XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System技术层面
最大几何量子熵
首先，回想一下参考文献。[ 24 ] 其中 Hughston、Josza 和 Wootters 给出了给定密度矩阵背后所有可能集合的构造性特征，假设集合具有有限数量的元素。其次，Wiseman 和 Vaccaro 在参考文献中。[ 25 ] 然后通过物理可实现集合的动态激励标准论证了首选集合。第三，Goldstein、Lebowitz、Tumulka 和 Zanghi 挑选出高斯调整投影 (GAP) 测度作为热力学和统计力学环境中密度矩阵背后的首选集合 [ 26 ]。第四，Brody 和 Hughston 在几何量子力学中使用了最大熵的一种形式 [27]。HJW 定理。在技术层面上，对于我们的目的而言，最重要的结果之一是 Hughston-Josza-Wootters (HJW) 定理，该定理已在文献 [ 24 ] 中证明，现在我们对其进行总结。考虑一个有限维希尔伯特空间 H S 的系统，该系统由秩为 r 的密度矩阵 ρ 描述：ρ = P r j =1 λ j | λ j ⟩⟨ λ j | 。我们假设 dim H S := d S = r ，因为 d S > r 的情况很容易通过将 H S 限制在由 ρ 的图像定义的 r 维子空间中来处理。然后，可以通过与具有 d S 个正交向量作为列的 d × d S 矩阵 M 进行线性混合，从 L ( ρ ) 生成具有 d ≥ d S 个元素的通用集合 e ρ ∈E ( ρ )。然后，e ρ = { p k , | ψ k ⟩} 由以下公式给出：
医疗保健和医学领域的人工智能革命以及老龄化人口不平等和劣势的（重新）出现
医学和医疗保健领域的人工智能系统正在被广泛探索用于预防、诊断、新药设计和后期护理。人工智能技术在医疗保健系统中的应用有望带来令人印象深刻的成果，例如均衡医疗保健、降低死亡率和人为错误、降低医疗成本以及减少对社会服务的依赖。鉴于世界卫生组织的“健康老龄化十年”，人工智能应用被设计为数字创新，以支持老年人的生活质量。然而，人工智能应用中不同类型的算法偏见、使用数字设备和平台的年龄歧视以及数字数据中的年龄偏见的证据表明，人工智能的使用可能会对老年人口产生歧视性影响，甚至造成伤害。本文探讨了医学和医疗保健系统中人工智能应用中的年龄偏见和年龄歧视问题，并试图确定该领域的主要挑战。它将通过讨论可能观察到人工智能对年龄不平等产生潜在负面影响的两个层面，反映人工智能应用放大现有健康不平等的潜力。首先，我们将解决算法和数字数据集（尤其是健康数据）中年龄偏见的技术层面。其次，我们将讨论医疗保健中使用的自动决策系统 (ADM) 对老年人口可能产生的不同结果。这些例子将展示人工智能系统如何在医疗保健和医学中创造新的年龄不平等结构和新的排斥维度，尽管只是部分展示。
卡塔尔及其合作伙伴致力于加沙停火：外交部
卡塔尔外交部发言人马吉德·本·穆罕默德·安萨里博士昨天表示，卡塔尔一直在“通过各种方式和手段”继续努力，以达成加沙地带停火协议。安萨里博士在外交部组织的每周新闻发布会上强调，所有调解人（卡塔尔、美国和埃及）都在为结束加沙战争做出巨大努力。关于正在进行的多哈间接谈判，安萨里博士强调，无论是在多哈还是在开罗，谈判都是在技术层面上进行的。关于叙利亚问题，安萨里博士表示，卡塔尔欢迎美国政府决定暂停对叙利亚的一些制裁，并希望这些制裁能够彻底、永久地解除。他说：“我们欢迎美国暂停对叙利亚的部分制裁，这是部分举措”，希望永久解除制裁，促进经济周期。关于卡塔尔在此背景下的作用，他表示，地区普遍致力于解除对叙利亚的制裁，卡塔尔的努力是这一地区努力的一部分。安萨里博士指出，有关卡塔尔天然气运往叙利亚的报道是媒体的猜测，强调该国现阶段的重点是向叙利亚人民提供人道主义援助。他说，卡塔尔致力于从人道主义和技术支持两个方面支持叙利亚人民。他提到了外交部国务部长穆罕默德·本·阿卜杜勒阿齐兹·本·萨利赫·阿尔·胡莱菲博士阁下在叙利亚代表团访问多哈期间所作的声明，以及他昨天确认继续开通空中桥梁并恢复飞往叙利亚国际机场的航班。
在适应实验室测序批处理批处理反应器
摘要：在适应富含异种生物的水的过程中，生物系统经过多个阶段。第一个与社区的重组，结构的明显破坏以及活性生物降解剂的乘法有关。本研究的目的是描述在垃圾填埋场治疗中适应阶段发生的微生物组重组。在模型SBR（测序批处理反应器）中，模拟了21天的填埋液纯化过程。废水以浓度越来越高。进入未稀释的渗滤液时，激活的污泥结构分解（污泥体积指数-4.6 ml/g）。化学氧的需求和氮浓度保持在进水中的高值（分别为2321.11 mgO 2 /L和573.20 mg /l）。发现了大量的自由泳式细胞，并且伪摩an和acinetocacter属的有氧杂育和细菌的数量增加了125次。Azoarcus -Thauera簇（27％）和假单胞菌属。（16％）在活性污泥中注册为主要细菌基团。在微生物群落的变化结构中，γ-杆菌，家庭根茎科，糖疗法阶层主要代表。在悬浮的细菌，微分细菌科和伯克霍尔德科（Burkholderiaceae）以其降解异生物的能力而闻名。酶学分析表明，芳香结构的裂解的正通道在社区中活跃。在技术层面上，浸出的微生物群落中所述的变化似乎具有破坏性。但是，在微生物学层面上，明确概述了初始适应的趋势，如果继续，这可以提供高效的生物降解群落。
量子计算的简洁经典验证
摘要。我们为量子计算 (BQP) 构建了一个经典可验证的简洁交互式论证，其通信复杂性和验证器运行时间在 BQP 计算的运行时间内是多对数的（在安全参数中是多项式的）。我们的协议是安全的，假设不可区分混淆 (iO) 和错误学习 (LWE) 的后量子安全性。这是第一个简洁的论证，适用于普通模型中的量子计算；先前的工作（Chia-Chung-Yamakawa，TCC '20）既需要较长的公共参考字符串，又需要非黑盒使用以随机预言机建模的哈希函数。在技术层面，我们重新审视了构建经典可验证量子计算的框架（Mahadev，FOCS '18）。我们为 Mahadev 的协议提供了一个独立的模块化安全性证明，我们认为这是有独立意义的。我们的证明很容易推广到验证者的第一条消息（包含许多公钥）被压缩的场景。接下来，我们将压缩公钥的概念形式化；我们将该对象视为受限/可编程 PRF 的泛化，并基于不可区分混淆对其进行实例化。最后，我们使用（足够可组合的）NP 简洁知识论证将上述协议编译成完全简洁的论证。使用我们的框架，我们获得了几个额外的结果，包括 - QMA 的简洁论证（给定见证的多个副本）， - 量子随机预言模型中 BQP（或 QMA）的简洁非交互式论证，以及 - 假设后量子 LWE（无 iO）的 BQP（或 QMA）的简洁批处理论证。
2025请致电论文
特殊焦点模块背面功率，3D集成，内存堆叠，异源集成（启用AI革命）新兴技术CMOS Technologies的缩放范围继续延伸，超出了当前3 nm节点的清晰外观，包括围绕技术周围的闸门。引入背部功率将为高级技术带来令人兴奋的新功能，但同时，带来了在提供的ESD设备中需要解决的新ESD挑战。使用高级技术，高应用程序性能和异质集成概念为ESD保护设计带来了新的挑战。对于2025年EOS/ESD研讨会，我们正在寻找展示技术层面的进步和挑战的原始出版物。设备测试技术缩放和包装的复杂性的增加需要更高级的ESD测试解决方案。现代包装技术还引入了制造过程中未知的ESD应力水平。初始测量结果显示出非常快的脉冲解决了次纳秒时间域。现有的测试方法适合在此时间域中的表征，还是我们需要新的方法？我们邀请提交这些问题以及在ESD测试其他领域的进步。制造控制商业高性能2.5D和3D IC的制造具有与ESD相关的特定挑战，其中包含新材料，自定义集成和相关测试方法的新组装过程。模具到磁力，晶圆到磁力粘结，堆叠的ICS和模块包括具有低ESD承受能力的子系统，具有大量和各种各样的模具到die接口和小凹凸音高。我们邀请提交的意见，以解决控制和处理方面的进步，以朝着低于5 V制度的ESD稳健性非常低的行业趋势。
在没有 Toffoli 门的情况下估计量子模拟中的精确能量
在数字量子模拟中，量子计算机充当难以用传统方法预测的系统的通用模拟器。然而，该领域的目标不仅仅是简单地用一个系统模仿另一个系统：在将模型的哈密顿量映射到量子比特上之后，采用量子算法提取其光谱和特征态。这种算法中可能最复杂的是量子相位估计，它允许人们通过对模拟时间演化的傅里叶分析（在模型哈密顿量下）投射到光谱特征态。然而，尽管概念简单，量子相位估计在技术层面上具有挑战性。它的要求不仅超出了当前硬件的能力，而且它很可能在未来带来技术挑战。部分问题在于时间演化无法精确模拟，而通常必须近似。正如 [ 1 ] 中最初所建议的那样，这可以通过 Trotterization 实现，这意味着模拟器被设计为在精确时间演化的频闪片段中演化。演化的时间周期越短，近似值越精确，但量子相位估计对于较长的时间演化具有更好的分辨率 [2,3]。该算法还需要一个额外的估计器量子比特寄存器来耦合到 Trotterization 时间演化中的每个片段，这可能要求量子计算机内部进行非局部操作。不过，有更先进的方法可以取代相位估计算法中的 Trotterization。在量子比特化 [4] 中，模拟器被一定数量的量子比特扩展。时间演化随后被一个幺正所取代，该幺正位于扩展的某个子空间中，充当模拟器量子比特的哈密顿量。由于幺正描述了该子空间外的旋转，因此旋转角度（哈密顿量特征值的函数）可以通过相位估计程序读出。量子比特化的吸引力在于它不涉及哈密顿量的任何近似；然而，它通常需要更高级的量子操作，比如 Toffoli 门 [ 5 ]。当人们试图将额外量子比特的数量保持在
PM-0924：职位税句
一般性声明：在IT经理II的管理方向，网络服务分支部门负责人的行政指导下，现任者在技术层面上表现最高，并充当网络服务部门管理的技术专家顾问，并支持Caltrans Enterprise网络和交通运营网络。现任总部位于萨克拉曼多总部办公室，并为服务于Caltrans业务运营的技术解决方案提供了支持和领导力：现任公司与管理层和员工合作合作，以提供技术领导力和专业知识，以推动该部门对企业企业数据中心基础设施技术的使用，以实现不断改进。现任人的角色和职责包括但不限于在企业平台和数据中心技术中为系统的建筑，设计，实施和维护，包括全州运营技术网络和运输管理中心。现有人士在企业体系结构和基础架构服务中提供最高水平的技术知识，而不限于：服务器，网络，存储，虚拟化，虚拟化，自动化，脚本，云技术，云技术和网络访问控制（NAC）。现任者在系统开发生命周期内执行高度复杂的活动，其中包括系统：分析，设计，构建，测试，维护和操作。此外，现任人应为资产生命周期管理的所有阶段提供潜在客户支持，包括采购，部署，安装，配置，维护和操作以及剩余。域：系统工程客户服务现任者将为复杂和任务关键的服务器基础架构项目领导并提供技术建议。现任者应在数据中心基础架构技术的配置和使用中提供领导，指导，培训和支持。现任人与同行和管理层合作，以更新和推荐标准，流程和程序以及基础架构技术最佳实践。现有轨道，监视和审核IT资产，以使用标准资产管理工具和技术符合国家行政手册和其他适用的策略和法规来维持问责制。现任者还执行功能，包括但不限于研究，写作，报告，呈现等。
芒果：长期，多人
这项研究介绍了芒果（多阶段能量优化），这是一种新型优化模型，结合了多年计划范围，以及灵活的多阶段投资策略，用于有效的，长期的分散多能系统（D-MES）的长期长期设计。通过考虑随着时间的流逝而发展的能源和技术 - 经济环境的动态，芒果利用投资灵活性的战略价值，并可以最佳地D-MES投资，以便从预计的未来降低的技术成本和技术改进中受益。为了实现这一目标，该模型考虑了最相关的动态方面，例如能源需求的年度差异，不断变化的能源运营商和技术价格，技术改进和设备退化。芒果还能够优化由安装在不同位置的多个相互连接的D-ME组成的复杂配置的设计。最后，该模型的公式还解决了可能在多阶段能量系统模型中扭曲解决方案的原子效应。除了介绍芒果的关键方面和数学表述外，本研究还使用该模型制定了一个30年的项目地平线，该计划是由瑞士苏黎世3个地点组成的城市地区。一个候选D-ME被考虑每个站点，并检查了有关建筑改造和D-MES互连的不同情况。总体结果表明，改造会导致排放水平较低，但成本明显更高。另一方面，D-MES互连可改善经济和环境系统的性能。最后，关于最佳的D-MES配置，使用了多种技术，并结合了空气源热泵和天然气锅炉的组合，从而提供了更好的经济性能以及地面源热泵和生物量锅炉的组合，以实现更环保的设计。总的来说，芒果通过在每个项目年内提供有关系统经济业绩的详细信息，通过提供有关系统的经济性能，并在技术层面上指定每个D-MES的最佳技术配置及其最佳操作时间表，从而在经济层面上提供灵活的多阶段投资策略来促进D-MES决策。具有长期的视角，芒果可以提供与能源开发人员领导的现实世界能量系统设计项目的动态类别相匹配的见解。
正电子发射断层扫描中的人工智能
智能手机、智能家居、智能导航等都是人工智能（AI）在日常生活中的重要应用。人工智能最早出现于20世纪50年代，随着对它的认识和重新定义，人工智能逐渐被提出。目前，人工智能被定义为研究和开发用于模拟、扩展和增强人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新技术科学（1）。我们目睹了人工智能的快速发展，其在医疗保健，特别是医学图像处理和分析方面的研究和应用方兴未艾。与更易于获取且采集过程更容易标准化的计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）相比，正电子发射断层扫描（PET）更昂贵、获取范围更广，其更复杂的技术操作过程给标准化图像采集带来了困难。虽然AI在PET领域的研究和应用进展相对较慢，但由于PET作为分子影像的重要领域，AI在PET成像领域的应用正受到广泛的关注，成为研究热点。在技术层面，针对不同厂家、不同仪器型号、不同成像技术的PET扫描仪在成像过程中参数和质量的差异性，开展了图像后处理研究，包括图像标准化、归一化、小波变换、高斯变换、特征预处理等。AI赋能的分割技术进一步提高了AI特征的稳定性和AI研究的可重复性（2、3）。为了满足临床应用的需求，通过深入挖掘图像特征，结合人群和临床证据，构建机器学习模型，PET 中的 AI 已被开发用于病变检测和边界描绘、诊断和鉴别诊断、风险预测和预后评估，甚至预测临床基因或分子分型（ 1 , 4 – 7 ）。本研究主题包括 11 篇出版物，强调了 AI 如何支持 PET 图像处理和分析。最近，许多研究小组一直致力于将 AI 用于 PET 图像解释，例如病变检测。Kawakami 等人应用对象深度学习 (DL) 检测模型 You Only Look Once Version 2 (YOLOv2) 来检测 18 F-FDG PET 中的生理和异常摄取。）。）。结果表明，MIP 图像上的生理摄取被快速准确地识别（Kawakami 等人。YOLOv2 检测到的异常摄取与手动识别的覆盖率较高（Kawakami 等人。精确的检测和快速的反应将成为疾病诊断的有用工具。最大标准化摄取值 (SUVmax) 是解释图像和评估的最常用参数