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可解释的AI可区分未来的气候变化方案
为了说明与温室气体排放水平相关的未来预测中的不确定性，大多数气候模型都使用不同的强迫场景（例如共享的社会经济途径（SSP））运行。尽管可以将现实世界中温室气体浓度与这些假设的情况进行比较，但尚不清楚如何确定观察到的天气和气候异常是否与各个场景保持一致，尤其是在年际时间表上。因此，本研究使用人工神经网络（ANN）设计了一种数据驱动的方法，该方法通过使用高分辨率的单个模型初始条件大型合奏来通过匹配的排放场景来对年度平均温度或降水进行分类。在这里，我们构建了我们的ANN框架，以考虑气候图是来自SSP1-1.9，SSP2-4.5，SSP5-8.5，历史强迫场景，还是使用NOAA地球物理学动力学动态实验室的预测和地球系统研究（Spear）的无缝预测系统研究（Spear）的自然强迫场景。然后应用来自可解释的AI的局部归因技术来确定每个ANN预测使用的最相关的温度和降水模式。解释性结果表明，区分每个气候情况的一些最重要的地理区域包括北大西洋亚洲，中非和东亚的异常。最后，我们评估了从2031或2040年开始的两个过冲模拟的数据，这些模拟是一组未来的模拟，这些模拟被排除在ANN训练过程中。对于从十年前开始的快速缓解实验，我们发现ANN将其气候图与21 Century（SSP1-1.9）的最低发射情况联系起来，而与更中等的情况（SSP2-4.5）相比，它将在后来的缓解实验中选择。总体而言，该框架表明，可解释的机器学习可以提供一种可能通过未来气候变化途径评估观察结果的可能策略。
抗可区分性的紧密界限和纯量子状态的循环集
测量结果可以解释为排除其中之一| ψi⟩状态。例如，如果发生结果，那么我们可以肯定地知道|没有测量ψi。在[1]中引入了抗可区分性的概念，其中被称为peierls不兼容。抗可区分性后来被用作PBR定理证明的关键部分[4]；对量子力学基础具有重要意义的结果，更具体地说，是人们如何解释量子状态的现实的重要性。抗可区分性也称为明确的量子状态排除[5]。量子状态排除的设置（有时称为无错误的量子状态消除）也发现了量子通信的效用[6，7，8]
通过使用合成小分子来区分癌症干细胞：针对治疗耐药性的新治疗策略
与其他国家（尤其是美国）形成鲜明对比的是，只有有限数量的保险公司用重复的经颅杂志刺激（RTMS）偿还治疗，而没有经跨颅电气刺激（TES）。因此，欧洲非侵入性脑刺激（NIB）的研究和临床降低的治疗可用性和投资将落后。出乎意料的是，突然不受欢迎的监管变化使欧洲局势变得更糟。在2022年12月，欧盟重新分类的RTM和低强度TE作为III类，最高风险类别（https://eur-eur-lex.europa.eu/eli/eli/eli/eg_impl/2022/2347/oj）。在先前的监管框架（医疗设备指令，MDD）下，欧盟并未具体规定调节NIBS设备，但大多数人被分类为IIA类（可管理的风险，批准的治疗效果）。III类设备（例如深脑刺激植入物）被定义为侵入性，因为它们直接连接到循环系统或中枢神经系统。尽管这种新的重新分类目前仅是“没有预期的医疗目的的产品”（对于许多研究人员和医生不清楚的术语），这是关于RTMS和TES的风险和不利影响的证据 - 这是这种恢复性的综合性 - 非常有效的 - 非常适合。欧盟显然评估了NIBS对患者的安全构成比以前想象的更大的风险。据称TMS/TE可以诱导“非典型大脑发育”或“脑活动的异常模式”）。此评估是基于与可用科学证据相矛盾的RTM和低强度TE的错误陈述，许多既定的主张和假设都是错误的（例如，同样，根据实际临床数据，对RTMS/TES相关的癫痫发作风险的显着提及与该领域中最新的共识声明相矛盾，这表明观察到的癫痫发作率远低于以前的指南。先前关于癫痫发作风险的谨慎不再得到科学证据的支持[1，2]。如何建立该欧盟裁决是很难理解的。显然，在2021年5月，引入了一项新的医疗设备法规（MDR），并专门针对附件XVI的非医疗用途提出了NIBS。MDR的应用将通过“过渡期”（第120条）逐渐发展，直到2024年5月，这意味着只要遵守过渡规则，就可以允许现有的NIBS产品（来自先前MDD的I类和IIA类的IIA）一直保持在市场结束。
DNA目标关联中金黄色葡萄球菌Cas9的动力学 均质抗体 - 药物结合物：通过在隔离轻链上获得的偶联而获得的DAR 2抗HER2，然后是mAb组装 介孔锆 - 渗透性多功能平台 通过使用合成小分子来区分癌症干细胞：针对治疗耐药性的新治疗策略 新加坡的新经济地理 欧洲对非侵入性大脑刺激的重新分类为III类医疗设备：行动呼吁 编队的现实路线图，飞行空间干涉法 LEO卫星成像，具有自适应光学和边缘化的盲卷积 澳大利亚经济不确定性冲击的工业影响 透明加热器：评论 使用大规模扩展Granger因果关系从功能性MRI分类 数字足迹的关键方法研究城市旅游区的空间实践：Biarritz（法国）Instagram数据的案例研究
金黄色葡萄球菌CAS 9（SACAS 9）是RNA引导的内核ASE，其靶向与原始探针相邻的互补DNA相邻的邻接基序（PAM）进行裂解。其小尺寸促进了体内递送的各种生物体基因组编辑。在此，使用单分子和集合方法，我们系统地研究了SACAS 9与DNA相互作用的基础机理。我们发现SACAS 9的DNA结合和裂解需要分别与指导RNA的PAM -Proximal DNA的6-和18 -bp。这些活性是由三元复合物之间的两个稳定的相互作用介导的，其中一种稳定的相互作用位于PAM的大约6 bp，而不是DNA上Sacas 9的明显足迹。值得注意的是，原始间隔物内部的另一个相互作用显着强，因此构成了DNA结合的SACAS 9持续块对DNA跟踪电动机。有趣的是，在裂解后，萨卡斯9自主释放了pAM-DESTAL DNA，同时保持与PAM的结合。这种部分DNA释放立即废除了其与原始探针DNA的强烈相互作用，因此促进了其随后与PAM的解离。总体而言，这些数据提供了对SACAS 9的动态理解，并指导其有效的应用。
特定突触基因集中的转录多样性区分了皮质神经元身份
从不同的角度描述了抽象的突触多样性，从释放的特定神经递质到其多样化的生物物理特性和蛋白质组谱。然而，在大脑中所有突触种群中，尚未系统地识别出跨性水平的突触多样性。为了量化和识别神经元细胞类型的特定突触特征，我们将Syngo（突触基因本体学）数据库与小鼠新皮层的单细胞RNA测序数据相结合。我们表明，单独具有与所有基因相同的功率的突触基因可以区分细胞类型。细胞类型的歧视能力并非在突触基因上平均分布，因为我们可以识别具有更大细胞类型的表达的功能类别和突触室。突触基因和特定的Syngo类别属于三种不同类型的基因模块：在所有细胞类型上的逐步表达，选定的细胞类型中的梯度表达以及细胞类别类别或特定于细胞类别的特征。此数据提供了对新皮层突触多样性的更深入的了解，并确定潜在标记，以选择性地识别特定神经元种群中的突触。
基于多模式的基于机器学习模型，用于区分非结核分枝杆菌与结核分枝杆菌
结果：基于临床数据的模型包含年龄，性别和IL-6，而RandomForest算法则达到了最佳学习模型。确定了CT图像的两个关键放射线特征，然后用于建立放射线模型，发现Logistic算法的模型是最佳的。多模型模型包含年龄，IL-6和2个放射线特征，最佳模型来自LightGBM算法。与最佳的临床或放射线学模型相比，最佳的多模型模型具有最高的AUC值，准确性，灵敏度和负预测值，并且在外部测试数据集中还验证了其“优惠性能”（准确性= 0.745，敏感性= 0.900）。此外，多模型模型的性能优于放射科医生，NGS检测和现有机器学习模型的性能，其精度分别为26％，4和6％。
通过使用合成小分子来区分癌症干细胞：针对治疗耐药性的新治疗策略 新加坡的新经济地理 欧洲对非侵入性大脑刺激的重新分类为III类医疗设备：行动呼吁 编队的现实路线图，飞行空间干涉法 LEO卫星成像，具有自适应光学和边缘化的盲卷积 澳大利亚经济不确定性冲击的工业影响 透明加热器：评论 使用大规模扩展Granger因果关系从功能性MRI分类 数字足迹的关键方法研究城市旅游区的空间实践：Biarritz（法国）Instagram数据的案例研究
新加坡是在整个大英帝国发展的广泛交易路线网络中成立的。该定居点的价值在于在欧洲/印度，中国和马来群岛之间的高度战略地位，这是在这些地理子系统中运营的商品和商人最方便的十字路口，而在亚洲荷兰人与英国之间的地理政治相互作用的背景下。的确，它的位置是新加坡增长的唯一资源（Huff 1997，7）。在19世纪初期的特定贸易和地理政治模式中，地理位置的早期优势非常重要，并以自由港口地位的补充，促进了新加坡作为大英帝国和亚洲贸易的主要群体的增长。
Vasil Penchev。量子信息保守性及其解释为“可区分性 /无法区分性”和“ CLA < / div>），“少两个位” < / div> 实验性时间域研究，用于带LILL形状微带电路的带通负面组延迟分析 量子力学的数量和量子信息的数量 聚苯乙烯薄膜通过UV飞秒激光束进行纳米结构：从一个斑点到大表面 ESC的心脏细胞生物学工作组：心血管研究的位置纸：组织工程策略与细胞疗法相结合的缺血性心脏病和心力衰竭 通过动态空间过滤向损坏的脑电图中的强大学习 基于射频应用的Parylene-Electronic束光刻过程的有机掺杂二极管整流器
摘要：与基于可分离的复杂希尔伯特空间的“经典”量子力学相比，该论文研究了量子信息后量子不可分性的理解。相应地“可区分性 /无法区分性”和“古典 /量子”的两个反对意义在量子不可区分性的概念中隐含可用，可以解释为两个经典信息的两个“缺失”位，这些信息将在量子信息传递后添加，以恢复初始状态。对量子不可区分性的新理解与古典（Maxwell-Boltzmann）与量子（Fermi-Dirac或Bose-Einstein）统计的区别有关。后者可以推广到波函数类（“空”量子量），并在希尔伯特算术中详尽地表示，因此可以与数学基础相连，更确切地与命题逻辑和设置理论的相互关系相互关联，共享了布尔代数和两种抗发码的结构。关键词：Bose-Einstein统计，Fermi-Dirac统计，Hilbert Arithmetic，Maxwell-Boltzmann统计，Qubit Hilbert Space，量子不可区分性，量子信息保存，Teleportation
基于整体学习的放射素学模型，用于区分胶质母细胞瘤的脑转移
目的：术前脑转移（BM）和胶质母细胞瘤（GBM）之间的区分由于它们在常规脑MRI上的相似成像特征，因此在术前具有挑战性。这项研究旨在通过基于MRI放射学数据的机器学习模型来增强诊断能力。方法：这项回顾性研究包括235例确认孤立性BM和273例GBM患者。患者被随机分配到培训（n = 356）或验证（n = 152）队列中。获得了传统的大脑MRI序列，包括T1加权成像（T1WI），对比-Enhanced_T1WI和T2加权成像（T2WI）。在所有三个序列上都描绘了脑肿瘤并分段。从人口统计学，临床和放射线数据中选择了特征。一个集成的集成机器学习模型，即弹性回归SVM-SVM模型（ERSS）和组合人口统计学，临床和放射线数据的多变量逻辑回归（LR）模型是用于预测性建模的。使用歧视，校准和决策曲线分析评估模型效率。此外，使用由47例GBM患者和43例孤立BM患者组成的独立队列进行外部验证，以评估ERSS模型的推广性。Results: The ERSS model demonstrated more optimal classification performance (AUC: 0.9548, 95% CI: 0.9337 – 0.9734 in training cohort; AUC: 0.9716, 95% CI: 0.9485 – 0.9895 in validation cohort) as compared to the LR model according to the receiver operating characteristic (ROC) curve and decision curve for the internal cohort.外部验证队列的最佳性能较低但仍然稳健（AUC：0.7174，95％CI：0.6172 - 0.8024）。具有多个分类器的集成的ERSS模型，包括弹性网，随机森林和支持向量机，产生了可靠的预测性能，并且表现优于LR方法。结论：结果表明，集成的机器学习模型，即ERSS模型，具有有效，准确的BM与GBM的术前分化的潜力，这可能会改善临床决策和脑肿瘤患者的结果。
与无荡险密码学的应用同时无法区分性
我们研究了一个关于非本地量子状态歧视的新颖问题：非沟通（但纠缠）的玩家如何区分量子状态的不同分布？我们将此任务同时称为状态。我们的主要技术结果是证明玩家无法区分每个受独立选择的HAAR随机状态与所有接收相同HAAR随机状态的玩家。我们表明，这个问题对不元在一起的密码学具有意义，该密码学利用了无关的原则来构建在经典上无法实现的加密原则。理解不统治的加密的可行性，这是一个关键的不统一的基础之一，满足普通模型中无法区分的安全性是该地区的一个主要开放问题。到目前为止，无统治加密的现有构造要么在量子随机甲骨文模型中，要么基于新的猜想。我们利用我们的主要结果来介绍在平原模型中使用量子解密密钥的不可区分性安全性的首次构建。我们还对单分隔符的加密和泄漏 - 弹性的秘密共享显示了其他影响。这些应用提供了证据，表明同时无法区分性可能在量子密码学上有用。