XiaoMi-AI文件搜索系统
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用 Fenna-Matthews-Olson 复合体演示的开放量子动力学通用量子算法
使用量子算法模拟量子物质中的复杂物理过程和相关性一直是量子计算研究的主要方向，有望实现优于传统方法的量子优势。在这项工作中，我们开发了一种广义量子算法来模拟由算子和表示或林德布拉德主方程表示的任何动态过程。然后，我们通过在 IBM QASM 量子模拟器上模拟 Fenna-Matthews-Olson (FMO) 复合体的动态来演示量子算法。这项工作首次演示了一种用于开放量子动力学的量子算法，该动力学过程涉及现实生物结构，具有中等复杂的动态过程。出于同一目的，我们讨论了量子算法相对于经典方法的复杂性，并基于量子测量的独特性质展示了量子方法的决定性查询复杂性优势。
Athena：支持排名的学术搜索系统
学术检索系统有助于深入理解学术数据，促进学者的科研活动。尽管目前已开发了许多此类系统，但大多数系统要么支持有限实体搜索的排名，要么仅提供基本的排名指标。现有系统也主要采用关系数据库管理系统 (RDBMS) 作为存储，未能充分利用学术数据的链接特性。本研究设计并开发了一种新颖的学术检索系统 Athena。（1）它支持四种类型的学术实体检索：文章、作者、地点和所属机构，并配备五种排名指标，包括三种传统指标和两种综合重要性排名指标。（2）它还提供学术实体的分析。（3）它进一步利用图形存储来直接利用链接特性来加速复杂查询的处理。我们展示了 Athena 在学术检索、分析、图形存储和排名质量方面的优势。
![arxiv：2503.03142v1 [cs.lg] 2025年3月5日](/simg/8\8fcd56268fa422828971d1fed512e1dac169f271.webp)
arxiv：2503.03142v1 [cs.lg] 2025年3月5日
摘要。对环境生态系统进行建模对于有效的资源管理，可持续发展和理解综合生态过程至关重要。然而，传统方法经常与此类系统的固有复杂性，互连性和有限的数据相提并论。基础模型及其大规模的预训练和普遍表示形式，通过包含各种数据源，捕获时空依赖性并适应广泛的任务来提供变革的机会。本调查介绍了环境学科中基础模型应用的概述，强调了跨领域的远期预测，数据生成，数据同化，缩减，模型结合和决策的进步。我们还详细介绍了这些模型的开发过程，涵盖了数据收集，体系结构设计，培训，调整和评估。通过展示这些新兴方法，我们旨在促进跨学科的合作，并促进尖端机器学习在环境科学领域的可持续解决方案。
非传染性疾病 - 遗传学和NCDS
获得（或受到保护）NCD的风险来自个人生活在环境之间的互动（例如工作和生活条件），行为模式（例如烟草使用，饮食，体育锻炼）和遗传构成。与身体和行为特征不同，个人的种系遗传构成不会随着时间的流逝而变化，这意味着可以在一个人的一生中对其进行一次分析。序列技术和IT的进步，与过去几十年的成本急剧下降有关，导致了2001年第一个完整的人类基因组的测序。这一壮观的成就促使了大量努力，这导致了许多NCD的分子水平阐明，并改善了风险预测，以及更好的诊断和治疗。1这些发现现在对制定针对个人（个性化或精确医学）量身定制的预防性或治疗策略具有影响。2,3
生成人工智能作为珠宝设计的工具
机器学习是一门开发模型的科学，计算机系统可以利用这些模型在没有明确指令的情况下执行复杂的任务。人工智能从数据中学习，吸收信息，并随着时间的推移表现得更好。系统处理大量数据以识别模式。然后，人工智能使用算法分析数据，并根据数据分析做出预测。人工智能会多次尝试处理数据，在每一轮数据处理后测试自己并测量其性能。通过这种方式，人工智能从错误中“学习”，并逐渐提高其生成越来越复杂和逼真的新内容的能力。只要有足够的文本、图像或其他数据，生成式人工智能就可以找到将相似概念联系在一起的模式，然后创建遵循相同模式的新结果（Sanderson，2017 年；另请参阅 https://www.youtube.com/@3blue1brown）。
非传染性疾病 - 遗传学和非传染性疾病
罹患（或预防）非传染性疾病的风险源自个人所处环境（例如工作和生活条件）、行为模式（例如吸烟、饮食、身体活动）和基因构成之间的复杂相互作用。与身体和行为特征不同，个人的生殖细胞基因构成不会随时间而改变，这意味着一个人一生中可以对其进行一次分析。测序技术和信息技术的进步，加上过去几十年成本的大幅下降，促成了 2001 年第一个完整人类基因组的测序。这一惊人成就促使人们付出巨大努力，从而在分子水平上阐明了许多非传染性疾病，并改善了风险预测，以及更好的诊断和治疗。1 这些发现现在对制定针对个人的预防或治疗策略（个性化或精准医疗）具有重要意义。2,3
心力衰竭，保留的射血分数
摘要尽管减少射血分数（HFREF）的心力衰竭的指南是同意的，并且已经提高了生存率，但保留的射血分数（HFPEF）的心力衰竭治疗方案仍然有限，并且主要用于缓解症状和改善生活质量。由于缺乏治疗选择，在多个临床试验中研究了几种药物。这些试验中的大多数都报告了令人失望的结果，并建议HFPEF可能不像以前那样简单地描述出射血分数。实际上，HFPEF是一种临床综合征，具有各种合并症和重叠的不同表型，可以从个性化的治疗方法中受益。本综述总结了HFPEF的最新III期临床试验以及II期试验引起的最有前途的药物的结果，以及目前正在抑制这些患者新药物治疗方案的各种挑战。
量子退火的三个阶段：快速、慢速和极慢
例如，最近才证明，目前这一代 D-Wave 机器已经可以处理量子模拟 [ 12-14 ] 和经典优化 [ 15 ] 中复杂的现实问题，比如现有铁路网络中的冲突管理 [ 16 ]，尽管在这个背景下尚未发挥量子优势。作为量子退火器，使用 D-Wave 机器解决问题依赖于绝热量子计算 [ 17 ]，至少在理想情况下是这样。然而，与所有真实系统一样，D-Wave 机器也会受到噪声的影响 [ 18 ， 19 ]。如果要将这个系统作为计算机实现用于实际应用，完整的表征至关重要。为此，非绝热激发的缩放特性已经得到了彻底研究 [ 20 ， 21 ]。尽管与预期行为存在显著偏差（由于环境噪声），D-Wave 芯片似乎确实在横向场中实现了量子伊辛模型 [ 21 ]。
熔体流量指数：比较聚合物的剪切粘度测量的优势
使用MVR是熔体量速率（CM³/10分钟）MFI是熔体流量指数（G/10min）¶是聚合物熔体（G/CM³）的密度。这种转换允许在已知密度时变化使用MFI和MVR，从而在具有不同密度的材料之间使得对可容纳。评估回收物时，这特别有用，由于污染，降解或不同聚合物等级的混合而导致的密度可能会有所不同。但是，尽管MFI方便这些比较，但它们仅对聚合物的流量表征有限。两个指标中的每一个仅描绘了流曲线上的单个数据点，这些数据点在特定条件下得出，这些条件不模仿高剪切速率和典型的工业处理过程。在比较回收物时，这种限制尤其重要，因为这些材料可以在行为上表现出很大的变化，而行为并非仅由MFI捕获。