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World File Search System十种
量子计算平台中的缺陷：一项实证研究
人们对量子计算的兴趣日益浓厚，随之而来的是软件平台对开发量子程序的重要性。确保此类平台的正确性非常重要，这需要彻底了解它们通常存在的错误。为了满足这一需求，本文首次深入研究了量子计算平台中的错误。我们从 18 个开源量子计算平台收集并检查了 223 个真实错误。我们的研究表明，这些错误中有相当一部分（39.9%）是量子特有的，需要专门的方法来预防和发现它们。这些错误分布在各个组件中，但量子特有的错误尤其经常出现在表示、编译和优化量子编程抽象的组件中。许多量子特有的错误表现为意外输出，而不是更明显的不当行为迹象，例如崩溃。最后，我们提出了一个反复出现的错误模式层次结构，其中包括十种新颖的量子特有模式。我们的研究结果不仅表明了量子计算平台中错误的重要性和普遍性，而且还可以帮助开发人员避免常见错误，并帮助工具构建者应对预防、发现和修复这些错误的挑战。
本特利学者 - 本特利大学
COVID-19 疫苗的快速开发依赖于现有疫苗技术的应用。这项研究考察了候选疫苗中采用的十种技术的成熟度（截至 2020 年 7 月）以及 2000 年至 2019 年 NIH 对这些技术的已发表研究的资助。这些技术包括已成功用于获批产品的成熟平台，以及未经临床验证的新兴技术。2000 年至 2019 年，NIH 共资助了 16,358 个财政年度，共计 172 亿美元，支持了大量已发表的疫苗技术研究。在此期间，NIH 未能持续资助针对冠状病毒、寨卡病毒、埃博拉病毒和登革热等特定大流行威胁的已发表疫苗研究。NIH 的资助为快速开发 COVID-19 疫苗的技术进步做出了巨大贡献，这表明持续的公共部门资金用于快速应对新出现的公共卫生威胁的基础技术至关重要。2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
![arxiv：2311.05546V4 [QUANT-PH] 2025年1月2日](/simg/6\6e61bec41240e65382211417969eb3b06fa7526e.webp)
arxiv：2311.05546V4 [QUANT-PH] 2025年1月2日
摘要：在自动驾驶和其他智能工业应用的时期，多机构增强学习变得越来越重要。同时使用量子力学的固有特性出现了一种有希望的新方法来增强学习，从而大大降低了模型的可训练参数。然而，基于梯度的多代理量子增强学习方法 - 十种必须与贫瘠的高原斗争，使它们无法匹配经典方法的性能。虽然无梯度的量子加强学习方法可以减轻其中一些挑战，但它们也不能免疫贫瘠的高原带来的困难。我们建立在一种存在梯度游离量子增强学习的方法基础上，并提出了三种遗传变异，并使用差异量子电路进行多代理增强量的量子，并使用进化优化。我们评估了硬币游戏环境中的遗传变异，并将它们与经典方法进行比较。我们表明，与具有相似数量的可训练参数的神经网络相比，我们的变分量子电路方法的性能明显更好。与较大的神经网络相比，我们的方法使用97归档结果。参数减少了88％。
Epi-321-A-Novel-epbepenetic-Gene-gene-for-fshd- ...
我们的临时性研究表明，Epi-321的给药可在十种不同的FSHD患者衍生的患者衍生的永生化和原发性成肌细胞中对Dux4和Dux4-Downstream基因表达的稳健和剂量抑制，无论D4Z4重复序列的数量如何，并且表现出抗iapoptication Asspase 3 Inge caspase 3 ige。从机械上讲，Epi-321显示了D4Z4靶基因座的重新甲基化，从而导致DUX4表达抑制。此外，在人源化FSHD小鼠模型中对Epi-321的体内评估显示，在mRNA和蛋白质水平上对Dux4-Pathway的剂量依赖性抑制作用，以及肌肉组织中的抗凋亡活性。此外，使用FSHD患者衍生的永生化的成肌细胞（Epi-321）进行了3D设计的人体肌肉组织（3D EMT），从而有效地抑制了DUX4和DUX4-PATHWAY基因长达46天，并显示出肌肉缩减性的剂量依赖性，表现出了肌肉缩减的显着改善，表现出受肌肉的增长和Teteratient poptertic posteatial posteat posteat teteat teteat awteat aTteat aTteat aTeat eateat aTeat酸味。
AI 可解释性 360：用于理解数据和机器学习模型的可扩展工具包
随着人工智能算法在高风险社会应用中取得进一步进展，来自多个利益相关者的呼声越来越高，要求这些算法解释其输出。更具有挑战性的是，不同的解释消费者对解释有不同的要求。为了满足这些需求，我们推出了 AI Explainability 360，这是一个开源 Python 工具包，具有十种不同的先进可解释性方法和两个评估指标 (http://aix360.mybluemix.net)。同样重要的是，我们提供了一个分类法，帮助需要解释的实体浏览解释和解释方法的空间，不仅是工具包中的方法，还包括更广泛的可解释性文献中的方法。对于数据科学家和工具包的其他用户，我们实施了一个可扩展的软件架构，根据方法在 AI 建模管道中的位置对其进行组织。该工具包不仅是软件，也是指导材料、教程和交互式 Web 演示，用于向不同的受众介绍 AI 可解释性。我们的工具包和分类法可以帮助确定需要更多可解释性方法的差距，并在开发过程中提供一个平台来整合这些方法。关键词：可解释性、可解释性、透明度、分类法、开源
不良童年经历对儿童发展和沟通的影响：文献的系统回顾
摘要 不良童年经历 (ACE) 可以定义为可能由多种原因引起的早期童年创伤和压力事件，包括虐待、忽视、毒性压力或家庭功能障碍。最初的 ACE 研究描述了十种 ACE。在美国，估计有 3480 万儿童经历过不止一次不良童年经历。许多医疗保健专业人士已经对 ACE 进行了研究。然而，在沟通科学和障碍 (CSD；言语和听力) 文献中，研究 ACE 的工作很少。本研究旨在探索 ACE 对沟通发展和行为的影响，以及文化和语言多样化的儿童是否更容易经历 ACE。这项研究通过对 40 多篇文章的文献进行系统回顾来进行。结论是，虽然 ACE 发生在社会的各个阶层，但文化和语言多样化的儿童似乎确实更容易经历 ACE。 ACE 还与情绪问题有关，例如抑郁和焦虑以及攻击性和欺凌行为。患有 ACE 的儿童面临更高的社交语言发育迟缓和词汇量下降的风险。需要进行更多研究来了解如何帮助患有 ACE 并正在接受沟通障碍治疗的患者。
确保欧洲的竞争力
本报告基于2022年5月的MGI文章，确保了欧洲的未来超越能源：解决其公司和技术差距。我们的诊断表明欧洲对企业和技术竞争力的侵蚀，描述了其根本原因，并提出了可以将挑战变成高风险机会的行动。该分析是由实现可持续性，包容性和增长的必要性所构成的，并且它在欧洲站在所有三个方面的位置。随后，该研究专注于欧洲公司的绩效，使用麦肯锡公司的公司绩效分析（CPAnalytics）研究欧洲和美国的2,000多家公司的样本，收入超过10亿美元。MGI发现，欧洲公司总体上的表现明显不足其美国同行，而该技术（即信息和通信技术（ICT）和制药公司）负责大部分差异。研究详细介绍了在部门层面和个人经济体的企业绩效。我们还研究了十种横向技术，这些技术几乎渗透到每个部门和衡量欧洲在每个部门中都能确定未来几年的竞争地位。最后，该报告讨论了某些领域，在某些领域，公共和私营部门的欧洲决策者可以更好地利用欧洲的规模并加速其对破坏的反应。
在eHealth应用程序开发中可用性测试的方法：范围评论
结果：133条符合纳入标准。用于可用性测试的方法以降低的频率下降为：问卷（n = 105），任务完成（n = 57），'think-aloud'（n = 45），访谈（n = 37），启发式测试（n = 18）和焦点组（n = 13）。大多数研究使用了一项（n = 45）或两种（n = 46）测试方法。其余的结合了三个（n = 30）或四个（n = 12）测试可用性的方法。所有研究都没有使用自动机制来测试可用性。系统可用性量表（SUS）是最常用的问卷（n = 44）。对可用性进行评估的十种最常见的健康状况或疾病如下：心理健康（n = 12），癌症（n = 10），营养（n = 10），儿童健康（n = 9），糖尿病（n = 9）（n = 9），远程医疗（远程医疗（n = 8），n = 8），心血管疾病（n = 6），n = 4 = 4 = 4 = 4 = 4 = 4 = 4） （n = 4）。在少数研究中报告了该应用程序的进一步迭代（n = 41）。使用“ think-aloud”（Pearson Chi-squared测试：χ2= 11.15，p <0.05）和启发式演练（Pearson Chi-Chi-Squared Test：χ2= 4.48，P <0.05）至少与应用程序的另一种迭代效率显着相关。
创世纪和建立第一个财团的障碍
实施一个有意义的健康计划有一些挑战。这些包括（a）了解每个部门在多部门合作中为每个部门的语言，复杂性，特质和结果指标，（b）每个合作伙伴的要求在其专业知识领域以外培训，（c）缺乏经济学分析和长期福利分析和长期融资，（（d）各种融资和手持的复杂性，（d）各种构成和手持的复杂性，以及（e）的（e），e。但是，对团队努力支持可持续和渐进发展的努力有清晰的了解。通过长期的审议，生物技术系（DBT）实现了这项努力，科学技术部通过延长的审议开始了一个健康项目，通过一项全国范围内的十种最关键的人畜共患疾病的普遍性来了解这些疾病在动物中的普遍性的研究，并估算了在临床综合综合综合综合综合综合综合综合综合群体中的负担。在项目结束时，我们希望绘制所研究的各种疾病的差异和潜在的热点，以进行进一步的协作研究，重点是将来针对特定地理位置的疾病。本评论概述了印度的一项健康计划，并描述了实施DBT一个健康财团项目的困难。
使用机器学习模型的员工流失预测。
摘要 - 当今的商业格局的特点是竞争和动态，这将人力资源管理转变为组织的基本战略合作伙伴。员工营业额会带来影响生产力和知识管理的风险。本研究的重点是使用机器学习（ML）模型来预测员工的离职。在培训过程中，使用了一个由4410个记录和29个变量组成的数据集，在培训和评估十种模型的过程中，遵循了人工智能（AI）方法。调查结果表明，XG增强分类器（XGBC）和随机森林（RF）模型达到了最佳准确性和性能率，为98.8％和98.7％。Followed by Decision Tree Classifier (DT) with 97.6%, and the other models, such as Gradient Boosting Classifier (GBC), Ada boost Classifier (AC), Logistic Regression (LR), KN Classifier (K-NNC), SGD Classifier (SGDC), Support Vector Classifier (SVC) and Nu Support Vector Classifier (NuSVC), achieved the following费率：分别为88.4％，85.4％，84％，82.2％，83.0％，83.0％，55.0％。最后，可以得出结论，模型在预测中是有用且有效的。建议在人力资源管理策略中实施实际实施，以进行主动干预。