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课程名称：量子技术课程的简短介绍：PH 591学分：（1-0-0-1）先决条件：量子力学（PH513或PH501）的任何第一级课程（均用于：M.Sc.，Ph.D.，Ph.D.，I-PH.D。分发：I-Ph.D。的选修课，博士学位，硕士，B.Tech（第2届，第3和第4年）。------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------序言：固态晶体管和高存储记忆设备的发展导致了人类文明的前所未有的快速增长。该技术基于量子力学的原理，可以称为量子1.0。现在，量子技术的第二次革命正在卡上，该卡有望更精确，高级和有效的信息传输，传感和计算。本课程将使学生熟悉新的量子技术“量子2.0”的关键概念。课程大纲：课程将从量子力学基本概念以及量子位的操作和测量的基本概念开始。其他模块将涵盖量子计量和传感，量子通信和量子计算的基本概念。
集成电阻分隔线如何改善电动电动电池系统性能
为了满足围绕电池效率和环境可持续性的法规，汽车制造商必须在整个车辆的生活中保持高水平的电池健康。例如，加利福尼亚空气资源委员会提出了标准，该标准要求电动汽车至少在2030年保持10年或150,000英里的电动范围。这是对较小要求的最终结果，该要求早在2026年型，并在2031年以后的规定继续收紧法规。类似的标准已经在世界各地生效，因此需要在BMS内进行更先进和集成的解决方案，以提高感应精度。在本文中，我将展示集成的高压电阻分隔器如何提供与离散电阻链相比，可以为电压衰减提供更精确，更高的方法，从而使BMS能够更好地平衡电池组并改善其寿命。
基于模型的药物开发在肿瘤学研发中必不可少
随着更有效、更复杂的联合策略和癌症治疗的新靶点不断发展，探索更具信息性和预测性的终点来评估治疗反应已成为一个活跃的研究领域。需要更短观察期或提供更精确治疗效果评估的替代指标可以更快地完成临床试验并减少患者数量。基于模型的方法可以帮助满足优化患者给药方案的需求。改进给药方案的研究通常在新药批准后进行和/或由药物计量建模方法驱动。人们越来越有兴趣使用基于模型的方法来确定最佳给药方案，以帮助平衡肿瘤产品的风险和收益，广泛的利益相关者参与和围绕这一主题的讨论可能会大有裨益。”
企业和投资者的投资、期限及退出策略……
6 因此，我们的模型没有考虑与我们的目的无关的初创企业的一些动态方面。此外，在分阶段融资中，不确定性有所缓解，但并非完全缓解。我们用来描述投资和期限决策的简化单期模型只是一个极端情况，在决策时存在更多不确定性。它允许在简单的两期模型中考虑投资、期限和退出决策。 7 在我们的模型中，所有市场参与者都可以观察到一些信息，但内部人员比外部人员获得有关项目预期质量的更精确信息。用两个术语来表达项目预期值 pV 是一种简单的方法，可以模拟每个人对信息的部分获取，同时模拟最终存在的不对称信息。我们通过参数 p 反映内部人员和外部人员之间的信息不对称。我们还可以假设潜在的不对称信息与参数 V 而不是 p 有关，而不会影响本文的结果。
有关拟议的生物多样性足迹方法的反馈问题
方法和工具对您有用，因为您认为它们与与性质相关的评估和报告活动的相关性？大型公司现在拥有漫长而复杂的供应链，对于投资者而言，对于公司本身而言，要确切知道其供应商所在的位置以及受潜在生物多样性损失风险影响的地区的规模。鉴于此，我们基于自然的评估的最有用的工具/方法可能是供应链可追溯性工具。这将使我们在生物多样性方面处于敏感领域时，可以在供应商站点的地理位置更精确。这样的工具还可以帮助获得准确的数据并避免近似值。明确的定义是什么构成敏感区域和一个数据库来识别最脆弱的站点，这也可能对在该地点运营的公司进行生物多样性损失问题也很有用。4。鉴于现有足迹方法的优势和局限性，应
通过人工智能增强官方统计数据
在意大利，这些问题尤其重要，因为它们构成了 BES（公平和可持续福祉）指标的基础，而这些指标是政府经济和财政规划文件（Istat，2024）的基础。值得注意的是，这些指标中很大一部分基于调查数据，如果不解决不完整或缺失的答复，这些数据很容易不准确和不可靠。人工智能的应用，特别是机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)，为解决调查中缺失数据的问题提供了一种有希望的解决方案。可以采用此类方法来预测和估算缺失值，从而提高统计数据集的整体质量。传统技术（例如平均值或中位数估算）经常会引入偏差，而基于人工智能的方法可以促进更精确和公正的估计。可以使用多种机器学习和深度学习模型来估算健康和环境统计数据中的缺失数据。
黑洞与人工智能
黑洞是宇宙中最神秘、最极端的物体之一，其研究越来越多地受益于人工智能 (AI) 的进步。黑洞挑战了我们对物理学的理解，从时空的本质到量子力学的极限。通过各种观测方法（包括 X 射线和射电天文学）收集的数据非常复杂，需要复杂的分析工具，而人工智能在这方面显示出了巨大的潜力。人工智能算法，尤其是机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术，正在彻底改变天文学家和物理学家分析海量数据集、识别模式和预测黑洞行为的方式。本文探讨了黑洞研究与人工智能的交集，讨论了如何使用人工智能来增强数据处理、模型模拟和黑洞现象的解释。人工智能在黑洞研究中的整合代表了一种变革性的方法，可以实现更精确、更有效的分析，从而更深入地了解这些神秘的物体。
葡萄中的 CRISPR/Cas 基因组编辑
摘要 成簇的规律间隔短回文重复序列/CRISPR 相关蛋白 9 (CRISPR/Cas9) 系统的开发彻底改变了基因组编辑和植物育种。CRISPR/Cas9 技术在包括葡萄在内的果树作物中的应用可以精确改良重要的农艺性状。在这篇综述中，我们首先描述了基于最广泛使用的 CRISPR/Cas9 系统和最近开发的 CRISPR 技术的基因组编辑。然后，我们重点介绍了 CRISPR/Cas9 在葡萄抗病性提高、CRISPR/Cas9 系统优化、多重基因组编辑和脱靶效应分析中的应用。我们还讨论了基因组编辑面临的挑战，应克服这些挑战才能实现 CRISPR 技术在葡萄中的潜力。最后，我们强调了未来可能的实验考虑，以实现更精确和更有效的葡萄基因组编辑。
对CRISPR/CAS临床翻译的进展和挑战
CRISPR/CAS系统（聚集定期间隔短的短质体重复序列）已成为操纵基因组的强大工具，以解决研究和治疗目的。然而，该系统的临床使用受到了多种挑战的阻碍，例如脱靶效应的速度，编辑效率，HDR的效率，IM基因性以及可以携带这些化合物的效率和安全递送工具的发展。正在努力克服这些挑战，包括发现和工程更精确和有效的CAS核酸酶。此外，近年来，已经探索了用于体内CRISPR组件的多个病毒和非病毒递送。在这里，我们总结了用于基因组编辑的可用CRISPR/ CAS工具箱，以及最近开发的用于CRISPR/ CAS系统的In Vivo送货车。此外，我们讨论了该系统成功临床翻译的剩余挑战，并突出了当前的临床应用。©2020 Elsevier B.V.保留所有权利。