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针对新诊断 2 型糖尿病且伴有严重高血糖症患者的强化简化策略：多中心、开放标签、随机试验
结果 412 名参与者被随机分配。基线时，平均年龄为 46.8 岁（标准差 11.2 岁），平均体重指数为 25.8（2.9），平均 HbA 1c 为 11.0%（1.9%）。第 48 周时，利格列汀联合二甲双胍组、利格列汀组和二甲双胍组分别有 80%（78/97）、72%（63/88）和 73%（69/95）的患者达到 HbA 1c <7.0%，而对照组为 60%（56/93）（总体 P=0.02；利格列汀联合二甲双胍组与对照组 P=0.003；利格列汀组与对照组 P=0.12；二甲双胍组与对照组 P=0.09）。此外，利格列汀联合二甲双胍组、利格列汀组和二甲双胍组分别有 70% (68/97)、68% (60/88) 和 68% (65/95) 的患者达到 HbA 1c <6.5%，而对照组只有 48% (45/93)（总体 P=0.005；利格列汀联合二甲双胍组 vs 对照组 P=0.005；利格列汀组 vs 对照组 P=0.01；二甲双胍组 vs 对照组 P=0.008；经过多重比较调整后均具有显著性）。因此，与对照组相比，利格列汀联合二甲双胍组参与者在第 48 周时更有可能达到 HbA 1c <7.0%（风险比 2.78，95% 置信区间 1.37 至 5.65；P=0.005）。此外，利格列汀联合二甲双胍组空腹血糖和β细胞功能指标改善最为显著。所有治疗均耐受性良好。
技术进步是随机游走吗？研究太空旅行数据
各种技术的改进通常都可以使用摩尔定律（Moore 1965）的通用版本（即随着时间的推移呈指数级改进）成功建模。另一种成功的方法是赖特定律，它将技术能力的增长建模为努力变量（例如生产）的函数。虽然这些方法很有用，但它们不提供预测分布，这将有助于更好地了解预测质量。Farmer 和 Lafond（2016）开发了一种预测方法，该方法可产生预测分布并适用于多种技术。他们的方法的一个基本假设是，技术进步可以建模为具有漂移的随机游走。我们展示了一类技术，即太空探索，其中不会发生具有漂移的随机游走。这表明需要适合此类技术领域的替代方法。
构建和分离量子伪随机
众所周知，对于几乎所有现代经典和量子加密任务来说，计算假设都是必需的。对经典隐身性的最小假设是单向函数（OWF）的存在。该假设已知与许多其他加密应用的存在相当，例如伪数编号生成，伪界函数，数字签名，对称键加密和承诺（请参阅，例如，参见[GOL01，GOL04]）。量子设置呈现出截然不同的图片：已知各种量子原始图，足以构建密码学，但可能比单向功能弱。最近，Tomoyuki Morimae创造了Microcrypt一词，是Impagliazzo的五个世界[IMP95]的补充，是指此类量子原始素（及其加密应用）2。MicroCrypt的租户之一是伪兰态（PRS），首先由JI，Liu和Song [JLS18]引入。这是一个有效生成的量子状态{| ϕk⟩}k∈{0，1} n，因此很难在多个副本上区分（a）|的多个副本。 ϕ k⟩从家族中采样，（b）均匀（HAAR）随机量子状态。ji，liu和Song还提供了OWF的Black Box结构。许多加密应用是基于MicroCrypt假设而知道的。也许更令人惊讶的是，MicroCrypt还包含一些隐藏狂的任务，即安全的多方计算[MY22B，BCKM21，GLSV21]和Quantum Publicum public Keys [BGHD + 23]。Subsequent to [ JLS18 ], many other tenants of Microcrypt have been introduced, such as pseudorandom function-like states ( PRFS ) [ AGQY22 ], efficiently samplable statistically far-but-computationally-indistinguishable pairs of (mixed) quan- tum states ( EFI pairs) [ Yan22 , BCQ23 ], one-way state generators [ MY22b ]和伪兰态具有破坏证明[BBSS23]。到目前为止，所有主要微型晶体3的变体已被证明在微晶中，包括对称 - 关键加密，承诺（最近，也承诺对量子状态[GJMZ23]），PRGS，PRFS，PRFS，GALBLED CICUCTITS，GALBLED CICUCTITS，MESSAGE AUTHERTICATION代码和数字信号。引起惊喜的关键因素是不可思议的和鲁迪奇的单向功能（微型级）和公钥加密4和遗忘转移（Cryptomania）[IR89]之间的分离。新的结构规定了古典不可能，因为它们涉及量子状态，例如承诺和多方计算取决于量子通信，加密方案具有量子密文。这些量子原语的证据比微小的弱点弱来自Kretschmer的PRS和OWF S [KRE21]的量子甲骨文分离。分离的甲骨文由一个族{u n}n∈N组成，其中u n是指数列表的许多HAAR随机n -qubit nimaries {u k}k∈{0，1} n。相对于此甲骨文，有一个简单的prs结构：k∈{0，1} n，让| ϕ k⟩：= u k | 0 n⟩。请注意，如果我们只考虑UNINERIES U K在标准基础上的行动，即一组状态U K | x⟩对于x∈{0，1} n，因此，对于每个n，可以将kretschmer的甲骨文视为提供2 2 2 n“本质上是Haar随机”状态5。在另一项作品中，Bouland，Fefferman和Vazirani [BFV19]显示了6 a prs构造相对于一个家庭{u n}n∈N，其中u n =（u，u - - 1）对于HAAR Random
极低剂量餐前乳清蛋白微凝胶可降低 2 型糖尿病患者的餐后血糖：一项随机、安慰剂对照交叉研究
D. 筛选时肝转氨酶升高 > 3 倍正常值上限。E. 正在或近期（即 < 3 个月）使用二甲双胍以外的任何口服或注射降糖药物治疗。F. 正在或近期（即 < 3 个月）接受减肥干预（如饮食减肥计划）或有减肥手术史或有记录显示过去 6 个月内体重减轻 > 5%。G. 正在或近期（即 < 3 个月）使用厌食药物、全身性类固醇、已知影响胃动力的药物或任何已知影响胃肠道完整性和食物吸收的疾病。H. 过去 3 个月内发生过需要住院治疗的重大医疗/外科事件。I. 筛选前 8 周内献血或大量失血。患者还必须同意在最后一次就诊后 8 周内不献血。
使用随机森林和生物标志物来区分COVID-19和支原体肺炎感染
COVID-19大流行已经强调了精确诊断方法的关键需求，以区分相似的呼吸道感染，例如Covid-19和支原体肺炎（MP）。识别关键的生物标志物并利用机器学习技术，例如随机森林分析，可以显着提高诊断准确性。，我们对214例急性呼吸道感染患者的临床和实验室数据进行了回顾性分析，该数据于2022年10月至2023年10月在Nanping的第二家医院收集。研究人群分为三组：covid-19-19-阳性（n = 52），MP阳性（n = 140）和共感染（n = 22）。关键生物标志物，包括C反应蛋白（CRP），procalcitonin（PCT），白介素6（IL-6）和白细胞（WBC）计数。相关分析，以评估每组内生物标志物之间的关系。应用随机森林分析来评估这些生物标志物的判别能力。The random forest model demonstrated high classification performance, with area under the ROC curve (AUC) scores of 0.86 (95% CI: 0.70–0.97) for COVID-19, 0.79 (95% CI: 0.64–0.92) for MP, 0.69 (95% CI: 0.50–0.87) for co-infections, and 0.90 (95% CI: 0.83–0.95）对于微平均ROC。此外，随机森林分类器的Precision-Recall曲线显示，微平均AUC为0.80（95％CI：0.69–0.91）。混乱矩阵强调了模型的准确性（0.77）和生物标志物关系。这项研究强调了机器学习技术在精确医学时代改善疾病分类的潜力。Shap特征的重要性分析表明年龄（0.27），CRP（0.25），IL6（0.14）和PCT（0.14）是最重要的预测因子。计算方法，尤其是随机森林分析的整合在评估临床和生物标志物数据中提出了一种有希望的方法，用于增强传染病的诊断过程。我们的发现支持使用特定生物标志物在区分Covid-19和MP中的使用，这可能导致更有针对性和有效的诊断策略。
用随机测量分析量子系统
a 波兰格但斯克大学理论物理和天体物理研究所，格但斯克 80-308，波兰 b 锡根大学自然科学与技术学院，Walter-Flex-Straße 3，锡根，57068，德国 c QSTAR、INO-CNR 和 LENS，Largo Enrico Fermi 2，佛罗伦萨，50125，意大利 d 马克斯普朗克量子光学研究所，加兴，85748，德国 e 路德维希马克西米利安大学物理学院，慕尼黑，80799，德国 f 慕尼黑量子科学与技术中心，慕尼黑，80799，德国 g 波兰格但斯克大学国际量子技术理论中心，格但斯克，80-308，波兰 h 柏林工业大学固体物理研究所，柏林，10623，德国 i 数学与物理学，厦门大学马来西亚分校，雪邦，43900，马来西亚 j MTA ATOMKI Lendület 量子关联研究组，核研究所，德布勒森，4001，匈牙利
偏微分方程的无监督随机量子网络
该过程的计算成本可能很高，特别是对于高维问题以及需要非结构化网格时，例如为了解释局部不规则行为。然后可以使用各种数值方法（例如有限元 (FEM)、有限差分 (FDM) 或有限体积 (FVM)）求解该离散方案。但即使是这些方法对于大型复杂问题也可能效率低下。例如，描述流体运动的 Navier-Stokes 方程的解可能需要超级计算机上数百万小时的 CPU 或 GPU 时间。另一个例子是泊松方程，它是工程学中最重要的偏微分方程之一，包括热传导、引力和电动力学。在高维环境中对其进行数值求解只能使用迭代方法，但迭代方法通常不能很好地随着维度而扩展和/或在处理边界条件或生成离散化网格时需要专业知识。神经网络 (NN) 非常适合解决此类复杂 PDE，并且已在工程和应用数学的各个领域用于复杂回归和图像到图像的转换任务。科学计算界早在 20 世纪 80 年代就已将其应用于 PDE 求解 [ 20 ]，但近年来人们对它的兴趣呈爆炸式增长，部分原因是计算技术的显著进步以及此类网络公式的改进，例如在 [ 4 , 21 , 32 ] 中详细介绍和强调过。量子计算是一种变革性的新范式，它利用了微观物理尺度上的量子现象。虽然设计难度显著增加，但量子计算机可以运行专门的算法，这些算法的扩展性比传统计算机更好，有时甚至呈指数级增长。量子计算机由量子位组成，与传统数字计算机中的位不同，量子位基于量子物理的两个关键原理存储和处理数据：量子叠加和量子纠缠。它们通常会出现特定的误差，即量子误差，这些误差与其量子比特的量子性质有关。即使目前还没有足够复杂度的量子计算机，我们也显然需要了解我们希望在其上执行哪些任务，并设计方法来减轻量子误差的影响 [ 29 ]。量子神经网络形成了一类新的机器学习网络，利用叠加和纠缠等量子力学原理，有可能处理复杂问题和 / 或高维空间。量子神经网络的建议架构包括 [ 7 , 11 , 34 ]，并表明它可能具有潜在的优势，包括更快的训练速度。对量子机器学习的初步理论研究表明，量子网络可以产生更易于训练的模型 [ 1 ]。这与使用机器学习解决 PDE 问题尤其相关，因为产生更有利损失景观的技术可以大大提高这些模型的性能 [13,18]。在目前的研究中，我们提出了一种制定量子神经网络的新方法，将一些经典的机器学习技术转化为量子设置，并在特定的 PDE（Heat、Poisson 和 HJB 方程）背景下开发复杂性分析。这提供了一个框架来展示量子神经网络作为 PDE 求解器的潜力和多功能性。本文结构如下：第 2 部分介绍 PINN 算法，并回顾经典和量子网络的基础知识。在第 3 部分中，我们介绍了一种新颖的
种植的随机子图问题的低度安全
摘要。植入了Abram等人的随机子图检测猜想。（TCC 2023）断言一对图P H，G Q的伪随机性，其中G是N个顶点上的Erd˝os-r´enyi随机图，H是k个位于k个位置上G的随机诱导的G graph。假设划分这两个分布的硬度（有两个泄漏的顶点），Abram等人。构造通信 - 效果，计算安全（1）2派对私人同时消息（PSM）和（2）禁止图形结构的秘密共享。我们证明了检测到种植的随机子图的低度硬度，一直到kďn 1´Ωp 1 q。对Abram等人的改善。对Kďn 1 {2´Ωp 1 q的分析。te硬度延伸至常数r的r均匀超图。我们的分析在区分程度上很紧，其优势和泄漏的vertices数量。Extending the constructions of Abram et al, we apply the conjecture towards (1) communication- optimal multiparty PSM protocols for random functions and (2) bit secret sharing with share size p 1 ` ε q log n for any ε ą 0 in which arbitrary minimal coalitions of up to r parties can reconstruct and secrecy holds against all unqualified subsets of up to ℓ “ o p ε log n q 1 {p r´1 Q派对
管理孟德尔随机化研究的指数增长
1. Davey Smith G、Ebrahim S。“孟德尔随机化”：遗传流行病学能否有助于理解疾病的环境决定因素？Int J Epidemiol。2003；32(1)：1 – 22。https://doi.org/10.1093/ije/dyg070 2. Davey Smith G、Ebrahim S。20 年后孟德尔随机化：如何避免傲慢，同时取得更多成就？Lancet Diabetes Endocrinol。2024；12(1)：14 – 7。https://doi.org/10.1016/S2213-8587 (23)00348-0 3. Davies NM、Holmes MV、Davey Smith G。阅读孟德尔随机化研究：临床医生指南、词汇表和清单。BMJ。 2018；362：k601。https://doi.org/10.1136/bmj.k601 4. Wootton RE、Richmond RC、Stuijfzand BG、Lawn RB、Sallis HM、Taylor GMJ 等人。终生吸烟对抑郁和精神分裂症风险的因果关系证据：孟德尔随机化研究。心理医学。2020；50(14)：2435 – 43。https://doi.org/10. 1017/S0033291719002678 5. Liu Y、Elsworth B、Erola P、Haberland V、Hemani G、Lyon M 等人。EpiGraphDB：用于健康数据科学的数据库和数据挖掘平台。生物信息学。 2021；37(9)：1304 – 11。https://doi.org/10. 1093/bioinformatics/btaa961 6. Khouja JN、Wootton RE、Taylor AE、Davey Smith G、Munafò MR。吸烟遗传易感性与年轻人使用电子烟的关系：一项队列研究。PLoS Med。2021；18(3)：e1003555。https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003555 7. Lawlor DA、Tilling K、Davey SG。病因流行病学中的三角测量。Int J Epidemiol。2017；45(6)：1866 – 86。https://doi.org/ 10.1093/ije/dyw314
量子伪随身和经典复杂性
伪随机性是复杂性理论和密码学中的关键概念，捕获了似乎随机与计算结合的对手的概念。最近的作品将计算伪随机性的理论扩展到了量子对象，特别关注类似于HAAR度量的量子状态和单一转换[JLS18，BS19，BFV20]。ji，liu和song [jls18]定义伪兰态（PRS）合奏，为量子状态的一个钥匙家族{| ϕ k⟩}k∈{0，1}κ，从集合中的状态可以在κ中产生。从多项式的许多副本中，ϕ k⟩。他们还定义了一个伪和统一转换（PRU）的集合，就像一组有效实现的单一转换，这些变换在计算上与HAAR量度无法区分。这些定义可以分别视为伪元发生器（PRGS）和伪andom函数（PRFS）的量子类似物。然后，作者提出了假设存在量子安全单向功能的PRSS的结构，并且还为他们猜想的PRU提供了候选PRUS的结构。已知伪随机状态和统一的几种应用。PRS和PRS在量子算法中很有用：在需要与HAAR度量近似的计算应用中，PRS和PRU可能比T -deSigns更有效，这些设计与HAAR度量相似的信息理论近似与T -Chise Indepen -dent -dent的功能相似。1此外，可以使用PRS和PRU（包括量子货币计划，量子承诺，安全的多方交流，一次性的数字签名，某些形式的对称对称性键加密等[JLS18，AQY22，AQY22，MY22B，BCQ23，My223，My23，My233）来实例化多种加密原始。最后，Bouland，Fe Q e Qulan和Vazirani [BFV20]在ADS/CFT对应关系中与所谓的“蠕虫孔生长悖论”之间建立了基本联系。