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预测杂化后...
COVID-19大流行导致了全球广泛的健康挑战。在这些挑战中，COVID-19的并发症（尤其是心血管并发症）的出现引起了极大的关注。这项研究解决了通过使用数据驱动的机器学习模型来预测从Covid-19的个体中心血管并发症的紧迫问题。进行了全面的分析，其中包括来自伊拉克各个地区的352例COVID后352例。相关临床数据，包括人口统计信息，合并症，实验室发现和成像结果。机器学习算法（包括[指定所采用的算法]）被利用以构建预测模型。数据集分层为培训和测试子集，以严格评估模型性能。该研究的结果阐明了几个关键见解，例如鉴定特定合并症与发生后-19后心血管并发症发生的实质性关联。预测模型实现了值得称赞的准确率，灵敏度，特异性和其他相关性能指标，从而证明了他们在识别患者患上这种并发症风险增加的个人方面的功效。这种早期检测能力有望促进及时的干预措施，最终导致患者的预后改善。调查结果强调了对患者（尤其是具有可识别危险因素的患者）保持警惕的必要性。总而言之，这项调查强调了数据驱动的机器学习模型的潜力是预测Covid-19康复的个体心血管并发症的宝贵工具。此外，本研究提倡继续进行研究工作和验证研究，以完善这些模型，从而提高其在各种临床环境中的准确性和普遍性。
肠道微生物对于昆虫的生存至关重要：它们的起源，功能和进化
抽象的天然生物与周围的物理环境以及广泛的其他生物有密切接触。换句话说，虽然单个生物体构成了生态系统的一部分，但如果它们包括体内存在的各种微生物群落，但它也可以被视为单个生物本身就是建立一个单一的生态系统。 大多数动物都有消化道，喂养，消化，吸收，代谢，排泄和生活。消化道是一个稳定的环境，经常提供丰富的营养，并且居住了微生物。毫不夸张地说，成为动物意味着患有肠道菌群。 微生物的先进材料生产，分解和修饰能力不仅在生态系统中起重要作用，而且在人类社会中也以多种方式使用。特别是，近年来，已经揭示了肠道细菌深深地参与了人类疾病和身体健康，并且细菌在生物体中的多种生物学功能，即共生细菌，引起了人们的关注。 昆虫是人类到目前为止所描述的大多数生物多样性，并且是陆地生态系统的核心生物，但是大多数人都会不断或半稳定地在体内携带微生物。这种现象称为“内部共生”，因为它是一种以无与伦比的空间接近性建立的共生关系，因此观察到了极高的相互作用和依赖性。这些关系通常会创造新的生物学功能。通常，共生的微生物和宿主昆虫几乎彼此融合在一起，形成了一种复合物，好像它是单个生物体一样。同样适用于肠道共生。 共生关系出现了哪些新的生物学功能和现象？通过共同生活，如何将不同生物体的基因组和功能纳入单个生命系统的构建中？共同生活的意义和成本是什么？当个人和个人，自我和非自我融合在一起时会发生什么？ 这次，我们将介绍环境适应的演化和机制，可以通过微生物共生，尤其是专注于晚期肠道共生。
加强与Mobileye的合作
Mobileye（NASDAQ：MBLY）基于人工智能，计算机视觉，映射以及集成的硬件和软件的世界知名专业知识，以其自主驾驶和驾驶员援助技术的发展来领导移动性的发展。自1999年成立以来，Mobileye就可以广泛采用先进的驾驶员辅助系统，同时开创了开创性的技术，例如REM™众包映射，True Redundancy™传感，责任敏感安全™（RSS™）驱动政策和驱动经验平台（DXP）。这些技术支持用于规模的产品组合，旨在释放移动性的全部潜力，提供从高级ADA到自动驾驶汽车的一系列解决方案。到2023年底，全球约有1.7亿辆汽车已配备了Mobileye技术。在2022年，Mobileye被列为一家与英特尔（NASDAQ：INTC）分开的独立公司，该公司保留了多数所有权。有关更多信息，请访问https://www.mobileye.com。
利用人工铁载体的微生物固定化元件
受微生物利用铁载体吸收铁的机制的启发，制备了四种不同的含有儿茶酚酸和/或异羟肟酸基团的典型人工铁载体配体的 Fe III 配合物，即 K 3 [ Fe III - L C3 ]、K 2 [ Fe III - L C2H1 ]、K[ Fe III - L C1H2 ] 和 [ Fe III - L H3 ]。它们被修饰在金基底表面 ( Fe-L /Au)，并用作微生物固定化装置，可快速、灵敏、选择性地检测微生物，其中 H 6 L C3 、H 5 L C2H1 、H 4 L C1H2 和 H 3 L H3 分别表示三儿茶酚酸、双儿茶酚酸-单异羟肟酸、单儿茶酚酸-双异羟肟酸和三异羟肟酸类型的人工铁载体。利用扫描电子显微镜 (SEM)、石英晶体微天平 (QCM) 和电阻抗谱 (EIS) 方法研究了它们对几种微生物的吸附性能。在金底物 Fe-L C3 /Au、Fe-L C2H1 /Au、Fe-L C1H2 /Au 和 Fe-L H3 /Au 上修饰的人工铁载体-铁配合物表现出特定的微生物固定行为，并且基于人工铁载体的结构具有选择性。它们的特异性与微生物从细胞中释放或用来吸收铁的天然铁载体的结构特征很好地对应。这些研究结果表明，释放和吸收是通过人工铁载体-Fe III 配合物与微生物细胞表面受体之间的特定相互作用实现的。这项研究表明，Fe-L/Au 体系具有作为有效的微生物固定探针的特殊潜力，可以快速、选择性地检测和鉴定各种微生物。
SIP“利用AI（人工智能）医院的先进诊疗系统”
① 制作医疗辞典（收录5.4万种药品及治疗方法等约42万词的辞典），并开始利用该辞典将医疗领域的对话及护理记录文本化实证实验（减少约30%的医疗信息记录输入负担） ② 开始运用利用秘密共享进行数据存储的系统，并利用该系统对秘密计算方法进行评估 ③ 急救医疗时通过语音输入医生的指令 ④ 在日本医师协会内设立“AI医院推进中心”，制定医疗AI平台的总体规划，并进行推广和普及 ⑤ 利用血液进行液体活检的癌症诊断标准化（远程运送样本标准化）及其评估 ⑥ 利用人工智能机器人减少PET检查时医护人员的放射线照射量（减少约50%） ⑦ 将病理诊断图像数字化，并制作搭载双屏AI的综合癌症数据库，与电子病历一起生成患者摘要和
![arXiv:2301.07445v4 [quant-ph] 2024 年 12 月 26 日](/simg/b\bdd132f749a6a97661535964b16b7788d56a5a5d.webp)
arXiv:2301.07445v4 [quant-ph] 2024 年 12 月 26 日
由最优参数化量子电路组成的变分量子算法有望在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代展现量子优势。除了经典的计算资源外，不同类型的量子资源在计算过程中也有贡献，例如信息置乱和纠缠。描述特定问题的复杂性与解决这些问题所消耗的量子资源之间的关系有助于我们理解量子信息处理背景下的 VQA 结构。在本文中，我们专注于量子近似优化算法 (QAOA)，该算法旨在解决组合优化问题。我们分别研究了 QAOA 电路中的信息置乱和纠缠，发现对于更难的问题，在大多数情况下，QAOA 电路需要更多的量子资源才能获得解。我们注意到，在未来，我们的结果可用于通过计算过程中的信息置乱或纠缠积累来基准化量子多体问题的复杂性。
研究评估委员会“与人一起进化的下一代人工智能......
<推进部门> NEDO 机器人与人工智能部部长古川义典 NEDO 机器人与人工智能部首席研究员三代川近宏 NEDO 机器人与人工智能部首席研究员柴田聪
飞行员与驾驶舱自动化系统的相关案例学习
Kath y Abbott ，博士，FRAeS，担任美国联邦航空管理局 (FAA) 驾驶舱人为因素首席科学技术顾问，负责人为表现和人为错误、系统设计和分析、机组人员培训/资格以及机组人员操作和程序等方面的研究。