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量子到经典神经网络迁移学习应用于药物毒性预测
摘要：毒性是阻碍大量药物用于可能挽救生命的应用的障碍。深度学习为寻找理想的候选药物提供了一种有希望的解决方案；然而，化学空间的广阔性加上底层的 n ( ) 3 矩阵乘法意味着这些努力很快就会变得计算量巨大。为了解决这个问题，我们提出了一种混合量子经典神经网络来预测药物毒性，该网络利用量子电路设计来模仿经典神经行为，通过明确计算复杂度为 n ( ) 2 的矩阵积。利用 Hadamard 测试进行有效的内积估计，而不是传统使用的交换测试，我们将量子比特数减少了一半，并且消除了对量子相位估计的需要。直接以量子力学方式计算矩阵积允许将可学习的权重从量子转移到经典设备以进行进一步训练。我们将我们的框架应用于 Tox21 数据集，并表明它实现了与模型的完全经典相当的预测准确度
光敏执行器
对于微尺度 4D 光响应致动器，光在两个方面至关重要。首先，底层的增材制造技术依赖于由光吸收触发的光聚合过程。其次，光的吸收可作为驱动刺激。这两种吸收可能会发生冲突。虽然微结构需要在驱动波长下具有强吸收，但这种吸收不应干扰制造过程的吸收。本文提出了一种简单的策略来克服这些限制，并允许制造可以在不同波长的光下驱动的多光响应 3D 微结构。选择双光子 3D 激光打印作为制造技术，液晶 (LC) 弹性体作为功能材料。第一步，使用对齐的 LC 墨水配方制造 3D 微结构。然后，通过交换过程将多达五种不同的染料成功地并入 LC 微结构中，这些染料的吸收范围覆盖整个可见光区 (400-700 nm)，从而可以通过使用合适的波长进行照射来实现可编程驱动。此外，通过结合表现出正交吸收的染料，可以展示波长选择性驱动。
建议引用：Mhlanga, David (2020)：金融领域的工业 4.0：人工智能 (AI) 对数字金融包容性的影响，国际金融研究杂志，ISSN 2227-7072，MDPI，巴塞尔，第 8 卷，Iss。3，第 1-14 页，https://doi.org/10.3390/ijfs8030045
摘要：本研究旨在调查人工智能对数字金融包容性的影响。数字金融包容性正成为如何确保处于金字塔底层的人们积极参与金融活动的辩论中心。金融科技公司正在使用人工智能及其各种应用来确保实现数字金融包容性的目标，即确保低收入者、穷人、妇女、青年、小企业参与主流金融市场。本研究使用概念和文献分析对同行评审期刊、报告和其他关于人工智能和数字金融包容性的权威文件进行分析，以评估人工智能对数字金融包容性的影响。本研究发现，人工智能在风险检测、测量和管理、解决信息不对称问题、通过聊天机器人提供客户支持和帮助台以及欺诈检测和网络安全等领域对数字金融包容性具有强大的影响力。因此，建议世界各地的金融机构、非金融机构和政府采用并扩大使用人工智能工具和应用程序，因为它们在确保金融不活跃的弱势群体能够以最小的挑战和最大的利益参与正规金融市场方面带来的好处。
共享经济模式和可持续性 - 比例
共享经济最初被视为一种不会损害未来需求的交换促进者，对社会经济金字塔底层的人们来说前景十分光明。然而，随着共享经济的扩张，人们对其可持续性产生了质疑。这种扩张主要表现为两种形式：新用户和提供商涌入现有运营，以及新平台的出现，导致共享经济模式激增。通过根据资源利用率对这些模式进行分类，本文建立了可扩展性和受损可持续性之间的联系，阐明了两者之间的相互作用。本文确定了共享经济中的七种不同配置：共同使用、再利用、重复使用、可持续产出、资源池以及专为个人用户创建的产品和服务。这些配置可作为揭示可扩展性和协调性之间以及可持续性和供应之间的紧张关系的工具。本文通过关注共享经济如何陷入这些紧张关系并开发出一种类型学，为先前的研究做出了贡献。了解如何解决这些紧张关系具有非常重要的实际贡献，使共享经济的利益相关者能够有效应对可扩展性和可持续性的挑战。
JOHN C. LILLY，医学博士，编程和元编程......
正如从数十万个底层程序中产生了一组适应性强、变化多端的数千个元程序，从作为底层的元程序中也产生了其他东西——控制器、舵手、生物计算机中的程序员、自我元程序员。在组织良好的生物计算机中，至少有一个这样的关键控制元程序，当它作用于其他元程序时标记为“我”，当它被其他元程序作用时标记为“我”。我说“至少一个”是经过深思熟虑的。我们大多数人都有几个控制器、自我、自我元程序，它们在控制序列中以时间并行或时间序列的方式在它们之间划分控制权。正如我将在后面详细介绍的那样，自我发展的一种途径是将一个人的生物计算机的控制权集中在一个自我元程序员身上，使其他人成为有意识的执行者，服从于单个管理员，即单个超意识的自我元程序员。通过适当的方法，这种控制集中化，即基本的统一操作，对于许多（如果不是所有）生物计算机来说都是可实现的状态。
使用观察数据回答因果问题
大多数应用科学都关注于揭示因果关系。在许多领域，随机对照试验 (RCT) 被认为是实现这一目标的黄金标准。系统地使用 RCT 来研究因果关系（例如评估医疗效果）已为社会带来了巨大的福利收益。然而，由于财务、道德或实际限制，许多重要问题（尤其是社会科学问题）无法使用受控随机实验进行研究。例如，学校停课对学生学习和 COVID-19 病毒传播有何影响？低技能移民对就业和工资有何影响？机构如何影响经济发展？实施最低工资如何影响就业？在回答这些类型的问题时，研究人员必须依赖观察数据，即没有受控实验变异生成的数据。但对于观察数据，会出现一个基本的识别问题：任何相关性的根本原因仍不清楚。如果我们观察到最低工资和失业率相关，这是因为最低工资导致失业吗？还是因为失业和工资分配底层的工资增长较低导致了最低工资的引入？还是因为无数其他因素影响失业和引入最低工资的决定？此外，在许多情况下，随机变异本身不足以确定平均治疗效果。
一般和定量推理能力
的确，平均值掩盖了IMR和U5MR减少的显着间和州内差异。北方邦处于频谱的一端，印度的IMR最高（73）和U5MR（96），而喀拉拉邦则在2005 - 06年的IMR（15）和U5MR（15）和U5MR（16）的另一端（NFHS-3）。在北方邦，U5MR的下降在北方邦每1000例活产78例，而2015 - 2016年喀拉拉邦每1000名活产78例死亡（NFHS 4）。这也反映在幼儿结果指数中。在2015 - 2016年指数中，喀拉拉邦的得分高达0.858，比哈尔邦的得分高达0.452，这使IMR还考虑了IMR以外，除了在初级级别的发育迟缓和净出勤率外，还带来了这些州际差异。最底层的其他状态包括北方邦（0.460），贾坎德邦（0.371），中央邦（0.526），chhattisgarh（0.55）所有这些指数得分低于全印度指数0.585。GOA（0.817），Tripura（0.761），泰米尔纳德邦（0.731）和Mizoram（0.719）属于前五名。
纳米级 - 印第安纳大学印第安纳波利斯分校 ScholarWorks
未来的分子微电子学要求设备的电子电导率可调，而不会损害分子电子特性的电压控制。本文，我们报告了在半导体聚苯胺聚合物或极性聚-D-赖氨酸分子薄膜与两种价态互变异构复合物之一（即 [Co III (SQ)(Cat)(4-CN-py) 2 ] ↔ [Co II (SQ) 2 (4-CN-py) 2 ] 和 [Co III (SQ)(Cat)(3-tpp) 2 ] ↔ [Co II (SQ) 2 (3-tpp) 2 ]）之间创建界面的影响。利用密度泛函理论指导的 X 射线光发射、X 射线吸收、逆光发射和光吸收光谱测量来识别电子跃迁和轨道。除了结合能和轨道能级略有改变外，底层基底层的选择对电子结构影响不大。在 [Co III (SQ)(Cat)(3-tpp) 2 ] ↔ [Co II (SQ) 2 (3-tpp) 2 ] 中存在一个显著的未占据配体到金属电荷转移态，该态对 Co II 高自旋态中聚合物和互变异构复合物之间的界面几乎不敏感。
人工智能，科学发现和创新
本文研究了人工智能对创新的影响，在一家大型美国公司的研发实验室中，将新材料发现技术的随机引入向1,018个科学家介绍。AI辅助研究人员发现了44％的材料，导致专利申请增加了39％，下游产品的增加17％。这些化合物具有更多新颖的化学结构，并导致更根本的发明。然而，该技术在整个生产力分布中具有明显的不同影响：虽然最底层的科学家看到的好处很少，但顶级研究人员的输出几乎翻了一番。研究了这些结果背后的机制，我表明AI自动化了57％的“创意”任务，将研究人员重新分配给评估模型生产的候选材料的新任务。顶级科学家利用其领域知识来优先考虑有希望的AI建议，而其他人则浪费了大量资源测试假阳性。一起，这些发现证明了ai augment研究的潜力，并强调了创新过程中算法和专业知识之间的同意。调查证据表明，这些收益是有代价的，但是由于82％的科学家报告说，由于创造力降低和技能不足，对工作的满意度降低了。
含超材料的夹层结构屈曲分析
本文介绍了一种用于内隔墙的船用夹层板的屈曲分析研究，该夹层板具有多层石墨烯纳米片 (GPL)/聚合物复合面板。芯层考虑了三种不同的形状：方形、蜂窝状和具有负毒比的凹入蜂窝状。假设面板由石墨烯纳米片 (GPL) 增强的聚合物基质组成。使用 Halpin-Tsai 的微机械方法确定顶层和底层的有效杨氏模量以及有效泊松比和质量密度的混合规则。基于新的五阶剪切变形理论对墙夹层板进行建模。采用汉密尔顿原理获得板运动的控制微分方程。所提出的公式和结果的准确性得到了验证，并通过与文献中可用的结果高度一致证明了其准确性。基于我们的结果，我们指出了蜂窝芯的蜂窝结构对船用内墙夹层板临界屈曲载荷的影响。此外，还利用 Galerkin 方法说明了厚度、纵横比、石墨烯纳米片重量分数和几何参数对临界屈曲载荷的影响。这项研究的成果可能有助于创造更高效的工程应用，特别是在海洋和船舶工业中。