馆，https://history.house.gov/Exhibitions-and-Publications/BAIC/Historical-Data/Constitutional-Amendments-and-Legislation/；Thorin Klosowski，“美国消费者数据隐私法的现状（以及它为何重要）”，纽约时报，2021 年 9 月 6 日，https://www.nytimes.com/wirecutter/blog/state-of-privacy-laws-in-us/；平等信贷机会法案，15 U.S.C.§§ 1691-1691f。 3 Emmanuel Martinez 和 Lauren Kirchner，“抵押贷款审批算法中隐藏的秘密偏见”，The Markup，2021 年 8 月 25 日，https://themarkup.org/denied/2021/08/25/the-secret-bias-hidden-in-mortgage-approval-algorithms。4 同上。5 Laura Counts，“研究发现，少数族裔购房者面临广泛的统计贷款歧视”，加州大学伯克利分校哈斯商学院，2018 年 11 月 13 日，https://newsroom.haas.berkeley.edu/minority-homebuyers-face-widespread-statistical-lending-discrimination-study- finds/。
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2 “《国会中的黑人美国人》中引用的宪法修正案和国会主要民权法案”，众议院历史、艺术和档案馆，https://history.house.gov/Exhibitions-and-Publications/BAIC/Historical-Data/Constitutional-Amendments-and-Legislation/；Thorin Klosowski，“美国消费者数据隐私法的现状（以及它为何重要）”，纽约时报，2021 年 9 月 6 日，https://www.nytimes.com/wirecutter/blog/state-of-privacy-laws-in-us/；平等信贷机会法案，15 USC §§ 1691-1691f。 3 Emmanuel Martinez 和 Lauren Kirchner，“抵押贷款审批算法中隐藏的秘密偏见”，The Markup，2021 年 8 月 25 日，https://themarkup.org/denied/2021/08/25/the-secret-bias-hidden-in-mortgage-approval-algorithms。4 同上。5 Laura Counts，“研究发现，少数族裔购房者面临广泛的统计贷款歧视”，加州大学伯克利分校哈斯商学院，2018 年 11 月 13 日，https://newsroom.haas.berkeley.edu/minority-homebuyers-face-widespread-statistical-lending-discrimination-study finds/。
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2 “《国会中的黑人美国人》中引用的宪法修正案和国会主要民权法案”，众议院历史、艺术和档案馆，https://history.house.gov/Exhibitions-and-Publications/BAIC/Historical-Data/Constitutional-Amendments-and-Legislation/；Thorin Klosowski，“美国消费者数据隐私法的现状（以及它为何重要）”，纽约时报，2021 年 9 月 6 日，https://www.nytimes.com/wirecutter/blog/state-of-privacy-laws-in-us/；平等信贷机会法案，15 USC §§ 1691-1691f。 3 Emmanuel Martinez 和 Lauren Kirchner，“抵押贷款审批算法中隐藏的秘密偏见”，The Markup，2021 年 8 月 25 日，https://themarkup.org/denied/2021/08/25/the-secret-bias-hidden-in-mortgage-approval-algorithms。4 同上。5 Laura Counts，“研究发现，少数族裔购房者面临广泛的统计贷款歧视”，加州大学伯克利分校哈斯商学院，2018 年 11 月 13 日，https://newsroom.haas.berkeley.edu/minority-homebuyers-face-widespread-statistical-lending-discrimination-study finds/。
德国协会的第68届年会
- LibraryPrep o Starting material o Overview of different techniques o Panel design (commercial and custom panels), LibraryPrep - NGS o Requirements o Sequencing methods - Data analysis o Requirements o Bcl2Fastqs, fastq.file o Mapping sequences to the reference genome: bam.files o Quality parameters: fastQC, demultiplexing Stats, read counts, coverage, read distribution, deduplication rate o SNP and small InDels calling, copy number analysis, LOH analysis, fusion analysis - Data interpretation, hands on part: o AMP / ASCO / CAP guideline (PMID: 27993330) o Mutations, small InDels → IGV, OncoKG, InterVar, QCI: hands on interpretation o Copy number variations / LOH o RNA-Fusion → Cosmic Fusion curation - Wrap up: Learning content summary, Quiz
慢性淋巴细胞白血病：2022 年诊断和治疗程序更新
4. 进行性淋巴细胞增多，2 个月内增多≥50%，或淋巴细胞倍增时间（LDT）小于 6 个月。LDT 可通过在 2-3 个月的观察期内每隔 2 周获得的绝对淋巴细胞计数（ALC）的线性回归外推获得；初始血液淋巴细胞计数<30 000/μL 的患者可能需要更长的观察期来确定 LDT。应排除除慢性淋巴细胞白血病之外的其他导致淋巴细胞增多的因素（例如感染、类固醇给药）
尿液CCM管用于尿液样品微生物测试
大肠杆菌（ATCC®25922），肠球菌（ATCC®29212），肠球菌（ATCC®29212）测试的三个浓度BAA-427），葡萄球菌（ATCC®15305），肠杆菌（ATCC®13047），克莱伯斯ella肺炎（ATCC®13883），链球菌（ATCC®13883），链球菌（Streptocococococcoccus agalactiae） Glabrata（ATCC®24433）在两个温度下，与初始时间点相关的菌落计数，在时间点48h保持稳定。
用于量子化学的量子计算机上的资源优化的费米子局域哈密顿模拟
在量子计算机上模拟费米子系统的能力有望彻底改变化学工程、材料设计、核物理等领域。因此，优化模拟电路对于充分利用量子计算机的功能具有重要意义。在这里，我们从两个方面解决这个问题。在容错机制下，我们优化了 rz 和 t 门数以及所需的辅助量子比特数，假设使用乘积公式算法进行实现。与现有技术相比，我们获得了门数节省率为 2 和所需辅助量子比特数节省率为 11。在预容错机制下，我们优化了两量子比特门数，假设使用变分量子特征求解器 (VQE) 方法。具体到后者，我们提出了一个框架，可以使 VQE 进程向费米子系统基态能量收敛的方向引导。该框架基于微扰理论，能够将 VQE 进程每个循环的能量估计值提高约三倍，与试验台上经典可访问的水分子系统中的标准 VQE 方法相比，更接近已知基态能量。改进的能量估计反过来又会节省相应数量的量子资源，例如量子比特和量子门的数量，这些资源需要在已知基态能量的预定公差范围内。我们还探索了一套从费米子到量子比特算子的广义变换，并表明在小规模情况下，资源需求节省高达 20% 以上是可能的。