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摘要 - 近几十年来，对计算能力的需求激增，特别是随着人工智能（AI）的迅速扩展。当我们浏览后摩尔法律时代时，传统电气数字计算的局限性（包括过程瓶颈和功耗问题）正在探索替代计算范式。在各种新兴技术中，综合光子学成为下一代高性能计算的有前途的解决方案，这要归功于光的固有优势，例如低潜伏期，高带宽和独特的多路复用技术。此外，配备丰富的光电子组件的光子整合电路（图片）的进展，将光电电子集成电路定位为高性能计算和硬件AI加速器的可行效果。在这篇综述中，我们调查了基于PIC的数字和模拟计算的最新进步，以探讨实施的主要收益和障碍。此外，我们从硬件实现，加速器体系结构和软件硬件共同设计的观点中对光子AI进行了全面分析。最后，承认现有的挑战，我们强调了克服这些问题的潜在策略，并为未来的驱动力提供了光学计算的见解。
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摘要：近几十年来，基于侵入性临床研究的大量证据表明，高频振荡（HFOS）是癫痫发作区（SOZ）定位的有希望的生物标志物，因此，有可能改善术后外的癫痫病患者。新兴的临床文献表明，可以使用诸如头皮电解学（EEG）和磁脑摄影（MEG）之类的方法对HFO进行无创记录。不仅HFO被认为是SOZ的有用生物标志物，而且还具有衡量疾病严重程度，监测治疗和评估前进结果的潜力。在本文中，我们回顾了有关人脑中非侵入性检测到的HFO的最新临床研究，重点是癫痫。 无创检测到的头皮HFO已在各种类型的癫痫病中进行了研究。 HFO也在其他病理性脑部疾病（例如偏头痛和自闭症）中进行了无创研究。 在此，我们讨论了非侵入性HFO研究中报告的挑战，包括在临床环境中MEG和高密度EEG设备缺乏，低信号比率，缺乏临床批准的自动检测方法，以及在物理和病理HFOS之间区分的难度。 需要有关HFO的非侵入性记录方法的其他研究，尤其是前瞻性多中心研究。 进一步的研究是基本的，在临床环境中经常评估HFO之前，需要进行大量工作；但是，未来似乎很有希望。在本文中，我们回顾了有关人脑中非侵入性检测到的HFO的最新临床研究，重点是癫痫。无创检测到的头皮HFO已在各种类型的癫痫病中进行了研究。HFO也在其他病理性脑部疾病（例如偏头痛和自闭症）中进行了无创研究。在此，我们讨论了非侵入性HFO研究中报告的挑战，包括在临床环境中MEG和高密度EEG设备缺乏，低信号比率，缺乏临床批准的自动检测方法，以及在物理和病理HFOS之间区分的难度。需要有关HFO的非侵入性记录方法的其他研究，尤其是前瞻性多中心研究。进一步的研究是基本的，在临床环境中经常评估HFO之前，需要进行大量工作；但是，未来似乎很有希望。
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抽象的微生物组对宿主的健身产生了深远的影响，但是我们很难理解对宿主生态学的影响。微生物组对宿主生态学的影响已经使用两个独立框架进行了研究。经典的生态理论能力代表了预测微生物组对宿主生态学的环境依赖性的机械相互作用，但是众所周知，这些模型很难经过经验评估。另外，宿主 - 微生物组反馈理论代表了微生物组动力学对宿主健身的影响，因为简单的净效应是可与实验评估相关的简单净效应。反馈框架在理解微生物对植物生态的影响方面有了快速的进展，也可以应用于动物宿主。我们从概念上从机械模型参数方面衍生出净反馈的表达来整合这两个框架。这在网络反馈理论和经典的人群建模之间产生了一个精确的映射，从而将机械理解与实验性可持续性合并，这是建立对微生物组对宿主生态学影响的预测理解的必要步骤。
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我们介绍了在高折射率的二氧化硅玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃的整体研究中的全面研究，在不同的飞秒泵浦波长和输入极化状态下。我们首先基于与熔融二氧化硅在48 THz和75 THz的共焦拉曼显微镜基于共焦拉曼显微镜的观察结果。然后，当分别在1200 nm，1300 nm和1550 nm处泵入异常分散体时，我们演示了从700 nm到2500 nm的宽带超脑产生。相反，在1000 nm的自相度调制和光波破裂的1000 nm处泵送时，会产生较窄的SC光谱。与包括新拉曼响应的非线性schr odinger方程的数值模拟发现了一个良好的协议。我们还研究了集成波导的TE/TM极化模式对SC生成的影响。
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本文提供了有条件平均治疗效果（CATE）的估计和推理方法，其特征在均质横截面和单位异质动态面板数据设置中均具有高维参数。在我们的主要示例中，我们通过将基本处理变量与解释变量相互作用来对CATE进行建模。我们手术的第一个步骤是正交的，我们从结果和基础处理中分散了对照和单位效应，并采取了交叉填充的残差。此步骤使用一种新颖的通用交叉拟合方法，我们为弱依赖的时间序列和面板数据设计。这种方法在拟合滋扰时“忽略了邻居”，并且我们通过使用Strassen的耦合来理论上为其提供动力。因此，我们可以在第一个步骤中依靠任何现代的机器学习方法，只要它足够好学习残差。第二，我们构建了CATE的正交（或残留）学习者（套件），该学习者会在残留处理与解释变量的残留处理相互作用的载体上回归结果残留。如果CATE函数的复杂性比第一阶段重新调查的复杂性更简单，则正交学习者收敛速度比基于单阶段回归的学习者快。第三，我们使用demiasing对CATE函数的参数进行同时推断。当Cate低维时，我们还可以在最后两个步骤中使用普通最小二乘。在异质面板数据设置中，我们将未观察到的单位异质性建模为与Mundlak（1978）相关单位效应模型的稀疏偏差，作为时间不变的协变量的线性函数，并利用L1-元素化来估算这些模型。
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如何获得高疟疾疫苗的高摄取：
1个疫苗接种计划可以根据操作考虑选择在以后的年龄上进行首次剂量。对RTS的研究，S/AS01表明，如果给出了6周龄左右的第一次剂量，则效力较低。但是，如果某些孩子在4个而不是5个月接受了第一个剂量，并且在5个月以下的年龄较小的年龄较小的疫苗接种可能会增加覆盖范围或影响