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切换到长效cabotegravir和rilpivirine注射疗法后的病毒学故障：深入分析
1荷兰乌特雷希特大学医学中心的传染病系； 2荷兰的Hoofddorp/Haarlem的Spaarne Gasthuis内科学系； 3荷兰阿纳姆市Rijnstate Hospital内科医学系； 4个传染病，阿姆斯特丹大学医学中心内科，荷兰阿姆斯特丹大学医学中心； 5荷兰阿克马尔的Noordwest Ziekenhuisgroep内科医学系； 6荷兰海牙Haga教学医院内科医学系； 7荷兰阿姆斯特丹的艾滋病毒监测； 8荷兰Nijmegen Radboud大学医学中心医学创新研究所药学系； 9荷兰乌得勒支大学医学中心医学微生物学系转化病毒学；和10 Ezintsha，南非约翰内斯堡威特沃特斯兰大学卫生系
生成AI讲师的基本原理：Agha Ali Raza博士生成AI课程的基础知识提供了对AI最新C
生成AI讲师的基本原理：Agha Ali Raza博士生成AI课程的基础知识提供了对AI在各个行业中最新能力的深入探索。参与者将在生成AI，及时的工程和AI驱动的数据分析中使用文本和图像方面获得专业知识，从而使他们能够将这些强大的工具集成到其专业实践中。加入我们，发现生成AI的潜力，并学习如何为您的特定行业需求量身定制创新的解决方案。受众：属于营销，媒体和创意产业，律师和政策制定者，医生和医疗保健专业人员，金融，银行业，商业战略家和企业主，数据科学家和分析师，产品经理，人力资源经理，通讯专家，作者，作者，艺术家，技术以及教师，教师，教师研究与学院的专业人员。在研讨会结束时，您将能够：1。了解AI，生成AI和关键术语的基础。2。主提示工程，多语言和多模式提示技术。3。理解语言模型和大型语言模型（LLM）的工作方式。4。使用AI工具学习高级数据分析和可视化。5。图像生成（图像的文本）和图像分析（自动描述图像）使用AI。6。通过练习学习检索增强产生（RAG）。7。创建自己的自定义GPT模型。8。9。您还可以应用上述内容：1。2。了解AI集成的局限性和风险以及安全护栏的重要性。学习将公司转变为支持AI的组织的实用步骤。将AI工具集成到专业工作流程中，以提高效率。开发针对特定行业用例量身定制的自定义AI机器人。3。使用AI创建创新的艺术品，演示和创意内容。4。将聊天机器人部署为个人助理，创意伴侣和研究助手。5。应用道德考虑和最佳实践来负责AI使用。
Robin Maialeh 的《动态模型与不平等：市场机制在经济分配中的作用》深入探讨了经济
本书的重要部分集中在生存约束和竞争上。第一章讨论了生存约束如何影响主体的优化行为。本章介绍了将生存水平纳入主体决策过程的模型，展示了这些约束如何导致行为和经济分配的结构性变化。模拟用于探索生存约束如何影响经济不平等，支持这些模型的理论潜力和普遍性。后者将竞争市场原则与经济不平等联系起来。它提出了三个强调竞争不同方面的模型：创新和垄断租金、企业资产的不均衡持有以及资源竞争。这些模型展示了竞争对不平等的矛盾影响，突出了市场内部的趋同和发散趋势。
LGHAP V2：无全球无间隙的气溶胶光学深度和PM 2。自2000年以来，通过大地数据分析得出的5个浓度数据集
摘要。我们先前研究中产生的长期无缘高分辨率空气污染物（LGHAP）浓度数据集提供了空间连续的每日气溶胶光学深度（AOD）和细节颗粒物（PM 2。5）自2000年以来，中国1公里的网格分辨率的浓度。这一进步赋予了对区域气溶胶变化的前所未有的评估及其对过去20年中环境，健康和气候的影响。但是，有必要增强这种高质量的AOD和PM 2。5浓度数据集具有新的可靠功能和扩展的空间覆盖范围。在这项研究中，我们介绍了全球尺度LGHAP数据集（LGHAP V2）的版本2，该版本是通过使用多功能数据科学，模式识别和机器学习方法的无缝集成的改进的Big Earth Data Analytics生成的。特定的，从相关卫星，地面监测站获得的多模式AOD和空气质量测量值通过利用基于随机的数据驱动模型的能力来协调。随后，开发了改进的基于张量流的AOD重建算法，以编织统一的多源AOD产品共同填充数据差距，以填补大气孔校正（MAIAIA）AOD AOD AOD从Terra的多角度实现。消融实验的结果表明，在收敛速度和数据准确性方面，基于张量的间隙填充方法的改进性能更好。for pm 2。5浓度测量。 验证结果表明无间隙PM 2。 55浓度测量。验证结果表明无间隙PM 2。5Ground-based validation results indicated good data accuracy of this global gap-free AOD dataset, with a correlation coefficient ( R ) of 0.85 and a root mean square error (RMSE) of 0.14 compared to the worldwide AOD observations from the AErosol RObotic NETwork (AERONET), outperforming the purely re- constructed AODs ( R = 0.83, RMSE = 0.15), but they were比原始的Maiac AOD检索稍差（r = 0.88，RMSE = 0.11）。5浓度映射，一种新颖的深度学习方法，称为场景意识到的集合学习图表网络（SCAGAT）。在考虑到跨区域的数据驱动模型的场景代表性时，SCAGAT算法在空间外推时进行了更好的表现，在很大程度上降低了对有限和/甚至不存在原位PM 2的区域的建模偏差。5浓度估计值具有更高的预测精度，与PM 2相比，R为0.95，RMSE为5.7 µg m-3。
分布式模型检查有限的TreeDepth
我们确定在界图中，在界面模型中，每个单声道二阶逻辑（MSO）公式都可以在恒定数量的圆圈中确定。据我们所知，这标志着有关分布式模型检查的第一个元理论。在MSO中表达了图形上各种优化问题。示例包括确定图表是否具有大小的集团，它是否允许颜色的颜色，是否包含图形𝐻作为子图或次要，或者是否可以通过vertex-disewoint路径连接𝐺中的终端顶点。我们的元理论可显着增强Bousquet等人的工作。[PODC 2022]，该[PODC 2022]专注于具有有界TreeDeptth的图形上的MSO的分布式认证。此外，我们的结果可以扩展到求解在MSO中表达的优化和计数问题，并在界面的TreeDeppth图中。
地下荧光飞行时间成像，使用大型单光子雪崩二极管传感器进行肿瘤深度评估
1引言本文扩展了Bruza等人的先前工作。1通过对使用大型单光雪崩二极管（SPAD）摄像机进行荧光深度感测所涉及的方法和技术方面进行更全面的描述。此外，本文详细阐述了校准曲线的扩散，这是以前获得有限覆盖率的关键方面。还提供了对技术局限性的详尽回顾，并提供了支持其性能的定量测量简介。最后，本文提出了对临床方案中技术和潜在应用的潜在改进，为进一步的研究和实际实施提供了宝贵的见解。手术切除仍然是癌症治疗的关键方法；绝大多数乳腺癌，结直肠癌，肺和膀胱癌患者都接受了手术切除术，这是护理标准的一部分。2尽管术前成像已经显着提高，但手术的成功很大程度上取决于外科医生使用常规的白光视觉和触诊来定位病理的能力。3，4在过去的三十年中，荧光引导手术（FGS）已成为一种有前途的技术，用于定义肿瘤位置和术中边缘。使用FGS对肿瘤进行术中可视化不仅有可能实现完整的切除措施，还可以通过减少对正常组织的不必要损害，5 - 8
手术 - 迪诺：基础模型的适配器学习内窥镜手术深度估计的基础模型
机器人手术中的抽象目的深度估计在3D重建，手术导航和增强现实访问中至关重要。尽管基础模型在许多视觉任务中表现出出色的性能，包括深度估计（例如Dinov2），但最近的作品观察到了其在医学和外科域特异性应用中的局限性。这项工作介绍了手术深度估计基础模型的低排名适应性（LORA）。方法我们设计了一种基于基础模型的深度估计方法，称为手术 - 迪诺，这是对内窥镜手术深度估计的Dinov2的低级适应。我们建立洛拉层并将其集成到恐龙中，以适应手术特异性领域知识，而不是传统的调整。在训练期间，我们冻结了Dino Image编码器，该编码器显示出出色的视觉表示能力，仅优化Lora层和深度解码器以整合手术场景的特征。结果，我们的模型在MICCAI挑战数据集上得到了广泛的验证，该数据集是从Da Vinci XI内窥镜手术中收集的。我们从经验上表明，手术迪诺的显着性在内窥镜深度估计任务中的表现优于所有最新模型。进行消融研究的分析表明，我们洛拉层和适应的显着作用的证据。结论手术迪诺（Div）揭示了基础模型成功适应手术领域以进行深度估计。结果有明确的证据表明，对计算机视觉数据集中预训练的权重的零拍预测或幼稚的调整不足以直接在手术域中使用基础模型。
机器学习辅助构建用于噪声量子硬件的浅深度动态假设
门保真度。然而，这些方法中的大多数通常需要大量的预电路测量，这会显著增加计算开销。此外，NISQ 架构的噪声可以从根本上改变动态电路的设计。从池中选择运算符和由此产生的幺正运算可能会与最佳结果有显著偏差，因为它的构造高度依赖于测量（当使用 NISQ 硬件时会产生误差）。因此，在构建动态假设时，减少量子资源的利用至关重要。在这方面，我们应该优先使用基于第一性原理或借助机器学习的方法。这些方法有可能绕过 NISQ 架构带来的任何挑战，避免潜在的陷阱。在这项工作中，我们介绍了一种新方法，它将无监督机器学习 (ML) 技术与基于多体微扰理论的第一性原理策略相结合。最终成果是一个动态构建的假设，它在紧凑性和表现力之间取得了非凡的平衡，所有这些都是在没有大量预电路测量负担的情况下实现的。这个紧凑的假设让我们能够获得分子能量和波函数，这对于准确评估各种分子特性至关重要。它使我们能够探索目前传统计算机无法触及的新化合物和现象。
用于冲刷深度的高效数据驱动机器学习模型......
海堤是沿海地区重要的防御基础设施，保护内陆地区免受风暴潮、海浪越堤和土壤侵蚀的侵袭。海堤趾部冲刷是由海浪引起的床层物质的堆积和侵蚀造成的，对沿海基础设施的结构完整性构成了重大威胁。准确预测冲刷深度对于合理有效地设计和维护沿海结构至关重要，这有助于降低趾部冲刷导致结构失效的风险。然而，目前用于评估倾斜结构趾部冲刷的指导和预测工具有限。近年来，人工智能和机器学习 (ML) 算法引起了人们的兴趣，尽管它们为许多沿海工程应用提供了稳健的预测模型，但此类模型尚未应用于冲刷预测。本文，我们开发并提出了基于 ML 的模型，用于预测倾斜海堤趾部冲刷深度。使用四种 ML 算法，即随机森林 (RF)、梯度提升决策树 (GBDT)、人工神经网络 (ANN) 和支持向量机回归 (SVMR)。使用综合的物理建模测量数据来开发和验证预测模型。采用一种新颖的特征选择、特征重要性和超参数调整算法框架，用于基于 ML 的模型的预处理和后处理步骤。提出了深入的统计分析来评估所提模型的预测性能。结果表明，在本研究中测试的所有算法中，预测准确率至少为 80%，总体而言，SVMR 的预测最准确，判定系数 (r2) 为 0.74，平均绝对误差 (MAE) 值为 0.17。在所测试的算法中，SVMR 算法的计算效率也最高。本研究提出的方法框架可应用于冲刷数据集，以快速评估海岸防御结构的冲刷情况，从而促进基于模型的决策。
恒定量子深度下的多元迹估计
有一种民间传说认为，需要深度为 Θ(m) 的量子电路来估算 m 个密度矩阵乘积的迹（即多元迹），这一子程序对于凝聚态和量子信息科学中的应用至关重要。我们通过构建一个恒定量子深度电路来完成这项任务，证明了这种看法过于保守，该电路受到 Shor 误差修正方法的启发。此外，我们的电路只需要二维电路中的局部门 - 我们展示了如何在类似于 Google 的 Sycamore 处理器的架构上以高度并行的方式实现它。凭借这些特点，我们的算法使多元迹估计的核心任务更接近近期量子处理器的能力。我们用一个关于用“表现良好”的多项式近似来估计量子态的非线性函数的定理来实例化后一种应用。