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通过算法量子退火对各种近乎最佳的解决方案采样
在许多科学的学科和应用中（例如人工智能和运营研究）中，对硬优化问题进行采样一组高质量的解决方案具有很大的实践相关性。主要的开放问题之一是基于蒙特卡洛技术的典型随机求解器缺乏恐怖性或模式崩溃，导致概括或缺乏对不确定性的鲁棒性。当前，尚无通用度量标准来量化各种求解器的性能缺陷。在这里，我们引入了一种新的多样性度量，用于量化NP-HARD优化问题的独立近似解决方案的数量。除其他外，它允许通过所需的多样性（TTD）进行基准测试求解器的性能，这是经常使用的时间到达（TTS）的概括。我们通过比较各种量子退火策略的采样能力来说明该指标。特别是，我们表明，不均匀的量子退火时间表可以通过控制时空分离的临界界面来重新分配和抑制拓扑缺陷的出现，从而使相对于TTS和TTD都具有优势，从而使得与标准量子退火计划相比，与TTD相对于TTD，以寻找稀有解决方案。使用路径综合蒙特卡洛模拟可用于多达1600吨，我们证明，在有效的近似张量张量网络收缩的指导下，量子波动的量子驱动驱动可以显着减少与本地场随机挫败的2D旋转镜的硬性局部性的比例。具体来说，我们观察到，通过创建一类算法量子相变，可以通过减少25％以上的难度样本实例的比例来增强溶液的多样性。
Voiceradar：使用Micro- ...
摘要 - 综合语音构成中的进步，包括文本到语音（TTS）和语音转换模型（VC）模型，允许产生令人信服的合成声音，通常称为音频深击。这些深击构成了日益增长的威胁，因为对手可以在社交媒体或绕过语音身份验证系统上使用它们来模仿个人，特别是突出的人物，从而产生广泛的社会影响。最先进的验证系统有效地检测语音深击的能力令人震惊。我们提出了一种新型的音频深击检测方法Voiceradar，它通过物理模型增强了机器学习，以近似音频样品中的频率动力学和振荡。这显着增强了检测能力。Voiceradar利用了两个主要的物理模型：（i）多普勒效应了解音频样品的频率变化和（ii）鼓头振动以将复杂的音频信号分解为组件频率。语音形式通过应用这些模型来识别音频信号中的微妙变化或微频。这些微观频率是聚合以计算观察到的频率的，从而捕获了音频的独特签名。该观察到的频率集成到机器学习算法的损耗函数中，从而使算法能够识别将人类生产的音频与AI生成的音频区分开的不同模式。我们构建了一个新的不同数据集，以全面评估Voiceradar，其中包含来自领先的TTS和VC模型的样本。我们的结果表明，语音的表现优于准确识别AI生成的音频样品的现有方法，展示了其作为音频深击检测的强大工具的潜力。
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[AG 823.81 (8 lla1 G2) J JV __ 运输区。自 9 月 1 日起生效，将设立 (I) 运输区，其负责人位于宾夕法尼亚州匹兹堡，根据运输部长的授权，将其设立为 II 类活动。第一 (I) 运输区将包括缅因州、佛蒙特州、新罕布什尔州、马萨诸塞州、康涅狄格州、罗德岛州
串联刚化和π扩展是开发狭窄线宽的黄色超浮动OLED系统的关键工具。
高荧光（HF）是一种利用激子在两个发光体之间转移的相对较新的现象，需要对分子能级进行仔细的成对调整，并被认为是朝着开发新的高效OLED系统发展的关键步骤。迄今为止，据报道，几乎只有几个具有所需窄带发射但中等外部量子效率的HF黄色发射器（EQE <20％）。这是因为尚未提出一种系统的系统策略，该策略尚未提出，尚未提出作为有效激子转移的补充机制，尚未提出过Förster共振能量传递（FRET）和三重态（TTS）过渡。在此，我们提出了一种理性方法，该方法允许通过微妙的结构修改，这是由同一供体和受体亚基构建的一对化合物，但可以在这些歧义性碎片之间进行多种通信。TADF活性掺杂剂基于与甲壳唑部分相关的萘酰亚胺支架，通过引入额外的键不仅导致π-云的扩大，而且还导致刚性刚化，还会导致刚性和抑制供体的旋转。这种结构变化阻止了TADF，并允许引导带盖和激发状态能量同时追求FRET和TTS过程。使用呈现的发射器的新型OLED设备显示出极好的外部量子效率（高达27％）和最大狭窄的全宽度（40nm），这是能量水平很好的结果。提出的设计原理证明，仅需要进行较小的结构修饰才能获得HF OLED设备的商业染料。
语言技术就像人们重要的一样：居中语言技术发展中的社区
在过去的十年中，言语和语言技术已经看到了前所未有的“成功”。在既定基准中衡量的广泛应用的性能显然稳步增长。许多工具通过在消费者和商业计算中的集成而广泛采用，语音和语言技术已成为围绕“人工智能”的兴趣（和炒作）的焦点。结果，研究人员长期以来以某种形式知道的技术，例如自动语音识别（ASR），语音综合（TTS）和（大型）语言模型（LLMS）在新颖的社会环境中被解释（和开发）。上下文中的这些变化，而不是（仅）技术本身，提出了许多埃斯特，技术和法律问题，例如：
减少AI驱动电话中的延迟
减少销售电话中传统AI生成的响应系统中的延迟延迟通常会延迟延误，通常需要至少4秒钟才能完成完整的过程。此故障通常包括三个耗时的步骤：1）语音到文本（STT）的700ms; 2）2秒用于AI响应产生； 3）文本到语音（TTS）的400ms。此外，如果AI需要利用检索增强生成（RAG）技术来访问更多的内部知识，则AI响应时间可以扩展到4-6秒，从而导致等待时间约为5-7秒。这个等待时间通常会导致客户不耐烦和不满，从而难以保留和吸引客户。为了解决这个问题，我们引入了几种旨在减少AI生成的响应延迟的技术解决方案，从而改善了客户体验。利用GPT-4流式传输模式和句子级TT，我们可以将响应时间缩短约1秒。此外，通过与现有响应的并发匹配，可以更减少响应时间。如果找到了匹配项，则系统直接向客户提供了预录的语音响应，绕过需要等待GPT-4的响应的需求。如果找不到匹配，则系统使用过渡单词为GPT-4购买时间来生成适当的响应。这种方法允许仅1秒钟的响应时间而无需TT。GPT-4流式模式和句子级tts： - AI系统在流模式下通过单词返回响应。- 系统从首先返回的响应中播放音频。- 收到AI的流响应后，呼叫系统将单词结合到句子中，并使用TTS将其转换为音频。此方法将响应时间从1.5秒减少到大约1.2秒的一般答案，从4-6秒到回收增强发电（RAG）答案的4-6秒至1.6秒。chat和常见问题的并发API响应： - 呼叫系统同时触发两个API呼叫：一个用于聊天，一个用于FAQ/TRUSTINTION。通常，常见问题解答响应更快，如果客户的问题与预设的常见问题相匹配，则系统会播放本地预先录制的音频。- 如果没有匹配，系统使用本地存储的过渡短语，为GPT -4提供了额外的时间来生成详细的响应。此过程允许在没有TT的情况下仅1秒钟的响应时间。常见问题系统系统和缓存： - 常见问题及其高质量答案存储在常见问题解答系统中。- 随着系统的运行，更多的常见问题被缓存，增加了快速匹配的可能性。
Takotsubo综合征：揭开破碎的心脏综合征的谜？
在此更新的综述中，我们考虑了对这个复杂临床实体的理解的最新进展，特别着重于解决广泛而更新的主题范围，包括流行病学，生理病理学，诊断，临床表现，治疗和预后。我们不仅试图涵盖TT的核心方面，而且还结合了各种观点，尖端的研究和新兴见解。此外，我们确定了缺乏共识以及需要进一步调查的领域，因此不仅总结了现有知识，而且还强调并提出了未来研究的指示。我们根据叙事审查报告清单（可在https：//cdt.amegroups.com/article/article/10.21037/cdt-23-283/rc）介绍本文。
从VITT到AAV基因治疗与相关的血栓
抽象基因疗法是一种有希望的治疗威胁生命疾病的治疗方法。尽管通过基因治疗观察到了临床改善，但对用于基因递送的载体的先天或适应性反应可能会影响治疗效率并导致不良反应。血栓形成微型血管病（TMA）是一种血栓形成，具有血小板减少症综合征（TTS），其特征是微血管性溶血性疾病贫血，血小板减少症，血小板减少症和小血管咬合，被称为几种药物，被据报道，这些药物已被据报道，这是一种反向事件的eDeno-ande and ana araw sass-aby-nater nare ana a a a a a a a a a a a a a a a a.tma包括一组异源性疾病，其分类和强调机制仍然不确定，并且仍然缺乏经过验证的生物标志物。识别TMA预测因子（例如载体剂量和患者特征）是迫切需要在基于AAV的基因治疗给药前后识别处于危险中的患者。本综述旨在探索在TMA较大背景下与基于AAV的基因疗法相关的TMA文献（即溶血性尿毒症综合征，血小板性血小板减少性紫癜和其他与药物相关的TMA）。Considering the wide attention recently gained by another TTS associated with a non-gene therapy viral platform (adenovirus, AV COVID-19 vaccine), namely vaccine-induced immune thrombocytopenia and thrombosis (VITT), AAV gene therapy – related TMA mechanisms will be discussed and differentiated from those of VITT to avoid recency bias and favor a correct positioning of these two recently emerged与药物相关的TT的异源组中的综合征。最后，审查将讨论提高安全性并优化基于AAV的基因疗法的策略，该基因疗法正在成为一种有效的治疗选择，用于不同，严重且通常是孤儿。
探索沉浸式VR讲故事，利用生成ai
我们介绍了AISOP，该系统自动地使用生成人工智能（AI）自动生成VR固定体验。Aisop通过利用最先进的大型语言模型（LLM）来制作独特的故事，并采用文本到语音（TTS）技术来进行叙述。进一步丰富了体验，通过管道来产生叙事的视觉表现，该管道将LLM生成的提示与扩散模型配对，从而为故事中的句子群呈现了视觉。我们的评估涵盖了两个不同的用例：现有内容的叙述和产生全新的叙述。AISOP突出显示了横向其技术体系结构和用户参与度的Myr-IAD研究前景。
原始文章对气管切开术生物膜和抗生素耐药性的微生物分析
气管静态患者的微生物定植和随后的肺炎患者的风险尤其高，因为局部清除机制破坏了，其基本的免疫治疗，侵入性手术的频率，呼吸疗法的广泛使用和在强化护理环境中的广泛使用，并暴露于多种新疗法的病原体中[7 7]。此外，常用的TT在患者护理中很重要，因为它们位于身体的关键区域，受到巨大的微生物暴露，这可能会导致耐药性相关感染（DRI）的明显性，并且可能是严重的TT TT呼吸道感染的来源。VAP的发作可能是由于单个致病性微生物引起的，或具有多数型的起源[9]。