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量子热力学的施密特分解方法
摘要：发展量子系统的自洽热力学理论对现代物理学至关重要。尽管它在量子科学和技术中发挥着重要作用，但目前还没有统一的形式来描述一般自治量子系统中的热力学，许多基本问题仍未得到解答。沿着这个思路，大多数当前的努力和方法将分析限制在近似描述和半经典状态的特定场景中。在这里，我们提出了一种基于众所周知的施密特分解来描述任意二分自治量子系统热力学的新方法。这种形式提供了一个简单、精确和对称的框架来表达相互作用系统之间的能量，包括超出标准描述范围的场景，例如强耦合。我们表明，这一过程可以直接识别适合表征物理局部内部能量的局部有效算子。我们还证明这些量自然满足通常的热力学能量可加性概念。
共享研究设施 | 施密特医学院
项目 位置 Olympus 荧光显微镜 201B Biorad Biologic 紫外可见光检测器/馏分收集器 301D Biotek elx 800 微孔板读数仪 301D Thermo Sorvall legend X1R 冷冻离心机 301E Perkin elmer microbeta 2450 微孔板计数器 301D Thermos evolution 220 紫外可见光分光光度计 301D Sonics vibracell 301E 精密微处理器控制 280 水浴 (2) 301 & 301E ThermoSci Max Q6000 培养箱/振荡器 (2) 301 Isotemp 228 水浴 301 ThermoSci Heratherm 烤箱 301 Zeiss invertoskop 40c 显微镜 301 Beckman coulter optima L80k 超速离心机 301 Panasonic 高压灭菌器201、217、301、317 Eppendorf 5417R 离心机 301 Beckman 库尔特 Avanti J25 高速离心机（2） 301 & 217 Barnstead 实验室系列 MaxQ7000 水浴（2） 201 & 301 Beckman OptimaMax 台式超速离心机 301 组织培养生物安全柜 201C&D、301& 301H、317G Heracell 150 培养箱 201C&D、301& 301H、317G 缺氧室 CoyLab（Prentice 博士负责） 201D GE Nanovue 分光光度计 201G 3D 打印机 201H Eppendorf 真空泵 & Heto 冷阱 201 Beckman 库尔特 allegra离心机 317 Inotech 细胞采集器 301D New brunswick C76 水浴振荡器 217 New Brunswick Series 25 落地式振荡器（陆博士负责） 317 Thermo Stericycle 培养箱（2 台） 317G Beckman coulter optima L90k 超速离心机 217 Olympus BX41 显微镜 217F Eppendorf Centra CL5 离心机 217 Eppendorf mastercycler 热循环仪 217 Ultrospec 500 pro 分光光度计 217E BMG Labtech Polarstar omega 217D BioRad gene pulser x cell 317E Spectramax m5 217F Thermo Legend 21R Microfuge 301E Sorvall ST16 离心机 301H
基于 Gram–Schmidt 正交化的白化技术用于脑机接口应用的运动想象分类
摘要：为降低脑机接口（BCI）的准确率差异，提出了一种新的运动想象（MI）分类白化技术。该方法旨在提高脑电图特征脸分析对 BCI 的 MI 分类的性能。在 BCI 分类中，为了获得优异的分类结果，受试者之间的准确率差异对准确率本身很敏感。因此，借助 Gram-Schmidt 正交化，我们提出了一种 BCI 通道白化（BCICW）方案来最小化受试者之间的差异。新提出的 BCICW 方法改善了真实数据中 MI 分类的方差。为了验证和检验所提出的方案，我们使用 MATLAB 仿真工具对 BCI 竞赛 3 数据集 IIIa（D3D3a）和 BCI 竞赛 4 数据集 IIa（D4D2a）进行了实验。对于 D3D3a，使用基于 Gram–Schmidt 正交化的 BCICW 方法时，方差数据 (11.21) 远低于使用 EFA 方法 (58.33) 时，对于 D4D2a，方差数据从 (17.48) 降至 (9.38)。因此，所提出的方法可有效用于 BCI 应用的 MI 分类。
Kurt Schmidt
认识Jaimee Lupton：Pr Whiz，Beauty and Haircare企业家，以及星期一的联合创始人，这是一系列豪华的可承受的崇高护发，使世界风靡一时。自两年多以前推出以来，该品牌的崛起一直是指数的。在前四个星期内出售了六个月的股票，而周一的漂亮的粉红色洗发水和护发素现在正在从世界上最大的零售商的货架上飞来，从Coles，Tesco到Amazon和Walmart。到目前为止售出了超过800万瓶，以及不断增长的美容行业的赞誉，周一实际上彻底改变了超市洗发水游戏。
请引用原始版本：Thombre, S.、Zhao, Z.、Ramm-Schmidt, H.、Vallet Garcia, JM、Malkamäki, T.、Nikolskiy, S.、Hammarberg, T.、Nuortie, H.、Bhuiyan, MZH、Särkkä, S. 和 Lehtola, VV (2022)。用于自主船舶态势感知的传感器和人工智能技术：综述。 IEEE 智能交通系统汇刊，23 (1), 64-83。 https://doi.org/10.1109/TITS.2020.3023957
摘要 — 无人驾驶船舶有望提高未来海上航行的安全性和效率。此类船舶需要感知功能，以实现两个目的：执行自主态势感知和监控传感器系统本身的完整性。为了满足这些需求，感知系统必须使用人工智能 (AI) 技术融合来自新型和传统感知传感器的数据。本文概述了对常规和自主航行船舶公认的操作要求，然后着手考虑适合操作传感器系统的传感器和相关 AI 技术。考虑了四个传感器系列的集成：用于精确绝对定位的传感器（全球导航卫星系统 (GNSS) 接收器和惯性测量单元 (IMU)）、视觉传感器（单目和立体摄像机）、音频传感器（麦克风）和用于遥感的传感器（RADAR 和 LiDAR）。此外，还讨论了辅助数据源，例如自动识别系统 (AIS) 和外部数据档案。感知任务与明确定义的问题相关，例如情况异常检测、船舶分类和定位，这些问题可以使用人工智能技术解决。机器学习方法（例如深度学习和高斯过程）被认为与这些问题特别相关。根据操作要求对不同的传感器和人工智能技术进行了描述，并根据准确性、复杂性、所需资源、兼容性和对海洋环境的适应性，特别是针对自主系统的实际实现，比较了一些最先进的选项示例。
引用：Naemi A，Schmidt T，Mansourvar M等。急诊科死亡率预测的机器学习技术：系统评价
摘要目的这一系统评价旨在评估机器学习（ML）算法在预测医疗患者院内死亡率（使用急诊科（EDS））的院内死亡率方面的性能和临床可行性。设计进行了系统的审查。在2010年至2021年之间搜索了包括Medline（PubMed），Scopus和Embase（OVID）在内的数据库，以提取英文发表的文章，描述了利用生命体征变量的基于ML的模型来预测EDS接受的患者的院内死亡率。对预测建模研究检查清单的系统评价的批判性评估和数据提取用于研究计划和数据提取。使用偏见评估工具的预测风险评估了纳入论文的偏见风险。参与者接纳了ED的患者。主要结果措施院内死亡率。结果将15篇文章包括在最终审查中。我们发现，该域已应用八个模型，包括逻辑回归，决策树，k-nearest邻居，支持向量机，梯度提升，随机森林，人工神经网络和深层神经网络。大多数研究未报告基本的主要分析步骤，例如数据预处理和处理丢失值。14种研究在统计分析部分中具有很高的偏见风险，这在实践中可能导致绩效差。尽管所有研究的主要目的是开发了死亡率的预测模型，但九篇文章并未为预测提供时间范围。结论本评论提供了最新的最新概述，并揭示了研究差距；基于这些，我们为将来的研究提供了八项建议，以使ML在实践中更可行。通过遵循这些建议，我们希望将来会看到更多可靠的ML模型，以帮助临床医生较早地识别患者恶化。
ira M. Lubin*，J。Rexastles，Shahram Shahangian，Bereneice Madison，Ritchard Parry，Robert L. Schmidt和Matthew L. Rubinstein带来临床
目标：临床实验室测试提供了进行医学诊断的基本数据。生成准确，及时的测试结果清楚地传达给治疗临床医生，最终是患者，是支持诊断卓越的关键组成部分。另一方面，未能实现这一目标可能会导致诊断错误，这些错误表现出在错过，延迟和错误的诊断中。内容：支持诊断卓越的创新地址：1）测试利用，2）利用临床和实验数据，3）促进使用可信信息资源的使用，4）增强实验室专业人员，卫生保健提供者和患者之间的沟通，以及5）5）诊断管理团队的使用。基于证据的实验室和患者护理质量管理方法可能会提供支持卓越诊断的策略。 专业社会，政府机构和医疗保健系统正在积极努力提高卓越诊断。 利用医疗保健系统内的临床实验室能力可以衡量地改善诊断过程并减少诊断错误。 摘要：建立在现有流程和措施的基础上的扩展质量管理方法可以促进基于证据的实验室和患者护理质量管理方法可能会提供支持卓越诊断的策略。专业社会，政府机构和医疗保健系统正在积极努力提高卓越诊断。利用医疗保健系统内的临床实验室能力可以衡量地改善诊断过程并减少诊断错误。摘要：建立在现有流程和措施的基础上的扩展质量管理方法可以促进
施密特分解与干扰替代方案的一致性
摘要 — 施密特分解及其相关分析使得识别单个物理系统各个子系统之间的统计依赖关系成为可能。所考虑的系统可以是量子态，也可以是经典概率分布。本研究考虑了两个不同的物理系统：量子薛定谔猫态和微粒双缝干涉。结果表明，所考虑的系统具有单一的内部结构，可以用干涉替代的一般术语来描述。开发了一种有效的方法，使我们能够计算干涉的光学特性，例如可见性和相干性。结果表明，干涉替代环境状态的标量积是光振荡相干性的经典复参数的自然概括，它决定了干涉图案的可见性。获得了干涉图案可见性与施密特数之间的简单定量关系，施密特数决定了量子系统与其环境之间的连接水平。所开发的方法被推广到多维薛定谔猫态的情况。
遗传毒性后的再生反应沿着schmidtea地中海的前轴/后轴变化
Annelies Wouters，Jan-Pieter Ploem，Sabine A.S. Langie, Tom Artois, Aziz Aboobaker, Karen Smeets* 1 Zoology, Biodiversity and Toxicology, Centre for Environmental Sciences, Hasselt University, Diepenbeek, Belgium 2 Department of Zoology, University of Oxford, Oxford, UK 3 Vito Health, Mol, Belgium * Corresponding author *Corresponding author karen.smeets@uhasselt.be Keywords: Stem cell,再生，WNT途径，β-catenin，遗传毒性，身体轴跑步标题：对遗传毒性摘要的再生反应：本报告显示了针对遗传毒性剂的干细胞反应在前片与后片段中再生planarian中的遗传毒性剂的反应，并暗示与沿着型β-catenin活性的不同链接。
Eric Schmidt 博士
埃里克·施密特博士简历 埃里克·施密特是 Schmidt Futures 的创始人。埃里克还是谷歌控股公司 Alphabet Inc. 的技术顾问，负责为公司领导者提供技术、商业和政策问题方面的建议。埃里克于 2015 年至 2018 年担任 Alphabet 执行董事长，于 2011 年至 2015 年担任谷歌执行董事长。2001 年至 2011 年，埃里克担任谷歌首席执行官，与创始人谢尔盖·布林和拉里·佩奇一起负责监督公司的技术和商业战略。在他的领导下，谷歌大幅扩展了基础设施并实现产品多元化，同时保持了强大的创新文化，从硅谷初创公司发展成为全球技术领先者。加入谷歌之前，埃里克曾担任 Novell 董事长兼首席执行官以及 Sun Microsystems, Inc. 首席技术官。此前，他曾在施乐帕洛阿尔托研究中心 (PARC)、贝尔实验室和 Zilog 担任研究人员。他拥有普林斯顿大学电气工程学士学位以及加州大学伯克利分校计算机科学硕士和博士学位。Eric 于 2006 年当选为美国国家工程院院士，并于 2007 年入选美国艺术与科学学院院士。自 2008 年起，他一直担任新泽西州普林斯顿高等研究院的理事。自 2012 年起，Eric 一直担任布罗德研究所和梅奥诊所的董事会成员。Eric 曾于 2009 年至 2017 年担任总统科学顾问委员会成员。2013 年，Eric 和 Jared Cohen 合著了《纽约时报》畅销书《新数字时代：改变国家、企业和我们的生活》。2014 年 9 月，Eric 出版了他的第二本纽约时报畅销书《谷歌是如何运作的》，由他和 Jonathan Rosenberg 与 Alan Eagle 合著。 2019 年 4 月，埃里克出版了他的第三本《纽约时报》畅销书《万亿美元教练：硅谷比尔·坎贝尔的领导力手册》，这本书是他与乔纳森·罗森伯格和艾伦·伊格尔合著的。埃里克于 2016 年成为国防部创新委员会主席，并于 2017 年 1 月被国防部长阿什顿·卡特授予国防部杰出公共服务奖章。他是美国国家人工智能安全委员会主席。他是美国宇航局国家空间委员会用户顾问小组的成员，该小组由副总统担任主席。埃里克是麻省理工学院访问创新研究员、麻省理工学院 IQ 顾问委员会成员、麻省理工学院未来工作委员会成员，麻省理工学院 CEO 顾问委员会成员、麻省理工学院施瓦茨曼计算机学院顾问委员会成员。Eric 是 Schmidt Futures 的创始人，该公司通过深思熟虑地应用科学技术并跨领域合作，帮助杰出人士为他人做更多的事情。