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从算法、实现和特性方面对经典随机游走和量子游走的比较研究
近年来，随着硬件和软件技术的进步，高性能计算取得了长足的发展。计算机的性能按照摩尔定律不断提高，但似乎在不久的将来就会达到极限。量子计算机有可能大大超越经典计算机的性能，因此成为研究的焦点。本研究从理论角度和模拟实现两个方面探讨了经典随机游动与量子游动的区别，并探讨了量子游动在未来的适用性。概述了经典随机游动和量子游动的基本理论，并根据经典随机游动和量子游动的行为和概率分布，比较了它们之间的特征差异。同时，我们使用Qiskit作为量子模拟器实现了量子行走。表示量子行走的量子电路主要由硬币算子、移位算子和量子测量三部分组成。硬币算子表示量子行走中的抛硬币，这里我们使用了Hadamard算子。移位算子表示根据硬币算子的结果进行量子行走的移动。量子测量是提取量子比特的量子态的过程。在一维量子行走中，我们准备了四种情况，作为从两个到五个量子比特位置的量子比特数的差异。在所有情况下，都已看到量子行走的成功实现，这与量子比特的数量和初始状态的差异有关。然后，我们广泛研究了二维量子行走的实现。在二维量子行走中，就每个 x 和 y 坐标位置的量子比特数量而言，准备了三种情况，从两个到四个量子比特。虽然与一维情况相比，问题设置的复杂性大大增加，但可以看出量子行走实现的成功。我们还看到，量子行走的行为和概率分布的扩展在很大程度上取决于初始硬币状态和初始位置的初始条件。本研究证明了量子行走作为解决未来广泛应用中复杂问题的工具的适用性。最后，我们给出了本研究的可能观点和未来展望。
越来越多的药物治疗有效性在管理有或没有自闭症的幼儿的注意力/多动障碍方面有效性 div> div> div>
许多自闭症谱系障碍（ASD）的儿童也患有注意力/多动症（ADHD）。ADHD与负面结果的风险增加有关，并且早期干预至关重要。当前的指南建议进行社会心理干预措施，例如行为训练，例如在管理或没有ASD的儿童中管理多动症症状的第一个治疗方法。如果症状对这些干预措施产生难治性，则建议使用刺激剂，2-肾上腺素能激动剂抑制剂，选择性去甲肾上腺素再摄取抑制剂和第二代抗精神病药。但是，这些药物治疗没有在学龄前儿童中使用的监管批准，并且证据证明了该人群的安全性和效率在历史上非常有限。自2020年发布当前指南以来，已经发表了一些新的随机对照试验和现实世界的研究，这些试验已经调查了这些药物在患有ADHD的学前班儿童中的效率和耐受性，有或没有合并症ASD。在这里，我们对这些研究的关键发现进行了综述，该研究表明，越来越多的证据支持在患有ASD合并症的学龄前儿童中使用药理学干预措施。
JAK抑制剂在治疗方面的治疗功效和安全性...
结果：根据选择标准，我们确定了71名患者的7个出版物。关于皮肤病变，CDASI降低了17.67（95％CI：-20.94〜 -14.41）。CK增加了8.64 U（95％CI：-28.25〜45.53）。关于肌肉病变，MMT增加了10.31（95％CI：-2.83〜23.46）。亚组分析表明，不同类型的JAK抑制剂具有不同程度的降低。CDASI接受了RUX治疗的患者的最低[-20.00（95％CI：-34.9〜 -5.1）]，其次是TOF [-18.29（95％CI：-21.8〜 -14.78）]此外，单独接受TOF治疗的患者CDASI的平均减少为16.16（95％CI：-21.21〜 -11.11），与其他免疫抑制剂结合使用18.59（95％CI：-22.74〜 -14.45）。进行安全评估，一名患者开发了口感HSV，两名患者出现了血栓栓塞事件。
思想和行动方面的代理经验不可或缺的远期模型
膀胱癌是尿液系统中最常见的恶性肿瘤之一，由于其复杂的生物学特征和高复发率，在治疗方面始终提出了巨大的挑战。尽管在过去十年中，在免疫疗法和靶向疗法方面取得了巨大发展，但许多患者的治疗结果仍然不令人满意，尤其是长期效率。综述讨论了在膀胱癌进展过程中开发的分子机制：遗传和表观遗传改变，肿瘤微环境的动力学（TME），以及各种信号通路的失调和异常激活 - 均导致治疗性抗性。是基因突变，尤其是在低级和高级肿瘤中，与表观遗传修饰相同，在肿瘤侵袭性和耐药性中起着相当大的作用。tme，包括与癌症相关的细菌细胞（CAF），免疫抑制细胞以及细胞外基质（ECM）的不同成分，策划了一种促进肿瘤生长和免疫逃避的环境，并在任何可能使用的治疗方案上均具有抵抗力。审查还提供了膀胱癌进展中PI3K/AKT和MAPK信号通路的概述以及针对它们的靶向疗法的发展。此外，它讨论了免疫疗法抗药性的挑战和机制，包括涉及免疫检查点抑制剂的抗药性和机制。其他有希望的方法包括开发新的治疗策略，这些策略不仅针对信号通路，而且针对组合疗法中的免疫检查点。本综述旨在通过充分了解膀胱癌所涉及的潜在机制来促进更有效和个性化的治疗策略。
森林和树木在解决方面的潜力...
埃塞俄比亚高度容易受到气候变化的影响，其影响可以在不同部门之间感受到。特别是森林受到温度上升，降水模式和极端天气事件的威胁。人类活动，例如森林砍伐和土地利用变化，进一步加剧了气候影响，增加了野火的风险，并降低了森林对碳封存的潜力。然而，森林和树木对生态系统和当地社区至关重要，提供动植物栖息地，防止土壤侵蚀，提供足够的水资源，用于燃料和建筑的木材以及各种非木制产品。此外，气候变化越来越多地通过长期和更频繁的干旱来影响水资源，从而导致埃塞俄比亚数百万人的水短缺，作物失败和粮食不安全。同时，不稳定和沉重的降水事件导致洪水和土壤侵蚀的实例增加，进一步损害了水的利用率和质量。以类似的方式，土壤受到气候变化的影响，温度升高和变化的降水模式导致土壤降解和土壤肥力降低，这使小农农民更难将农业作为生计。
绿色数字金融：中央银行数字货币在解决气候变化方面的潜在作用
作为负责管理金钱的机构，中央银行（CBS）并未因创新而被认可。相反，作为负责货币和财务稳定的机构 - 自第一批CBS开始出现以来，其主要角色 - 据说有必要进行大量保守主义。自从采用所谓的货币政策规则和中央银行独立规则的新货币共识处方以来，这尤其如此。但是，自2008年的危机和在COVID-19大流行之后的强度更高以来，CBS的工具发生了重大变化，并且最近以国家货币的格式发生了重大变化，并创建了中央银行数字货币（CBDC）。cbdc是一种由中央银行发行的数字货币，该数字货币与非金融行动者使用，类似于“所有人的储备”，这代表了当前货币系统工作方式的重大转变。
在AML中进行调节和移植后维护方面的创新：关于移植 - 抗血清的基因组知情启示
急性髓样白血病（AML）是癌症基因组学的原型，因为它是第一个发表的癌症基因组。大规模的下一代/大规模平行的测序工作已经确定了复发的改变，这些变化为预后提供了信息，并指导了靶向疗法的发展。尽管前线发生了变化和复发标准的护理标准，这是由于针对FLT3，IDH1/2和凋亡途径的小分子的成功，同种异体干细胞移植（AllOHSCT）以及由此产生的嫁接 - 与Leukemia（GVL）效应是大多数患者的唯一治愈途径。调节方案，预防疗法，抗感染剂和支持性护理的进展使这种方式可行，即使在患有高龄或医疗合并症的患者中，也可以减少与移植相关的死亡率。因此，复发已经成为移植失败的最常见原因。可能在AllOHSCT之后发生复发，因为残留疾病克隆在移植后持续存在，并从GVL中产生免疫逃脱，或者此类克隆可能会在AllOHSCT后早期迅速迅速增殖，并且超过了供体免疫重建，从而导致复发在任何GVL效应之前。为了解决这个问题，基因组知情的疗法越来越多地纳入移植前的调节中，或者作为移植后维持或预先置换治疗，以设置混合/下降的供体嵌合或可持续的可检测到的可测量可测量的残基疾病（MRD）。There is an urgent need to better understand how these emerging therapies modulate the two sides of the GVHD vs. GVL coin: 1) how molecularly or immunologically targeted therapies affect engraftment, GVHD potential, and function of the donor graft and 2) how these therapies affect the immunogenicity and sensitivity of leukemic clones to the GVL effect.通过最大化分子靶向药物，免疫调节剂，常规化学疗法和GVL效应的协同作用，人们希望改善这种经常蒸发疾病的患者的结局。
参与式与分析式方法在理解风险认知方面的比较：三种方法的比较
摘要 考虑到监管科学风险分析中参与式方法的日益增多，本文比较了社会科学家如何使用参与式和分析式方法来了解风险认知并满足代表性和包容性的相互竞争的要求。通过对三个欧洲风险机构如何在生物技术背景下使用参与式和分析式方法的案例研究，本文证实了分析方法在应用于不熟悉的话题时难以阐明认知。本文还表明，尽管在促进包容性方面存在挑战，但参与式方法，特别是协商式方法仍有潜力让受影响的人群参与到风险分析过程中。这些案例呼吁整合各种方法，同时意识到需要了解风险构建和结构性不平等之间的相互作用。
褪黑激素受体 1a 密度的个体发生方面......
引言 生命系统中的生理过程受制于有规律的周期性波动——生物节律 [1]。生命组织各个层面的生物功能的周期性是生物系统的主要特性之一 [2]。昼夜节律似乎是所有生物节律中最具价值的 [3]，属于自由发展的内源性节律 [4]，大约持续 24 小时 [3]。昼夜节律与昼夜节律变化有关，即地球绕地轴旋转 [5]。如今，运动活动、体温与皮肤温度、脉搏和呼吸频率、血压、利尿等都有昼夜节律 [4]。24 小时昼夜睡眠-觉醒周期是人类所特有的 [6]，尽管睡眠不仅仅是昼夜节律系统的一部分 [7]。睡眠约占人类生命的三分之一，睡眠质量决定了总体健康水平 [8]。睡眠是一个复杂的生理过程，需要大脑各个区域的相互作用 [9]。睡眠包括两个阶段：慢波睡眠和快速眼动睡眠 [8]。夜间睡眠由 4-5 个这样的周期组成，持续约 90-100 分钟 [4]。调节睡眠-觉醒周期的一个重要组成部分是位于下丘脑前部的结构，
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术