u/s。7,2016年:M/s。Sunedison Energy India Private Limited…金融债权人vs M/s。KSK Energy Company Private Limited…公司债务人C O R A M: - DR。 Venkata Ramakrishna Badarinath Nandula,Hon'ble成员(司法)sh。Charan Singh,Hon'ble成员(技术)
- 如果p = bqp,量子计算机在实际上的相关程度要少得多(并且很多密码系统中断) - 如果p⊄BQP,我们知道我们应该尝试构建量子计算机 - 如果我们发现P和BQP之间的复杂性类别,我们将了解更多有关P和BQP边界的信息。- 也许我们只是喜欢学习复杂性理论 - 有趣的问题:P和BQP之间有多少个不同的类别?
轻微照射的迷你纽扣具有潜在的密度与托管大量液态水海洋(“ Hycean”行星)一致。已经提出了在大气中同时存在氨(NH 3)的存在作为这种世界的细节。JWST观察K2-18b(原型Hycean)发现了CO 2的存在,而NH 3至<100 ppm的耗竭;因此,已经推断出该星球可以容纳液态水域。相比之下,气候建模表明,包括K2-18B在内的许多迷你纽扣可能太热了,无法容纳液态水。,我们通过研究岩浆海洋对迷你北极大气化学的影响,提出了一种解决观测和气候建模之间的差异的解决方案。我们证明,大气NH 3耗竭是岩浆在还原条件下岩浆中氮种的高溶解度的自然结果。恰好是厚氢包膜与熔融行星表面通信的条件。岩浆海洋模型将K2-18b至3σ的当前JWST光谱重现,这表明这是对当前观察的可信解释,就像主持液态水海洋的星球一样。可以用来排除岩浆海洋模型的光谱区域包括>4μm区域,其中CO 2和CO特征主导:Magma Ocean模型表明,与自由化学检索相比,系统的CO 2 / CO比率低于自由化区域的估计,这表明对该光谱区域的更深入观察到,该光谱区域的更深入的观察可能能够区分液态水和Magma oni-Neptunes的海洋。
-FNP是NP:给定X的搜索版本,以及针对NP问题的多项式时间证书验证算法,找到任何证书y。- FP是FNP中的一组问题,其中Y可以通过多项式时间图灵机找到。(ZOO)-FBQP是存在BQP算法的一组关系R,该算法在输入x上找到任何满足的y(x,y)⊆r。(Aaronson09 [1])
“许多研究小组都表明他们可以将非常非常小的事物纠缠到单一电子。,但在这里我们可以证明两个巨大的物体之间的纠缠。“我们在这项研究中证明的第二件事是我们的平台可扩展。如果您可以想象构建一个大量子处理器,我们的平台将就像一个单元格。”
获得的儿童失语(ACA)是与突然发作语言障碍有关的疾病。此语言干扰的票价是脑的后果,从而导致先前获得的技能回归。这使该病情与发育语言障碍(DLD)明显不同。后者与获取语音里程碑的延迟有关,ACA出现了早期语言技能后。ACA通常与特定原因(例如脑肿瘤,创伤性脑损伤,感染)有关,与发育语言疾病不同,这些疾病有时可能与确定的原因有关,有时与特发性起源有关。症状可能相似。这可能导致更多的诊断困惑和并发症。作为ACA的评估方法与DLD的评估方法有所不同,因为ACA的重点是评估丢失的语言功能,而重点是量化DLD延迟的详细信息。合并症的条件也给予重量
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医生的判断(5)。为了克服这一限制,Wildman-Tobriner等人进行的研究。深入研究了人工智能(AI)在优化美国放射学院(ACR)TI-RADS的潜力。他们强调,AI技术的整合可以提高特异性(6)。放射素学可以从传统图像中深入提取和量化肉眼无法察觉的微妙特征,从而为临床决策提供了更客观和更定量的基础(7)。这种创新不仅减少了人为因素的影响,而且还将甲状腺结节的诊断推向了更准确和更有效的轨道。放射线分析是一种基于计算机的基于计算机的图像分析技术,该技术广泛用于器官疾病的诊断,分级,分期和预后预测,例如甲状腺,乳房,胸部和肺,肝,肾脏,肾脏和妇科(8)。几项研究确定,结合放射素学方式可以进一步改善与临床和超声信息结合使用的基本诊断性能。Yoon等人建立的预测模型。(9)使用多元逻辑回归分析分析表明,接收器操作特征(ROC)曲线(AUC)的恶性甲状腺结节(AUC)由组合放射线与临床变量组合的模型明显高于仅临床变量物(0.839 vs. 0.839 vs. 0.583)的模型。Liang等。Liang等。(10)比较了四个Ti-Rads分数的放射线分数,发现放射线分数模型比使用任何Ti-Rads得分模型增加了更多的好处。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全,很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型(例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法)的角度来讨论计算生物安全,以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上,而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长,这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式,就像经典方法一样。
然后,我们对磷酸肽丰度谱进行了 k 均值聚类,以比较两种细胞培养物之间蛋白质磷酸化的动态变化(图 1d,扩展数据图 2a)。在簇 2 和簇 3 中观察到了最大的差异,其特征是在系统素处理后 1 分钟内磷酸化迅速且短暂地下降。这些簇中不到 20%(198)的肽来自 syr1,而来自系统素反应野生型的肽则超过 80%(1036)(图 1c)。然后,我们检查了这 1036 个肽在 syr1 细胞中是否显示出随时间变化的磷酸化变化,如果是,它们属于哪个簇。我们在除 2 和 3 之外的所有簇中都发现了它们;它们都没有在处理后 1 分钟显示出系统素引起的丰度下降(图 1e)。数据表明,SYR1 介导的系统素反应以细胞蛋白质快速、瞬时去磷酸化为特征,这意味着蛋白磷酸酶在系统素信号传导早期就被激活。