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2018 年 - 年度报告
ACC - 反腐败委员会 ACHS - 批判遗产研究协会 AIDS - 获得性免疫缺陷综合症 AfDB - 非洲开发银行 ALRN - 非洲劳工研究网络 ANCEFA - 非洲全民教育网络运动 ARDRP - 农业和农村发展研究计划 ART - 抗逆转录病毒治疗 ASAFAS - 亚非研究生院 CAAS - 非洲区域研究中心 CBU - 铜带大学 chNIS - 儿童健康营养影响研究 CTPD - 贸易政策和发展中心 DRGS - 研究和研究生院 DW - 体面工作 ECRDC - 伊丽莎白·科尔森研究和文献中心 ESDA - 非洲可持续发展教育 ESRC - 经济和社会研究委员会 GDP - 国内生产总值 GIZ - 德国国际合作协会 GRP - 治理研究计划 FK/BEEP - 德国联合企业交流计划 FISP - 农民投入支持计划 FNDP - 第五个国家发展计划FRA - 粮食储备机构 FSDP - 金融部门发展计划 GRZ - 赞比亚共和国政府 HIV - 人类免疫缺陷综合症 HSS - 人文社会科学学院 HPRP - 健康促进研究计划 IAEN - 国际艾滋病经济网络 ICT - 信息和通信技术 ICH - 非物质文化遗产 IDE - 远程教育学院 ILO - 国际劳工组织 INESOR - 经济和社会研究所 IO - 信息官员 IOM - 国际移民组织 IRDOS - 农村综合发展实施战略 ITUC - 国际工会联合会 KAP - 知识态度与实践 LCMS - 生活条件监测调查
社区对 Kenikir 在糖尿病管理中的好处的理解：中爪哇省德波 Cinere 的 Pangkalan Jati 村的民族志方法
国际糖尿病联合会（IDF）表示，2019年全球糖尿病患病人数估计为4.63亿。世界卫生组织估计，到 2030 年，印度尼西亚将有 2130 万人患有 2 型糖尿病。糖尿病的其他病因包括胰岛素分泌或功能、干扰胰岛素分泌的代谢异常、线粒体异常以及一组干扰葡萄糖耐受性的其他疾病。数据收集方法分为两个阶段进行。第一阶段是由雅加达联合大学退伍军人医学院社区服务团队为 Al-Muhajirin 清真寺、Pangkalan Jati、Cinere、Depok 周围的居民进行焦点小组讨论 (FGD)。第二阶段是健康检查，包括检查血压、血糖、尿酸和血脂。社区服务结果显示，大多数参与者的血糖水平仍然处于良好范围，其中14.29％或约4名参与者是糖尿病患者，血糖水平最高的是259，由52岁的R女士拥有。因此，开展此次社区服务活动是为了增加不同年龄组（包括青少年和成年人）对糖尿病危害的认识，并提供如何使用替代的kenikir代谢物化合物含量治疗和预防糖尿病的替代信息。
被不可穿透的球形腔限制的多个电子原子的能态、振子强度和极化率
[1] 张志华, 庄国忠, 郭可欣, 袁建华, Superlatt.微结构。 2016，100，440。[2] a)FK Boz，B. Nisanci，S. Aktas，SE Okan，Appl。冲浪。科学。 2016年，387，76； b) S. Yilmaz，M. Kyrak，国际。 J. Mod.物理。 B 2018 , 32 , 1850154. [3] RLM Melono, CF Lukong, O. Motapan, J. Phys. B：At.，Mol.选择。物理。 2018，51，205005。[4] G. Safarpour、MA Izadi、M. Nowzari、E. Nikname、MM Golshan、Commun。理论。物理。 2014 ，61，765。[5] Y. Yakar，B. Çakır，A. Özmen，Int. J. Mod.物理。 J 2007 , 18 , 61 [6] H. Kes, A. Bilekkaya, S. Aktas, S. Okan, Superlatt.微结构。 2017 ，111，966. [7] a)O. Akankan、I. Erdogan、H. Akbas ̧、Phys. E 2006,35,217； b) XC Li、CB Ye、J. Gao、B. Wang、Chin。物理。 B 2020 , 29 , 087302. [8] a)XC Li, CB Ye, J. Gao, B. Wang, Chin.物理。 B 2020，29，087302； b) JD Castano-Yepes、A. Amor-Quiroz、CF Ramirez-Gutierrez、EA Gomez、Phys。 E 2020，109，59。[9] a)H. El, AJ Ghazi, I. Zorkani, E. Feddi, A. El Mouchtachi, Phys. B2018，537，207； （b）E. Niculescu、C. Stan、M. Cristea 和 C. Trusca，Chem.物理2017 ，493 ，32。[10] a)B. Cakir、Y.Yakar、A.Ozmen，Chem.物理。莱特。 2017年，684，250； b) Y. Yakar、B. Çakir、A. Özmen，Chem.物理2018，513，213。
人工智能在急诊科 COVID-19 肺炎放射诊断中的应用
1. Tsikala VM、Atalla E、Georgakas J 等人。用于研究、诊断和治疗 COVID-19 患者的新兴技术。Cell Mol Bioeng。2020；13(4):249–257。2. Weizman Y、Tan AM、Fuss FK。使用可穿戴技术增强对冠状病毒 (COVID-19) 大流行的应对。公共卫生。2020；185:221-222。3. Wilmink G、Summer I、Marsyla D 等人。实时数字接触者追踪：开发一种用于控制疗养院和长期护理机构中 COVID-19 疫情的系统 (预印本)。JMIR 公共健康监测。2020；6(3):e20828。4. Hare N、Bansal P、Bajowala SS 等人。 COVID-19：揭开远程医疗的面纱。《过敏临床免疫实践杂志》。2020；8(8):2461。5. Berlyand Y、Raja AS、Dorner SC 等人。人工智能如何改变急诊科的运作。《Am J Emerg Med》。2018；36(8):1515-1517。6. Grant K、McParland A、Mehta S、Ackery AD。急诊医学中的人工智能：具有革命性潜力的可克服障碍。《Ann Emerg Med》。2020；75(6):721-726。7. Chase VJ、Cohn AEM、Peterson TA、Lavieri MS。使用预测方法预测急诊科人流量，为非危机事件创建“激增响应”。《Acad Emerg Med》。2012；19(5):569-576。 8. Liu N, Koh ZX, Chua ECP 等。通过不平衡临床数据预测急性心脏并发症的风险评分。IEEE J Biomed Heal Informatics。2014;18(6):1894-1902。9. Levin S、Toerper M、Hamrock E 等。与急诊严重程度指数相比，基于机器学习的电子分诊可以更准确地根据临床结果区分患者。Ann Emerg Med。2018;71(5):565-574.e2。
单向量子通信的直接乘积定理
其中 Q1ε(f)表示最坏情况误差为ε的f的单向纠缠辅助量子通信复杂度，fk表示f的k个并行实例。据我们所知，这是第一个用于一般关系量子通信复杂度的直接积定理——直接和定理以前仅用于一般关系的单向量子协议，而直接积定理仅在特殊情况下为人所知。我们的技术受到Jain、Pereszlényi 和Yao [ 24 ]提出的乘积分布下的双人非局部博弈中纠缠值的并行重复定理，以及Bavarian、Vidick 和Yuen [ 4 ]提出的锚定分布下的并行重复定理，以及Jain、Radhakrishnan 和Sen [ 29 ]提出的量子协议消息压缩的启发。具体来说，我们证明了对于 X × Y 上任意锚定在一侧的分布 q 下，f 的分布单向量子通信复杂度的直积定理成立，即存在 ay ∗ 使得 q(y ∗) 为常数，且对于所有 x ，q(x|y ∗)=q(x)。这使我们能够证明一般分布的直积定理，因为对于任何关系 f 及其输入上的任何分布 p，我们可以定义一个修改的关系 ˜ f ，它具有接近于 p 的锚定分布 q，使得对于 ˜ f 在 q 下失败的概率最多为 ε 的协议可以用来给出对于 f 在 p 下失败的概率最多为 ε + ζ 的协议。我们的技术也适用于纠缠的非局部博弈，这些博弈的输入分布锚定在任意一侧，即，要么存在前面指定的 ay∗，要么存在一个 x∗，使得 q(x∗) 为常数，且对所有 y 都有 q(y|x∗)=q(y)。具体来说，我们表明，对于任何博弈 G=(q,X×Y,A×B,V)，其中 q 是 X×Y 上的分布，锚定概率为常数，锚定在任意一侧，则
土力学、地基和土结构
A3：A4A；A5；AG（2 个副本）；Bl（仅限 SECDEF—2 个副本）；B2（仅限 JCS、DASA）；B3；B5（仅限 USCG HQ）；C3（仅限第 8 联合特遣部队—2 个副本）；C5A（仅限韩国）；C5B（仅限希腊）；C7（仅限巴西、加拿大、智利、委内瑞拉）；E3A（仅限华盛顿特区）；FF1；FF3（2 个副本）；FF4；FAS；FA6；FA7（减去阿根廷、百慕大、梅波特、费城、罗斯福路）；FA10（2 个副本）；FA18；FA23（仅限楠塔基特岛、哈特拉斯角、安提瓜、巴巴多斯岛、圣萨尔瓦多、伊柳塞拉、大特克岛）；FA25；FB4；FB6；FB7（减去阿拉米达、勒莫尔）； FB7 (仅阿拉米达—3 份); FB7 (仅勒莫尔—2 份); FB8; FB10 (各 2 份); FB13 (2 份); FB17; FB21; FB29 (仅关岛); FB30 (仅瓜拉—2 份); FB34; FC4; FD2; FF2; FGi; FG2 (减去波多黎各); FG2 (仅波多黎各— 3 份); FH3 (仅切尔西、费城、波兹莫特 (弗吉尼亚)、博福特、圣地亚哥、奥克兰、圣奥尔本斯、贝塞斯达); FJ1 (仅圣地亚哥); FJ3 (100 份); FJ10 (2 份); FJ12 (3 份); FJ14 (仅班布里奇、大湖区、圣地亚哥); FJ23; FJ27 (2 份); FJ28; FJ35; FJ36; FJ38B（仅限 Miners、Princeton、Rensselaer）；FJ47（仅限 Schenectady、Idaho Falls）；FJ52；FJ73；FKA1A；FKA1B（5 份）；FKAID（5 份）；FKAIE（2 份）；FKAI1F（5 份）；FKA6A2；FKA6A3A（2 份）；FKAGA3B；FKAGA4（4 份）；FKAGA8；FKAGA9；FKAGB1；FKA7；FKL1（各 2 份）FKL2（Bay City、Groton、San Francisco Bay 除外）；FKM8；FKM9（各 2 份）；FKM10（2 份）；FKNI1（各 50 份）；FKN2（各 2 份）；FKN3（仅限关岛、西班牙、西南太平洋）；FK
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追求合理的药物设计
在《十亿美元的分子：一家公司对完美药物的追求》一书中，巴里·沃思通过围绕这家现已上市的公司建立的人们的个人历史，讲述了 Vertex 制药公司（马萨诸塞州剑桥）的故事。沃思以 Vertex 的创始科学家和主要推动者乔舒亚·博格为中心。他从许多方面描述了博格：有远见、麦克阿瑟式、精英主义、才华横溢、令人失望，仅举几例。当他离开默克公司（新泽西州拉威）前往 Vertex 担任首席执行官时，博格向老牌制药公司和研究机构发出了挑战。他说，Vertex 将证明基于结构的合理药物设计将优于更广泛使用的筛选程序。 Boger 表示，Vertex“不仅要创造强大的新药，还要改变所有药物的制造方式。”为了实现这一目标，Boger 组建了一个科学家团队，美国足球明星 John Madden 会欣赏这个团队，他以每年组建的粗犷全明星队而闻名。这是一支努力工作、努力玩耍、拼搏的团队，尤其是彼此之间，更是拼搏。Boger 和他的团队研究的第一个目标分子是 FK-506，它是环孢菌素的近亲，环孢菌素是一种毒性太大的免疫抑制剂，在许多治疗中都无法使用。众所周知，环孢菌素抑制了关键蛋白质折叠反应中的催化剂，Vertex 希望将 FK-506 重新设计成一种更好的抑制剂，具有更少的毒副作用和更好的特异性，可用于治疗器官移植排斥和类风湿性关节炎、多发性硬化症和青少年糖尿病等自身免疫性疾病。为了打败竞争对手，Vertex 公司投入了大量的时间、精力和金钱来鉴定 FK-506 及其结合蛋白 FKBP-12。Vertex 公司与哈佛大学（马萨诸塞州剑桥）的 Stuart Schreiber 同台竞技，他曾是 Vertex 公司科学顾问委员会的成员，但在一系列激烈的利益冲突纠纷后被赶下台。从第一天起，Schreiber 在科学顾问委员会中就只是一个名字，由于他与自己的团队在进行类似的项目，所以只能有限地接触 Vertex 公司。打败 Schreiber 团队的动力成为 Vertex 公司的一个目标，但最终 Vertex 公司并没有赢得胜利。正是 Schreiber 的团队证明了环孢菌素和 FK-506 都只能半潜入结合位点，然后重新进入结合位点。
MOHICAN：通过信任和协作分析实现人机性能监控。– 实现更智能的虚拟助手设计和机器行为的实时优化
人机协作性能评估为军事效能带来两大重要价值：(1) 提高认知飞机系统的设计质量，(2) 在战斗期间将虚拟助手的行为与驾驶舱需求同步。本文介绍了“MOHICAN”，这是一种用于监控战斗机驾驶舱中人机协作性能的系统方法。MOHICAN 将包括一种方法、其工具和一个针对多用途飞机的模型。通过扩展测量标准，并将集体协作贡献整合到整个系统的整体性能中（例如，军事空中作战），可以为驾驶舱开发的这些原则扩展到更复杂的系统。系统性能依赖于 TOP 模型 (Boy, 2011 , 2013 ) 中所包含的三个因素的表达：技术（例如可用性、可解释性等）、团队合作的组织（例如信任和协作等）和人（例如工作量、压力、记忆等）。 MOHICAN 将跨学科知识和技术诀窍（例如航空、人工智能和人机交互）、人为和组织因素、领域专业知识结合起来，从而能够评估人机合作绩效。 MOHICAN 的目标有三个。 (1) 多代理模型支持基于战术的各种人和机器系统（或代理）之间的信息处理和传输
黑盒特征选择的多项式量子加速
特征选择需要从给定数据集中创建特征子集，以在原始数据集和选定特征集之间建立高度互信息 (MI) 共享 [ 1 , 2 ]。形式上，给定一组特征 F = { f 1 , f 2 , · · · , fm }，其中 fi ∈ R d ，设 fi K 为 fi 在 K 中的维度所跨越的子空间上的投影，设 FK = { fi K } 为一组独立的 fi 。特征选择问题定义为从 F 中选择 K ⊂{ 1 , · · · , p }，使得 K 保留最多信息。虽然特征选择是经典计算中一个研究得很深入的课题 [ 3 – 6 ]，但在量子算法开发的背景下，特征选择仍然是一个相对较新的领域。这项任务被认为是 NP 难题 [ 7 ]，在没有关于数据集结构的先验信息的情况下，量子算法的加速上限是二次的。此前，针对特征选择问题，人们提出了容错和效用规模量子算法 [8]，但成功率参差不齐 [9-15]。其中，容错量子特征选择算法分别表现出多对数时间复杂度和二次加速比。多对数时间复杂度是由于问题中隐藏着某种代数结构，而二次加速比是当手头的 NP 完全问题的结构未知时量子算法的一般 Grover 加速比 [16]。其他量子方法是实现变分方法的效用规模量子算法。尽管分析此类算法很困难，但可以合理地假设，除非进一步利用问题结构，否则此类算法的量子加速比的上限就是 Grover 加速比。表示特征选择问题的一种常用方法是二次无约束优化问题 (QUBO)，可以使用经典和量子计算框架进行处理。在量子计算机上，我们既可以使用 Grover 型容错算法，也可以使用 VQE [ 17 ] 或 QAOA 型 [ 18 ] 效用规模算法来求解该问题。另一方面，当量子算法能够利用已知结构时，加速比可以更显著，比如当简化为尖峰张量分解时，加速比可以达到四次方 [ 19 ]，而当与计算 Betti 数相关时，加速比甚至可以达到指数级 [ 20 , 21 ]。这促使人们探究是否存在一类具有最小结构的问题，即用户对特征拥有稍多的信息，而量子算法可能会带来一些加速。这项工作旨在解决黑盒特征选择问题 (B2FS) 的这个问题，在某些假设下，将其表述为碰撞问题 [ 22 ]。利用 Brassard-Høyer-Tapp 算法（BHT 算法）[ 23 ]，一种已知的碰撞问题解决方案，我们提供了对已经高效的经典概率算法进行多项式加速的证明。据我们所知，这是已知的第一个针对最小结构化特征选择问题的量子加速。