XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System编码的
科学研究中基于人工智能的编码的原因、内容和方式
庄同和，林志成* 庄同和 Tonghe.Zhuang@psychiat.med.uni-giessen.de ORCID：0000-0002-7876-4962 计算认知神经科学与定量精神病学 德国吉森尤斯图斯-李比希大学 *通讯作者：林志成 zhichenglin@gmail.com ORCID：0000-0002-6864-6559 中国科学技术大学心理学系 作者贡献 两位作者都参与了手稿的撰写和编辑。2024 年初，Z.L.在与 T.Z. 的播客采访中提到撰写一篇关于基于 AI 的编码的论文。巧合的是，T.Z.使用 LLM 撰写了一份关于编码的手稿。随后，他们合并了各自撰写的草稿。利益冲突 作者声明没有利益冲突。AI 使用 我们使用 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 对手稿进行校对，遵循 https://www.nature.com/articles/s41551-024-01185-8 中描述的提示。致谢 Z.L.得到了国家重点研发计划 STI2030 重大项目 (2021ZD0204200)、国家自然科学基金 (32071045) 和深圳市基础研究计划 (JCYJ20210324134603010) 的支持。T.Z.由 Deutsche Forschungsgemeinschaft（DFG，德国研究基金会）资助 – SFB/TRR 135，子项目 C11。
用生成AI编码的数据：迈向改进的机器学习性能
摘要 - 本文探讨了旨在增强人力资源管理过程的基于生成AI的数据编码系统的设计和实施。解决了人力资源数据的复杂性以及对知情决策的需求，该研究引入了一种新型方法，该方法利用生成的AI进行数据编码。这种方法应用于人力资源数据库，以开发旨在创建工资模拟器的机器学习模型，该模型能够根据工作经验，技能，地理位置和市场趋势等因素来生成准确和个性化的薪资估算。这种方法的目的是提高机器学习模型的性能。实验结果表明，这种编码方法提高了薪资确定的准确性和公平性。总的来说，文章演示了AI如何通过提供创新的解决方案来彻底改变人力资源管理，以实现更公平和战略性的薪酬实践。
偶然的噬菌体防御在由毒素 - 抗毒素系统介导的流行病弧形霍乱中，由噬菌体编码的抗毒素模仿
抽象细菌及其病毒捕食者（噬菌体）不断发展以相互颠覆。许多抑制噬菌体的细菌免疫系统是根据可以水平传播到多种细菌的流动遗传元素编码的。尽管细菌中免疫系统普遍存在，但这些免疫系统是否常常在自然界遇到的噬菌体作用。此外，有限的例子证明了这些噬菌体如何应对这种免疫系统。在这里，我们确定了具有编码细菌免疫系统DARTG的新型遗传元素的全球病原体弧菌霍乱的临床分离株，并揭示了免疫系统对共同循环裂解噬菌体ICP1的影响。我们表明，DARTG抑制ICP1基因组复制，从而防止ICP1斑块。我们通过识别反击DARTG并允许ICP1后代生产的ICP1编码蛋白来进一步表征DARTG介导的防御与ICP1之间的冲突。最后，我们将这种蛋白ADFB识别为一种功能性抗毒素，ABRO可能通过直接相互作用大门。在临床V.霍乱分离株中检测DARTG系统后，我们观察到ICP1分离株与功能性抗毒素的增加。这些数据强调了对霍乱弧菌及其裂解噬菌体的监视使用，以了解细菌与其自然界噬菌体之间的共同进化武器竞赛。
生成的AI和劳动生产力：编码的现场实验
生成的AI和劳动生产力：关于编码Leonardo Gambacorta，Han Qiu，Shuo Shan和Daniel M. Rees*摘要的现场实验，我们研究了生成人工智能（Gen AI）对劳动生产力的影响。在2023年9月，Ant Group推出了CodeFuse，这是一种大型语言模型（LLM），旨在协助程序员团队进行编码。虽然一组程序员使用了它，但其他程序员团队没有被告知此LLM。利用此事件，我们对这两组程序员进行了实地实验。我们确定了使用CodeFuse作为治疗组的员工，并将他们与对照组中的可比员工配对，以评估AI对其生产率的影响。我们的发现表明，Gen AI的使用增加了代码的输出超过50％。但是，仅在入门级或初级员工中，生产力的提高在统计学上才有意义，而对更多高级员工的影响则不太明显。JEL代码：D22，G31，R30。关键字：人工智能，生产力，现场实验，大型技术。
多胺的遗传编码的荧光报告
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2024年8月26日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.08.24.609500 doi：Biorxiv Preprint
fe/ti编码的氧化锶纳米颗粒，用于增强甲基橙色Muhammad Kashif 1，Muhammad Jawad 1，Azmat Ali
这项研究提出了一种通过使用水热合成的铁（Fe）和钛（Fe）和钛（Ti）离子掺杂的方法来增强氧化锶（SRO）纳米颗粒（NP）的光催化特性。使用各种光谱和微观技术来表征材料，以确保对其结构和组成的准确分析。对甲基橙色染料降解的AS合成材料的光催化效率，在90分钟内使用3％掺杂材料在90分钟内取消了约98％。发现降解效率取决于几个因素，包括pH，初始染料浓度和催化剂剂量。最佳条件被确定为pH值为4，初始染料浓度为20 mg/L，催化剂剂量为150 mg。这些发现表明，Fe/Ti编码的SRO纳米颗粒在环境清理过程中的应用中具有很大的潜力，尤其是在有机污染物的降解中。该研究提供了对掺杂纳米颗粒在光催化中的合成和应用的宝贵见解，突出了它们的效率以及优化反应条件以最大程度地提高性能的重要性。
QEEGNet：用于增强脑电图编码的量子机器学习
摘要 — 脑电图 (EEG) 是神经科学和临床实践中监测和分析大脑活动的重要工具。传统的神经网络模型（例如 EEG-Net）在解码 EEG 信号方面取得了相当大的成功，但经常难以应对数据的复杂性和高维性。量子计算的最新进展为通过量子机器学习 (QML) 技术增强机器学习模型提供了新的机会。在本文中，我们介绍了 Quantum-EEGNet (QEEGNet)，这是一种新型混合神经网络，它将量子计算与经典 EEGNet 架构相结合，以改进 EEG 编码和分析，作为一种前瞻性方法，承认结果可能并不总是超越传统方法，但它显示了其潜力。QEEGNet 在神经网络中整合了量子层，使其能够捕获 EEG 数据中更复杂的模式并可能提供计算优势。我们在基准 EEG 数据集 BCI Competition IV 2a 上评估了 QEEGNet，表明它在大多数受试者和其他抗噪性方面始终优于传统 EEG-Net。我们的研究结果凸显了量子增强神经网络在脑电图分析中的巨大潜力，为该领域的研究和实际应用指明了新的方向。索引词——脑电图、脑电图分类、量子机器学习、量子算法、深度学习、脑机接口
使用费米子到量子比特编码的线性光学量子电路模拟
量子模拟模仿一个量子系统与另一个人工组织的量子系统（即量子模拟器）的演化[1]。具有量子比特的数字量子模拟器可以对由各种粒子（如自旋、费米子和玻色子）组成的任意量子系统进行精确或近似编码，具体取决于粒子的性质。量子比特可以通过多种物理系统实现，如捕获离子[2,3]、核磁共振（NMR）[4,5]、超导电路[6,7]、量子点[8]和光子[9]。因此，无论模拟器的物理性质如何，我们都可以使用适当的量子比特编码协议用数字量子模拟器模拟任何量子系统。在各种多粒子量子系统中，玻色子系统被认为从数字量子模拟中受益匪浅。 Knill、Laflamme 和 Milburn (KLM) 证明后选择线性光学能够进行通用量子计算 [10]。此外，Aaronson 和 Arkhipov [11] 提出的玻色子采样也是证明量子器件计算优越性的有力候选者。玻色子采样问题被认为属于经典的难采样问题。受非相互作用玻色子系统计算能力的启发，提出了几种玻色子到量子比特编码 (B2QE) 协议，以使用数字量子计算机模拟玻色子问题 [12-18]。大多数研究直接使用 Fock 态的一元或二元量子比特表示作为量子比特编码协议，将玻色子产生和湮灭算子离散化。参考文献 [15] 提出了一种用于线性和非线性光学元件的数字量子模拟方法。参考文献[ 17 ] 基于文献 [ 19 ] 开发的玻色子-量子比特映射，使用 IBM Quantum 模拟了束分裂和压缩算子。所需资源（例如量子比特和门的数量）因编码协议而异。文献 [ 18 ] 比较了不同编码协议之间的资源效率。在本文中，我们结合 Shchesnovich [ 20 ] 分析的玻色子-费米子对应关系和费米子到量子比特编码 (F2QE) 协议 [ 21 , 22 ]，提出了一种替代的多玻色子数字模拟方法。具体而言，我们的协议将玻色子态转换为具有内部自由度的费米子态，然后通过 F2QE 协议（Jordan-Wigner (JW) 变换）将其转换为量子比特态。在我们的模拟模型中，具有 M 个 N 量子比特束的量子电路可以模拟 M 模式下 N 个玻色子的数量守恒散射过程。我们的协议总结如图 1 所示。我们的协议最显著的优势是，它可以使用量子比特数的直接扩展来有效地模拟非理想的部分可区分玻色子，即具有内部自由度的玻色子。作为概念证明，我们使用我们的协议生成了 Hong-Ou-Mandel (HOM) 倾角 [ 23 ]。HOM 效应在光量子系统中非常重要，它为线性光量子计算系统中的逻辑门提供基本资源。参考文献 [ 24 ] 讨论了 HOM 效应与基于量子比特的 SWAP 测试之间的正式联系。为了模拟 HOM 倾角，我们需要一种方法来为光子添加内部自由度。在我们的例子中，通过将量子比特数增加两倍就可以轻松实现，这表明我们的协议适合模拟部分可区分的玻色子。我们使用 IBM Quantum 和 IonQ 云服务验证了电路的有效性。本文结构如下：第 2 部分介绍我们的数字玻色子模拟协议。在回顾了玻色子-费米子变换协议之后，我们展示了如何将此变换与 JW 变换相结合进行数字玻色子模拟。在第 3 部分中，我们将模型应用于 HOM 倾角实验。我们用一个八量子比特电路模拟双光子部分区分性。最后，第 4 部分总结我们目前的工作并讨论其未来可能的扩展。
DNA数据存储中错误校正编码的挑战
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年7月4日。 https://doi.org/10.1101/2024.07.04.602085 doi：Biorxiv Preprint
在小学教室中编码的好处
在DigitalCommons@csp，教育学院，人文科学学院和社会科学学院将这一非论文带给您。已被DigitalCommons@csp的授权管理员纳入研究生教师教育。有关更多信息，请联系DigitalCommons@csp.edu。