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炒作还是启发式？加入订单优化的量子加固学习
摘要 - 识别最佳加入订单（JOS）在数据库研究和工程中引人注目。由于较大的搜索空间，已建立的经典方法依赖于近似和启发式方法。最近的努力成功地探索了JO的强化学习（RL）。同样，RL的量子版本也受到了相当大的科学关注。然而，如果他们能够通过改进的量子处理器获得可持续的总体实践优势，这是一个悬而未决的问题。在本文中，我们提出了一种新的方法，该方法基于混合变量量子ANSATZ，使用量子增强学习（QRL）。它能够处理一般的灌木丛树木，而不是根据基于量子（ - 启发）优化的方法来求助于更简单的左底变体，但需要多个幅度较少的量子，即使对于nisq后系统来说，这也是一个稀缺的资源。尽管电路深度中等，但ANSATZ超过了当前的NISQ功能，这需要通过数值模拟进行评估。虽然QRL在解决结果质量方面解决JO问题（尽管我们看到奇偶校验）可能并没有明显超过分类方法，但我们发现所需的可训练参数的大幅度降低。此优势实际上相关的方面，从较短的培训时间到经典的RL，涉及的经典优化通过或更好地使用可用培训数据，并且适合数据流和低延迟处理方案。索引术语 - Quantum机器学习，加固学习，查询优化，数据库管理系统我们的全面评估和仔细的讨论对可能的实际量子优势提供了平衡的观点，为将来的系统性处理提供了见解，并允许定量评估数据库管理系统最关键问题之一的量子方法的权衡。
好的系统，坏的数据？：对人工智能炒作和失败的解释
人工智能经过几十年的发展，如今已成为一个著名且成熟的学术领域（Stone 等人，2016 年）。专注于领域知识表示和使用的符号人工智能是人工智能研究的早期领域（Ribes 等人，2019 年）。最近的许多创新都发生在统计机器学习领域，包括使用人工神经网络的深度学习方法，包括自然语言处理、计算机视觉和机器人等领域的应用（Stone 等人，2016 年）。现代人工智能特别依赖于处理大型数据集，以一定程度的自主性进行处理和加权，并提供概率性而非确定性的结果。人工智能的伦理、政策和法律问题尚未明确界定。数据的多样性和数量以及算法驱动的分析通常违反直觉的输出使得预测危害变得更加困难。用于支持人工智能的数据来自大量来源，包括可能甚至不知道数据是为此目的而收集的人们。然而，将人工智能应用于这些异构数据得出的结论往往具有知识的分量，而没有对其不确定性进行有意义的说明。这一领域的一个关键挑战是试图理解和主张“黑箱”分析技术（Fleischmann & Wallace，2005，2009）的责任时出现的问题——尤其是当使用这些技术进行的研究结果用于指导政策、指导资源和应对紧急情况时（Lehr & Ohm，2017）。关于人工智能成功和失败的流行描述并非没有话语权。在讨论“坏”人工智能时，往往很难不去想 HAL、天网或其他类似的媒体对人工智能失败的描述（事实上，当我们的采访对象被问及人工智能的潜在负面后果时，他们经常会提到这些流行的描述）。同样，对人工智能的正面评价往往无法解释这些系统的缺陷和局限性，或者无法透明地表示它们的运作或范围。克兰兹伯格（1986）的《技术第一定律》认为，“技术既不是好的也不是坏的，也不是中性的”（第 547 页）。过度夸大人工智能的积极或消极影响的极端例子属于将人工智能视为纯粹的好或坏的阵营。然而，同样重要的是要注意，人工智能并不是中性的，一些人工智能系统对特定社会或整个社会的不同成员有一些好的影响和一些坏的影响。因此，挑战在于确定哪些因素影响了人工智能的“好”或“坏”。坏数据是坏人工智能的一个常见替罪羊。现代人工智能的特点是它与广泛的异构数据收集和分析机制的关系以及对它们的依赖。算法分析提供了处理
制药行业的生成式人工智能：从炒作走向现实
然而，数字只是故事的一部分。即将到来的由人工智能驱动的生命科学革命，将对人类健康和福祉产生难以量化的影响。例如，加速药物研发流程将有助于更快地治愈更多疾病，从而释放更多资源，并将其应用于目前医疗资源匮乏的地区。从海量患者数据中获取洞见和模式的能力，将催生更加个性化的治疗方案，并改善患者的治疗效果。人工智能工具还可以通过减少治疗药物生产和给药过程中的偏差，使患者护理更加一致。最后，通过自动化文档创建和记录保存等繁琐耗时的任务，人工智能有望提高研究人员和医疗联络员的工作效率，使他们能够更好地服务于临床医生和患者。
人工智能在检测、诊断和流行病学领域对抗击 COVID-19 的前景：超越炒作
COVID-19 造成了巨大的痛苦，影响了人们的生活，甚至导致死亡。这种冠状病毒传播的容易程度暴露了世界各地许多医疗保健系统的弱点。自疫情出现以来，世界各地的许多政府、研究团体、商业企业和其他机构和利益相关者一直在以各种方式努力遏制疾病的传播。科学技术帮助许多政府实施了旨在减轻疫情影响以及诊断和治疗疾病的政策。最近的技术工具，尤其是人工智能 (AI) 工具，也被用于追踪冠状病毒的传播、识别高死亡风险的患者和诊断患者是否患有该疾病。本文讨论了人工智能技术在检测、诊断和流行病学预测、预报和社会控制中用于对抗 COVID-19 的领域，重点介绍了成功应用的领域，并强调了在抗击 COVID-19 和未来疫情方面取得重大进展需要解决的问题。目前已开发出多种使用医学成像方式（例如胸部 CT 和 X 射线图像）诊断 COVID-19 的 AI 系统。这些 AI 系统主要在图像分割、分类和疾病诊断算法的选择上有所不同。其他基于 AI 的系统则专注于预测 COVID-19 的死亡率、患者的长期住院率和患者预后。AI 在抗击 COVID-19 大流行方面具有巨大潜力，但迄今为止这些基于 AI 的工具在实际应用中的成功部署受到限制，原因是数据可访问性有限、需要对 AI 模型进行外部评估、AI 专家对医疗领域 AI 工具部署的监管环境缺乏认识、临床医生和其他专家需要在多学科背景下与 AI 专家合作，以及需要解决公众对数据收集、隐私和保护的担忧。拥有一支在医疗数据收集、隐私、访问和共享方面具有专业知识的专业团队，使用联邦学习，即人工智能科学家将训练算法交给医疗机构在本地训练模型，并充分利用存储在生物库中的生物医学数据，可以缓解这些挑战带来的一些问题。应对这些挑战
非小细胞肺癌中的组蛋白脱乙酰基酶抑制：炒作还是希望？
表观遗传调节，包括乙酰化，甲基化，磷酸化和泛素化，在基因表达的调节中起关键作用。组蛋白乙酰化 - 组蛋白乙酰转移酶（HATS）和组蛋白脱乙酰基酶（HDAC）的活性之间的平衡 - 是关键的表观遗传事件之一。我们对HDAC在癌症中的作用的理解正在发展。许多HDAC同工酶在多种恶性肿瘤中过表达。异常组蛋白乙酰化与肿瘤抑制基因失调有关，导致几种实体瘤和血液学恶性肿瘤的发展。临床前研究表明，HDAC-1基因表达与肺癌进展有关。组蛋白低乙酰化与肺腺癌中更具侵略性的表型有关。HDAC抑制剂（HDACI）具有多效细胞作用，并诱导凋亡基因/蛋白质的表达，导致细胞分化和/或细胞周期停滞，抑制血管生成，并抑制过渡到间质表型。 因此，用HDACI治疗在非小细胞肺癌（NSCLC）细胞系中显示出抗增殖活性。 尽管在临床前研究中有希望的结果，但HDACI在肺癌临床试验中仅显示出适度的单药活性。 HDAC激活被认为是引起化学疗法，分子靶向治疗和免疫检查点抑制的机制之一。 因此，将HDACI与这些试剂相结合以增强其效率或反向抵抗力的兴趣越来越大。HDAC抑制剂（HDACI）具有多效细胞作用，并诱导凋亡基因/蛋白质的表达，导致细胞分化和/或细胞周期停滞，抑制血管生成，并抑制过渡到间质表型。因此，用HDACI治疗在非小细胞肺癌（NSCLC）细胞系中显示出抗增殖活性。尽管在临床前研究中有希望的结果，但HDACI在肺癌临床试验中仅显示出适度的单药活性。HDAC激活被认为是引起化学疗法，分子靶向治疗和免疫检查点抑制的机制之一。因此，将HDACI与这些试剂相结合以增强其效率或反向抵抗力的兴趣越来越大。在本文中，我们回顾了在NSCLC中使用HDACI的可用临床前和临床证据。我们还审查了排除HDACI作为癌症疗法和未来方向的广泛临床实用性所面临的挑战。
脐带血库：平衡干细胞疗法中的炒作和希望
近年来，Stem-Cell疗法已成为一个有前途且高级的研究主题。治疗方法的发展产生了巨大的期望。使用干细胞的广泛可能性使这种尖端疗法成为现代医学的转折点，并为无法治愈的疾病提供希望1。脐带血是生物学材料，在出生和切割脐带后仍保留在脐带和胎盘中。它是具有高增殖潜力的干细胞的宝贵来源。尽管在许多国家，直到最近，它被视为医疗废物，并与胎盘和脐带一起处置，但现在经常收集它以隔离干细胞以存放并随后使用。脐带血是造血干细胞的丰富来源，可以像骨髓细胞一样被移植以重建造血和免疫系统。它们显示出比从成年供体获得的干细胞2。干细胞是人体中非专科细胞，其优势之一是它们无限期地自我更新的能力，从而保持体内恒定的细胞群体水平。这些细胞还可以分化为专业的祖细胞类型。由于这一过程，他们采用了执行专业功能所必需的形态和生化特性。从未分化状态到完全分化状态的过渡是逐渐的1。在1988年进行第一次移植后，脐带血已成为造血干细胞的标准来源3,4。与它们的分化能力有关，可以将干细胞分为以下组：1）整数细胞，该细胞源自胚泡，并具有分化为任何细胞类型的能力； 2）多能细胞，可以发展成除生殖细胞以外的任何细胞； 3）一项单位，包括仅分化为一种细胞类型的前体细胞）。关于起源，有三种类型的干细胞，即胚胎干细胞（全能或多能），在成人生物体的器官（多能或独立性）的器官中发现的体细胞，以及来自脐带血的干细胞2。在2006年，欧洲骨髓移植组从脐带血液中等同于骨髓骨髓和造血干细胞，从骨髓和rhu-g-csf动员后的外周血等同。自那时以来，无论其来源4，使用造血干细胞用于移植目的的适应症一直保持不变。本社论强调了脐带血库的重要性，并强调了知识在决策中的关键作用。对脐带血液库的信息良好的妇女可以更好地做出与自己的需求和家庭的需求相符的明智选择。通过强调教育和意识的重要性，这部社论旨在使妇女充满信心和清晰地驾驶脐带血液库的复杂性。
超越炒作：在科技、媒体和电信领域挖掘 AI 和 gen AI 的潜力
生成式人工智能 (gen AI) 的出现，对于希望引领组织走向未来的领导者来说，既是挑战，也是重大机遇。机会有多大？麦肯锡研究估计，gen AI 每年可为经济增加 2.6 万亿至 4.4 万亿美元，同时将所有人工智能的影响提高 15% 至 40%。在技术、媒体和电信 (TMT) 领域，新一代 AI 用例预计将产生 3800 亿至 6900 亿美元的影响——电信领域为 600 亿至 1000 亿美元，媒体领域为 800 亿至 1300 亿美元，高科技领域为约 2400 亿至 4600 亿美元。事实上，在未来三年内，任何与 AI 无关的东西似乎都可能被视为过时或无效的。
透过炒作看清监管科技工具从实验到监管的转变
这些见解指出，在国际层面上，以流程为中心而非以问题为中心来开展监管科技工作非常重要。监管科技的国际实验工作主要集中在气候相关金融风险和加密资产监控等问题上，这有助于说明如何针对特定问题开发工具。然而，如果国家当局对如何监管这些问题的考虑有限，其可用性程度可能会受到限制。对于每个感兴趣的问题，清楚地了解监管流程中的常见步骤以及国家监管机构在完成这些步骤时面临的常见挑战可能很重要。清楚地了解监管流程可能有助于确定国际层面的监管科技实验。
真正的炒作：通过呼吸工程减少藻类损失，提高产量和生产力
1. 藻类生物量生产力 o M. gaditana 菌株的生物量生产力提高 20%，将显著提高 2030 年 25 克/立方米/天的目标生产力 o 户外使用可能还需要做出额外努力： 批准避免重组蛋白的转基因生物或突变方法 扩大规模测试 SNL 温室中的 100 升微型跑道池 o 遗传目标还可以通过减少暗损失来提高其他藻类菌株的生物量生产力