1 前言 ............................................................................................ - 1 -
Google DeepMind科学家哈萨比斯(Demis hassabis)和强普(John M. Jumper)以ai预测蛋白质结构技术
J Clin Med、J Diabetes Res、J Diabetes Invest、J Cell Physiol、Am J Physiol Renal
本研究考虑了 2013 年 1 月至 2018 年 12 月期间在法国里昂贝拉德中心 (CLB) 确诊患有原发性肿瘤的所有成人和儿童患者。收集了 2013 年 1 月至 2018 年 12 月期间新诊断的恶性肿瘤或局部侵袭性罕见转移性肿瘤(例如巨细胞瘤或骨或纤维瘤)患者的数据。根据 CLB 的标准操作程序以及国家和欧盟 (EU) 立法,只有不反对在内部学术研究中重新分析其匿名健康数据的患者才会被纳入。具体而言,该研究于 2019 年 5 月得到了国家委员会(CNIL 审议号 2016-331 du 10 novembre 2016(授权号 1773637))和 Centre Leon Berard 当地机构审查委员会的批准。收集并分析了一组有限的匿名去识别患者特征,具体包括性别、年龄、肿瘤部位、分期和组织学以及所施行的治疗方法(手术、放疗、细胞毒性治疗和免疫检查点抑制剂免疫疗法)。提取并分析了符合这些特征的 46863 名患者的记录。本研究共纳入 46829 名患者,排除了 34 名同时性癌症患者。在此期间,1163 名患者接受了免疫疗法作为第一种癌症治疗的一部分。 1163 名接受免疫治疗治疗第一例癌症的患者使用的免疫检查点抑制剂 (ICI) 抗体如下:nivolumab(n=420,36.6%),
Alessio Cortellini ,1.2 Massimo di Maio,3 Olga Nigro,4 Alessandro Leonetti,5 Diego L Cortinovis,6 Joachim Gjv Aerts,7 Giorgia Guaitoli,Guaitoli,Guasto Barbieri,8 Fausto Barbieri,8 Francesco Grossi, 12 Erika Rijavec, 13. Annalisa Guida, 14 Rossana Berardi, 15 Mariangela Rasse, 15 Vincenzo Sforza, 16 Carlo Genova, 17 Francesca Mazzoni, 18 Marina Chiara Garassino, 19 Alessandro De Toma, 19 Diego Signorelli, 19.20 Alain Gelibter, 21 Marco Siringo, 21 Paolo Marchetti,22 Marianna Macelli,23 Francesca Rastelli,24 Rita Chiari,25 Danilo Rocco,Danilo Rocco,26 Luigi della Gravara,26。AlessandroInno,27 de Tursi Michele,28 Antonino Grassadonia,Antonino Grassadonia,28 Pietro di Marino,28 Pietro di Marino,29 Giovanni Mansoetere,30 Dani Zorele,30 31 Daniericericericeericericericeericer,Fideericericer, Santini,32 Fabrizio Citarella ,32 Marco Russano,32 Luca Cantini,7.15 Alessandro Tuzi,4 Paola Bordi,5 Gabriele Minuti,33 Lorenza Minuti,33 Lorenza Landi,33 Serena Ricciardi,33 Serena Ricciardi,34 Migliorino,34 Migliorino,34Giiiiiiiiiiii。Paiiiiiiiiiifroiiiiiiiii ria,355555。 Metro,37 Vincenzo Adamo,38 Alessandro Russo,38 Gian Paolo Spinelli,39 Giuseppe L Banna,40 Alex Friedlaender,41 Alfredo Agaeo,41 Katia Cannita,41 Katia Cannita,42 Corrado Ficorella,42 Corrado Ficorella,2.42 Giampiero Porz,42 David J Pinato,42 David J Pinato。
用户已经开发了一种具有特定计算重的子例程的模式识别算法。为了优化运行时间和结果,用户希望在不公开的情况下在Quantum计算机上运行其算法的一部分。该算法的其余部分是用经常使用的经典编程语言编程的,并且在经典的云(或超级计算机)上运行。仅在其余算法中需要Quantum-Subroutine的结果。用户可以在新一代量子计算机上运行该软件,混合量子和经典计算设施,也可以通过在可用资源上分发软件来优化软件的调查。在这两种情况下,用户都不想处理最合适的计算资源组合。用户希望取得与业务相关的结果,同时要注意维护该软件的总体成本,从而最大限度地影响其竞争优势。
在 OQI 的支持下,来自世界各地的量子和主题专家一直在与联合国机构和大型非政府组织合作,探索量子计算应对全球挑战的潜力。OQI 的用例组合包含越来越多处于不同开发阶段的用例。图 1 显示了该组合的完整概述。这些用例主要涉及可持续发展目标 2(零饥饿)、可持续发展目标 3(良好的健康和福祉)、可持续发展目标 6(清洁水和卫生设施)、可持续发展目标 7(可负担的清洁能源)、可持续发展目标 12(负责任的消费和生产)和可持续发展目标 13(气候行动)。此外,它们与其他几个可持续发展目标有相互联系。这些解决方案中的量子方法涵盖从模拟到优化和机器学习,利用量子或量子启发算法 [3]。在当今的量子计算硬件上,没有一种建议的方法能够胜过现有的最先进的经典方法。尽管如此,这项努力对于建立一个全球实践社区至关重要,该社区严格探索可持续发展目标的量子计算应用及其在未来量子设备上的潜在可扩展性。
摘要 可再生能源在可持续发展战略中发挥着至关重要的作用,尤其是对于像尼日利亚这样面临能源挑战的发展中国家而言。本文探讨了在尼日利亚部署可再生能源如何有助于满足该国的能源需求、推动经济增长并支持实现尼日利亚的环境可持续性目标。作为非洲人口最多的国家和最大的经济体,尽管尼日利亚拥有丰富的可再生能源资源,如太阳能、风能、水力发电和生物质能,但其能源需求严重依赖化石燃料。在尼日利亚利用可再生能源有许多好处。首先,可再生能源为尼日利亚的能源来源多样化提供了一条途径,减少了对化石燃料的依赖并增强了能源安全。其次,部署可再生能源可以通过吸引投资、培养当地企业家精神和创造就业机会来刺激经济增长。第三,向可再生能源过渡有助于减少温室气体排放,并缓解与传统能源相关的环境问题。然而,尼日利亚广泛采用可再生能源面临一些挑战。这些挑战包括政策和监管障碍、融资渠道有限、基础设施不足以及缺乏技术能力。克服这些障碍需要采取多方面措施,包括政策