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使用机器学习阐明精神疾病与累犯之间的关系：一项回顾性研究用量子计算机优化mRNA密码子
多肽序列向表达mRNA构建体的反向翻译是NP-硬化的组合优化问题。蛋白质序列中的每个氨基酸都可以由多达六个密码子代表，并且选择最大化表达概率的组合的过程称为密码子优化。这项工作研究了利用量子计算技术对密码子优化的潜在影响。将量子退火器（QA）与具有相同目标函数编程的标准遗传算法（GA）进行了比较。质量保证在识别最佳解决方案方面具有竞争力。还使用模拟器评估了基于门的系统的效用，从而发现，尽管当前几代设备在量子计数和连接性方面都缺乏硬件要求，以解决现实的问题，但未来的一代设备可能高效。
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放射治疗和肿瘤学 - Lirias - 鲁汶天主教大学
人工智能 (AI) 目前正在被引入到不同的领域，包括医学。具体来说，在放射肿瘤学中，机器学习模型可以实现工作流程的自动化和优化。缺乏对这些 AI 模型的了解和解释可能会阻碍其在临床实践中的广泛和全面部署。为了促进 AI 模型在放射治疗工作流程中的整合，提出了关于 AI 模型实施和质量保证 (QA) 的普遍适用建议。对于放射治疗中常用的应用，例如自动分割、自动治疗计划和合成计算机断层扫描 (sCT)，深入讨论了基本概念。重点放在临床实践中有条不紊地引入所需的 AI 模型的调试、实施和针对具体案例和常规 QA。2020 作者。由 Elsevier B.V. 出版。放射治疗和肿瘤学 153 (2020) 55–66 这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ )。
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认可的校准实验室目录
1 Andhra Pradesh QA校准实验室，Larsen＆Toubro Limited Wefence Engineering，Vizag生产中心，Visakhapatnam船建筑物中心，Krishna Gate，Naval Base Post，Scindia Road，Visakhapatnam，Visakhapatnam，Andhra Pradesh- Andhra Pradesh- 530014
C2QA QIS 102-F：应用量子计算夏季...
欢迎教师及其相关的博士后或研究生参加这个激动人心的 2024 年夏季计划，该计划将提供框架，帮助学者将 3.0 学分的量子计算课程引入他们的大学！C 2 QA 致力于支持教师，指导他们在机构中设计和实施 QIS 课程所需的技能和知识。C 2 QA 讲师将提供资源，例如课程设计支持和可根据其大学规格定制的教学实验室。参加今年的计划还可能为教师提供机会领导 2025 年夏季 BNL 的 QIS 102：应用量子计算课程。这些要素将支持学习并为参与者提供工具、知识和支持，以支持其机构内的 QIS 程序开发。QIS 102 将由 David Biersach 博士领导。通过一系列演示和动手编程实验室，参与者将：
标准操作程序详细信息
Equipment ........................................................................................................................................ 3 Materials .......................................................................................................................................... 3 H. PROCEDURE ................................................................................................................................... 4 I.WORKED EXAMPLE ........................................................................................................................ 6 J. SOP VALIDATION DETAILS ............................................................................................................ 8 K. WASTE MANAGEMENT AND DISPOSAL ....................................................................................... 8 L. DATA RECORDS MANAGEMENT ................................................................................................... 8 M. REFERENCE DOCUMENTS ............................................................................................................ 8 N. QUALITY CONTROL (QC) AND QUALITY ASSURANCE (QA) SECTION ..................................... 8 O. TOUBLESHOOTING ......................................................................................................................... 8
人工智能用于软件质量保证 Blue Sky Ideas Talk
现代软件系统非常复杂，通常对外部部分（例如其他流程或服务）有多个依赖关系。这带来了新的挑战，并加剧了软件质量保证（QA）不同方面（包括测试、调试和修复）的现有挑战。本次演讲的目标是介绍一种用于软件质量保证（AI4QA）的新型 AI 范式。质量评估 AI 代理使用机器学习技术来预测编码错误可能发生的位置。然后，测试生成 AI 代理会考虑错误预测来指导自动测试生成。然后，测试执行 AI 代理执行测试，将测试传递给根本原因分析 AI 代理，后者应用自动调试算法。候选根本原因被传递给代码修复 AI 代理，该代理会尝试创建补丁来纠正孤立的错误。
激光雷达系统质量保证——任务规划 - ASPRS
激光雷达系统质量保证 – 任务规划 Kutalmis Saylam GeoBC 皇家注册处和地理基地 (CRGB) 分支机构 1 楼，3400 Davidson Ave，维多利亚，BC V8Z 3P8 加拿大 Kutalmis.saylam@gov.bc.ca 摘要 任务规划被视为机载光探测和测距 (LiDAR) 调查的一个重要方面，有助于全面质量保证 (QA) 体验。由于 LiDAR 是一种相对较新的空间数据采集方法，因此可能找不到有关如何为此类任务做准备的完整文档。一些公共和私人组织提供了抽象信息；但是，这些资源都没有提供完整记录和透彻的解释。在整个行业中，大多数机载 LiDAR 任务都是利用参与早期项目的人员的先前专业知识来准备的。正规培训并不常见，“在职学习”可能会给未来带来麻烦。此外，有各种类型的机载 LiDAR 调查需要特定的专业知识，但所掌握的专业知识可能不适用于不同类型的调查。建议现场和办公室经理在任务启动前非常仔细地评估项目要求和可用资源。有基本要求，也有不太重要的行动。由于机载调查的多变性，所有阶段都需要稳定观察，以防止潜在的代价高昂的变化或任务失败。各种项目为了尽快完成项目而遇到困难，导致忽视和跳过 QA 程序。仔细评估要求并适时规划对于成功完成任务至关重要。良好的任务规划需要仔细和广泛地考虑项目的各个阶段。因此，作者认为需要详细的机载 LiDAR 任务规划文档，以协助 LiDAR 社区。引言质量保证程序是指有计划和系统的流程，可确保产品或服务的有效性。这适用于所有形式的活动；设计、开发、生产、安装、服务和文档阶段。机载 LiDAR 任务规划的 QA 是指预测和管理活动，以确保所提议的任务能够以尽可能高的质量执行和完成。这些活动通常包括良好的任务规划、准确的系统配置、记录良好的数据处理和完整的项目交付。图 1 说明了一般 QA 模型流程图。