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与 COVID-19 疫苗安全相关的在线搜索的时间趋势：一项数字信息流行病学研究
文章信息摘要背景：COVID-19 疫苗的快速发展可能引发了美国公众对其安全性和副作用的担忧。本研究旨在评估 2021 年至 2022 年美国与 COVID-19 疫苗安全性和副作用相关的在线搜索趋势。方法：使用 Google COVID-19 疫苗接种搜索洞察分析 2021 年 1 月 4 日至 2022 年 11 月 21 日（98 周）期间美国关于 COVID-19 疫苗安全性和副作用的搜索。数据从 0（低兴趣）到 100（高兴趣）缩放为一个固定的比例因子，称为缩放归一化兴趣 (SNI)，以表示随时间和位置的相对搜索兴趣。使用连接点回归分析确定研究期间的搜索趋势。结果：分析包括美国 38 个州的 709 个县。 2021 年 4 月，哥伦比亚特区（SNI：35.8）、马萨诸塞州（29.7）、新罕布什尔州（27.4）、康涅狄格州（27.3）和缅因州（26.7）对 COVID-19 疫苗安全性和副作用的搜索量达到峰值，随后显着下降，平均每月百分比变化 (AMPC) 为 -16.6%（95% CI -19.9 至 -13.3），直到 2022 年 7 月。2021 年 1 月至 2022 年 11 月的总体 AMPC 为 -8.9%（95% CI -16.2 至 -0.9；P < 0.001）。结论：与 COVID-19 疫苗安全性和副作用相关的在线搜索随着时间的推移急剧减少，支持使用数字监控来跟踪实时疫苗安全问题。这项研究深入了解了公众对 COVID-19 疫苗风险的兴趣，并有助于监测潜在的安全问题。
使用sacarotrof细菌搜索的氧化纳米颗粒的生物粒性生产
摘要近年来，纳米技术因其对科学和生活的各个领域（包括生物学和生物医学）的广泛影响而引起了研究人员的大大关注。纳米级的纳米颗粒的独特物理，化学，光学，电子和磁性特性导致了有关其合成的巨大努力。通常通过各种物理和化学方法合成它们；但是，其中许多方法是能量密集型的，导致产生具有污染特性的有毒副产品。因此，环保方法的发现和开发，例如细菌对纳米颗粒的生物合成，引起了人们的注意。在这项研究中，使用微生物菌株的微生物菌株的微生物培养物合成了氧化锌纳米颗粒。OSNP13。通过包括UV-VIS，DLS和XRD在内的结构分析来表征合成的纳米颗粒。结果表明，产生的氧化锌纳米颗粒的平均大小为59.16 nm。此外，还评估了合成纳米颗粒的抗菌活性。将大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的氧化锌纳米颗粒的MIC计算为500μg/ml。这项研究中产生的氧化铜纳米颗粒表现出显着的抗菌特性，可以被视为合适的候选物作为抗菌剂。
AlphaRouter：基于强化学习和树搜索的量子电路路由
摘要 — 量子计算机有可能在优化和数字分解等重要任务上超越传统计算机。它们的特点是连接性有限，这需要在程序执行期间将其计算位（称为量子位）路由到特定位置以执行量子操作。传统上，最小化路由开销的 NP 难优化问题已通过次优的基于规则的路由技术解决，而成本函数设计中嵌入了固有的人为偏见。本文介绍了一种将蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 与强化学习 (RL) 相结合的解决方案。我们基于 RL 的路由器称为 AlphaRouter，其性能优于当前最先进的路由方法，并且生成的量子程序的路由开销减少了多达 20%，从而显著提高了量子计算的整体效率和可行性。
使用NSSL警告搜索的评估-AMS期刊
摘要：预报通常会在模型预测中校准其信心。合奏固有地估计预测信心，但通常是不足的，整体扩散与集合均值误差并不密切相关。合奏传播与技能之间的错位激发了“预测预测技能”的新方法，以便预测者可以更好地利用集合指导。我们已经训练了逻辑回归和随机森林模型，以预测NSSL WARN-FORECAST系统（WOFS）的复合反射性预测的技能，这是一个3公里的合奏，可快速更新预测指南，以预测0-6小时。预测技能预测在分析时间在观察到的风暴位置确定的量化区域内的1-，2或3小时提前时间有效。我们使用WOFS分析和预测输出以及NSSL多雷达/多传感器复合反射性，从2017年到2021年的106例NOAA危险天气测试床春季预测实验。我们将预测任务框架为多类问题，在该问题中，预测技能标签是通过平均为多个反射性阈值和验证范围的延长分数技能得分（EFSS）来确定的20％）。初始机器学习（ML）模型对323个预测变量进行了培训；最终模型中的10或15个预测变量只会降低技能。最终模型基本上优于精心开发的持久性和基于传播的模型，并且可以合理地解释。结果表明，ML可以成为指导用户对对流（和更大尺度）合奏预测的有价值的工具。
了解可搜索的加密中的泄漏
可搜索的加密，或更一般的结构化加密，允许在加密数据上进行搜索。这是用于保护云存储的重要加密工具。结构化加密的标准安全概念要求协议对数据或查询没有任何泄漏，除了泄漏函数定义的允许泄漏之外。这是由于这样的有效方案不可避免的事实。不幸的是，众多作品表明，即使是攻击者也可以利用无害的泄漏来破坏用户的隐私并恢复其查询和/或数据，尽管结构化的加密方案证明是安全的。尽管如此，标准安全仍然是用于显示结构化加密方案“安全性”的首选概念。虽然研究人员不太可能设计实用的结构化加密方案，但没有泄漏，但很少有工作的研究方法可以评估泄漏。这项工作提出了一个新颖的框架来量化泄漏。我们的方法学是受定量信息流的启发，我们称我们的方法𝑞裂解分析。我们展示了𝑞-渗出分析与标准安全性如何相关。我们还通过分析具有复杂泄漏函数的两个现有方案的安全性来证明𝑞裂解分析的有用。
学习启发式搜索的离散世界模型
对于许多顺序决策问题，通常需要计划才能找到解决方案。但是，对于诸如机器人技术中遇到的域，换句函数（也称为世界模型）通常是未知的。虽然基于模型的强化学习方法学习了可以用于计划的世界模型，但此类方法受到在许多时间段应用模型应用时会累积的错误限制，并且无法重新识别计划的状态。为了解决这些问题，我们介绍了DeepCubeai，这是一种算法，该算法学习了一个世界模型，该模型代表了在离散的潜在空间中代表状态，使用增强学习学习学习一种启发式功能，该功能使用该学识渊博的模型将概括性和目标状态概括，并将学习的模型结合在一起，并将启发式功能与启发式搜索相结合，以解决问题。由于潜在空间是离散的，因此我们可以通过舍入来防止小错误的积累，我们可以通过简单地比较两个二进制向量来重新识别状态。在我们对Rubik Cube，Sokoban，Icelider和DigitJump的像素表示的实验中，我们发现DeepCubeai能够将模型应用于数千个步骤，而不会出现任何错误。此外，DeepCubeai在所有领域中解决了99％以上的测试实例，跨目标状态概括了，并且大大优于贪婪的政策，而贪婪的政策没有与学识渊博的世界模式计划。
HTS磁铁状态和FCC-HH的计划 光子计数ct 的闪光灯和sipms 低温检测器 Y. Celik，A。Stankovskiy，G。van den eynde -28/05/2024 Aleph2耗竭代码的高级特征应用于核设施的放射性保护 使用生成机器学习的6D相空间重建 使用液体氙气tpcs 发现隐藏区域暗物质 SBND的宇宙射线研究 量子密码学 使用结构化纳米材料的超高加速度梯度 科学海报的PowerPoint模板 量子增强机器学习，用于分类物质的量子阶段 涂料沉积 WP6：知识的转移 一种探索真空吸引力相互作用的方法 ARI-SXN梁辐射屏蔽分析 阶段I SD-433+UMD Photon搜索的概述
•探索LTS磁铁的性能限制，重点是强大的大规模实现•探索超出NB 3 SN限制的HTS磁铁技术，用于加速器应用•开发下一代的加速器磁铁，用于未来的colliders
使用模拟综合生物启发的基于搜索的测试
20477481，2024，5，从https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/smr.2591下载，由Statens Beredning，Wiley Online Library，on [07/06/2024]。有关使用规则，请参见Wiley Online Library上的条款和条件（https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions）； OA文章由适用的Creative Commons许可
