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将约束转换为二次背包问题的Qubos
摘要。量子计算可能表明其使用的第一个字段之一是优化。自然出现了许多优化问题，例如二次背带问题。量子计算机的当前状态要求将这些问题置于二次无约束的二进制优化问题或QUBO。受约束的二进制优化可以通过翻译约束来转换为Qubos。但是，这种翻译可以通过几种方式进行，这在求解Qubo时可能会对穿孔产生很大的影响。我们为二次背包问题展示了六种不同的配方，并使用模拟退火比较其性能。最佳性能是通过不使用不使用辅助变量来建模不平等约束的公式获得的。
自主横向控制系统的论文设计...
这项研究分析了模糊逻辑控制器（FLC）类型-2用于自动车辆方向盘控制的应用，使用误差形式的输入值和从主控制器产生的输出与从脉冲机构计算获得的转向角度值之间的差异的输入值。然后通过ROS（机器人操作系统）处理此数据。本研究将FLC -2类型的性能与7个成员和5个成员以及在各种情况下的PID控制器进行了比较。结果表明，具有7个成员的FLC -2平均误差为4.97％，比5个误差为7.71％的成员的配置要好。在避免障碍测试中，FLC型-2显示出卓越的准确性，人类回避的平均误差为1.54％，一辆停车车的4.28％，左侧两辆停车车的平均误差为1.2％，左侧两辆停车车为2.13％，左侧为1.2％。与PID控制器进行了比较，PID控制器记录了分别为2.19％，3.49％，1.12％和3.49％的错误。从电气工程部门到工程学院的完整路线测试，FLC型-2型的平均误差为8.87％，而PID的平均误差为12.35％，而PID的FLC型误差为4.52％，FLC型-2型和7.57％。flc型-2具有7个成员的被证明在保持动态驾驶条件下的准确性和性能更有效，尽管PID对较小的误差值的响应更平滑。 这一发现显示了FLC -2型在提高转向准确性和整体自动驾驶汽车性能方面的潜力。被证明在保持动态驾驶条件下的准确性和性能更有效，尽管PID对较小的误差值的响应更平滑。这一发现显示了FLC -2型在提高转向准确性和整体自动驾驶汽车性能方面的潜力。关键字：自动驾驶汽车，FLC型-2，PID控制器，转向角，5个成员，7个成员
引用Eyal，Nir和Marc Lipsitch。通过故意自然病毒暴露来测试SARS-COV-2疫苗疗效，2020年。
通过故意自然病毒暴露NIR EYAL 1和MARC LIPSITCH 2 1人口水平生物伦理学中心和Rutgers University，New Brunswick，NEW NJ，美国新泽西州，测试SARS-COV-2疫苗疗效。卫生行为，社会和政策部，罗格斯公共卫生学院，美国新泽西州皮斯卡塔维。2流行病学系传染病动态中心和免疫学和传染病系，哈佛大学T. H. Chan公共卫生学院，美国马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州。跑步头：自然挑战的冠状病毒疫苗测试，提及以前提出的任何会议：无。*通讯作者联系信息：尼尔·艾尔（Nir Eyal），ifh rm。400，112 Paterson St.，New Brunswick NJ 08901，美国。 nir.eyal@rutgers.edu。 摘要：具有标准挑战设计的疫苗试验可以比标准阶段III启动后更快，但是在实验室中，它需要在某种程度上进行漫长的过程才能在某种程度上发展和标准化挑战病毒。 这有些损害了其对SARS-COV-2候选疫苗疗效的加速疗效测试的总体承诺，以及发展中国家和小公司进行该疫苗的能力。 我们描述了一种挑战设计，该设计避免了漫长的过程的这一部分。 与标准挑战设计和标准III期设计相比，新设计具有额外的道德，科学和可行性优势，应考虑未来的疫苗试验。 单词：4,180（摘要：107）参考：31表：2张照片：1400，112 Paterson St.，New Brunswick NJ 08901，美国。nir.eyal@rutgers.edu。摘要：具有标准挑战设计的疫苗试验可以比标准阶段III启动后更快，但是在实验室中，它需要在某种程度上进行漫长的过程才能在某种程度上发展和标准化挑战病毒。这有些损害了其对SARS-COV-2候选疫苗疗效的加速疗效测试的总体承诺，以及发展中国家和小公司进行该疫苗的能力。我们描述了一种挑战设计，该设计避免了漫长的过程的这一部分。与标准挑战设计和标准III期设计相比，新设计具有额外的道德，科学和可行性优势，应考虑未来的疫苗试验。单词：4,180（摘要：107）参考：31表：2张照片：1
Dempster-Shafer 可信 AI 方法及其在胎儿脑部 MRI 分割中的应用
摘要 — 对于病理病例和在不同中心获取的图像（而不是训练图像），用于医学图像分割的深度学习模型可能会意外且严重地失败，其标记错误违反了专家知识。此类错误破坏了用于医学图像分割的深度学习模型的可信度。检测和纠正此类故障的机制对于安全地将这项技术转化为临床应用至关重要，并且很可能成为未来人工智能 (AI) 法规的要求。在这项工作中，我们提出了一个值得信赖的 AI 理论框架和一个实用系统，该系统可以使用基于 Dempster-Shafer 理论的回退方法和故障安全机制来增强任何骨干 AI 系统。我们的方法依赖于可操作的可信 AI 定义。我们的方法会自动丢弃由骨干 AI 预测的违反专家知识的体素级标记，并依赖于这些体素的回退。我们在最大的已报告胎儿 MRI 注释数据集上证明了所提出的可信 AI 方法的有效性，该数据集由来自 13 个中心的 540 个手动注释的胎儿大脑 3D T2w MRI 组成。我们值得信赖的 AI 方法提高了四个骨干 AI 模型的稳健性，这些模型适用于在不同中心获取的胎儿脑部 MRI 以及患有各种脑部异常的胎儿。我们的代码可在此处公开获取。
引用meo sa，shafim和侯赛因A（2025）气候变化的心理成本：青少年和年轻人的焦虑 - 横截面
气候变化已成为对人类健康和经济的日益严重的挑战和威胁。气候变化是一个不可否认的现实，在如此较高的社会，身体和心理水平上从未经历过。气候变化的影响可能导致未来几十年的大规模人口位移和迁移，从而导致脆弱地区的不稳定和冲突（1，2）。气候变化会影响世界各地的健康，人类，企业和经济体。由于地理敏感性和适应能力而导致的不良反应有所不同，但仍然受到地球上所有国家的感觉。效果将增强所有国家的未来一代，而与空间位置无关。这是一个事实，即战争，低强度的冲突，恐怖主义，经济危机，超级大国竞争和流行病都威胁到世界和平与稳定（3）。但是，气候变化威胁世界和平的大小是无与伦比的。对全球和平的这种前所未有的威胁和人类的存在也会损害公众的心理状态（4）。气候变化是焦虑的重要来源，并通过直接和间接的暴露对心理健康产生了影响。直接暴露是指第一手暴露于气候变化相关的灾害，例如洪水，飓风，野生动物，沙尘暴和干旱。这种类型的暴露可能会引起严重的心理健康问题，例如创伤后应激障碍，抑郁症，焦虑症减少主观幸福感（5）以及自杀率提高（6，7）。但是，间接暴露是指观察，思考和感知气候变化，而无需亲自经历任何与气候变化有关的灾难。它也可能通过查看与气候变化相关的媒体内容或注意到其物理环境的变化，生物多样性和环境降解的情况。最新的新证据表明，间接暴露会引起负面情绪，例如抑郁，内gui，悲伤，愤怒，恐惧，焦虑和绝望（8）。科学文献强调了由于研究中间接暴露于气候变化而引起的关注，焦虑或损失的几个术语。例如，“气候焦虑”是指由于气候变化引起的焦虑（9），“ Solastalgia”是指环境变化引起的困扰（10），“生态悲伤”是指由于
弥合败血症治疗策略中的差距
败血症是一种由失调的宿主对感染反应产生的异质性疾病，仍然是严重的死亡风险。败血症研究中的最新发现强调了表型作为应对异质性和增强治疗精度的可行策略。败血症的表型已从基于严重程度和预后的传统层次转变为动态，表型驱动的治疗选择。本评论涵盖了将败血症亚组与个性化治疗相关联的最新进展，重点是基于表型的治疗预测和决策支持系统。尽管持续存在的挑战，例如标准化表型框架并将发现纳入临床实践，但该主题具有巨大的希望。通过研究治疗反应中的表型变化，我们希望发现新的生物标志物和表型驱动的治疗溶液，为更有效的疗法奠定了基础，并最终改善了患者的结局。
引用佩里（G.多样性，16（3）。 https：//doi.o
摘要：传统上，保护关注高危物种和相对完整的生态系统。随着人口和我们的全球影响力的增长，更多的物种和生态系统处于危险之中，而完整的生态系统仍然存在，城市化是主要的促成因素。城市及其居民将留在这里，城市化的普遍性通常在高保护价值的地区附近，需要重新考虑城市生态系统和城市绿色空间的保护价值。我们的目的是探索此类行动的实际方面。城市生态系统再生将要求将城市生态系统再生策略纳入整体保护政策。在这里提倡的城市生态系统再生的新型范式，最大程度地提高了城市空间支持生物多样性的能力，同时减少了不良结果并增强了人类的福祉。城市加剧生物学入侵，气候变化和其他生态系统降级因素的潜力在制定城市空间保护策略时需要特别关注，这是由于预测的城市在全球范围内进一步传播而至关重要的。