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表面代码中的相干误差和读出误差
我们考虑了读出误差和相干误差（即确定性相位旋转）对表面代码的综合影响。我们使用一种最近开发的数值方法，通过将物理量子位映射到马约拉纳费米子。我们展示了如何在存在读出误差的情况下使用这种方法，在现象学层面上进行处理：完美的投影测量，可能记录错误的结果，以及多次重复的测量。我们发现这种错误组合的阈值，其错误率接近相应非相干错误通道（随机 Pauli-Z 和读出误差）的阈值。使用最坏情况保真度作为逻辑错误的度量，阈值错误率的值为 2.6%。低于阈值，扩大代码会导致逻辑级错误的相干性迅速丧失，但错误率高于相应非相干错误通道的错误率。我们还分别改变了相干和读出误差率，发现表面代码对相干误差比对读出误差更敏感。我们的工作将最近关于完美读出的相干误差的结果扩展到实验上更现实的情况，即读出误差也会发生的情况。
EEG 误差相关电位编码误差大小和个体感知阈值
摘要 错误相关电位 (ErrPs) 是绩效监控的重要脑电图 (EEG) 相关因素，对于学习和调整我们的行为至关重要。人们对 ErrPs 是否编码了除错误意识之外的更多信息知之甚少。我们报告了一项有 16 名参与者参加的实验，该实验分为三个环节，在执行光标到达任务期间偶尔会发生不同程度的视觉旋转。我们设计了一个脑机接口 (BCI) 来检测提供实时反馈的 ErrPs。单个 ErrP-BCI 解码器在各个环节之间表现出良好的传输性能，并且在错误幅度上具有可扩展性。ErrP-BCI 输出与错误幅度之间的非线性关系可预测个人感知阈值以检测错误。我们还揭示了与所需调整幅度共同变化的 θ-γ 振荡耦合。我们的研究结果为探索和扩展当前的绩效监控理论开辟了新途径，通过结合连续的人机交互任务和对 ErrP 复合物而非单个峰值的分析。
先天性免疫缺陷症中的转录因子缺陷
转录因子 (TF) 是调节免疫系统发育、维持和功能的关键成分。因此，某些 TF 的单基因缺陷会导致先天性免疫缺陷 (IEI)，其临床意义深远，包括感染、恶性肿瘤，在某些情况下还会导致严重的过敏性炎症。本综述探讨了以严重过敏性为定义临床表型的 IEI 背后的 TF 缺陷，包括 STAT3 功能丧失、STAT6 功能获得、FOXP3 缺陷和 T-bet 缺陷。这些疾病为了解过敏性炎症的病理生理学提供了宝贵的见解，拓展了我们对罕见单基因和常见多基因过敏性疾病的理解。基因检测的进展可能会发现与过敏性相关的新 IEI，丰富我们对过敏性炎症分子通路的理解。单基因疾病的识别对患者的预后、治疗计划和遗传咨询有深远的影响。因此，对于患有严重、早发性过敏症的患者，考虑 IEI 至关重要。本综述强调需要继续研究 TF 缺陷，以加强我们对过敏性疾病的理解和管理。
使用人工智能检测核电站的人为错误：运行和维护案例
人为错误 (HE) 是核电站 (NPP) 等安全关键型系统的一个重要问题。HE 在核电站的许多事故和停电事件中都发挥了作用。尽管核电站的自动化程度有所提高，但 HE 仍然不可避免。因此，HE 检测的需求与 HE 预防工作同样重要。在核电站中，HE 相当罕见。因此，异常检测是一种广泛用于检测罕见异常实例的机器学习技术，可以重新用于检测潜在的 HE。在本研究中，我们开发了一种基于生成对抗网络 (GAN) 的无监督异常检测技术，以检测核电站中手动收集的监视数据中的异常。更具体地说，我们的 GAN 经过训练可以检测自动记录的传感器数据和手动收集的监视数据之间的不匹配，从而识别可归因于 HE 的异常实例。我们在真实世界数据集和从测试平台获得的外部数据集上测试了我们的 GAN，并将我们的结果与最先进的无监督异常检测算法（包括一类支持向量机和隔离森林）进行了对比。结果表明，所提出的 GAN 提供了改进的异常检测性能。我们的研究对未来基于人工智能的 HE 检测系统的发展大有裨益。© 2022 韩国核学会，由 Elsevier Korea LLC 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
先天性免疫和自身免疫性 /炎症性风湿病的错误：我们能学到什么？
背景：全身性红斑狼疮（SLE）是一种多系统的自发性疾病，在免疫系统中具有几种畸变[1]。遗传学方面对于了解病理生理学是核心，尤其是在单基因狼疮（单基因突变）的患者中[2]。有趣的是，我们在我们地区（阿联酋/阿拉伯地区）观察到家族性SLE的患病率相对较高。研究此类病例的遗传学已经产生了已知引起SLE的基因突变。在这里，我们报告了3个兄弟姐妹，在DNAES1L3中具有突变，导致se和低脑性荨麻疹血管炎（HUV）[3]。目标：报告具有单基因SLE和HUV的3个兄弟姐妹的临床和遗传表现，并讨论临床病理学相关性。方法：通过我们的SLE临床队列确定患者。获得了患者/监护人的知情同意，以参加我们机构的“门德利项目”研究。该研究得到当地IRB委员会的批准。进行了整个外显子组测序（WES）。在SLE和HUV的临床表现中分析了初始测序的结果。结果：通过WES的遗传分析揭示了C.572a> g处的纯合DNASE1L3变体； p。 3个影响兄弟姐妹的ASN191SER被归类为不知道意义的变体（VUS）。母亲和健康的兄弟姐妹是该变体的杂合（载体）。这表明该变体与SLE的家族有关。临床和实验室特征列于表1。筛选C1q中的突变为阴性。dnase1l3变体c.572a> g，p.asn191ser是一种新型变体，以前在文献或人类遗传突变数据库（HGMD）中没有报道过。计算（内部）致病性预测工具预测了变体的损害效应（polyphen：damaging，sift：有害，保护：高）。所有三个兄弟姐妹都会形成HUV作为最初的手段，这是皮肤活检证实的。在较老的兄弟姐妹中，他们甚至符合SLE的标准，HUV随着其他SLE症状的出现而解决。最年轻的兄弟姐妹尚未符合SLE的标准，只有皮肤与衰弱的HUV（嫩病变和手/脚肿胀）有关。发现该患者的C1Q水平非常低，没有抗C1Q抗体。值得注意的是，HUV在该患者中最严重。
使用经典代码的权重分布描述具有擦除误差的量子计量
量子计量有望成为量子技术的一个突出用例。然而，噪声很容易降低这些量子探测状态的质量，并抵消它们在无噪声环境中提供的量子优势。虽然量子纠错 (QEC) 可以帮助解决噪声问题，但容错方法对于近期使用来说资源过于密集。因此，需要一种 (近期) 稳健的计量策略，该策略可轻松适应未来基于 QEC 的量子计量。在这里，我们通过研究由最小距离 d ≥ t + 1 的 [ n, k, d ] 二进制块码构成的量子探测状态的性能，提出了这样一种架构。此类状态可以解释为 CSS 码的逻辑 | + + · · · + ⟩ 状态，其逻辑 X 组由上述二进制码定义。当量子探测状态的常数 t 个量子比特被擦除时，利用量子 Fisher 信息 (QFI)，我们证明由此产生的噪声探测可以给出磁场估计值，其精度与相应 2 t 缩短代码的权重分布的方差成反比。此外，我们证明，如果 C 是任何与长度为 n 的线性内部重复代码连接的代码，那么量子计量中就可能存在量子优势。这意味着，给定任何恒定长度的 CSS 代码，与长度为 n 的线性重复代码的连接对于具有恒定擦除误差数量的量子计量是渐近最优的。除了基本的 QFI 结果之外，我们还明确构建了一个可观测量，当在这种受噪声代码启发的探测状态上测量时，它可以对磁场强度产生一定的精度，并且在磁场强度消失的极限下也表现出量子优势。我们强调，尽管使用了编码理论方法，但我们的结果并不涉及综合征测量或错误校正。我们用 Reed-Muller 码构建的探测状态示例来补充我们的结果。
控制中人为错误的预测和风险评估...
摘要 人为失误是导致事故发生的重要因素，可能导致人员伤亡和财产损失。发电厂行业作为最重要的基础设施行业，在工业基础设施中发挥着重要作用。目的：本研究旨在通过 SHERPA 方法预测和评估蒸汽发电厂控制室的人为失误。方法：这项描述性横断面研究是在蒸汽发电厂的控制室进行的。本研究通过分层任务分析 (HTA) 和 SHERPA 方法识别和分析人为失误。结果：共识别出 85 个错误，其中 56 个 (65/1%) 为操作失误，24 个 (27/9%) 为检查失误，1 个 (%1/2) 为检索失误，2 个 (2.32%) 为沟通失误，3 个 (3.48%) 与选择失误有关。结果还表明，由于识别错误而导致的风险水平已达到不可接受和不理想的水平。结论：本研究中最重要的识别错误与操作错误有关。为了尽量减少这些错误并限制其后果，我们可以根据工作使用清单和适当的说明并教育控制室操作员。
未使用六自由度机器人床的颅脑立体定向放射外科手术中的残留设置错误：无框架与刚性固定系统
4. Lundsford LD，Leksell D。Leksell 系统。LaunsfordLD 编。现代立体定向神经外科。波士顿，马萨诸塞州：Martinus Nijhoff 出版社；1988 年。5. Jacques S，Shelden CH，McCann G，Linn S。小型中枢神经系统病变的微立体定向方法。第一部分。CT 定位和 3-D 重建技术的发展。No Shinkei Geka。1980；8 (6)：527-37。6. Heilbrun MP，Roberts TS，Apuzzo ML，Wells TH Jr，Sabshin JK。Brown-Roberts-Wells (BRW) 计算机断层扫描立体定向引导系统的初步经验。J Neurosurg。 1983;59 (2):217 – 22。7. Lutz W、Winston KR、Maleki N。带有直线加速器的立体定向放射外科系统。Int J Radiat Oncol Biol Phys。1988；14：373 – 381。8. Babic S、Lee Y、Ruschin M 等人。使用框架还是不使用框架？基于锥形束 CT 的直线加速器立体定向放射外科和放射治疗专用头部固定装置的分析。J Appl Clin Med Phys。2018；19(2):111 – 120。
在E步骤中制作的还将蒙特卡洛错误引入
在E步骤中制作的还将蒙特卡洛错误引入了优化目标。 为了减轻这些问题，我们应用随机梯度上升，并且在每个M步骤中仅采取一个梯度步骤。 我们还应用了基于动量的优化器，例如Adam [9]，以跨多个M步骤汇总梯度，以抑制Monte Carlo误差的效果。 我们在模拟数据集和现实数据集上评估了我们提出的算法。 我们将稳定方法与几种基线方法进行了比较，包括基于随机变异推断的最近开发的学习技术和首先执行状态估计然后应用监督学习的混合方法。 我们的主要结果表明，稳定的表现始终优于所有其他基线，并实现与直接从地面真相轨迹中学习的性能。 总而言之，我们做出以下贡献：在E步骤中制作的还将蒙特卡洛错误引入了优化目标。为了减轻这些问题，我们应用随机梯度上升，并且在每个M步骤中仅采取一个梯度步骤。我们还应用了基于动量的优化器，例如Adam [9]，以跨多个M步骤汇总梯度，以抑制Monte Carlo误差的效果。我们在模拟数据集和现实数据集上评估了我们提出的算法。我们将稳定方法与几种基线方法进行了比较，包括基于随机变异推断的最近开发的学习技术和首先执行状态估计然后应用监督学习的混合方法。我们的主要结果表明，稳定的表现始终优于所有其他基线，并实现与直接从地面真相轨迹中学习的性能。总而言之，我们做出以下贡献：