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World File Search System捷径
彭宁陷阱实验中实现的 Dicke 模型中的绝热性“砰砰”捷径
量子计量领域有可能大幅提高从标准量子极限到海森堡极限的测量精度。这些技术依赖于创建纠缠量子态的能力，并通过干涉法利用它们进行高精度测量。可以采用各种不同的技术来利用各种纠缠态的计量应用 [ 1 – 5 ] 。创建这些在计量上有用的状态通常是一项艰巨的任务。一种有前途的方法是绝热态制备，其中系统从一个简单的哈密顿量开始，该哈密顿量具有易于生成的产物态作为其基态，然后通过缓慢改变外部参数绝热演化到复杂哈密顿量的纠缠基态。挑战在于，与相关的最小能隙相比，绝热态制备必须缓慢进行，以减少演化过程中不必要的绝热激发。对于热力学极限中间隙消失的系统，有限系统的最小间隙通常与系统大小成反比，这使得绝热态准备对于较大的系统尤其困难。当前的量子模拟器无法使系统演化足够长的时间来完全执行此过程，因为它们受到退相干和技术噪声的限制。这种演化时间短的限制不可避免地会产生非绝热激发，这种激发可能非常显著，并会严重影响目标纠缠态的保真度。挑战在于在长时间尺度上进入的退相干误差和在短时间尺度上进入的非绝热激发之间找到平衡。该问题的一个潜在解决方案是绝热的捷径——系统以非绝热方式演化，以便在演化结束时进入纠缠基态。这些技术减少了总状态准备时间，这使得它们在处理退相干效应时具有吸引力。最近，该领域出现了许多理论突破 [ 6 – 8 ] 。一种基于向汉密尔顿量添加反非绝热场的技术可以保证系统演化到正确的纠缠基态。它通过在汉密尔顿量中添加一个辅助项来实现这一点，该辅助项旨在精确抵消将要发生的激发，确保系统始终保持在瞬时基态。该项的强度
从基因组到药物的捷径：利用生物信息学工具寻找胃癌治疗的新靶点
摘要：胃癌 (GC) 是一种高度异质性的复杂疾病，是全球第五大常见癌症（2018 年全球约有 100 万例病例和 784,000 例死亡）。GC 预后不良（5 年生存率不到 20%），但人们正在努力寻找在肿瘤形成过程中高表达的基因，并以相关蛋白质为靶点来寻找新的抗癌分子。从基因表达综合 (GEO) 库收集数据，以获得三个数据集矩阵，分析胃肿瘤组织与正常胃组织，并涉及使用 GPL570 平台和不同来源进行的微阵列分析。使用 GEPIA 工具对数据进行差异表达分析，使用 KMPlot 进行生存分析。为了提高稳健性，使用 TCGA 数据库中的 GC 数据来证实 GEO 数据的分析。通过 RT-qPCR 在几种 GC 细胞系中确认了 GEO 和 TCGA 中计算机分析发现的基因。使用 AlphaFold 蛋白质结构数据库来查找相应的蛋白质。然后，进行基于结构的虚拟筛选以寻找分子，并使用 DockThor 服务器进行对接分析。我们的计算机和 RT-qPCR 分析结果证实了 AJUBA 、 CD80 和 NOLC1 基因在 GC 系中高表达。因此，在 SBVS 分析中使用相应的蛋白质。共有三种分子，每个靶标一个分子，即 MCULE-2386589557-0-6、MCULE-9178344200-0-1 和 MCULE-5881513100-0-29。所有分子都具有良好的药代动力学、药效学和毒理学特性。分子对接分析表明，这些分子与蛋白质在对其活性至关重要的位点相互作用。使用虚拟筛选方法，对在致癌细胞功能中发挥重要作用的基因编码的蛋白质进行分子对接研究。将公共微阵列数据的系统收集与比较元分析、RT-qPCR、SBVS 和分子对接分析相结合，提供了一种合适的方法来寻找与 GC 有关的基因并与相应的蛋白质一起寻找具有抗癌特性的新分子。
现代测谎仪：人工智能驱动的情感筛查和员工测谎保护法 (EPPA)
本说明将专门分析依赖情感识别技术的视频面试屏幕的使用情况，该技术可以分析申请人的语音音调、词汇选择和面部动作。然而，目前流行的人工智能情感筛选让人想起了员工筛选测试的早期阶段：测谎仪。国会在 1980 年代禁止雇主使用测谎仪。通过采用旧的分析捷径，这些捷径声称将心理生理反应与所需的性格特征（即诚实）相关联，这个不断发展的行业正在违反联邦法律。本说明还将批评反歧视法、数据保护法和消费者保护法的局限性，以解决这些屏幕造成的隐私损害范围。
极高 ISP 航天器推进系统
1 Baramsai 等人，“NASA 实现聚变能的新捷径：晶格约束聚变无需使用大型磁铁和强力激光器”，IEEE Spectrum（2022 年 3 月）。https://spectrum.ieee.org/lattice-confinement-fusion
人工智能记者与减少媒体敌意偏见
当新闻机构努力解决公众不信任问题时，人工智能 (AI) 记者可能通过激活机器启发式来减少对敌对媒体偏见的看法——这是一种常见的心理捷径，观众通过这种捷径认为机器是客观的、系统的和准确的。本报告详细介绍了两项实验的结果（分别为 n = 235 和 279 名美国成年人），复制了作者的先前研究。与之前的研究一致，本研究发现了额外的证据来支持这一论点，即人工智能记者触发机器启发式评估，从而减少对敌对媒体偏见的看法。延续过去的研究，本研究还表明，偏见缓解过程（如果是人工智能，那么机器启发式激活，因此感知到的偏见减少）受到来源/自我意识形态不一致的调节——尽管在两个问题（堕胎合法化和 COVID-19 疫苗强制令）的报道中有所不同。
现实量子比特中加速绝热门的解析设计：超导电路的一般理论和应用
绝热捷径是加速绝热量子协议的通用方法，在量子信息处理中具有许多潜在应用。不幸的是，对于具有复杂相互作用和多个能级的系统，通过分析构建绝热捷径是一项具有挑战性的任务。这通常通过假设理想化的汉密尔顿量来克服[例如，仅保留有限的能级子集，并进行旋转波近似（RWA）]。在这里，我们开发了一种分析方法，可以让人们超越这些限制。我们的方法是通用的，可以分析得出的脉冲形状可以纠正非绝热误差和非 RWA 误差。我们还表明，与传统的非绝热协议相比，我们的方法可以产生需要更小驱动功率的脉冲。我们详细展示了如何利用我们的想法在现实的超导通量子比特中分析设计高保真单量子比特“三脚架”门。
制定网络安全战略和路线图
例如，您可能制定了完善的政策和程序，但如果员工只有 20% 的时间遵守这些政策和程序，那么这些政策和程序就毫无意义。如果您的工作文化鼓励取得成果而不是遵循程序，那么员工可能会使用捷径来完成任务，并带来不必要的安全风险。知识差距可能是另一个问题——如果培训没有解决关键的安全程序，那么有人可能会轻易关闭设备功能，从而阻止网络犯罪分子利用系统漏洞。
预防质量指标（PQI）综合指标，V2023
开发医疗保健研究与质量（AHRQ）质量指标（QI）综合措施的目标是提供一种措施，可使用在国家，地区，州或州或提供商/地区级别应用的方法来监视绩效，或者在整个地区或种群之间监测绩效。综合措施的潜在优势是总结多个指标的质量，提高检测差异的能力，确定重要的领域和质量驱动因素，优先考虑质量改进的行动，对未来（未知）保健服务的最新决定（避免认知捷径），并避免认知“捷径”，尽管存在这些潜在的优势，但在综合范围中存在差异，并构成了重要的差异，这些差异是构成重要差异的，这些差异是构成差异的，这些差异是构成重要的，是构成差异的，这些差异是存在的，这些差异是构成重要的，却是构成差异，这些差异是构成重要的，是构成差异的范围。卫生保健系统对质量的贡献最大，或损害了报告的影响和信誉。在权衡复合措施的益处和关注点时，还有许多潜在用途，例如：消费者用于选择医院或健康计划，提供者用来识别质量的领域和驾驶员的用途，购买者用于选择医院或健康计划以改善员工健康的选择，以及改善员工健康的使用，以改善医疗服务的政策优先级，以改善健康人群的健康。本文档为AHRQ QI用户提供了技术概述。
生成人工智能：教育者指南
它们旨在帮助教育工作者了解生成式人工智能的潜在用途，既可以支持学生学习，更重要的是，为学生提供完成评估所需任务的潜在“捷径”。制定这些指南是为了给教育工作者提供支持和建议，让他们反思，并在适当的情况下与学生分享和讨论，使他们能够理解和领会什么是允许的，什么是不允许的。总体目标是让人们了解 GenAI 能做什么和不能做什么，从而确保使用 GenAI 工具的道德基础，帮助学生建立自己的自我意识和知识，避免违反学术诚信。