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无辅助量子位的多对数深度控制非门
受控操作是量子算法的基本组成部分。将 n 个控制非门 (C n (X)) 分解为任意单量子比特和 CNOT 门是一项重要但并非易事的任务。本研究引入的 C n (X) 电路在渐近和非渐近范围内的表现优于以前的方法。提出了三种不同的分解：一种是使用一个借用的辅助量子比特的精确分解，电路深度为 ΘðlogðnÞ3Þ，一种没有辅助量子比特的近似分解，电路深度为 OðlogðnÞ3logð1=ϵÞÞ，以及一种具有可调深度电路的精确分解，该电路的深度随着可用辅助量子比特的数量 m ≤ n 而减少，即 Oðlogðn=bm=2cÞ3+logðbm=2cÞÞ。由此产生的指数加速可能会对容错量子计算产生重大影响，因为它可以改善无数量子算法的复杂性，应用范围从量子化学到物理学、金融和量子机器学习。
中立性谬误：当算法公平干预是（不是）积极作用
已经开发了各种指标和干预措施，以识别和减轻机器学习系统的不公平输出。虽然个人和组织有义务避免歧视，但使用公平感知的机器学习干预措施也被描述为欧洲联盟（EU）非歧视法的“算法正面”。作为欧盟法院在评估积极行动的合法性方面一直是严格的，这将对希望实施公平ML干预措施的人施加重大的法律负担。在本文中，我们建议算法公平干预措施通常应被解释为防止歧视的一种手段，而不是衡量积极行动的方法。具体来说，我们建议此类别错误通常归因于中立性谬误：关于（公平意识）算法决策的中立性的错误假设。我们的发现提出了一个问题，即在算法决策的背景下，是否有歧视歧视的负义务是否足够。因此，我们建议从义务转向“不损害”的积极义务，以积极地“不伤害”作为算法决策和公平的ML间隔的更为适当的框架。
算法出现？ AI指导的医疗保健转变中的认知/正义
迈向整合人工智能（AI），尤其是深度学习和基于AI的技术，进入了医疗保健和公共卫生领域，最近已经增强了越来越多的文献来应对对此的伦理性政治意义。本文考虑了医疗保健纠缠的交织认知，社会政治和技术后果，研究了AI重要性如何影响医疗保健组织，治理和角色的特定模式的出现，并重新反映了如何在这些纠缠中嵌入参与性参与性。我们讨论了人工智能和循证医学（EBM）之间社会技术纠缠对健康AI的公平发展和治理的影响。AI应用程序总是以计算工作适合的医学知识和实践领域中心。这反过来促进了这些医疗领域的优先级，并进一步推动了支持AI发展的假设，这一举动使医疗保健的定性细微差别和复杂性去上下文，同时促进基础架构支持这些医疗领域。我们绘制了医疗保健的材料和意识形态重新构造，这是由于在现实世界中嵌入健康AI组合的转变所塑造的。然后，我们考虑了这一点的含义，如何最好地在医疗保健中使用AI，以及如何应对在健康AI组合中复制的算法不公正现象。
脱莫普拉金基因变异载体中心律失常风险分层的新颖工具
Cannie 4，Nisha A.Glotra 1，Chary Cappeletto 6，Christian Medo 7，Ardan M. Saguner 8，Firat Duru 8，Robyn J. Hylind Cadri-Tourigny 11，Maddalena 12，Elena Biagini Giulio Count 17，Claudio Tondo 18:19，Momina Yazdani 20,21，James S. Ingres 24，Flavia Ader 25,26，Giovanni Perette 27，马修·泰勒（Matthew Taylor）7，路易莎（Luisa Master 7） 2.35‡2.35‡。您Riele 3.35‡，Perry Elliott 4，Hugh Calkins 1，Katherine C. Wu 1和Cynthia A. James1¶您Riele 3.35‡，Perry Elliott 4，Hugh Calkins 1，Katherine C. Wu 1和Cynthia A. James1¶
使用可编程机器人启动到幼儿园算法
IT和扩展数字现在对于我们的日常生活至关重要。无论是休闲还是公民职责，都通过计算机科学完成了很多活动。此外，活动领域非常大，我们用数字来告知自己，以交流和缴税。我们有权想知道，今天学校是否必须培训学生以及数字实践和用途？但是，尽管计算机科学在我们的社会中具有重要的位置，但观点有所不同。在公开辩论中，我们可以听到屏幕对幼儿很危险，但只有他们不当使用才是危险的。此外，政府的意见很难确定。我寻求选举诺言，在12名候选人的信仰职业中教授计算机科学的有利或不利条件。只有让·拉萨尔（Jean Lassalle）提到了这个主题：“创建一个新的学科来掌握数字工具，而不再使用专用的斗篷进行这些学科”。然后，人们可能会认为，其他候选人不认为学校的计算机科学教学是一个重要的问题。否则情况并非如此。共和国现任总统伊曼纽尔·马克龙（Emmanuelle Macron）认为，他想在2022年总统竞选期间在学校开发计算机教育现在的问题是如何？尽管如此，我们可以求助于专家的建议，这些专家们一致确认现在有必要在学校进行计算机科学的教学。
紧凑神经网络拓扑硬件设计的算法推动因素：审查和趋势
摘要 - 本文报告了紧凑的神经网络拓扑设计的主要最新算法促进器，同时依靠基本的数值实验。嵌入传感器智能执行推理任务通常需要适当定义硬件限制下专门针对特定目的的神经网络体系结构。硬件设计约束称为功耗，硅表面，延迟和最大时钟频率上限可用资源，即记忆容量和算法复杂性。我们建议将算法启用器分类为4种类型，这些算法促进器会迫使硬件约束，同时保持精确度尽可能高。首先，降低尺寸（DR）用于减少预定的硬件编码模式，以减少内存需求。其次，使用归一化（QN）的低精度量化既可以简化硬件组件，又可以限制整体数据存储。第三，连通性修剪（CP）涉及对过度拟合的改进，同时限制了不必要的计算。最后，在提前通过的推论期间，可以执行拓扑零件的动态选择性执行（DSE）以限制整个拓扑的激活，从而减少整体功耗。索引术语 - 神经网络，压缩感应，随机修剪，量化神经网络，动态神经网络，硬件 - 算法共同设计。
通过GIS的集成和强大的算法方法
随着全球气候变化变得越来越严重，森林（如重要的碳汇）对于缓解气候变化和保护生态环境具有重要意义。这项研究以中国南部的典型森林农场为研究区，建立了基于模拟退火算法的多目标森林计划模型，并与地理信息系统接触。目的是实现森林管理措施的长期科学和合理安排，以平衡木材生产和森林碳存储。结果证实，在森林分类管理和人造森林的年龄结构调整的限制下，不同的优化场景逐渐稳定相应的记录强度和40年以来的森林资源。通过将权重分配给目标功能中木材和碳固相的净值，本研究探讨了社会偏好对空间分配方案对森林管理的影响。当碳固存的重量为100％时，当前节省的节省大于从第35年开始的其他优化方案的节省，大约为8.8×10 4 m 3，并且当前的碳存储优于从25年开始的其他优化方案，在4.9×10 4 t。总而言之，这项研究可以为实际的森林管理决策提供科学基础，这有助于改善森林碳封存服务，维持生态平衡并促进区域生态可持续发展。
“ box-tdi polytopes的算法和结构属性...
范围。优化问题的很大一部分等同于优化线性程序，其中可行区域是由线性不等式定义的多面体。解决此类问题的复杂性受到多面体结构的很大影响。尤其是当多面体是整数时，众所周知，我们可以在多项式时间内解决问题的大小[7]。实际上，最有效的算法之一仍然是Dantzig开发的单纯形方法。即使该方法以不良的理论性能而闻名[8，9]，它已经看到了新的兴趣和几种理论进步[5]，特别是最近的一些发展，连接了多面体的结构以及该算法的效率[1]。该算法的另一个兴趣点是与问题本身的多面体结构的密切联系。尤其是，影响单纯形算法性能的一个关键因素是多面体直径，它限制了最坏情况下所需的枢轴数量。在这种情况下，赫尔希猜想的弱形式已被证明对由完全单型矩阵定义的多型植物有效[2，6]。box-tdi polyhedra是可以用box-tdi系统描述的多面体。这些多面体直接概括了由完全单型矩阵描述的多面体[3]。此外，即使整数线性编程最近已被证明在Box-TDI Polyhedra上是NP-HARD [4]，当此Polyhedra是整数时，该主题尚未探索。该项目的主要目的是研究Box-TDI Polyhedra是否承认直径范围的改善，以及这是否对线性编程算法的效率有影响。
柔性适体基于核仁素靶向癌症治疗方式：关注免疫疗法，放疗和光疗
方法：使用了三组雄性大鼠幼崽（n = 8）。第一组被指定为抑郁群，暴露于母体分离应力和相关应激源。代表PTSD模型的第二组暴露于单个延长应力。第三组用作对照。焦虑状和抑郁样行为。海马TFEB和Stathmin蛋白水平。使用Prism软件分析数据。单向方差分析和事后Tukey测试，以评估行为任务中组之间的统计差异。独立的t检验用于评估组之间蛋白质水平的差异。