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无偏量子相位估计
早期的量子算法主要基于两种算法，Grover 搜索算法 [1] 和量子傅里叶变换 (QFT) [2, 3]。量子相位估计算法 (PEA) [2] 是 QFT 最重要的应用之一，也是许多其他量子算法的关键，例如量子计数算法 [4] 和 Shor 整数分解算法 [3]。基于 PEA 的寻序子过程被认为是 Shor 算法指数级加速的源泉。虽然 PEA 是在 20 多年前提出的，但它仍然是近年来的研究热点 [5, 6, 7]。相位估计还引发了一个更广泛的主题，即幅度估计 [8, 9, 10, 11, 12, 13]，包括最大似然幅度估计 [10]、迭代幅度估计 [12] 和变分幅度估计 [13]。此外，迭代相位估计算法 (IPEA) [14, 15, 16] 是 PEA 的一种更适合 NISQ (噪声-中间尺度量子) 的变体。在一定的 ϕ 选择策略下，IPEA 与 PEA [14] 完全相同，因此本文不再赘述。相位估计和振幅估计在量子化学 [17, 18, 19] 和机器学习 [20, 21] 等众多领域都有广泛的应用。给定一个执行幺正变换 U 的量子电路，以及一个本征态 | ψ ⟩
值得信赖的人工智能需要公正的独裁者！
与任何新技术进步一样，随着人工智能解决方案在不同情境中的应用，我们直接获得了许多经验教训。这些经验教训告诉我们，与任何其他类型的解决方案相比，人工智能解决方案更容易受到认知偏见的影响，而这种偏见存在于人类设计者、开发者和实施者等与最终用户互动的方式中。每个解决方案都是有偏见的，因为其创建背后的设计选择自然会包括和排除某些最终用户群体。就人工智能解决方案而言，由于其快速发展、覆盖范围和应用环境，其固有的设计偏见范围很快就被发现和批评了。作为一种新方法，人们使用诸如值得信赖和合乎道德之类的形容词来描述人工智能解决方案必须是什么样子。
与非... 相比 对主要编辑的特殊性的无偏见... 靶向衰老的治疗药物的进步 编辑创新的能源存储的高级高级材料：综合，表征和应用 使用基于群体的元疗法诊断心律不齐的诊断：比较分析 使用ECOC-SVM 的LSTM网络从静止状态EEG信号中分类非重生脑损伤
Prime编辑器（PES）可以在真核基因组中进行针对性的精确编辑，包括产生替代，插入和缺失。但是，尚未探索他们的全基因组规范。在这里，我们开发了基于Nickase的Digenome-Seq（Ndigenome-Seq），这是一种体外测定，它使用全基因组测序来识别由CRISPR诱导的单链断裂（群集经常间隔短的短质体重复序列）-CAS9（CAS9）（CAS9）（CRISPR与蛋白9）Nickase。我们使用ndigenome-seq筛选了潜在的基因组宽靶点位点Cas9 H840A Nickase（一种PE成分），该位点针对9个人类基因组部位。Then, using targeted amplicon sequencing of off- target candidates identified by nDigenome-seq, we showed that only five off-target sites showed de- tectable PE-induced modifications in cells, at fre- quencies ranging from 0.1 to 1.9%, suggesting that PEs provide a highly specific method of precise genome editing.我们还发现，通过工程化的Cas9变体（尤其是ESPCAS9和Sniper Cas9）将突变分解为PE，可以进一步改善人类细胞中的PE特异性。
多谷氨酰胺障碍的人类基因组表征
针对严重的孟德尔疾病的PolyQ疾病基因超出规范Polyq 220疾病221 PolyQ疾病基因的子集（即AR，ATN1，ATXN2，CACNA1A，CACNA1A，HTT，HTT，TBP）具有222
独立数据驱动的公正科学目标...
报告中提到的橙色账面价值或任何定价或估值是一种指示定价，它是基于Droom或其官方/合伙人/合作伙伴/子公司的专有专利方法生成的。车辆的实际价格可能会根据车辆的实际状况和其他几个参数而有所不同。droom不能对依靠本报告造成的任何损失或负债负责
AI用于免疫细胞亚型的无偏见
。cc-by-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。这是该版本的版权所有，该版本发布于2025年1月8日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.07.631645 doi：biorxiv preprint
定量磁化转移MRI MRI由On-...
定量磁化转移（QMT）成像旨在定量评估运动限制的宏观分子和周围水质子之间发生的磁化交换过程。用于大脑成像，经典QMT方法使用了两池模型1-3，该模型应用于伪造的损坏的梯度重新授予的（SPGR）数据。4这种方法得出的最相关的定量参数是大分子质子馏分（MPF），它对脑组织的变化具有公平的敏感性。5,6在QMT框架中，需要对T 1放松的独立测量才能解散松弛和MT效应，并提供估计MPF的估计。变量翻转角（VFA）–SPGR和MT-SPGR数据通常合并，并且使用7-9个或共同使用10，以估计明显的自由池T 1和其他QMT参数。关节估计是有益的，因为它明确考虑了两池模型中大分子和自由池之间的磁化交换，以进行更准确的t 1和MPF估计。11
eris：用于安排公正分布式的在线拍卖...
摘要 - 边缘情报的出现使智能物联网服务（例如，视频/音频监视，自动驾驶和智能城市）成为现实。To ensure the quality of service, edge service providers train unbiased models of distributed machine learning jobs over the local datasets collected by edge networks, andusuallyadopttheparameterserver(PS)architecture.However, the training of unbiased distributed learning (UDL) depends on geo-distributed data and edge resources, bringing a new challenge for service providers: how to effectively schedule and price UDL jobs such that the long-term系统实用程序（即社会福利）可以最大化。在本文中，我们提出了一种基于在线拍卖的调度算法ERIS，该算法确定了每个到达UDL作业的数据工作负载，并发工人和PSS的数量和位置，并且基于当前资源消耗的基于当前资源消耗而动态价格有限。eris应用了一个原始的双重框架，该框架称为有效的双重子例程来安排UDL作业，实现了良好的竞争比率和伪多项式时间的复杂性。为了评估ERIS的有效性，我们同时实施了一个测试床和大型模拟器。结果表明，与当今云系统中的最新算法相比，ERIS优于表现和实现多达44％的社会福利。
clustermole：公正的单细胞转录组数据单元格类型识别
描述单元类型标签到单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）簇的分配是一个耗时的过程，该过程涉及手动检查群集标记基因与详细文献搜索相结合的群集标记基因。存在未经证实或描述不足的人群时，这尤其具有挑战性。clustermole r软件包为查询数千个来自数据库的人类和小鼠细胞身份标记提供了甲基化。
一般高斯噪声机制及其对无偏平均值估计的最佳性
我们调查了差异隐私中无偏见的高维平均估计器。我们考虑了差异的私有机制，其预期输出等于输入数据集的均值，对于从r d中的固定有限域K绘制的每个数据集。一种经典的私人平均估计方法是计算真实的均值，并添加无偏见但可能相关的高斯噪声。在本文的第一部分中，我们研究给定域K的高斯噪声机理可实现的最佳误差，当在某些p≥2中测量误差范围时。我们提供算法，以在适当的假设下计算给定k的高斯噪声的最佳协方差，并证明最佳误差的许多不错的几何特性。这些结果将来自域K的分解机制理论推广到对称和有限的（或等效地，对称的多面体）到任意界面的域。在本文的第二部分中，我们表明，高斯噪声机制在所有私人无偏见的平均估计机制中都在非常强烈的意义上达到了几乎最佳的误差。特别是，对于每个输入数据集，满足集中差异隐私的公正平均估计器至少与最佳高斯噪声机制一样多。我们将此结果扩展到局部差异隐私，并近似差异隐私，但是对于后者，对于数据集或相邻数据集，下限的误差较低的界限是必要的，则必须放松。