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1 d hysics，U。OF THE B ASQUE C OUNTRY UPV/EHU AND IKERBASQUE, B ILBAO AND DIPC, S AN S EBASTI ´ AN , S PAIN 2 W IGNER R ESEARCH C ENTRE FOR P HYSICS , H UNGARIAN A CADEMY OF S CIENCES , B UDAPEST , H UNGARY 3 I NSTITUTE FOR N UCLEAR R ESEARCH , H UNGARIAN A CADEMY OF S CIENCES , D EBRECEN , H UNGARY 4 I NTERNATIONAL C ENTRE FOR T HEORY OF Q UANTUM T ECHNOLOGIES , U NIVERSITY OF G DA ´ NSK , G DA ´ NSK , P OLAND 5 F ACULTY OF A PPLIED P HYSICS AND M ATHEMATICS , N ATIONAL Q UANTUM I NFORMATION C ENTRE , G DA ´ NSK U NIVERSITY OF T ECHNOLOGY , G DA ´ NSK ，p oland 6 i。t h。p hys。和strophysics，n national q uantum i nformation c enfreation c enfres c，f hysematics，p hysics and i nformatics of niv。g da´nsk
![b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'](/simg/4/4e9553780581bbfda8e4d6bb48115782efffb2a7.webp)
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
crispr是一种有用的生物学工具，用于检测人类临床样品中SARS-COV-2的核酸
新型冠状病毒病（Covid-19）最近大流行已在全球范围内传播并感染了数百万人。对严重急性呼吸综合征2（SARS-COV-2）的核酸的快速检测仍然是医疗保健提供者中的挑战。当前，定量逆转录 - 聚合酶链反应（RT-QPCR）是一种广泛使用的方法，可检测人类临床样品的SARS-COV-2。RT-QPCR是昂贵的设备，需要熟练的人员以及冗长的检测时间。RT-QPCR限制需要一种替代的医疗保健技术来克服快速，更便宜的检测方法。通过应用CRISPR技术原则，这是几种有前途的检测方法，为医疗保健社区提供了希望。基于CRISPR的检测方法包括Sherlock-Covid，stop-covid，aiod-crispr和检测平台。这些方法具有比较优势和缺点。在这些方法中，如果我们比较测试所花费的时间，与每个测试相关的成本以及它们在临床样本中检测SARS-COV-2的能力，则AIOD-CRISPR和检测是比其他方法更好的诊断方法。可能希望基于CRISPR的有前途的方法将促进CRISPR构建的下一代新型冠状病毒诊断中的护理点（POC）应用。
人工智能及其在牙科中的现代应用 Akansha Vilas Bansod 博士、Sweta Kale Pisulkar SPDC 博士、Wardha 摘要：人工智能 (AI) 已以多种方式应用于医疗保健领域。它是一门工程和科学领域，与感知智能行为以及创建复制此类行为的人工制品有关。技术一直是每个行业最大的创新，牙科护理也不例外。人工智能可以作为口腔病变诊断和治疗的有用方式，并且可用于筛查和分类正在发生癌前和恶性变化的可疑口腔粘膜。可以极大地探索这一领域，以便于诊断、正确治疗和获得令人满意的结果。 关键词：人工智能、人工神经网络、深度学习、机器学习。1. 简介
人工智能及其在牙科中的现代应用 Akansha Vilas Bansod 博士、Sweta Kale Pisulkar SPDC 博士、Wardha 摘要：人工智能 (AI) 已以多种方式应用于医疗保健领域。它是一门工程和科学领域，与感知智能行为以及创建复制此类行为的人工制品有关。技术一直是每个行业最大的创新，牙科护理也不例外。人工智能可以作为口腔病变诊断和治疗的有用方式，并且可用于筛查和分类正在发生癌前和恶性变化的可疑口腔粘膜。可以极大地探索这一领域，以便于诊断、正确治疗和获得令人满意的结果。 关键词：人工智能、人工神经网络、深度学习、机器学习。1. 简介
目标在目标期间的有用性如何塑造神经表征...
价值通常与奖励有关，强调其享乐主义方面。但是，当情况发生变化时，价值也必须改变（如果您丢失了，指南针超出黄金）。大脑中的价值表示如何在不同的行为目标下重塑？为了回答这个问题，我们设计了一项新任务，将有用性与其享乐主义属性脱在一起，使我们能够研究灵活的目标依赖性映射。在这里，我们表明，与感觉皮层不同，前额叶皮层（PFC）中的区域通常与价值计算相关联 - 根据该项目的实现特定目标的有用方式，将其表示感知相同的项目表示。此外，我们在PFC中确定一个代表价值的编码方案，无论目标是什么，因此支持跨环境的概括。我们的工作质疑了将价值等同于奖励等同的主要观点，显示目标的变化如何触发价值神经表示的重组，从而实现灵活的行为。
人工智能与举报：人工智能有用吗
关键词 人工智能；举报；法律技术。1.引言 在过去十年中，许多重要的举报案件被曝光，例如 E. 斯诺登案 [1]、卢森堡泄密案 [2]、巴拿马文件、诺华案。在过去的几个月里，在抗击全球 COVID-19 大流行的背景下，举报的价值变得更加明显。李文亮医生是一群医务人员之一，他们因分享 2019 年 12 月武汉市各家医院收治的早期出现 SARS 样症状的患者信息而受到中国地方当局的谴责。几个月后，世界多个国家的医护人员发出警告，称个人防护设备短缺，这迫使他们在不安全的条件下工作 [3]。
约克大学人工智能哲学 AP/PHIL/COGS 3750 3.00（Lect 01）2021 年冬季课程类型：讲座 | 星期四，下午 2:30（EST），3 小时 | 地点：Zoom | Cat# M73K01（AP COGS）/ W55M01（AP PHIL）重要日期：1 月 11 日（学期开始）、1 月 14 日（第一堂课）、2 月 13-19 日（冬季阅读周）、3 月 12 日（不获得成绩的最后一天退课）、4 月 8 日（最后一堂课）、4 月 12 日（冬季课程结束）、4 月 13 日（本学期提交作业的最后一天）、4 月 14-28 日（冬季考试期）课程讲师：Michael Barkasi（barkasi@yorku.ca）办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST）；可能的其他时间。需要预约（请发送电子邮件）。先决条件：AP/PHIL/COGS 2160 3.00 或 AP/PHIL 2240 3.00 之一 参加课程的技术要求：eClass 访问和 Zoom。强烈建议学生参加周四的 Zoom 讲座并积极参与麦克风和视频，但这不是强制性的。（如果愿意，参加 Zoom 会议的学生可以关闭摄像头并将麦克风静音。） 讲座将被录制并通过 eClass 提供给那些不能参加的学生。（与学生的讨论时间不会被记录，因此不参加 Zoom 会议的学生将错过课堂的这一部分。） 以下是一些有用的学生计算信息、资源和帮助链接：Moodle 学生指南 | Zoom@YorkU 最佳实践 | Zoom@YorkU 用户参考指南 | 学生计算网站 | 约克大学电子学习学生指南 时间和地点：这是一门远程授课的课程。每周四将在预定的 2:30-5:30pm（EST）时间段通过 Zoom 进行讲座和讨论。重复 Zoom 会议的链接将发布到 eClass，为无法现场参加的人提供讲座（但不提供讨论）的录音。虽然不需要参加正常的 Zoom 会议，但你需要在第 8 周（3 月 4 日）星期四下午 2:30-5:30（EST）时间段参加期中考试；你还需要在期末考试期间分配给课程的时间段参加期末考试。请注意，这是一门依赖远程教学的课程。校园内不会有面对面的互动或活动。虚拟办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST），或我们双方同意的时间。无论哪种情况都需要预约（请发送电子邮件设置预约并获取 Zoom 链接）。如果您有任何问题、意见或疑虑，请随时通过电子邮件联系我（课程主任）。
约克大学人工智能哲学 AP/PHIL/COGS 3750 3.00（Lect 01）2021 年冬季课程类型：讲座 | 星期四，下午 2:30（EST），3 小时 | 地点：Zoom | Cat# M73K01（AP COGS）/ W55M01（AP PHIL）重要日期：1 月 11 日（学期开始）、1 月 14 日（第一堂课）、2 月 13-19 日（冬季阅读周）、3 月 12 日（不获得成绩的最后一天退课）、4 月 8 日（最后一堂课）、4 月 12 日（冬季课程结束）、4 月 13 日（本学期提交作业的最后一天）、4 月 14-28 日（冬季考试期）课程讲师：Michael Barkasi（barkasi@yorku.ca）办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST）；可能的其他时间。需要预约（请发送电子邮件）。先决条件：AP/PHIL/COGS 2160 3.00 或 AP/PHIL 2240 3.00 之一 参加课程的技术要求：eClass 访问和 Zoom。强烈建议学生参加周四的 Zoom 讲座并积极参与麦克风和视频，但这不是强制性的。（如果愿意，参加 Zoom 会议的学生可以关闭摄像头并将麦克风静音。） 讲座将被录制并通过 eClass 提供给那些不能参加的学生。（与学生的讨论时间不会被记录，因此不参加 Zoom 会议的学生将错过课堂的这一部分。） 以下是一些有用的学生计算信息、资源和帮助链接：Moodle 学生指南 | Zoom@YorkU 最佳实践 | Zoom@YorkU 用户参考指南 | 学生计算网站 | 约克大学电子学习学生指南 时间和地点：这是一门远程授课的课程。每周四将在预定的 2:30-5:30pm（EST）时间段通过 Zoom 进行讲座和讨论。重复 Zoom 会议的链接将发布到 eClass，为无法现场参加的人提供讲座（但不提供讨论）的录音。虽然不需要参加正常的 Zoom 会议，但你需要在第 8 周（3 月 4 日）星期四下午 2:30-5:30（EST）时间段参加期中考试；你还需要在期末考试期间分配给课程的时间段参加期末考试。请注意，这是一门依赖远程教学的课程。校园内不会有面对面的互动或活动。虚拟办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST），或我们双方同意的时间。无论哪种情况都需要预约（请发送电子邮件设置预约并获取 Zoom 链接）。如果您有任何问题、意见或疑虑，请随时通过电子邮件联系我（课程主任）。
转移关系：圆形拱形结构计算机辅助工程的有用基础
抽象目的 - 转移关系代表圆形拱形线性理论的分析解，将任意横截面的每个运动学和静态变量与初始横截面的运动学和静态变量联系起来。本文的目的是通过三个从土木工程中示出的例子来证明转移关系的重要性。设计/方法论/方法 - 第一个示例是指拱形桥，第二个示例是地铁站的库，第三个示例是对节式隧道环的实尺度测试。发现 - 从这三个示例中得出的主要结论如下：增加所研究的拱形桥的衣架/柱的数量/柱，需要减少拱形的最大弯曲力矩，使其尽可能地接近所需的推力线行为；与常规的原位铸造方法相比，一种组合的预制和原位铸造方法导致研究地下站库中穹顶元素的最大弯曲力矩降低了46％；关节的局部行为决定了结构性收敛和测试的分段隧道环的轴承能力。
选择植物和真菌的有用特性 - CGSpace
图 1 利用植物遗传资源改良作物的有用特性。植物遗传资源（具有当前或潜在价值的植物遗传材料）包括作物地方品种——遗传上多样化的作物品种，是传统种子保存系统而非现代植物育种的产物，通常与当地适应性以及边缘农业环境中的传统农业实践有关（Maxted 等人，2020 年）；作物野生近缘种（CWR）——与作物关系相对密切的野生物种，可以使用常规或基因工程技术与作物杂交，将野生物种的理想特性引入作物；以及未充分利用的作物。传统上，野生植物通过随意选择和谱系育种进行驯化和改良。用于表征育种系的现代技术包括基因组大小关联研究 (GWAS) 和自动表型分析。加速育种周期的方法包括标记辅助育种——识别和使用与促进有利性状的等位基因相关的遗传标记，以便在比表型筛选成熟植物更年轻、成本更低的情况下从杂交中识别合适的后代；基因组选择——从全基因组扫描遗传变异中进行定量统计预测；以及基因改造——越来越多地使用 CRISPR/Cas 技术进行
蓬勃发展的活动对16岁的儿童的父母有用 - 第9周
我们可以想到给我们的青少年提供丰富的社会和情感支持饮食，并且饮食需要包含合适的成分，丹·西格尔博士建议所有青少年都平衡了他所描述的本质，以创造健康的社交和情感成长的正确食谱。每周我们将继续关注本质的要素，以及情感健康和福祉的要素，以描述我们与自己和他人以及他人以及我们如何解释周围世界的思维，感觉和联系。