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蛋白抑制基于新型多细胞性状的演变
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年1月22日。 https://doi.org/10.1101/2023.05.31.543183 doi：biorxiv preprint
室温下产生稳定的量子比特研究人员观察到分子系统中具有四个电子自旋的五重态的量子相干性
日本福冈——在《Science Advances》杂志上发表的一项研究中，九州大学工程学院副教授柳井伸宏领导的一组研究人员与九州大学宫田清副教授和神户大学小堀康弘教授合作，报告称他们已经在室温下实现了量子相干性：量子系统能够随着时间的推移保持明确状态而不受周围干扰影响的能力。这一突破是通过将发色团（一种吸收光并发射颜色的染料分子）嵌入金属有机骨架（MOF，一种由金属离子和有机配体组成的纳米多孔晶体材料）中实现的。他们的发现标志着量子计算和传感技术的重大进步。虽然量子计算被定位为计算技术的下一个重大进步，但量子传感是一种利用量子比特（经典计算中比特的量子类似物，可以存在于 0 和 1 的叠加中）量子力学特性的传感技术。可以采用各种系统来实现量子比特，其中一种方法是利用电子的固有自旋（与粒子磁矩相关的量子特性）。电子有两种自旋状态：自旋向上和自旋向下。基于自旋的量子比特可以存在于这些状态的组合中，并且可以“纠缠”，从而允许从另一个量子比特推断出一个量子比特的状态。通过利用量子纠缠态对环境噪声极其敏感的特性，量子传感技术有望实现比传统技术更高的分辨率和灵敏度的传感。然而，到目前为止，将四个电子纠缠并使其对外部分子作出反应，即使用纳米多孔 MOF 实现量子传感一直具有挑战性。值得注意的是，发色团可用于在室温下通过称为单重态裂变的过程激发具有所需电子自旋的电子。然而，在室温下会导致存储在量子比特中的量子信息失去量子叠加和纠缠。因此，通常只有在液氮水平温度下才能实现量子相干性。为了抑制分子运动并实现室温量子相干性，研究人员在 UiO 型 MOF 中引入了基于并五苯（由五个线性稠合苯环组成的多环芳烃）的发色团。“这项研究中的 MOF 是一种独特的系统，可以密集地积累发色团。此外，晶体内的纳米孔使发色团能够旋转，但角度非常受限，”Yanai 说道。
关于黄脂素及其分析技术的简要概述
药物护理代表了药剂师在医疗保健系统中的作用的范式转变。除了传统的药物分配外，药剂师现在是医疗团队不可或缺的成员，积极地为患者护理和安全做出了贡献。以患者为中心的药物护理方法，包括药物治疗管理，患者教育，与医疗保健提供者的合作以及正在进行的监测，这有助于实现积极的健康成果。和护士，以优化患者护理。这个跨学科
人工智能支撑未来城市水利基础设施：整体视角
人工智能 (AI) 在水管理方面的潜力得到了研究和实践界的广泛认可，越来越多的应用被展示出来应对供水、雨水和废水管理挑战。然而，在理解人工智能在城市水基础设施 (UWI) 发展中的基本作用方面存在着一个关键的知识缺口。这篇评论旨在分析如何协调人工智能以支持 UWI 系统的未来发展。本文讨论了四种类型的人工智能分析——描述性、诊断性、预测性和规范性，并将其与 UWI 系统性能的改进联系起来，从三个方面：可靠性、弹性和可持续性。预计人工智能技术将通过支持五条发展路径（分散化、循环经济、绿化、脱碳和自动化）在 UWI 向未来过渡中发挥关键作用。本文还从四个维度强调了在现实世界中提高人工智能应用的障碍：信息物理基础设施、机构治理、社会经济体系和更广泛社会中的技术发展。将人工智能嵌入发展路径并克服障碍可以确保以公平和负责任的方式部署人工智能系统，以提高未来西印度大学系统的弹性和可持续性。
推荐引用 推荐引用 Tippins, Nancy T.; Oswald, Frederick L.; 和 McPhail, S. Morton (2021) “关于基于人工智能的人员选拔工具的科学、法律和伦理问题：行动呼吁”，人员评估和决策：第 7 期：Iss。2，第 1 条。DOI：https://doi.org/10.25035/pad.2021.02.001 可在以下网址获取：https://scholarworks.bgsu.edu/pad/vol7/iss2/1
如今，说技术已深深植根于测试和评估已是陈词滥调。至少 30 年来，技术一直被广泛用于以各种形式促进就业环境中的测试和评估，基于技术的就业测试的利弊也已得到充分证明（例如，Tippins & Adler，2011）。简而言之，技术带来的速度提高和成本降低对于寻求评估大量求职者并及时有效地从中挑选的雇主来说尤其有吸引力。反过来，求职者本身也越来越期待技术先进、方便和引人入胜的选拔流程。尽管新技术具有明显的和潜在的好处，但仍存在许多挑战，例如可靠地识别合格的候选人以及防止威胁评估结果完整性的作弊和其他形式的不法行为。在本文中，我们首先想引起读者的注意
Microsoft Word - 2023.9.8 - V. Epinstel 向参议院商务部提交关于人工智能的证词 - 最终版
BSA 首席执行官 Victoria Espinel 的证词 | 软件联盟 在参议院商务、科学和运输委员会消费者保护、产品安全和数据安全小组委员会就人工智能透明度的必要性举行的听证会 2023 年 9 月 12 日 下午好，主席 Hickenlooper、排名成员 Blackburn 和小组委员会成员。我叫 Victoria Espinel，是 BSA | 软件联盟的首席执行官。1 BSA 是全球企业软件行业的领先倡导者。2 我们的成员处于开发尖端服务（包括人工智能）的前沿，他们的产品被经济各个领域的企业使用。我赞扬小组委员会召开今天的听证会，并感谢您给我作证的机会。我还赞赏本委员会长期以来对人工智能的关注，包括您为建立国家人工智能计划所做的努力，以及您与 BSA 的联系，以了解我们的公司如何实施美国国家标准与技术研究所今年早些时候发布的人工智能风险管理框架。近六年前，我在本委员会的一次听证会上作证，重点讨论了机器学习和人工智能的基石。3 主席 Cantwell 和参议员 Young 还在当年提出了首批人工智能法案之一。从那时起，我们在 2017 年讨论的基石迅速涌现出来。随着研究人员推出衡量进展的新方法，衡量人工智能如何执行识别和分类图像或理解文本等任务的传统基准正在变得过时。4 正如我当时所说，人工智能是一种基础技术，推动着人们每天使用的产品和服务。它还提出了重要的政策问题，而这些问题是 BSA 工作的核心。我们开展了一项为期一年的项目，与会员公司合作制定了《BSA 构建 AI 信任框架》5，该框架于 2021 年发布，旨在帮助组织减轻 AI 系统中出现意外偏见的可能性。BSA 以大量研究为基础，
代表不同坐标系中的量子旋转，用于建模刚体方向
1。简介compution countientation在包括机器人技术和航空设备在内的许多领域中，刚体的方向是一项重要任务。特定于机器人技术，定向在许多工业，医疗和手术应用中起着基本作用。各种方法通常用于建模和表示刚体的方向，例如球形坐标和欧拉角，或偏航，俯仰和滚动（YPR）角度。这些方法使用3 3个矩阵来保存三个单元向量的投影坐标，从而使它们成为内存和资源密集型。相比之下，还开发了紧凑的方法，例如四季度和双重四季度。此代表仅使用四个组件：一个真实和三个虚构部分。上述所有方法已成功用于多个应用程序；
基于固态自旋与 SPAD 阵列集成的快速宽场量子传感器
实现对大量量子粒子的快速、灵敏和并行测量是构建大规模量子平台以用于各种量子信息处理应用（例如传感、计算、模拟和通信）的一项基本任务。当前基于 CMOS 传感器和电荷耦合器件相机的实验原子和光学物理中的量子平台受到低灵敏度或慢操作速度的限制。这里将单光子雪崩二极管阵列与金刚石中的固态自旋缺陷集成在一起，以构建快速宽场量子传感器，实现高达 100 kHz 的帧速率。介绍了用于执行量子系统空间分辨成像的实验装置的设计。使用氮空位集合金刚石样品通过实验演示了一些示例性应用，包括感测直流和交流磁场、温度、应变、局部自旋密度和电荷动力学。开发的光子检测阵列广泛应用于其他平台，例如光镊中捕获的原子阵列、光学晶格、硅中的供体和固体中的稀土离子。
超快相干 THz 晶格动力学与范德华反铁磁体 FePS3 中的自旋耦合
少原子层薄材料 [1–3] 的合成引发了大规模研究的火花，旨在操控其宏观特性。最近，二维磁有序材料也已生成。[4–7] 这些化合物的长程磁序似乎极易受到晶格畸变的影响，这是因为磁各向异性在稳定二维磁体中的长程有序方面发挥了作用。[8] 通过各种机制超快产生声子已被证明是在基本时间尺度上驱动和控制块体磁体自旋动力学的有力工具。[9–14] 这种途径也适用于范德华二维材料晶体，最近在铁磁 CrI 3 晶体中发现动态自旋晶格耦合就证明了这一点。 [15] 从自旋电子学角度来看，二维反铁磁体与铁磁体相比具有几个基本优势。主要优势在于基态更稳定，磁共振频率在 THz 范围内，比铁磁体高几个数量级。至关重要的是，反铁磁磁子与声子的耦合处于光学声子的能量范围内，这导致了最近有关二维反铁磁材料中杂化磁子-声子准粒子的报道。[16–20] 因此，光驱动的集体晶格模式具有在二维反铁磁体中光学控制长程磁序的潜力，这是基于已证实的可能性，即使光子能量远离其本征频率，也可以完全相干地驱动此类模式[21,22]，也基于它们与磁子的强耦合。在此背景下，过渡金属三硫属磷酸盐（MPX3，其中M = Ni、Fe、Mn、... 和X = S、Se）代表了一类有趣的范德华反铁磁体。[23–26] 虽然据报道在独立的 NiPS3 块体单晶中 [27] 可以产生光学磁振子，但这种材料缺乏可扩展性到二维极限。事实上，实验证明，NiPS3 的单原子层在磁排序上与 MnPS3 [28] 和 FePS3 [25] 并无不同。
基于胰岛素抵抗的机器学习模型基于2型糖尿病的遗传基础
摘要：胰岛素抵抗（IR）被认为是2型糖尿病（T2D）和代谢综合征（METS）的前体和关键的病理生理学机制。但是，与T2D共享的IR共享的途径尚不清楚。对多个DNA微阵列数据集的荟萃分析可以在多个研究中提供一组强大的元基因。这些元素可能包括IR和T2D共享的基因（密钥元）的子集，并可能负责它们之间的过渡。在这项研究中，我们尝试使用特征选择方法套索来找到这些关键的元素，然后使用这些基因的表达式训练五个机器学习模型：lasso，svm，svm，xgboost，andural sorest和ann。在其中，ANN表现良好，曲线下方的区域（AUC）> 95％。它在测试数据集中的糖尿病患者与正常葡萄糖（NGT）人的区分方面表现出相当不错的表现，在64种人类脂肪组织样品中，糖尿病患者的精度为73％。此外，这些核心元元素还富含与糖尿病相关的术语，并在先前的T2D基因组及其相关的血糖特征HOMA-IR和HOMA-B的研究中发现。因此，该元基因组值得进一步研究IR和T2D的基础分子病理缺陷/途径。