1 波鸿鲁尔大学理论化学 II 系,D-44780 波鸿,德国 2 化学科学与可持续性研究中心,鲁尔研究联盟,D-44780 波鸿,德国 3 剑桥大学工程系,剑桥 CB2 1PZ,英国 4 马克斯普朗克学会弗里茨哈伯研究所 NOMAD 实验室,14195 柏林,德国 5 洛桑联邦理工学院材料研究所计算科学与建模实验室,1015 洛桑,瑞士 6 拜罗伊特大学巴伐利亚电池技术中心 (BayBatt),Weiherstraße 26,95448,拜罗伊特,德国 7 亚利桑那大学化学与生物化学系,图森,AZ 85721,美国 8 阿尔托大学应用物理系,邮政信箱 11000,FI-00076 阿尔托,芬兰 9 慕尼黑工业大学自然科学学院物理系,加兴,德国 10 慕尼黑工业大学原子建模中心,慕尼黑数据科学研究所,加兴,德国 11 慕尼黑机器学习中心 (MCML) 12 卢森堡大学物理与材料科学系,卢森堡 L-1511 卢森堡,卢森堡 13 卢森堡大学高等研究院,卢森堡 L-1511 卢森堡,卢森堡 14 图尔库大学机械与材料工程系,图尔库 20014,芬兰 15 Google DeepMind,柏林,德国 16 Molecular Simulations from First Principles eV,柏林 D-14195,德国
穆迪信用评级会分支机构发布的信用评级是他们对实体,信用承诺,债务或类似债务的证券以及穆迪(Moody's)(统称为“材料”)提供或以其他方式提供的材料,产品,服务和其他信息的相对信用风险的目前意见。穆迪将信用风险定义为实体在付费时可能无法履行其合同财务义务的风险,并且在违约或损害的情况下,任何估计的财务损失。请参阅适用的穆迪的评级符号和定义出版物,以获取有关穆迪信用评级涉及的合同财务义务类型的信息。信用评级不解决任何其他风险,包括但不限于:流动性风险,市场价值风险或价格波动。信用评级,非学分评估(“评估”)和穆迪材料中包含的其他观点不是当前或历史事实的陈述。穆迪的材料还可能包括基于定量模型的信用风险和相关意见的估计或穆迪Analytics,Inc。和/或其分支机构。穆迪的信用评级,评估,其他意见和材料不构成或提供投资或财务建议,而穆迪的信用评级,评估,其他意见和材料不是,也不提供购买,出售或持有特定证券的建议。穆迪的信用评级,评估,其他意见和材料不会对任何特定投资者的投资适用性发表评论。穆迪(Moody)的信用评级,评估和其他意见,并发表以其他方式发布其材料,并以期望和理解,每个投资者都会在适当的谨慎谨慎地进行自己的研究和评估,并评估正在考虑购买,持有或销售的每个安全性。
在数据密集型科学中,电子基础结构和软件工具链被大量用于帮助科学家管理,分析和共享越来越多的复杂数据[1]。数据处理任务(例如数据清理,归一化和知识提取)需要逐步自动化,以促进性能,标准化和可重复使用。越来越复杂的数据计算和参数驱动的模拟需要可靠的E基础结构和一致的报告,以实现对替代设置的系统比较[2,3]。作为对这些需求的响应,使用工作流执行计算过程的实践已在不同领域(例如生命科学[4,5,6],生物多样性[7],天文学[8],Geosciences [9]和社会科学[10] [10]。工作流程还支持采用新颖的计算方法,尤其是机器学习方法[11],因为可以交换或更新处理管道中的单个组件。
通过 Intelerad 与 Blackford 的合作,医疗保健提供商可以将 AI 解决方案无缝集成到其现有平台中。Blackford 的应用程序有助于提高阅读速度和准确性,并通过相关的 AI 算法和应用程序自动路由研究,标记紧急研究以供立即审查。
摘要 —混合量子-经典工作流已成为执行变分算法和其他量子模拟技术的标准方法,这些技术是噪声中型量子 (NISQ) 计算机的关键应用。验证这些模拟是一项重要任务,有助于衡量量子计算机发展的进展,而经典模拟可以作为实现这一目标的工具。具有可量化误差界限的精确和更具可扩展性的近似方法都可用于验证任务,其中适用的指标包括与可计算的基本事实的距离、误差模型与数据的拟合质量等。在这里,我们提出了一个库扩展,其中包括基于可在高性能计算机上执行的可扩展混合工作流的量子模拟验证方法。我们提供使用基于张量网络和稳定器模拟器的近似方法来限制 NISQ 硬件上量子模拟的误差的示例。索引术语 —量子计算、量子编程
用于生物图像分析的软件工具往往被视为解决问题的实用程序。这样的极端版本就像:“如果我知道在哪里单击,我可以获得好结果!”。如果使用游戏软件,则用户越来越习惯该软件,用户可以更快地实现最终阶段。在某种程度上,生物图像分析软件也可能是正确的,但是有很大的差异。作为生物图像分析是科学研究的一部分,要实现的目标不是要清除每个人都迈向的共同最后阶段,而是其他人尚未发现的原始阶段。使用生物图像分析软件的难度不仅存在于隐藏命令中,而且还存在于用户需要提出更多或不超级的原始分析的事实。那么,我们如何使用公共提供的工具来做一些原始的操作?在本简短的章节中,我们定义了描述生物图像分析软件世界的几个术语,这些术语是“工作流”,“组件”和“集合”,并解释其关系。我们认为,澄清这些术语的定义可以在很大程度上为那些想要学习生物形象分析的人以及需要设计生物图像分析教学的人。原因是这些术语将公开提供的软件包的通用性与一个人需要实现的分析的特殊性和独创性联系起来。
摘要 人工智能 (AI) 有望彻底改变美国和世界各地的医疗保健服务。随着 AI 成为医疗保健工作流程不可或缺的一部分,它将改变我们建模和分析医疗保健服务的方式,并颠覆决定运筹学和管理科学研究人员与医疗保健从业者互动方式的范式。在本教程中,我们将展示 AI 融入医疗保健工作流程将如何从根本上改变医疗保健服务,同时需要一套新的模型来指导快速变化的医疗保健实践,衡量行业的生产率增长,并减少获得医疗服务的差距。这些模型应建立在对影响各种利益相关者的因素的透彻理解之上,例如患者、提供者、付款人、生物伦理学家、监管机构和投资者。尽管医疗保健 AI 有望根据用户交互和数据进行学习和适应,但开发、验证和批准流程需要创建能够产生有用见解的新模型。最后,我们讨论了与医疗保健领域 AI 的监管和报销问题相关的障碍和机遇。
产品设计中的人工智能 在设计和 CAD 场景中,人工智能已经通过生成设计工具的出现产生了影响。该软件(可从大多数主要 CAD 解决方案供应商处获得)利用人工智能和机器学习根据预定义的约束创建一系列最佳设计选项。生成设计工具要求工程师预先创建这些约束(可以包括从热性能到刚度到材料选项甚至特定制造工艺的任何内容),从而使软件能够创建数百甚至数千个选项供评估。然后可以通过微调约束来缩小这些选项的范围。生成设计同时拓宽了设计空间的范围,同时使设计师更容易更快地得出最终解决方案。