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无限量子信号处理
量子信号处理 (QSP) 使用大小为 2 × 2 的酉矩阵乘积来表示度为 d 的实标量多项式，并由 ( d +1) 个实数（称为相位因子）参数化。这种创新的多项式表示在量子计算中有着广泛的应用。当通过截断无限多项式级数获得感兴趣的多项式时，一个自然的问题是，当度为 d →∞ 时，相位因子是否具有明确定义的极限。虽然相位因子通常不是唯一的，但我们发现存在一致的参数化选择，使得极限在 ℓ 1 空间中具有明确定义。这种 QSP 的广义称为无限量子信号处理，可用于表示一大类非多项式函数。我们的分析揭示了目标函数的规律性与相位因子的衰减特性之间存在令人惊讶的联系。我们的分析还启发了一种非常简单有效的算法来近似计算 ℓ 1 空间中的相位因子。该算法仅使用双精度算术运算，并且当目标函数的切比雪夫系数的 ℓ 1 范数的上限为与 d 无关的常数时，该算法可证明收敛。这也是第一个在极限 d →∞ 中具有可证明性能保证的数值稳定相位因子查找算法。
重新处理可重复使用的仪器和设备
物品必须经过消毒（如果与物品兼容）。预清洁和清洁，然后进行消毒： • 湿热消毒；或 • 低温消毒 如果物品无法承受消毒，则必须按照制造商的说明对物品进行高水平消毒。预清洁和清洁，然后进行高水平消毒： • 热消毒（清洗消毒器）；或 • 使用仪器级高水平消毒剂：这种药剂可杀死所有微生物病原体，但大量细菌孢子除外。
面向脑电信号处理的脑启发基础模型：我们的观点
近年来，人工智能和机器学习 (ML) 彻底改变了各个科学技术领域，在计算机视觉、自然语言处理和医疗保健方面取得了重大进步（Esteva 等人，2019 年）。尽管取得了这些进展，但由于大脑活动的复杂性和非平稳性，将这些技术应用于脑电图 (EEG) 信号的分析仍面临独特的挑战。EEG 是实时了解大脑动态的关键工具，常用于临床诊断、认知神经科学和脑机接口（Schomer and Lopes da Silva，2017 年）。然而，EEG 信号的噪声和高维性质使得标准深度学习模型难以有效应用。基础模型（例如基于 Transformer 的架构）在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出前所未有的性能（Vaswani，2017 年；Radford 等人，2021 年）对于应对这些挑战大有希望。这些模型在海量数据集上进行预训练，然后针对特定任务进行微调，从而具有广泛的泛化和适应性。然而，它们在脑电图分析中的有效性有限，因为它们往往缺乏捕捉时间精度和生物合理性的机制，而这些对于准确建模脑信号至关重要（Roy et al., 2019）。克服这些限制的一个有希望的方向是将受脑启发的算法融入基础模型。受脑启发的算法，例如脉冲神经网络 (SNN)、分层时间记忆 (HTM) 和生物学上合理的学习机制，如赫布学习，模仿了神经过程的结构和功能（Schmidgall et al., 2024）。这些算法旨在捕捉更类似于实际大脑网络中观察到的时间和空间动态。将这些算法融入基础模型可能会弥合标准深度学习方法与脑电图信号的动态、多维性质之间的差距。因此，在本文中，我们提供了关于如何将脑启发算法与基础模型相结合以增强 EEG 信号分析的观点。我们认为，通过将基础模型的可扩展性和通用性与脑启发算法的时间特异性和生物学合理性相结合，这种混合方法可以解决 EEG 信号处理中的当前局限性。虽然这些方法的整合带来了重大的技术挑战，但它们的协同作用可以为神经科学中更准确、更可解释的 AI 系统提供新的途径。
神经符号人工智能在自然语言处理方面是否能实现其承诺？结构化评论
摘要。神经符号人工智能 (NeSy) 的倡导者断言，将深度学习与符号推理相结合将产生比单独使用任何一种范式都更强大的人工智能。尽管深度学习取得了成功，但人们普遍认为，即使是我们最好的深度学习系统也不太擅长抽象推理。而且由于推理与语言密不可分，因此直觉上自然语言处理 (NLP) 将成为 NeSy 的特别合适的候选对象。我们对将 NeSy 用于 NLP 的研究进行了结构化审查，目的是回答 NeSy 是否确实实现了其承诺的问题：推理、分布外泛化、可解释性、从小数据中学习和推理以及可转移到新领域。我们研究了知识表示（例如规则和语义网络、语言结构和关系结构）的影响，以及隐式或显式推理是否有助于提高承诺分数。我们发现，将逻辑编译到神经网络中的系统可以实现大多数 NeSy 目标，而其他因素（例如知识表示或神经结构类型）与实现目标没有明显的相关性。我们发现在推理的定义方式上存在许多差异，特别是与人类水平的推理有关，这会影响有关模型架构的决策并导致结论在各个研究中并不总是一致的。因此，我们主张采用更有条理的方法来应用人类推理理论以及制定适当的基准，我们希望这可以更好地理解该领域的进展。我们将数据和代码放在 github 上以供进一步分析。1
使用图像处理技术预测德黑兰证券交易所总指数的趋势
买卖金融证券，例如股票或债券。这些图表提供了对市场趋势和潜在交易机会的见解。我们通过利用图像处理技术来系统地从烛台图表中提取和分析模式来采用创新的方法。我们的发现强调了视觉数据在财务分析中的关键作用，尤其是在市场波动和不确定性时期。投资者在面对不稳定的市场趋势时通常会采取技术分析策略，通常依靠基于图表的分析得出的见解来指导其决策过程。通过精心从烛台图表中提取基本见解，我们的研究旨在为投资者提供更有效，更少的错误工具。最终，这项努力有助于提高决策精度，并减轻参与动态股票市场格局固有的风险。
蚜虫效应器通过将防御蛋白招募到加工体来抑制植物免疫力
。CC-BY 4.0 国际许可证永久有效。它是在预印本（未经同行评审认证）下提供的，作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权持有者于 2024 年 11 月 21 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.11.20.624400 doi：bioRxiv 预印本
Leonhard Med，可信赖的研究环境，用于处理敏感的研究数据
摘要：本文概述了Eth Zurich的Leonhard Med Trusted研究环境（TRE）的开发和运作。Leonhard Med为科学研究人员提供了安全研究敏感研究数据的能力。我们概述了用户观点，即处理敏感数据，设计历史记录，当前状态和操作的法律框架。Leonhard Med是一个有效的，高度安全的可信赖的研究环境，用于数据处理，由ETH ETH托管，由ETH的科学IT服务（SIS）运营。它提供了一大堆安全控制，使研究人员可以根据瑞士立法和苏黎世数据保护政策存储，访问，管理和处理敏感数据。此外，Leonhard Med满足了生物培训信息安全政策，并且与国际数据保护法兼容，因此可以在国家和国际协作研究项目的范围内使用。最初设计为“裸机”高性能计算（HPC）平台，以实现最高性能，后来重新设计为虚拟化的私人云平台，以向其客户提供更多的效果。敏感数据可以在称为租户的安全，分离的空间中分析。技术和组织措施（TOMS）已适当地确保敏感数据的确定性，完整性和可用性。同时，Leonhard Med确保了对尖端研究软件的广泛访问，尤其是用于分析人类数据和其他个性化健康应用程序。
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1科学系，西班牙，西班牙，西班牙，西班牙，西班牙，加泰罗尼亚，巴塞罗那08034，西班牙4计算机建筑系，加泰罗尼亚西班牙，巴塞罗那08034，西班牙8004，计算机科学系，巴塞罗那，1-3，08034西班牙巴塞罗那。电子邮件：Alejandro.alones。电子邮件：Alejandro.alones。
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