XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System净化
食品净化中的新技术和有益的微生物
食物对于人类健康至关重要，提供能量和营养，在人体，组织，生长和器官发育，正常运作以及维持代谢中发挥至关重要的作用。除营养外，食物还可能含有自然发生或由食物加工或储存产生的各种毒素。通常，这些水平是无法检测到的，也不会观察到不利影响。食物毒素，例如霉菌毒素，重金属和农药残留物，通过增加营养不良，诱变和致癌作用的可能性来对人类健康构成风险。霉菌毒素在数千年中一直是对人类的威胁，它们在食物中的存在与各种急性和慢性毒性有关，包括癌症诱导，诱变和其他有害影响，从轻度不适到死亡到死亡。食品行业中广泛的重金属污染对人类健康构成了重大威胁。重金属的摄入量增加了患心血管，肾脏和神经系统疾病的可能性。完全避免食物污染是具有挑战性的。然而，通过政府法规和对食品价值链的常规监控，毒素污染我们的食品供应的风险显着降低。但是，毒素通常承受常见的食物烹饪和加工方法，这意味着当前的食物过程无法减轻食物中的毒素。食物中毒素的发病率上升导致全球经济每年损失数十亿美元。我们希望这个因此，需要发明的方法和程序来应对食物毒素的威胁至关重要。一种有前途的解决方案是采用生物学方法，专门采用健康的微生物（如益生菌）来减轻毒素的负面影响。近几十年来，由于其广泛的特性，益生菌引起了人们的注意，这不仅影响消化系统，而且会影响体内和体外生物排毒。本书的重点是研究与使用不同益生菌和潜在益生菌菌株在食品中毒素去污的最新进展。作者对粮食排毒的发展提供了许多见解，并解决了此类策略的应用中的某些关键挑战。
黑盒后门防御通过零拍图像净化
后门攻击将中毒的样本注入训练数据，从而导致模型部署期间中毒输入的分类错误。防御此类攻击是具有挑战性的，尤其是对于仅允许查询访问的现实世界黑框模型。在本文中，我们通过零照片图像纯化（ZIP）提出了一个针对后门攻击的新型防御框架。我们的框架可以应用于中毒的模型，而无需有关模型或任何清洁/有毒样品的任何先验知识的内部信息。我们的防御框架涉及两个步骤。首先，我们在中毒图像上应用线性转换（例如模糊）以破坏后门图案。然后，我们使用预训练的扩散模型来恢复转换删除的缺失语义信息。特别是，我们通过使用转换后的图像来指导高保真纯化的图像的生成，该图像在零拍设置中起作用。我们在具有不同类型的攻击的多个数据集上评估了我们的ZIP框架。实验结果表明，与最新的后门防御基线相比，我们的拉链框架的优势。我们认为，我们的结果将为黑盒模型的未来防御方法提供宝贵的见解。我们的代码可在https://github.com/sycny/zip上找到。
超导量子网络中的纠缠净化与保护
高保真量子纠缠是量子通信和分布式量子计算的关键资源，可实现量子态隐形传态、密集编码和量子加密。然而，通信信道中的任何退相干源都会降低纠缠保真度，从而增加纠缠态协议的错误率。纠缠纯化提供了一种缓解这些非理想性的方法，它将不纯态提炼成更高保真度的纠缠态。在这里，我们展示了两个远程超导量子节点之间共享的贝尔对的纠缠纯化，这两个节点通过一条 1 米长的中等损耗超导通信电缆连接。我们使用纯化过程来校正由电缆传输引起的主要振幅阻尼误差，对于更高的阻尼误差，保真度最高可提高 25%。纯化实现的最佳最终保真度为 94.09！0.98%。此外，我们同时使用动态解耦和 Rabi 驱动来保护纠缠态免受局部噪声的影响，将有效量子比特失相时间增加了 4 倍，从 3 微秒增加到 12 微秒。这些方法展示了在超导量子通信网络中生成和保存非常高保真度纠缠的潜力。
从清洁和净化中的路线图中学习的课程
和非孔子材料）以及大容量的流体。在食品和饮料制造业中，尤其是在用于多种产品的过程线中，清洁也可能涉及清洗，即。在不同产品的生产之间去除残留物质。严格而密集的清洁可以集中于微生物物种的失活，而不是绝对去除，例如。在PAS TEURISATION和灭菌步骤中。术语清洁随后使用以包括所有这些操作。进行清洁以允许再次使用具有影响表面的材料或单位（恢复操作），用于不同的产品或服务（避免跨核管驯服），出售或安全起作用。另外，清洁可用于去除或灭活微生物spe cies（可能与致病性或变质相关），还可以使用
论净化条件下链级纠缠的保真度分布
量子纠缠是长距离量子通信的关键。在量子通信节点之间进行纠缠分布的第一步是在相邻通信节点之间生成链路级爱因斯坦-波多尔斯基-罗森 (EPR) 对。EPR 对可以连续生成并存储在一些量子存储器中，以供量子应用使用。一个主要的挑战是量子比特会因与环境的相互作用而遭受不可避免的噪声，这被称为退相干。这种退相干导致量子比特的保真度随时间呈已知的指数衰减模型，从而限制了量子存储器中量子比特的寿命和量子应用的性能。在本文中，我们评估了在两种相反的动态和概率现象下存储的 EPR 对的保真度，首先是前面提到的退相干和第二次净化，即以牺牲另一个 EPR 对为代价来提高 EPR 对的保真度的操作。我们不是一生成两个 EPR 对就应用净化，而是引入了两个 EPR 对的生成时间之外的净化方案 (PBG)。我们分析显示了在每个节点有两个量子存储器的系统中存储的链路级 EPR 对的保真度的概率分布，该系统最多允许两个存储的 EPR 对。此外，我们应用了一种 PBG 方案，在生成另一个 EPR 对时净化两个存储的 EPR 对。最后，我们对分析方法进行了数值评估，并展示了所考虑的净化方案的保真度-速率权衡。
接受ACE抑制剂的患者的血液净化预防措施
有关此信息 * PMDA医疗安全信息由制药和医疗设备局发布，目的是从促进安全使用药品和医疗设备的角度为医疗保健专业人员提供更清晰的信息。在专家建议的协助下，根据日本质量医疗保健理事会收集的医疗事故信息报告的案件，收集了此处介绍的信息，并根据《法令》根据《确保制药质量，功效和安全性》和《医疗设备的质量，疗效》和《安全性》收集的报告。
综述：人工智能在重症监护和血液净化中的应用
1） Markoff J：海量数据塑造了计算的新时代。纽约时报，2009 年。https://www. nytimes.com/2009/12/15/science/15books.html （2022年1月3日阅读覧）． 2）美国国家癌症研究所：第四范式：大数据如何改变科学。 2015. https://datascience.cancer.gov/news-events/events/fourth-paradigm-how-big-data-changing-science （2022年1月3日阅读覧）． 3） Rosenblatt F：感知器：用于信息存储和组织的概率模型。心理学修订版 1958； 65：386-408。 4） Rumelhart DE, Hinton GE, Williams RJ : Learning representative representative of the CNNs. Nature 1986; 323 : 533-6. 5） Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton GE : ImageNet category with deep convolutional neurons. Communications of the ACM 2012; 60 : 84- 90. 6） Gutierrez G : Artificial intelligence in the intensive care unit. Crit Care 2020; 24 : 101. 7） Gulshan V, Peng L, Coram M, et al : Development and validation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy in retinal fundus photos. JAMA 2016; 316: 2402-10. 8） Barbieri C, Molina M, Ponce P 等：一项国际观察性研究表明，人工智能用于临床决策支持可优化血液透析患者的贫血管理。Kid- ney Int 2016 ; 90 : 422-9。9） Jayapandian CP, Chen Y, Janowczyk AR 等：基于深度学习的肾皮质组织结构分割与多种组织学染色的开发和评估。Kid- ney Int 2021 ; 99 : 86-101。10） Tomašev N, Glorot X, Rae JW 等：一种临床适用的持续预测未来急性肾损伤的方法。Nature 2019 ; 572 : 116-9。 11） Connell A，Raine R，Martin P 等：数字化护理路径的实施（第 1 部分）：对临床结果和相关医疗保健成本的影响。J Med Internet Res 2019；21：e13147。12） Zhang L，Baldwin I，Zhu G 等：连续性肾脏替代治疗期间回路压力的自动电子监测：技术报告。Crit Care Resusc 2015；17：51-4。13） Kakajiwala A，Jemielita T，Hughes JZ 等：膜压可预测儿科连续性肾脏替代治疗回路的凝血。儿科肾脏病学 2017；32：1251-61。 14） Shah SJ, Katz DH, Selvaraj S 等: Phenomapping for novel category of heart Failure with Reserved Shooting Fraction. Circulation 2015 ; 131 : 269-79. 15） Komaru Y, Yoshida T, Hamasaki Y 等: Hierarchical clustering analysis for predicting 1-year
群体机器人在 CBRN 净化中的应用：增强……
作者：A Konukbay · 被引用 1 次 — 在这篇评论文章中，我们探讨了群体机器人在 CBRN（化学、生物、放射性和核）净化过程中的集成。
用于 CBRN 临时使用的动力送风净化呼吸器...
2023 年 12 月 9 日 — 关键词：化学-生物-放射-核 (CBRN) 防护、胡须、面部毛发、头饰、呼吸防护、模拟工作场所防护...
具有不确定因果顺序的量子力学的净化公设
为了研究哪些是最普遍的与局部量子力学兼容的因果结构，Oreshkov 等人 [1] 引入了过程的概念：一些参与方共享的资源，允许他们之间进行没有预定因果顺序的量子通信。这些过程可用于执行标准量子力学中不可能完成的几项任务：它们允许违反因果不等式，并在计算和通信复杂性方面具有优势。尽管如此，目前还不知道有任何可用于违反因果不等式的过程是物理可实现的。因此，人们对确定哪些过程是物理的、哪些只是该框架的数学产物有着浓厚的兴趣。在这里，我们通过提出一个净化公设在这个方向上取得了关键进展：过程只有可净化才是物理的。我们推导出过程可净化的必要条件，并表明几个已知过程不满足这些条件。