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![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/b/b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
如何引用本文：Raffa, RB、Pergo- lizzi Jr.、JV、Miller, T. 和 Motto, D. (2022) 评论：由无害药物开发 AI（人工智能）算法设计的意外新型化学武器剂。药理学与药学，13，225-229。https://doi.org/10.4236/pp.2022.137018
“生成”模型[图2]的设计目的是在一系列反馈迭代中，积极属性如疗效和可用药性会得到“奖励”，消极属性——尤其是毒性——会受到“惩罚”，从而优化结果（潜在的候选药物）。化学结构候选物可以从各种来源获得，包括化学库、药物化学见解、天然产物、从头计算机设计（计算机模拟）或其他。[8] [11] [14] 在正常过程中，简单地说，候选化合物（真实的或虚拟的）经过：1）对治疗目标的疗效进行筛选和评分（评级）；2）对与ADME（吸收、分布、代谢和消除）和潜在药物间相互作用（DDI）相关的理想药物特性进行筛选和评分；3）对潜在的不良毒理学作用进行筛选和评分。预测疗效和毒性分离度较低（治疗指数低，TI）的候选结构不太可能成为候选药物，但通过迭代人工智能算法，可以逐步实现更好、更安全的可能性（即更高的疗效和更低的毒性）。
期待意外发生 | 俄勒冈州职业安全与健康管理局
紧急情况的标准定义大致如下：“突然发生的不可预见的危机，通常伴有危险，需要立即采取行动。”大多数工作场所紧急情况都符合这一定义，但并非全部。例如，与健康相关的危机（如流行病）可能不会突然发生或需要立即采取行动，但可能会在几天或几周内成为紧急情况。与个人紧急情况不同，工作场所紧急情况需要组织中许多可能对危机知之甚少的人立即做出协调一致的反应。
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究
新起点：糖尿病生活的讨论指南：模块6：解决意外的问题和计划
与糖尿病生活在一起的日常工作更容易，但现实是生活使我们弯曲球，而小问题可能会产生重大影响。对于糖尿病患者而言，重要的是学习解决问题的技能，这将有助于他们适应意外的问题，面对挑战，并计划意外（包括紧急情况）。
预期意外：经济增长面临压力
我们构建了美国在压力因素情景下的条件增长密度，并提出了一个脆弱性指数——压力下增长（GiS），以评估经济在小概率但潜在灾难性事件中的暴露水平。严重但合理的压力情景的选择基于增长驱动因素的联合概率分布。这些因素是使用多层次动态因子模型（DFM）从广泛的本地和全球宏观经济和金融变量中提取的。总之，我们提供了一种风险管理工具，可以完全可视化平均和概率压力情景下的增长动态，其中警告信号来自平均和压力增长密度左尾的分位数。我们表明，对于希望进行多维情景分析的政策制定者来说，GiS 是风险下增长（GaR）的一个有用且补充的工具，并说明了它们在 COVID19 大流行背景下的实施。
根据GDP的初步发布，捷克经济在2021年反弹3.3％。经济受益于大流行有关的休息
尽管势头丧失，该动力将持续到2022年春季，但对情感指标的最新读物表明，虽然是一个相当积极的，尽管是中等，增长的前景，尤其是在服务，零售贸易，建筑和工业方面。私人消费预计将在2022年下半年获得限制，以缓解和通货膨胀至中等。投资预计将在预测范围内保持强劲，并在恢复和弹性设施和其他欧盟基金的支持下。但是，预期的利率会增加，预计将削弱私人投资。外贸会受益于供应瓶颈的放松，但预计不会提供增长贡献。总体而言，Real GDP在2022年的增长率为4.2％，2023年为4.5％。
2021 年下半年，斯洛伐克经济复苏放缓，因为全球供应瓶颈比预期更具破坏性，
2021 年中，随着 COVID-19 防控措施的放松，私人消费大幅反弹。然而，秋季以来感染病例的复发，加上疫苗接种率低，预计将在 2021 年底损害国内支出，并在整个 2022 年第一季度继续拖累国内需求。奥密克戎浪潮的范围可能会通过增加病假和隔离义务对劳动力供应产生暂时的不利影响。疫情相关的不确定性和持续的供应链中断预计将推迟私人投资的复苏，而由于通胀上升导致的实际收入增长放缓，消费也可能受到削弱。在这次暂时的中断之后，预计国内需求将在预测期内的剩余时间内恢复强劲扩张，因为家庭和企业的支出将赶上危机前的水平。通过下一代欧盟资助的加速公共投资将提供额外的增长刺激。
通过 CRISPR-Cas9 敲除斯氏按蚊免疫基因 LRIM1 揭示了其在繁殖和媒介能力方面的意外作用
PfSPZ 疟疾疫苗由使用无菌饲养的按蚊制造的恶性疟原虫 (Pf) 子孢子 (SPZ) 组成。按蚊的免疫反应基因，例如富含亮氨酸的蛋白质 (LRIM1)，通过支持动合子的黑化和吞噬作用来抑制蚊子体内的疟原虫 SPZ 发育 (孢子生殖)。为了增加 PfSPZ 感染强度，我们通过使用 CRISPR-Cas9 进行胚胎基因组编辑，生成了 A . stephensi LRIM1 敲除系 Δ aslrim1 。Δ aslrim1 蚊子的中肠细菌负荷显著增加，微生物组组成发生改变，包括共生乙酸菌的消除。微生物组的改变导致蚊子死亡率增加，并且出乎意料地显著减少了孢子生殖。通过对蚊子进行抗生素治疗，Δ aslrim1 蚊子的存活率及其支持 PfSPZ 发育的能力得到部分恢复，而当 Δ aslrim1 蚊子在无菌条件下生产时，其存活率和支持 PfSPZ 发育的能力则完全恢复到基线。LRIM1 的缺失也会影响生殖能力：产卵、生育力和雄性生育力受到严重损害。生育力的减弱与改变的微生物组无关。这项研究表明，LRIM1 对微生物组的调控对 A . stephensi 的媒介能力和寿命有重大影响。此外，LRIM1 的缺失还发现了该基因在生育力和减少雄性精子转移方面的意外作用。
预印本正在审查主动推断，贝叶斯最佳设计和预期的实用程序Noor Sajid 1*，Lancelot da Costa 1,2，Thomas Parr 1和Karl
抽象的主动推理是自由能原理的推论，是描述某些类型的随机动态系统的行为的形式方法 - 具有感知的外观。在本章中，我们描述了主动推断如何在单个命令下结合贝叶斯决策理论和最佳的贝叶斯设计原理，以最大程度地减少预期自由能。正是主动推理的这一方面允许自然而然地出现寻求信息行为。从预期的自由能中删除先前的结果偏好时，主动推断将减少为最佳贝叶斯设计，即信息增益最大化。相反，在没有歧义和相对风险的情况下，即预期的效用最大化，主动推论会减少贝叶斯决策理论。使用这些限制案例，我们说明了当代理选择优化预期效用，预期信息增益和预期自由能的动作时，行为如何不同。我们的T迷宫模拟显示了优化的预期自由能产生目标指导的信息寻求行为，同时优化预期的实用程序会诱导纯粹的利用行为，并最大程度地提高信息增益产生本质上动机的行为。