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慢性粒细胞白血病：从经典的……
慢性粒细胞白血病/CML 占成人白血病病例的 20%。尽管 TKI（酪氨酸激酶抑制剂）时代在疾病发展和预后方面取得了重大进展，但在临床实践中，疾病表现方面仍存在某些特殊性，这些特殊性可能会改变疾病的发展和治疗方法。目的：强调 3 例 CML 病例的诊断和治疗特殊性，从典型的表现形式到罕见的情况——极度淋巴细胞原始细胞危象（胸骨旁皮下肿块）和巨核细胞原始细胞危象。方法：患者 MC，25 岁，表现为白细胞增多、中度贫血和严重肝脾肿大；实验室检查显示慢性期 CML。相比之下，患者 HI，33 岁，表现出相似的临床表现；实验室检查显示慢性期 CML。然而，在临床检查中，患者胸骨旁发现一个小肿块，活检结果显示髓外淋巴细胞原始细胞危象。患者 ZM，50 岁，表现为白细胞增多、轻度贫血和中度血小板增多，此外还有严重的肝脾肿大。额外的实验室检查证实为伴巨核细胞原始细胞危象的 CML。结果：患者采用了不同的治疗方案——TKI、急性淋巴细胞白血病方案和与 TKI 相关的急性髓细胞白血病诱导方案，均获得了良好的治疗效果。结论：罕见的 CML 表现形式不容忽视，因为对于同一疾病，不同的治疗方案会带来很大的差异，对预后和生存产生很大的影响。
量子和经典的波动算子表示...
在描述物理系统时，数学表示的选择非常重要，而这种选择通常由手头问题的性质决定。在这里，我们研究了鲜为人知的量子动力学波算子表示，并探索了它与量子动力学标准方法（如维格纳相空间函数）的联系。该方法以密度矩阵的平方根为中心，因此比标准表示具有几个不寻常的优势。通过将其与从量子信息中引入的净化技术相结合，我们能够获得许多结果。这种形式不仅能够在量子和经典动力学的相和希尔伯特空间表示之间提供自然的桥梁，我们还发现波算子表示可以导致实时间和虚时间动力学的新型半经典近似，以及与经典极限的透明对应。然后证明存在许多场景（例如热化），其中波算子表示具有等效的幺正演化，这对应于密度矩阵的非线性实时动力学。我们认为，波算子提供了一种将以前不相关的表示联系起来的新视角，并且是无法以其他方式保证正性的场景（例如混合）的自然候选模型。
弥合量子鸿沟：修复经典的机会......
摘要 经典计算以前所未有的方式改变了世界，但其部署方式并不总是以公平、正义和平等等道德价值观为优先。以西方为中心、以硅谷为中心的 21 世纪计算模式创造了数字“富人”和“穷人”。量子计算机有望比经典计算机更强大，解决一些经典难题，有可能改变化学、药物发现和机器学习等应用领域。然而，如果对量子计算的访问和控制权没有公平分配，那么这可能会加剧现有的不平等，造成更深的分歧。在这里，我们考虑了对负责任的量子计算的一些可能影响，展望了量子计算的推出如何以公平和平等等道德原则为中心，以防止过去“只考虑经典”的错误。本文提出的问题将引起从事量子计算研究的人和那些关注这项重大新技术的社会影响的人的兴趣。
通过量子信号观察量子到经典的转变
研究项目：测量问题和量子到经典的转变是自量子理论出现以来的主要概念问题，并且自近年来量子技术的发展以来已成为核心的实际问题。退相干的物理学源自系统与其环境之间的纠缠，它为深入理解这些问题奠定了理论基础。然而，尽管取得了许多成功，量子到经典的问题仍然没有完全阐明。传统的退相干方法中缺少的一个核心要素是研究观察者本身的物理学，而不仅仅是系统的物理学，以便了解配备特定资源的观察者网络如何重建共同的经典图像（如果存在的话）。Zurek 关于量子达尔文主义的工作强调了这个问题，其中量子信息理论的工具占主导地位。然而，这些想法仍处于起步阶段，需要工具来评估经典图像的存在和观察者网络的重建能力。该项目旨在构建一个基于资源的通用量子信息框架，使我们能够精确分析经典描述的出现和重建问题。这项工作的具体目标是通过研究测量信号来检验这些一般思想。本项目将解决以下问题：
经典的Psychoadélicos：设置和急性主观效果
ocorre............................................................................................................................47
利用经典的反卷积和零照片图像恢复中的特征提取
非盲反卷积的目的是从鉴定获得的内核中恢复其模糊的图像。iS iSTING TEEP神经体系结构通常是基于大型地面真相图像的大型数据集建立的，并接受了监督训练。并不总是可用的，尤其是针对生物化应用，敏锐的高质量地面真相图像并不总是可用的。这严重阻碍了当前方法在实践中的适用性。在本文中，我们提出了一种新型的非盲卷曲方法，该方法利用了深度学习和经典迭代反卷积算法的力量。我们的方法结合了一个预先训练的网络，从输入图像中提取深度特征以及Itera的Richardson-Lucy反卷积步骤。随后，采用零射击优化过程来集成反浏览特征，从而产生高质量的重建图像。通过使用经典的迭代反卷积方法进行初步重构，我们可以有效地利用较小的网络来产生最终图像，从而加速重建，同时减少需求量，以减少有价值的计算资源。我们的方法证明了各种现实世界应用程序中的显着改进。
量子与经典的机器学习算法用于软件缺陷预测：挑战和机遇
摘要 - 软件缺陷预测是软件质量保证的关键方面，因为它可以早期识别和缓解缺陷，从而降低了软件故障的成本和影响。在过去的几年中，量子计算已成为一种令人兴奋的技术，能够改变多个领域。量子机学习（QML）是其中之一。QML算法比其经典同行可以利用量子计算的能力以更好的效率和有效性解决复杂问题。但是，仍需要探索其在软件工程中对软件缺陷进行应用的研究。在这项研究中，我们通过比较20个软件缺陷数据集中的三种QML和五种经典机器学习（CML）算法的性能来填补研究差距。我们的调查报告了QML与CML算法的综合场景，并确定了预测软件缺陷的表现更好和一致的算法。我们还强调了基于我们在进行此调查时所面临的经验，在实际软件缺陷数据集中采用QML算法的挑战和未来方向。这项研究的发现可以通过使软件系统可靠且无漏洞来帮助从业人员和研究人员进一步进步。索引术语 - Quantum机器学习，支持向量分类器，软件缺陷预测，量子古典级，性能比较
单光子的经典结构模型和经典的观点与光子的波颗粒二元性
摘要 - 自爱因斯坦（Einstein）在1905年提出了光子概念以来，光子波颗粒二元性的谜团一直没有印象深刻地解释。本文建立了一个基于字段物质的单个光子的经典几何结构模型，教育一个用于光子大小的公式。假设只有两种右手和左手圆形极化的光子，并提出旋转的光子极化的频率是其自旋频率。它将光子的波动归因于其自旋运动，并将粒子样归因于其翻译运动。从光子粒子的点而不是波视图中重新分析了Young的双缝干扰和偏振器实验，从而提供了合理的机制。它定义了光子的相位速度和组速度。它对光和经典电磁波的量子粒子进行了统计和一致的理解。显然，这种精确定义的概念模型是合理，客观且易于接受的古典物理学家。
可证明缺乏贫瘠的高原意味着经典的模拟能力？或者为什么我们需要重新考虑变分量子计算
简介。近年来，变异量子算法[1-3]和量子机学习[4 - 9]吸引的最初兴奋已被贫瘠的高原现象[10-56]缓解。也就是说，越来越意识到，大量的量子学习体系结构表现出损失功能的景观，这些景观将指数置于系统大小的平均值上。因此，确定事实证明不会导致贫瘠高原的建筑和培训策略已成为一个高度活跃的研究领域。然而，从某种意义上说，这些策略都利用了问题的一些简单基础结构。这引起了一个问题：是否能够避免避免贫瘠的高原以有效地经典地模拟损失函数的相同结构吗？在这里，我们认为这个问题的答案是“是”。具体来说，我们声称可以使用多项式时间内运行的经典算法模拟可证明不表现出贫瘠高原的损失景观。重要的是，此模拟仍可能需要在初始数据采集阶段使用量子计算机[57 - 60]，但是它不需要在量子设备或混合量子量子式优化环上实现的参数化量子电路。这些论点可以理解为无贫瘠高原景观中各种量子电路的信息处理能力的消除形式。
r e v i w在治疗背景下使用经典的致幻剂/迷幻药：医疗保健政策机会和挑战
摘要：迷幻药或血清素能致幻剂是一组物质，它们具有血清素能5-HT 2A受体的激动作用，作为其主要作用机理。它的主要影响包括感知，认知过程和情绪的变化。尽管在仪式环境中被不同文化使用了几个世纪，但这些物质目前引起了科学和工业的兴趣，因为它们有希望的抗抑郁药，抗焦虑和抗瘾的作用。考虑到这一证据，本文旨在探讨一些可能的健康政策挑战，以将这些治疗工具整合到广泛而异质的卫生系统中。作为主要好处，这些物质对单剂量或几剂的给药产生了快速而持久的影响，这可能会导致对严重精神疾病患者对常规药物的抗性患者的新治疗可能性。主要挑战与这些物质在大多数国家 /地区保持安排的事实有关，并且与与其娱乐性使用相关的社会污名（尤其是LSD和Psilocy bin）有关。这种情况使进行临床试验非常困难，尽管国际惯例允许进行此类研究。从道德上讲，这可以解释为违反人权的行为，因为阻止成千上万的人获得可能的利益。有趣的是，与使用含psilocybin的蘑菇或LSD相比，公众使用的仪式ayahuasca更容易接受。LSD和Psilocy垃圾箱的受控，临床使用似乎不太受到批评，该行业正在探索。严格的科学证据以及工业利益（LSD和Psilocybin），以及传统用途（Ayahuasca）和国际公约，似乎是未来几年将这些药物整合到卫生系统中的最佳方法。强调了科学，卫生系统，社会和政治之间进行紧急对话的必要性。关键字：致幻剂，迷幻，医疗保健