摘要。在过去的十年中,美国的电子健康记录(EHR)数据数量激增,归因于《 2009年健康信息技术经济和临床健康法》(HITECH)2009年的有利政策环境和2016年21世纪治疗法案。医生在自由形式的文本中捕获了患者评估,诊断和治疗的临床笔记,他们花费大量时间进入他们。手动编写临床笔记可能需要大量时间,增加患者的等待时间,并可能延迟诊断。大型语言模型(LLM),例如GPT-3具有生成与人类写作的新闻文章的能力。我们调查了对临床笔记生成中LLM的促进工程促进工程的用法(COT)。在提示中,我们将疾病国际分类(ICD)代码和基本患者信息以及类似的临床病例示例纳入了研究,以研究LLMS如何有效地制定临床注释。,我们使用GPT-4作为LLM对Codiesp测试数据集的六个临床病例进行了COT提示技术,结果表明,它的表现优于标准的零照片提示。
学期学时20学期 - VI课程代码课程类型学会时间HQ-006古兰经强制性的翻译1 Chem-319物理化学I-I(化学动力学)强制性2 Chem-320物理化学化学(体温动力学)强制性2化学-321物理化学实验室强制性化学1 Chemistory 1 Chemistor 1 Chemistor 1 Chemistor 1 Comportor 2 Comprions 2 Comportion 1 Chemistor 1 Comportor 2 Comistry 1 Comportor 2 Cosistry 2 Comistry 1 Chemistry 1 Comportion 2 Comistor 2 Chem-323 Inorganic Chemistry-II (f-block elements) Compulsory 2 Chem-324 Inorganic Chemistry Lab Compulsory 1 Chem-325 Organic Chemistry-I (Reaction Mechanisms-I) Compulsory 2 Chem-326 Organic Chemistry-II (Spectroscopy) Compulsory 2 Chem-327 Organic Chemistry Lab Compulsory 1
下一代加速器概念取决于光束分布的精确形状,要求同样精确的诊断方法,能够在6维相位空间内重建光束分布。然而,使用常规诊断技术在6维束分布中的复杂特征的表征需要数百次测量,使用许多小时的宝石时间。需要新颖的诊断技术,以大大减少重建详细的高维束特征所需的测量数量,作为精确光束塑造的反馈。在这项研究中,我们提出了一种使用6维光束分布和可区分束动力学模拟的生成机器学习模型来分析实验测量的方法。我们在模拟和实验中证明了使用分析技术,常规的光束操作和诊断可用于重建详细的6维相位空间分布,使用少于20个梁测量值,而没有事先培训或数据收集。这些开发实现了详细的高维相空间信息,作为在线反馈,以精确控制高级加速器应用中的光束分布,可用于提高我们对复杂加速器光束动力学的理解。
我们研究了有限温度和边缘引起的对电荷和电流密度的影响,该电荷位于磁通量螺纹的2D锥形空间上。场算子在圆形边界上受约束,与圆锥形顶点,袋边界条件以及条件在术语前面的相反符号的条件约束。在二维空间中存在两个clifford代数的不相等表示,并为实现这些表示形式的两个字段提供了分析。圆形边界将锥形空间分为两部分,称为内部(I-)和外部(E-)区域。径向电流密度消失。对于一般的化学势情况,在两个区域中,电荷的预期值和方位角电流密度都明确分离。它们是磁通量的周期性功能和奇数功能,在磁通量和化学势的迹象的同时变化下。与文献中先前考虑的费米凝结物的重要差异是,当观测点趋于边界时,平均电荷和当前密度在极限中是有限的。在电子区域中,所有旋转模式都是规则的,总电荷和电流密度是磁通量的连续功能。在I区中,相应的期望值是在磁通量与通量量子之比的半数值下不连续的。这些不连续性来自I区中不规则模式的贡献。2D费米子模型,在奇偶校验和时间反向转换下(在没有磁场的情况下)结合了两个旋转磁场,意识到克利福德代数的不相等表示。讨论了这些模型中的总电荷和当前密度,以针对单独字段的边界条件的不同组合进行讨论。在2D Dirac模型描述的石墨锥中讨论了电子子系统的应用。
DNA是一种用于在生物体中携带遗传信息的核酸。这是一种由两个可能的氮基形成的双链分子,即抑制碱(腺嘌呤和鸟嘌呤)和嘧啶(胞嘧啶 - 胸腺素)和两个化学上极性末端,即5'和3'。watson -Crick互补(WCC)的关系,其特征为C = T,G C = C,反之亦然,用于结合DNA的碱基。在1994年,Adleman [1]讨论了使用DNA分子的汉密尔顿路径问题。通过在DNA分子中编码一个小图来解决此(NP完整)问题,其中使用标准方案(例如WCC关系)进行了所有操作。由于大规模的并行性,DNA计算成为研究人员中有强大的工具,以解决计算上的困难问题。此外,对合成的DNA和RNA分子进行了实验,以控制其组合约束,例如恒定的GC - 含量和锤击距离。线性代码已探索了近三十年,但是该研究领域在Hammons等人的出色工作之后经历了惊人的速度。[2]当他们在z 4上建立线性代码与其他非线性二进制代码之间的关系时。之后,许多作者[3-6]都考虑了具有环结构的字母,并通过特定的灰色图发现了许多有限端的线性代码。在线性代码类别中,由于其理论丰富性和实际实现,环状代码是关键和研究最多的代码。最近,许多作者[7 - 13]使用环上的环状代码构建了DNA代码。例如,Bayram等。[7]和Yildiz和Siap [13]分别探索了环F 4 + V F 4,V 2 = V和F 2 [V] /⟨V 4-1⟩的DNA代码。在2019年,Mostafanasab和Darani [12]讨论了链环F 2 + U F 2 + U 2 F 2上的环状DNA代码的结构。Liu等。 [14]在f 4 [u] /⟨u 3⟩上的奇数长度的循环DNA代码上工作。 另一方面,Boucher等人。 [15]引入了偏斜的循环代码,并发现了许多新的线性代码。 此外,在[16,17]中,已经建立了这些代码的更多特性。 最近,Gursoy等。 [18]使用偏斜的循环代码研究了可逆的DNA代码。 后来,Cengellenmis等。 [19]从环上的偏斜循环代码f 2 [u,v,w]研究了DNA代码,其中u 2 = v 2 + v = w 2 + w =Liu等。[14]在f 4 [u] /⟨u 3⟩上的奇数长度的循环DNA代码上工作。另一方面,Boucher等人。[15]引入了偏斜的循环代码,并发现了许多新的线性代码。此外,在[16,17]中,已经建立了这些代码的更多特性。最近,Gursoy等。[18]使用偏斜的循环代码研究了可逆的DNA代码。后来,Cengellenmis等。[19]从环上的偏斜循环代码f 2 [u,v,w]研究了DNA代码,其中u 2 = v 2 + v = w 2 + w =
量子随机访问代码(RAC)是量子信息科学中广泛有用的工具。除了以自己的优点研究(例如,参见[ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 ]), an incomplete list of their broader relevance includes protocols for quantum contextuality [ 9 ], information-theoretic principles for quantum correlations [ 10 ], tests of quantum dimension [ 11 , 12 ], quantum cryptography [ 13 ], famous open problems in Hilbert space geometry [ 14 ] and certification of measurements [ 15 , 16 , 17 ] and instruments [ 18 , 19]。这种广泛的使用导致量子RAC是许多实验的重点,例如,请参见例如[9,20,21,14,22,23,24]。为了证明和最大化RAC在大多数任务中的实用性,必须找到最佳的量子RAC策略,或者至少在最佳性能上找到相对紧密的界限。这是因为需要一个紧密的上限,例如为了使用量子RAC进行认证[25,26],而近似范围可以导致申请,例如量子键分布[13,27]。找到这种普遍的界限恰恰是这项工作的目的。考虑一种通信方案,其中发送者将私人数据编码到发送给接收者的消息中,该消息希望恢复原始数据集的一些自由选择的部分。RAC是此类任务的特别自然类别。在RAC中,私有数据可以由n个独立和统一分布的经典变量组成,x:= {x 1,x 2,。。。,x n}。。。,d}对于i = 1,2,。每个变量都是从带有d不同符号的字母内选择的,xi∈[d]:= {1,2,。。。,n。数据集X然后由发件人编码,
摘要:自古以来,密码学就被用于保护存储或传输数据/信息的机密性。因此,密码学研究也从经典的凯撒密码发展到基于模运算的现代密码系统,再到基于量子计算的当代密码系统。量子计算的出现对基于模运算的现代密码系统构成了重大威胁,因为构成模运算密码强度的计算难题也可以在多项式时间内解决。这种威胁引发了后量子密码学研究,旨在设计和开发能够抵御量子计算攻击的后量子算法。本文概述了后量子密码学中已经探索的各种研究方向,特别是已经探索的各种基于代码的密码学研究维度。从代码的角度探讨基于代码的密码学研究中尚未探索的一些潜在研究方向是本文的一项重要贡献。