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World File Search System二元
肿瘤相关抗原 PRAME 表现出二元性...
b) 阐明肿瘤微环境 (TME) 细胞生态系统中的串扰。几项使用下一代测序的遗传景观研究已几乎完整地描述了转录定义的 DLBCL 亚型（如细胞源分类）背景下最常见的体细胞基因改变和结构基因组变化 (4–7)。然而，人们对 DLBCL 的免疫生物学知之甚少，这反映在对免疫系统压力的反应中特定体细胞基因突变的克隆选择和 TME 的特定组成。DLBCL 的 TME 主要由非恶性免疫细胞组成，例如 T 细胞、NK 细胞、巨噬细胞和基质细胞。最近的研究表明，TME 在肿瘤细胞维持、免疫逃逸和治疗失败中起关键作用 (8, 9)。鉴于激活免疫效应细胞对消除癌症的重要性，许多免疫疗法，如程序性细胞死亡 1 (PD-1) 阻断、嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞和 T 细胞结合抗体，已在多种癌症（包括淋巴瘤）中得到评估并获得 FDA 批准 (10–13)。然而，对免疫生物学的深入了解可以导致开发更具特异性的治疗方法，并可以指导合理的
计算思维与人工智能的二元性
Siegel，罗伯特。2016 年。“20 年后，人类在棋盘上仍然无法与计算机匹敌。” NPR.org 。 https://www.npr.org/sections/alltechconsidered/2016 /10/24/499162905/20-years-later-humans-still-no-match-for-computers-on-the -chessboard。
通过量子电路表示具有二元特征的二元分类树
决策树是众所周知的预测模型，常用于数据挖掘和机器学习的广泛应用 [1-3]。一般来说，决策树可以看作是一种流程图结构，可用于查询数据。从根开始，每个内部节点代表对查询数据的测试，每个传出分支代表此测试的可能结果。对于二叉树，测试结果是一个布尔值，因此可以是真也可以是假（即每个内部节点有两个分支）。树的每个叶子都可以与一个决策相关联。因此，从根到叶子的路径意味着一组针对查询数据的决策规则，就像一个顺序决策过程。具体来说，我们考虑二叉分类树，其中叶子的决策决定了数据点对预定义的离散类集的成员资格。从给定数据集推断决策树是一项监督机器学习任务，也称为决策树归纳（或决策树学习）。然而，寻找全局最优解是 NP 难问题 [4, 5]，因此启发式递归算法在实践中更受青睐 [6]。此类算法通常以贪婪的自上而下的方式工作 [7]：从根开始，通过最小化数据不纯度函数来估计每个内部节点的最佳测试。相应地，沿着两个传出分支将数据集分成两个子集。对每个内部节点递归重复此过程，直到停止标准终止树的遍历并产生一个叶子节点，该叶子节点的分类决策基于节点内数据子集中存在的多数类。当所有路径都通向叶子节点时，算法结束。启发式创建的决策树并不能保证全局最优，但可能仍然适合实际用途。在量子计算的背景下，决策树可以被分配到量子机器学习领域 [8]。之前的几篇论文考虑了决策树和量子计算之间的相互作用。在 [9] 中，研究了决策树的遍历速度，并比较了经典方法和量子方法。作者发现两者之间没有优势。[10] 提出了一种启发式算法来诱导量子分类树，其中数据点被编码为量子态，并使用测量来找到最佳分割。然而，部分算法
噪声数据集的二元分类器：现有量子机器学习框架和一些新方法的比较研究
量子机器学习是最有希望获得实际优势的研究领域之一，它是量子计算和传统机器学习思想相互影响的产物。在本文中，我们应用量子机器学习 (QML) 框架来改进金融数据集中普遍存在的噪声数据集的二元分类模型。我们用来评估量子分类器性能的指标是受试者工作特征曲线下面积 (ROC/AUC)。通过结合混合神经网络、参数电路和数据重新上传等方法，我们创建了受 QML 启发的架构，并利用它们对非凸二维和三维图形进行分类。对我们的新 FULL HYBRID 分类器与现有量子和经典分类器模型进行广泛的基准测试表明，与已知的量子分类器相比，我们的新模型对数据集中的非对称高斯噪声表现出更好的学习特性，并且对于现有的经典分类器表现同样出色，并且在高噪声区域内比经典结果略有改善。
用于碳化硅和氮化镓电子设备的高介电常数二元氧化物薄膜的结构和绝缘行为
摘要：高κ电介质是介电常数高于二氧化硅的绝缘材料。这些材料已经在微电子领域得到应用，主要用作硅 (Si) 技术的栅极绝缘体或钝化层。然而，自过去十年以来，随着宽带隙 (WBG) 半导体的广泛引入，如碳化硅 (SiC) 和氮化镓 (GaN)，后硅时代开始了，这为高κ材料在这些新兴技术中的应用开辟了新的前景。在此背景下，铝和铪的氧化物（即 Al 2 O 3 、HfO 2 ）和一些稀土氧化物（例如 CeO 2 、Gd 2 O 3 、Sc 2 O 3 ）是有前途的高κ二元氧化物，可用作基于 SiC 和 GaN 的下一代大功率和高频晶体管的栅极介电层。本综述论文概述了用于后硅电子器件的高介电常数二元氧化物薄膜。特别地，重点关注通过原子层沉积在 WBG 半导体（碳化硅和氮化镓）上生长的高 κ 二元氧化物，无论是非晶态还是晶体膜。讨论了沉积模式和沉积前或沉积后处理的影响。此外，还介绍了这些薄膜的介电行为，并报告了一些应用于 SiC 和 GaN 晶体管的高 κ 二元氧化物的示例。强调了这些技术的潜在优势和当前的局限性。
“我做得更好”：通过脑机接口检查虚拟现实中的具身化对二元运动想象任务中的主体感的影响
基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 已被提议作为一种中风康复手段，它与虚拟现实相结合，可以将基于游戏的互动引入康复中。然而，MI-BCI 的控制可能难以获得，用户可能会面临糟糕的表现，这会让他们感到沮丧，并可能影响他们使用该技术的积极性。通过增加用户对系统的代理感，可以减少积极性的下降。本研究的目的是了解虚拟现实中描绘的手的化身（所有权）是否可以增强代理感，从而减少 MI-BCI 任务中的挫败感。22 名健康参与者参加了一项受试者内研究，在两种不同的化身体验中比较了他们的代理感：1) 化身手（与身体），或 2) 抽象块。两种表征都以相似的运动闭合以实现空间一致性，并因此弹出气球。手/块通过在线 MI-BCI 控制。每种情况都包括 30 次 MI 激活化身手/块的试验。在每种情况之后，一份问卷调查了参与者的自主感、所有权和挫败感。之后，进行了一次半结构化访谈，参与者详细说明了他们的评分。这两种情况都支持相似水平的 MI-BCI 性能。观察到所有权和自主性之间的显著相关性（r = 0.47，p = 0.001）。正如预期的那样，虚拟手比积木产生更高的所有权。在控制性能时，所有权增加了自主感。总之，基于 BCI 的康复应用程序的设计者可以利用拟人化虚拟形象来对训练过的肢体进行视觉映射，以提高所有权。虽然不能减少挫败感，但只要 BCI 性能足够好，所有权就可以提高感知到的自主性。在未来的研究中，应该在中风患者中验证这些结果，因为他们对自主性和所有权的感知可能与健全用户不同。
人工智能与罗马法中人格与物质的二元论
人工智能的发展带来了许多当代挑战，迫使法律直面其根源。法律关系正在具体化，这让我们回想起罗马法——当时这些关系不是关于机器和它们的主人，而是关于主人和奴隶。今天对人工智能责任的探索仍然局限于人格和物质的二元性，其现代概念与罗马奴隶制法及其与罗马社会组织的关键概念 dominica potestas 的关系相比，还很有限。我们的目标不是找出哪些历史补救措施可以帮助我们“解决”人工智能的问题，而是研究新发展如何迫使我们重新认识法律的古典起源。法律和技术自古以来就交织在一起，其关注点重新浮出水面，成为我们回答当代哲学法律问题的核心。
从二元 - 键入角度来看量子橡皮擦-IQSE
引入了波颗粒二元性的概念，de Broglie提出了1923年最令人困惑的量子物理学概念之一[1]。后来，Bohr [2]将此违反直觉特征推广为互补原理。根据互补原则，量子对象具有相同真实但相互排斥的物理特性[2]。为了说明，考虑到干涉仪的设置，量子系统中包含的所有信息均由系统的波和粒度范围捕获。但是，测量其中一种特性禁止观察到另一个特性[2]。可以通过检查受干涉仪的单个光子来理解此设置。在这样的学科中，光的粒子性质是由我们对光子路径的知识所捕获的[3，4]。相比之下，光的波性质取决于屏幕上干涉模式的可见性[3，4]。互补原则的概念自从引入以来一直是激烈辩论的主题[3，5]；然而，直到1979年，它才被数学量化，当时Wootters和Zurek定量制定了量子系统的波和粒子特征[6]。此量化后来表示为显式不等式p 2 + v 2⩽1[7]，其中p代表量子粒子的路径信息（先前的路径可预测性），V代表了干扰模式，可见性，解决了光的波动行为[8-12]。从那时起，对量子二元性的各个方面都有很大的兴趣[13-18]。考虑到年轻的双缝实验中的波颗粒二元性，Scully和Drühl意识到了一个深刻的新颖特征，可以通过删除删除哪个路径信息来恢复干扰模式[19]；
爱尔兰的二元经济 - 爱尔兰议会
CSO 数据显示，外国公司往往比国内公司生产率更高、规模更大。例如，在制药行业，外国公司的生产率比国内公司高出 399%，平均从业人员是国内公司的 2.8 倍。6 外资公司的生产率水平远远超过国内公司，即使在同一行业也是如此。此外，高生产率公司的数量很少，但产出和附加值所占份额却不成比例地大。7 这是一个高度集中且狭窄的经济基础，对于一个容易受到国际经济变化影响的小型开放型经济体来说尤其如此。