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PHYS 150 / CSE 109 量子计算
概述 量子世界与经典世界有着根本的不同，正如上述引文所表明的那样。一个重要的结果是，对于某些问题，如果信息按照量子规则而不是经典规则处理，计算可以更有效地完成。因此，量子计算的主题将引起物理专业和计算机科学专业以及其他学科学生的兴趣。本课程将涵盖必要的量子力学背景，包括一些本科物理课程中并不总是教授的方面，例如纠缠。学生将学习著名的量子算法，例如用于加密的 Shor 整数分解算法和用于搜索非结构化数据库的 Grover 算法。他们还将学习量子纠错，这乍一看似乎是不可能的，但实际上可以做到，并将量子计算领域从完全不可能通过实验实现的领域转变为虽然非常困难但在未来某个时候可能可行的领域。我们将研究的两个最重要的（也是最具挑战性的）主题是 Shor 算法和量子纠错。
胶质母细胞瘤中的受体酪氨酸激酶靶向
在所有中枢神经系统肿瘤中，神经胶质瘤是最常见的。如今，研究人员正在寻找更有效的治疗方法以及早期诊断的方法。受体酪氨酸激酶（RTK）是肿瘤学的主要靶点，小分子 RTK 抑制剂的开发已被证明可成功治疗癌症。RTK 及其细胞内信号通路的突变或异常激活与多种恶性疾病有关，包括胶质母细胞瘤。对恶性神经胶质瘤进化理解的进展导致了 RTK 靶向治疗，该疗法具有很高的能力，可提高治疗反应并降低毒性。在本综述中，我们介绍了目前用于开发癌症治疗的最重要的 RTK（即 EGFR、IGFR、PDGFR 和 VEGFR）以及 RTK 相关药物在胶质母细胞瘤治疗中的潜力。此外，我们还关注一些目前处于不同研究阶段甚至临床阶段的治疗药物，这些药物被证明适合作为胶质母细胞瘤治疗的再利用候选药物。
高效、解释性、公平：为什么定性研究人员应该谨慎拥抱人工智能
基于人工智能的自然语言处理 (NLP) 使用语言学和机器学习来理解、解释和产生人类风格的语言。OpenAI 的 chatGPT 是聊天框格式的 NLP 的一个特殊应用，使用户能够与人工智能进行对话。此外，人工智能可以执行复杂的语言处理任务，例如文本生成、语言翻译，甚至回答问题。然而，由于人工智能使用的训练数据和其解释隐性知识的能力有限，它也存在一些局限性。基于训练数据的质量，人工智能经常犯事实错误并产生有偏见的结果。此外，它缺乏对人类语言细微差别的透彻掌握以及对物理和社会世界的理解。例如，当有人问 chatGPT “树枝上有五只鸟。如果你把其中一只从树枝上射下来，树枝上还剩下多少只？”时，它回答“四只鸟”，没有理解剩下的四只鸟会飞走。尽管存在这些关键的缺点，但人工智能为定性研究人员提供了许多好处。
新的欧洲科技中心 - 商业焦点
2019 年，阿拉贡政府宣布将投资 1300 万美元发展“工业 4.0”。人们希望，西班牙这个自治区能够成为数字化的先驱，因为它正在探索区块链技术、人工智能和其他一系列新兴技术等领域。自这项金融计划推出以来的五年里，阿拉贡超出了所有人的预期，成为欧洲领先的技术中心。这是一段非凡的旅程，一些世界领先的科技公司选择在该地区投资数十亿美元。今年早些时候，两家最大的数据中心运营商宣布向阿拉贡投资 248 亿美元，为该地区成为欧洲领先的数据中心枢纽铺平了道路。首笔投资于今年 5 月份，当时亚马逊的子公司亚马逊网络服务 (AWS) 宣布计划在十年内斥资 175 亿美元扩展其西班牙云区域，该公司为个人、公司和政府提供按需云计算平台和 API。
yawp_v2_open_pdf.pdf - 美国 Yawp
我们是历史的继承者。我们的社区、政治、文化：全都是过去的产物。正如威廉·福克纳所写：“过去从未消亡。它甚至还没有过去。”1因此，要了解我们是谁，我们必须了解我们的历史。但历史是什么？研究过去意味着什么？历史绝不能只是简单地记住名字和日期（我们怎么知道哪些名字和日期值得研究？）。它是一项过于复杂的任务，也是一个过于动态的过程，不能简化为那样。它必须有更多的内容，因为从某种意义上说，是我们赋予了过去生命。历史学家提出历史问题，权衡来自主要来源（研究时代产生的材料）的证据，应对各种对立的解释，并为他们的结论进行辩论。因此，历史是我们对过去的持续对话。每一代人都必须书写自己的历史。旧结论——比如关于欧洲探险家的动机或奴隶种植园生活现实——在新证据和新观点面前不攻自破。
yawp_v2_open_pdf.pdf - 美国 Yawp
我们是历史的继承者。我们的社区、政治、文化：都是过去的产物。正如威廉·福克纳所写，“过去永远不会消亡。它甚至还没有过去。”1 因此，要了解我们是谁，我们必须了解我们的历史。但历史是什么？研究过去意味着什么？历史绝不能简单地记住名字和日期（我们怎么知道哪些名字和日期值得研究？）。这是一个过于复杂的任务，也是一个过于动态的过程，不能简化为那样。它必须有更多的东西，因为从某种意义上说，是我们赋予了过去生命。历史学家提出历史问题，权衡来自主要来源（研究时代产生的材料）的证据，应对不同的解释，并为他们的结论辩护。因此，历史就是我们对过去的持续对话。每一代人都必须书写自己的历史。旧的结论——比如，关于欧洲探险家的动机或奴隶种植园的生活现实——在新证据和新观点面前不攻自破。名字
城市研究在线
无监督异常检测 (UAD) 技术旨在不依赖注释来识别和定位异常，而只利用在已知没有异常的数据集上训练的模型。扩散模型学习修改输入 x 以增加其属于所需分布的概率，即，它们对得分函数 ∇ x log p ( x ) 进行建模。这样的得分函数可能与 UAD 相关，因为 ∇ x log p ( x ) 本身就是逐像素异常得分。然而，扩散模型被训练来反转基于高斯噪声的腐败过程，并且学习到的得分函数不太可能推广到医学异常。这项工作解决了如何学习与 UAD 相关的得分函数的问题，并提出了 DISYRE：受扩散启发的合成恢复。我们保留了类似扩散的管道，但用渐进的合成异常损坏代替了高斯噪声损坏，因此学习到的评分函数可以推广到医学上自然发生的异常。我们在三个常见的 Brain MRI UAD 基准上评估了 DISYRE，发现它在三个任务中的两个中都大大优于其他方法。
2型糖尿病的间歇性禁食
摘要。- 2型糖尿病（T2DM）是全球公共卫生系统的巨大挑战。目前，医疗保健政策主张通过改善个人生活方式来预防T2DM的发作和发展。已经阐明了间歇性禁食（如果）作为饮食干预的不断提高的好处。ever，if在T2DM中的有益影响。我们证明了IF在T2DM中的积极作用的基础物理学机制。如果可以通过改变肠道微生物TA，脂肪组织的重塑，校正cadian节律障碍和增加的au- tophagy periphagy in periphagy in peripheral组织，则可以通过改变肠道微生物TA的改变，促进组织特异性的代谢适应性，并诱导组织特异性的代谢适应性，并诱导组织特异性的代谢适应性。IF方案在临床应用中的功效和安全性可能会出现低血糖症的风险，需要监测血糖并及时调整治疗。但是，有限的证据表明，如果体重减轻和血糖变量的改善有积极作用。总体而言，如果是T2DM的有前途的治疗靶标，并且需要通过大型随机对照试验来建立。
人工智能会取代你的牙医吗？牙科诊所的未来
人工智能与牙科的结合具有诸多潜在优势。首先，它可以通过减少主观解读和识别人眼可能遗漏的细微模式来提高诊断的准确性。这可以更早地发现牙科疾病并改善治疗效果。其次，人工智能可以简化工作流程并提高牙科诊所的效率。图像分析和数据录入等自动化任务可以让牙医和工作人员腾出时间专注于患者互动和复杂病例。第三，人工智能可以根据患者的个体需求和偏好定制治疗方案，从而促进个性化护理。通过分析大量的患者信息数据集，人工智能可以识别趋势并预测治疗结果，使牙医能够做出更明智的决策。最后，人工智能有潜力改善牙科护理的可及性，尤其是在偏远或医疗服务不足的地区。由人工智能驱动的远程牙科平台可以实现远程咨询和监控，为原本难以获得治疗的患者提供专业护理。
嵌合性染色体变异/体细胞拷贝数变异：复杂疾病遗传关联研究的新前沿
全基因组关联研究已发现许多与复杂疾病相关的常见和罕见种系遗传变异，包括单核苷酸多态性 (SNP)、拷贝数变异 (CNV) 和其他组成结构变异。然而，很大一部分疾病易感性仍无法解释，通常称为缺失遗传性。一个越来越受关注的领域是受精后出现的遗传变异，称为嵌合体突变，发生在细胞分裂过程中。携带有害突变的细胞可能通过修复机制、细胞凋亡或免疫监视被消除，而其他细胞可以将其突变传递给子细胞。因此，在早期胚胎发育过程中，每次细胞分裂都会保留一个或多个合子后突变。随着发育的进展，这些突变不断积累，导致细胞间基因组景观多样化。因此，大多数细胞最终携带独特的基因组。虽然许多嵌合体突变可能是中性的，但某些突变可能是致病的。嵌合体可发生在体细胞和生殖细胞中，体细胞嵌合体最近因其在神经遗传疾病中的潜在作用而受到关注。合子后突变涵盖所有主要的突变类型，包括染色体非整倍体、大规模结构异常、CNV、小插入/缺失和单核苷酸变异。其中，嵌合性染色体改变，也称为体细胞CNV（sCNV），通常是由于胚胎发生过程中的染色体不稳定性造成的。这些突变主要发生在合子后或胚胎发育早期，偶尔由合子后对减数分裂错误的部分挽救而引起，导致细胞亚群携带这些突变。值得注意的是，sCNV 在人类神经元中大量存在（1）。大脑主要从外胚层发育而来，而血细胞起源于中胚层。细胞比例高的体细胞突变更有可能发生在发育早期。如果这些突变出现得足够早，例如在原肠胚形成期间或之前，它们可能同时存在于脑细胞和血细胞中。随着个体年龄的增长，克隆性造血会导致血细胞中积累大量高细胞分数体细胞突变，而这些突变可能不存在于其他组织中。因此，分析年轻个体血液的基因组数据可以识别与大脑共有的体细胞突变，为了解脑部疾病的遗传易感性提供有价值的见解（图 1）。目前至少有 8 个实验平台可用于检测 sCNV。表 1 比较了这些分子检测的分辨率、优点和缺点。其中，