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OCO-3 XCO2检索在估计全局TER
https://doi.org/10.5194/egusphere-2024-1568预印本。讨论开始：2024年6月14日C⃝作者2024。cc by 4.0许可证。
玻色-爱因斯坦凝聚态中涡旋的相位恢复
玻色-爱因斯坦凝聚态 (BEC) 是物质的一种量子态，其中玻色子粒子在单一本征态中形成宏观种群。预测这种状态的理论 [ 1 ] 等待了 70 年才在实验室中被探索 [ 2 , 3 ]，这一里程碑式的成就开启了近 30 年在超冷原子和量子模拟器领域的卓有成效的研究 [ 4 ]。然而，尽管取得了进展，常用的 BEC 测量技术在提供的信息方面并不完整。成像是 BEC 测量技术的核心。通过将光照射穿过原子云并记录其投射的阴影，可以提取特定状态下原子的密度。通常有两种成像模式：原位，对仍在陷阱内的云进行成像，或飞行时间 (TOF)。后者通过打开陷阱并记录云膨胀后的原子密度来完成 [ 5 ]；它类似于在光学中测量“远场”的强度。如果粒子在膨胀过程中不相互作用，并且云的初始尺寸相对于最终膨胀尺寸可以忽略不计，则 TOF 图像提供云的动量分布，即波函数的空间傅里叶变换的幅度。如果存在相互作用，但最终密度足够低，以至于它们可以忽略不计，则测量的动量分布的动能反映初始动能加上相互作用能。这些成像模式仅捕获状态的部分信息，因为它们仅在单个时间点和单个平面上测量密度，无论是原位还是 TOF。然而，BEC 是量子对象，因此它们是物质波 [6]，其特征是振幅和相位。因此，要表征 BEC，必须在它们演化过程中获得其在空间中任何地方的振幅和相位的完整图。因此，依靠这两种模式，创新的
非刺激性患者精子检索的非侵入性生物标志物：全面评论
生殖医学的最新进展指导了解决男性不育症的新型策略，尤其是在非目标化植物植物（NOA）的情况下。两种突出的侵入性干预措施，即睾丸精子提取（TESE）和微分解TESE（微型TESE），已成为检索辅助复制技术（ART）配子的关键技术。NOA的异质性和复杂性对临床医生构成了多方面的挑战，因为这些程序的侵入性及其不可预测的成功强调了需要更精确的指导。精确血浆可以恰当地将其视为雄性生殖道的液体活检，包括睾丸，附子酰胺，精液囊泡，球状腺体和前列腺的分泌物。这种流体具有多种无细胞的核酸，微泡，蛋白质和代谢物与性腺活性无关。然而，尽管进行了许多研究探讨了开创性流体的潜在生物标志物，但它们的广泛包含在临床实践中仍然有限。这可能部分是由于NOA固有的各种临床和遗传因素的复杂相互作用可能导致缺乏对残余精子发生的明确生物标志物。可以想象，在NOA情况下，临床数据与生物标志物的整合可以增加预测手术程序结果及其选择的潜力。这项全面的综述通过非侵入性生物标志物解决了NOA中精子检索的挑战。此外，我们深入研究了有前途的观点，阐明了基于多词方法的创新方法，包括基因组学，转录组学和蛋白质组学。这些尖端技术，结合患者的临床和遗传学特征，可以改善在个性化医疗方法，患者咨询和决策连续体中使用生物标志物的使用。最后，人工智能（AI）在结合生物标志物和临床数据的领域中具有重要的潜力，这也是在识别非侵入性生物标志物以进行精子检索的情况下。
自动存储和检索系统（ASRS）
已有30多年的历史了，我们一直为客户提供了在自动化和工艺领域的全面解决方案。我们知道制造公司的需求以及生产和物流流程所需的设备和系统的供应商。我们仅使用来自世界领先制造商的经过验证的系统组件。我们专业，迅速地创建了根据个人要求量身定制的现代仓库。
纠缠rényi熵和玻色子 - 弗里米二元性二元性
黑洞内部的非统计全息模型是长期存在的黑洞信息难题的潜在分辨率，因为它可以补救有效计算与微观描述之间的摩擦。在这项研究中，结合了最终状态投影模型，黑洞内部的非等法模型和海顿 - 普雷斯基尔思想实验，我们研究了从解码霍金辐射中的信息恢复，并证明了本设置中页面时间的出现。我们将有效模式纳入了地平线内的争夺中，通常在Hayden-Preskill协议中被忽略，并证明可以将页面时间识别为信息传输通道从EPR投影到本地投影的过渡。这为页面时间提供了新的视角。我们计算了检索信息可行的解耦条件，并表明该模型计算与量子极端表面计算一致的黑洞熵。假设对黑洞内部动力学的全部知识，我们展示了如何在修改后的海顿 - 普雷斯基尔协议中采用Yoshida-Kitaev解码策略。此外，我们对七个问题的IBM量子处理器的概率和Grover的搜索解码策略都进行了实验测试，以验证我们的分析结果并确认在非标准模型中检索信息的可行性。这项研究将刺激更多的兴趣，以探索量子处理器上的黑洞信息问题。
数据检索和演示：要考虑
虽然MedDra等高度颗粒状的术语减少了在数据输入时对解释的需求，但它影响了数据检索，分类和表现的过程，这是支持药物开发，药物保护和风险管理所必需的。MEDDRA的层次结构通过提供分组术语（高级项[HLTS]和高级组项[HLGTS]）来促进数据检索，从而汇总了用于编码为更广泛的医疗类别的非常具体的术语。MedDra的多轴性（将PT分配给多个系统器官类[SOC]）可以通过主要和次要路径在数据检索中灵活。分组术语和多轴性允许采用合理的数据检索方法，但Meddra的复杂性需要指导以优化结果。
floppity：通过机器学习启用自洽的大气检索
上下文。将外部大气的观察结果解释为限制物理和化学特性，通常是对贝叶斯检索技术进行的。由于这些方法需要许多模型计算，因此必须在模型的复杂性和运行时间之间做出妥协。实现这一折衷会导致许多物理和化学过程的简化（例如参数化温度结构）。目标。在这里，我们实施和测试顺序神经后估计（SNPE），这是一种用于系外行星的机器学习推理算法。目标是加快检索的速度，以便可以使用更昂贵的大气模型进行运行，例如那些使用辐射转移计算温度结构的模型。方法。我们使用外部科学（ARCIS）的精巧建模代码生成了100个合成观测，该代码是一种具有大气形的建模代码，具有远距离的功能，可以在不同程度的复杂性上计算模型，并在其上进行检索以测试SNPE后代的忠诚。忠诚量化了后者是否会像我们预期的那样经常包含地面真理。我们还使用Arcis的自洽功能对凉爽的棕色矮人进行了合成观察，并通过自洽模型进行了检索，以展示SNPE打开的可能性。结果。我们发现，SNPE提供了忠实的后代，因此是系外运动大气检索的可靠工具。我们已在GitHub上公开为社区公开使用代码。我们只能使用仅50 000个正向模型评估来运行合成棕色矮人光谱的自洽检索。我们发现，SNPE可以根据向前模型的计算负载，观察力的维度及其信噪比（S / N）加快〜2×和≥10倍之间的速度。
免疫激活状态调节婴儿的检索
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2023年10月5日。 https://doi.org/10.1101/2022.04.24.24.488172 doi：Biorxiv Preprint
通过医学图像检索进行计算机辅助诊断……
目前，放射科医生面临着过大的工作量，这导致他们高度疲劳，并因此导致不必要的诊断错误。决策支持系统可用于确定优先级并帮助放射科医生做出更快的决策。从这个意义上说，基于医学内容的图像检索系统可以通过提供精心策划的类似示例发挥极大的作用。尽管如此，大多数基于医学内容的图像检索系统都是通过查找最相似的图像来工作的，这并不等同于查找疾病及其严重程度最相似的图像。在这里，我们提出了一种可解释性驱动和注意力驱动的医学图像检索系统。我们在一个大型的公开可用的胸部 X 光片数据集中进行了实验，该数据集带有来自自由文本放射学报告 (MIMIC-CXR-JPG) 的结构化标签。我们在两种常见情况下评估了这些方法：胸腔积液和（潜在）肺炎。作为进行评估的地面实况，查询/测试和目录图像由经验丰富的委员会认证的放射科医生进行分类和排序。为了进行深入而全面的评估，其他放射科医生也提供了他们的排名，这使我们能够推断出评分者之间的差异，并得出定性的表现水平。根据我们的地面实况排名，我们还通过计算归一化的折现累积增益 (nDCG) 对所提出的方法进行了定量评估。我们发现，可解释性引导方法优于其他最先进的方法，并且与最有经验的放射科医生的一致性最好。此外，它的表现在观察到的评分者之间的差异范围内。
利用与测量设备无关的量子网络进行实验性对称隐私信息检索
摘要 在当今高度数字化的社会中，安全信息检索是一项基本任务。在某些应用中，可能需要强制执行用户查询的隐私和数据库内容的安全性。对于这些设置，可以采用对称私有信息检索 (SPIR)，但众所周知，其实现要求很高，需要私钥交换网络作为基础层。在这里，我们首次报告了由量子安全密钥交换网络连接的可证明安全的 SPIR 的实现。SPIR 方案着眼于生物特征安全性，可从包含 800 个条目的数据库中安全检索 582 字节的指纹文件。我们的实验结果清楚地证明了 SPIR 与量子安全通信的可行性，从而为未来量子互联网上的安全分布式数据存储和云计算开辟了新的可能性。