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人工智能分类器能与人类审阅者匹敌吗？
简介 > 随着医学文献的出版量不断增加，人工智能 (AI) 逐渐被视为提高文献综述筛选效率的工具。1 > 美国国家健康与护理卓越研究所 (NICE) 最近的指导承认了人工智能在协助文献综述过程中的优势，强调了人工智能辅助流程在支持报销提交方面的进展。> AI 分类器通过对一组问题进行出版物二元分类，为 AI 筛选提供了一种替代方案。> AI 分类器不限于单一用途设置，可以应用于多个评审，并有可能迭代提高准确性。> 虽然有大量关于 AI 筛选的文献，但评估 AI 分类器及其与人类审阅者的可比性的证据有限。
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03.2023机器学习科学家联合创始人，启动到03.2024∂设计并开发了一个综合框架，用于创建可自定义的虚拟AI字符，结合了关键的建筑组件，例如记忆力管理，诸如上下文意识，及时的优化，音调/风格，音调/样式转换，强大的监狱破坏性囚禁机制。∂进行了研究并实施了一个检索演示的一代（RAG）框架，以增强虚拟AI字符的现实性和忠诚度。∂执行了Digrigoffortingtoevaluatecharacterrobustnessagainstjailstjail-breakattacks，识别现象，并迭代地改善了框架的防御策略。∂通过定期会议与核心团队成员合作，以保持进度，解决Challenges并为公司的未来指示制定战略。自然语言处理大语模型虚拟字符信息检索搜索引擎机器学习研究与开发
一种用于AEM认知3D地质体素建模的方法......
将电阻率与岩性联系起来并非易事。因此，充分利用这些数据仍然具有挑战性。在进行成功的地质解释和构建合理的 3D 地质模型之前，必须考虑许多限制。在本文中，我们提出了一种 AEM 数据 3D 地质建模方法，其中将限制与认知和知识驱动的数据解释一起考虑。建模是通过使用体素建模技术和为此目的开发的工具迭代执行的。基于 3D 电阻率网格，这些工具允许地质学家选择定义 3D 模型中任何所需体积形状的体素组。八叉树建模的最新发展确保使用有限数量的体素进行精确建模。
![arXiv:submit/2990311 [quant-ph] 2020 年 1 月 1 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a4fb0fa2da8062705003b7485834e7a72fe94c05.webp)
arXiv:submit/2990311 [quant-ph] 2020 年 1 月 1 日
我们引入了强化量子退火 (RQA) 方案，其中智能代理与量子退火器交互，后者扮演学习自动机的随机环境角色，并尝试针对给定的问题迭代地找到更好的 Ising 汉密尔顿量。作为概念验证，我们提出了一种新方法，用于将布尔可满足性 (SAT) 的 NP 完全问题简化为最小化 Ising 汉密尔顿量，并展示如何应用 RQA 来提高找到全局最优解的概率。我们使用 D-Wave 2000Q 量子处理器对两个不同的基准 SAT 问题（即因式分解伪素数和具有相变的随机 SAT）进行了实验，结果表明，与量子退火领域最先进的技术相比，RQA 可以用更少的样本找到明显更好的解决方案。
chi-fang chen陈麒方
量子模拟在量子化学和物理学中具有广泛的应用。最近，已经提出了随机方法来加速哈密顿模拟。可以通过一种称为QDRIFT的简单算法来证明来自随机化的优势：迭代地进化了哈密顿量中的随机项，并证明平均量子通道近似于理想的演化。今天，我将对QDRIFT产生的随机产品公式进行单一实现。我们的主要结果[ARXIV：2008.11751]证明，随机产品公式的典型实现近似于理想的单一演变，直至小钻石 - 纳蒙德误差。明显地，从任意但固定的输入状态开始的相同随机演变产生的电路适合该输入状态。数值实验验证理论准确性保证。
NIST 网络安全框架对请求的回应...
通过这种方式，NIST 零信任框架将充当总体战略，整合其余框架，以迭代方式将每个框架应用于零信任支柱。 除了这种评估方法和标准之外，还应该有一个像 CMMC 这样的成熟度模型——不仅仅是实施更多的控制——而且还要考虑该方法不断改进、评估和完善组织网络安全计划的能力。在这个现代的综合网络安全框架中，常见的安全控制将包括基于其组织计划的评估方法、解释和示例，即 FedRAMP、CMMC、私营部门和自我认证。此外，由于 NIST RMF 和 CSF 主要针对政府和商业受众，新成立的“IC-RMF”应为商业企业 (SMB) 和政府实体指定最佳技术和实践。
蛋白质语言模型在无结构的...
理性药物设计的一个主要支柱一直是通过对接进行虚拟筛查（VS），这通常是基于结构的药物设计（SBDD）[1]。在对接中，分子配体通常通过使用生物物理定义的约束或机器学习（ML）方法在蛋白质口袋中构象构象，并且具有相应计算的结合亲和力报告的最佳姿势。典型的VS管道将通过图书馆进行迭代进行对接，通常由数百万到数十亿至数十亿个独特的化学化合物组成，并基于衍生的亲和力对配体进行对配体进行排名 - 然后得分的配体将继续进行下一个药物开发的下一个药物开发，无论是通过计算方法，例如分子动力学（MD）仿真或通过实验性验证或实验性验证[2]。
一种有效的带测量噪声的时变量子态在线估计算法
受在线交替方向乘法器方法 (OADM) 的启发，本文提出了一种高效的在线量子态估计 (QSE) 算法 (QSE-OADM) 用于恢复时变量子态。具体而言，在 QSE-OADM 中，密度矩阵恢复子问题和测量噪声最小化子问题被分开并分别求解，而无需迭代运行算法，这使得所提出的方法比所有先前的工作都更高效。在数值实验中，对于 4 量子比特系统，所提出的算法在 71 个样本后可以达到超过 97.57% (保真度) 的估计准确率，每次估计的平均运行时间为 (4.19±0.41)×10-4 秒，与现有的在线处理算法相比，其性能更为优越。