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可扩展的原子阵列用于硅中的基于自旋的量子计算机
半导体旋转量子尺将出色的量子性能与使用行业标准的金属氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化量（MOS）工艺相结合的量子性能。这也适用于离子植入的供体旋转，这些供体的旋转进一步提供了特殊的连贯性时间和核旋转中的较大希尔伯特空间尺寸。在这里，我们演示并整合了多种策略来制造基于规模的供体量子计算机。，我们使用31 pf 2分子植物将放置确定性三倍，而在检测植入物方面达到99.99％的情况。通过植入较重的原子（例如123 SB和209 BI）来保留类似的结合，这些原子代表用于量子信息处理的高维Qudits，而SB 2分子可以确定性地形成紧密间隔的Qudits。我们使用纳米孔径使用渐进式植入，证明了具有300 nm间距的供体原子的常规阵列的确定性形成。这些方法涵盖了在硅中基于供体的量子计算机构建的技术要求。
使用NSSL警告搜索的评估-AMS期刊
摘要：预报通常会在模型预测中校准其信心。合奏固有地估计预测信心，但通常是不足的，整体扩散与集合均值误差并不密切相关。合奏传播与技能之间的错位激发了“预测预测技能”的新方法，以便预测者可以更好地利用集合指导。我们已经训练了逻辑回归和随机森林模型，以预测NSSL WARN-FORECAST系统（WOFS）的复合反射性预测的技能，这是一个3公里的合奏，可快速更新预测指南，以预测0-6小时。预测技能预测在分析时间在观察到的风暴位置确定的量化区域内的1-，2或3小时提前时间有效。我们使用WOFS分析和预测输出以及NSSL多雷达/多传感器复合反射性，从2017年到2021年的106例NOAA危险天气测试床春季预测实验。我们将预测任务框架为多类问题，在该问题中，预测技能标签是通过平均为多个反射性阈值和验证范围的延长分数技能得分（EFSS）来确定的20％）。初始机器学习（ML）模型对323个预测变量进行了培训；最终模型中的10或15个预测变量只会降低技能。最终模型基本上优于精心开发的持久性和基于传播的模型，并且可以合理地解释。结果表明，ML可以成为指导用户对对流（和更大尺度）合奏预测的有价值的工具。
新冠疫情期间在 TikTok 上支持接种疫苗：疫苗信念、情绪和评论
TikTok 已成为疫情相关信息汇集和传播的最重要社交媒体平台之一。然而，与疫苗接种相关的视觉内容（尤其是支持疫苗的视频）如何影响受众仍不清楚。使用 Betsch 等人的 5C 模型和 Ekman 的基本情绪模型，我们识别了 TikTok 上 #vaccine 标签下的 200 个热门视频，并研究了视频中表达的与疫苗相关的信念和情绪类型以及信念、情绪和支持性评论之间的关系。信心和喜悦分别是最常表达的信念和情绪；信心（B = 14.84，P < 0.05）、惊讶（B = 11.29，P < 0.05）和悲伤（B = 37.49，P < 0.01）可以预测支持性评论的数量。本研究将疫苗犹豫的 5C 框架扩展到社交媒体上支持疫苗的内容分析，并对特定类型的信念和情绪及其影响提供了详细的见解。讨论了如何解决疫苗犹豫的实际意义。
引用为：Yu HJ，Ho M，Liu X，Yang J，Chau PH，Fong Dyt。按体重状态按重量状态的2型糖尿病的发病率和时间趋势：系统评价
结果，我们包括94项研究，涉及22个Coun尝试的340万成人。体重不足，体重/肥胖成年人的合并糖尿病发病率为4.5（95％置信区间（CI）= 2.8-7.3），2.7（95％CI = 2.2-3.3）和10.5（95％CI = 9.3-11.8）每1000人年满。低收入和中等收入国家（LMIC）的糖尿病发病率高于正常体重（每1000人年5.8 vs 2.0）或超重/肥胖（15.9 vs每1000人年）成人的高收入国家（5.8 vs 2.0）。欧美地区的糖尿病发病率高于非新地区，无论体重状况如何。越过越野糖尿病从1995- 2000年到2005 - 2010年显着降低。自1985年以来，正常体重人群中的糖尿病量不断增加，估计每五年36％。在超重/肥胖的成年人中，糖尿病在1985- 1990年至1995年至2000年之间增加了2000年至2010年之间的稳定，并在2010年之后突然飙升。
Alwasiti , HHA 和 Yusoff , MZ 2022, '使用深度卷积神经网络和 Mixup 进行脑机接口的运动意象分类
摘要 — 目标：构建一个可以在单个受试者的小型 EEG 训练集上进行训练的 DL 模型提出了一个有趣的挑战，这项工作正试图解决这一挑战。具体来说，本研究试图避免长时间的 EEG 数据收集过程，并且不组合多个受试者的训练数据集，因为这会对分类性能产生不利影响，因为受试者之间的个体间差异很大。方法：使用大约 120 次 EEG 试验对定制的具有混合增强功能的卷积神经网络进行训练，每个模型仅针对一个受试者。结果：经过修改的具有混合增强功能的 ResNet18 和 DenseNet121 模型分别实现了 0.920（95% 置信区间：0.908,0.933）和 0.933（95% 置信区间：0.922,0.945）的分类准确率。结论：我们表明，尽管本研究使用的训练数据集有限，但与同一数据集上先前研究中的其他 DL 分类器相比，设计的分类器具有更高的分类性能。
美国的种族与经济福祉
注：作者使用 CDC、消费者支出调查 (CEX) 和当前人口调查 (CPS) 的数据进行计算。对于不平等衡量指标，我们使用非耐用品消费，以避免因耐用品支出不均而导致的夸大。阴影区域表示来自 1000 个引导样本的每个系列的 95% 置信区间。
推荐引用推荐引用 Cohen, Kelly；Bokati, Laxman；Ceberio, Martine；Kosheleva, Olga；以及 Kreinovich, Vladik，“为什么可解释人工智能中使用模糊技术？可解释人工智能中使用哪些模糊技术？” (2021)。部门技术报告 (CS)。1553。https://scholarworks.utep.edu/cs_techrep/1553
我们对个体表现感兴趣的情况。在我们对个体表现感兴趣的情况下，我们希望将失败概率降至最低，我们希望物体与期望轨迹的偏差尽可能小——因为正是这种偏差导致了失败。模糊控制中出现这种偏差的可能原因之一是模糊控制基于使用“与”和“或”运算结合原始专家的置信度，而原始估计仅提供一些不确定性。就像专家无法提供所需控制的确切值一样——这就是为什么首先需要模糊技术——专家也无法用确切的数字来描述他/她对某个陈述的置信度。如果我们强迫专家这样做——许多系统都是这样做的——当再次询问相同的陈述时，专家会提供略有不同的数字。这些变化会影响“与”和“或”运算的结果——从而影响最终的控制。与所需控制的任何过大偏差都可能是灾难性的。因此，为了安全起见，我们要确保最坏的偏差尽可能小。让我们用精确的术语描述这种情况。设 δ > 0 表示专家提供程度的准确度。这意味着同一位专家可以对同一句话 A 的置信度提供估计值 a 和 a ′，它们是 δ 接近的，即 | a − a ′ | ≤ δ 。类似地，对于另一个语句 B ，专家可以提供估计值 b 和 b ′，使得 | b − b ′ | ≤ δ 。由于这种不确定性，我们可以得到不同的值 f & ( a , b ) 和 f & ( a ′ , b ′ )，即我们有一个非零差值 | f & ( a , b ) − f & ( a ′ , b ′ ) |。最坏的情况是这种差异最大。它的特点是价值
tirzepatide和代谢健康肥胖症的潜在用途
代谢健康的肥胖症或代谢健康的超重（MHO）最好被描述为没有任何主要的代谢障碍或心血管疾病，例如2型糖尿病，脂肪异常，高脂性血症，高度张力和动脉粥样硬化性心血管疾病，尽管肥胖或过度或过度过度。尽管如此，MHO被认为是发展心血管，脑血管和PE Ripheral动脉疾病的重要危险因素。此外，这些患者的转化率很高，转化为代谢不健康的表型。tirzepatide是一种新开发的降糖剂，作用于葡萄糖依赖性的胰岛素肽（GIP）和胰甘蓝样肽-1（GLP-1）受体。已显示出几种非常有益的结果，包括体重减轻和重要的代谢参数，例如HBA1C，空腹血清葡萄糖和甘油三酸酯/脂蛋白水平。这些发现表明，Tirzepatide可能有益于代谢健康的肥胖或代谢健康的超重患者，从而降低了心血管不良后果的风险并转换为代谢不健康的表型。在这篇综述中，我们旨在讨论使用新型的抗糖尿病tirzepatide在MHO管理中的潜在好处，以防止心血管事件的发展并减少转化为不健康表型的可能性。我们最初描述了MHO的临床结果以及MHO的社会，并通过发展未来的心血管事件。然后，我们描述了当前可用的Evi dence在Tirzepatide的临床作用背后。我们最终讨论了在MHO管理中使用Tirzepatide的潜在优势。
可解释的人工智能：评估 xAI 对人机交互的客观和主观影响
摘要 智能代理必须能够传达意图并解释其决策过程，以建立信任、培养信心并改善人机团队动态。认识到这一需求，学术界和工业界正在迅速提出新的想法、方法和框架，以帮助设计更可解释的人工智能。然而，仍然没有标准化的指标或实验协议来对新方法进行基准测试，研究人员只能依靠自己的直觉或临时方法来评估新概念。在这项工作中，我们提出了第一个全面的（n=286）用户研究，测试了可解释机器学习的广泛方法，包括特征重要性、概率分数、决策树、反事实推理、自然语言解释和基于案例的推理，以及没有解释的基线条件。我们提供了可解释性对人机团队影响的第一个大规模实证证据。我们的研究结果将通过强调反事实解释的好处和可解释性置信度得分的缺点，帮助指导可解释性研究的未来。我们还提出了一种新颖的问卷，用于衡量人类参与者的可解释性，该问卷受到相关先前工作的启发，并与人机协作指标相关联。
预测量子计算的时间表
我们考虑如何预测量子计算领域的进展。为此，我们收集了迄今为止的量子计算机系统数据集，根据其物理量子比特和门错误率进行评分，并定义了一个结合这两个指标的指标，即广义逻辑量子比特。我们研究了物理量子比特和门错误率之间的关系，并初步得出结论，它们是正相关的（尽管有一些疑问），表明发展前沿在它们之间进行权衡。我们还对指标应用了对数线性回归，以提供可以预期的进展的初步上限。在我们模型的（总体上乐观的）假设范围内，包括量子比特数和门保真度将继续呈指数级增长这一关键假设，我们估计基于超导技术的概念验证容错计算不太可能（置信度 < 5%）在 2026 年之前出现，能够分解 RSA-2048 的量子设备不太可能（置信度 < 5%）在 2039 年之前出现。当然，这些里程碑实际上可能会更早实现，但这需要比迄今为止更快的进展。