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1 关于遗骸及死者信息的管理
在这方面，研讨会承认，家属有权了解亲人的命运，维护这一权利意味着必须确认遗体的身份。法医专家在国内环境中发挥的作用不能自动推论到他们在涉及失踪人员的环境中发挥的作用；两者之间存在很大差异。在国内环境中，法医专家是国内法律程序的延伸。遗体身份确认是刑事调查不可或缺的一部分，与确定死因的过程密切相关。然而，在涉及失踪人员的背景下，特别是当调查涉及挖掘集体坟墓时，死因可能已经知道或显而易见，而身份确认可能是最困难和最耗费资源的任务。法医专家可能从道德角度感到愿意努力维护人权并调查违反国际人道主义法和人权的行为，但这应该包括家属了解亲属命运的权利。法医专家的工作不仅对于确保伸张正义至关重要，而且对于为死者家属提供最好的照顾也至关重要，这涉及到遗体身份识别。
国际癌细胞
摘要 对基因组、转录组、蛋白质组、代谢组和相互作用组等组学数据进行综合分析是阐明癌症发生和发展的复杂机制的关键技术。最近，基于多组学分析结合各种临床信息报道了各种新发现。然而，多组学数据的综合分析极其耗费人力，因此开发新的分析技术必不可少。近年来不断发展的人工智能（AI）正迅速成为一种有效的方法，可以减少分析大量复杂数据所需的劳动力，并获取在手动分析和实验中经常被忽视的有价值信息。使用机器学习方法和深度学习系统等人工智能可以结合准确的临床信息对海量组学数据进行有效分析，并可以得到全面的预测模型，这对于进一步制定免疫治疗和分子靶向治疗的个体化治疗策略非常有益。在此，我们旨在回顾人工智能在组学数据和临床信息综合分析方面的潜力，特别关注新生物标志物的发现的最新进展以及非小细胞肺癌个性化医疗的未来方向。关键词：人工智能，非小细胞肺癌
山体滑坡清单地图：解决老问题的新工具
山体滑坡遍布各大洲，在景观演变中发挥着重要作用。在世界许多地区，山体滑坡也是一种严重灾害。尽管山体滑坡十分重要，但我们估计，山体滑坡地图仅覆盖了不到 1% 的大陆斜坡，而且缺乏有关山体滑坡类型、数量和分布的系统信息。绘制山体滑坡地图对于记录某个区域山体滑坡现象的程度，调查斜坡失效的分布、类型、模式、复发率和统计数据，确定山体滑坡的敏感性、危害、脆弱性和风险，以及研究以滑坡过程为主的景观演变都非常重要。绘制山体滑坡地图的传统方法主要依靠对立体航空摄影的目视解译，并辅以实地调查。这些方法既费时又耗费资源。基于卫星、机载和地面遥感技术的新兴技术有望促进滑坡地图的制作，减少编制和系统更新所需的时间和资源。在本文中，我们首先概述了滑坡制图的原则，并回顾了编制滑坡地图的传统方法，包括地貌、事件、季节和多时间清单。接下来，我们将研究滑坡制图的最新和新技术，考虑（i）利用
改善意识障碍的诊断和预后
鉴于在小规模队列中解决这一研究问题的内在挑战，统计分析旨在尽可能排除分析偏差，包括过度采样偏差。为了严格起见，作者不得不将他们的定量 EEG 分析限制在一些最被接受和最成熟的参数上，从而省略了其他参数；希望这些参数能在未来的研究中进行测试。同样，他们也没有探索其他测量连接的方式，例如功能性 MRI 或氟脱氧葡萄糖 PET。然而，这些技术不太适合常规临床使用，而且通常耗费太多资源，尤其是在重症监护的情况下。Rubin 等人在这样一个研究不足的患者队列中研究麻醉撤机过程的努力值得祝贺。他们的研究结果有可能通过提出标准来改善结果，以尽量缩短药物诱导昏迷的持续时间来治疗难治性癫痫持续状态。虽然对于许多机构来说，常规实施这种复杂的定量脑电图分析可能仍然具有挑战性，但不断提高的计算能力将促进其引入。应用于“大脑电图数据”的机器学习算法可能会识别出更多可靠的预测因子，可用于指导
光度混响映射的性能...
摘要 使用光度测定法进行混响映射的精确方法受到高度追捧，因为它们本质上比光谱技术耗费的资源更少。然而，在红移高于 z ≈ 0.04 的情况下，光度混响映射对估计黑洞质量的有效性研究很少。此外，光度测定方法通常假设阻尼随机游走 (DRW) 模型，这可能并不普遍适用。我们使用 JAVELIN 光度 DRW 模型对 z = 0.351 处的 QSO SDSS-J144645.44 + 625304.0 进行光度混响映射，并估计 H β 滞后为 65 + 6 − 1 d，黑洞质量为 10 8 。22 + 0 。13 − 0 .15 M ⊙ .使用数千个模拟 CARMA 过程光变曲线进行的光度混响映射可靠性分析表明，考虑到我们目标的观测信噪比 > 20 和平均节奏为 14 d（即使不适用 DRW），我们可以将输入滞后恢复到平均 6% 以内。此外，我们使用我们的模拟光变曲线套件从我们的 QSO 的后验概率分布中解卷积混叠和伪影，将滞后的信噪比提高了 ∼ 2.2 倍。我们以每个物体四分之一的观测时间超越了斯隆数字巡天混响测绘项目 (SDSS-RM) 活动的信噪比，从而使信噪比效率比 SDSS-RM 提高了约 200%。
21 世纪的订单拣选：语音与扫描技术
执行摘要 公司不断努力从其供应链中降低成本。特别是仓库专业人员，他们不断面临着降低劳动力成本、提高生产率和增加订单准确性的挑战，同时还要精简总体运营成本。作为仓库中最耗费劳动力的功能之一，订单拣选是公司利用新技术实现流程自动化的关键领域。尽管传统的订单拣选解决方案（纸质标签、RF 扫描和按灯拣选）已成功提高流程的效率和准确性，但竞争的加剧和对更高服务水平的需求继续提高对更高效率和改进的期望。语音技术应运而生——具体来说是语音识别和语音合成，它们结合在实时连接到仓库管理系统 (WMS) 的可穿戴无线计算机上。在分析订单拣选流程时，大多数错误都是由于误拣造成的，退货产生了巨大的成本。传统拣选方法使用笨重的手持设备或纸质标签，因此需要更多时间来完成订单。员工流动率、语言障碍和兼职员工的季节性增加降低了组织维持高生产率的能力，所有这些都导致拣选操作效率低下。通过与 WMS、劳动力管理系统 (LMS) 或主机系统直接通信，语音技术可以实现
基因改造发育工程技术的历史与进展
摘要 使用改变目标基因组信息的技术进行靶向基因组修饰，已为基础生物学和应用生物学的多项研究做出了贡献。在基因打靶中，使用同源重组将打靶载体整合到靶位点。传统上，携带多个基因突变的小鼠是通过胚胎干细胞中的连续重组和耗时的单基因突变小鼠杂交产生的。然而，这种策略存在几个技术问题。第一个问题是基因打靶的频率极低，这使得获得重组克隆是一项极其耗费人力的任务。第二个问题是可以应用基因打靶的生物材料数量有限。传统的基因打靶几乎不会发生在大多数细胞系中。然而，一种使用设计核酸酶的新方法可以在基因组 DNA 中引入位点特异性双链断裂，提高了受精卵中基因打靶的效率。这种包括 CRISPR-Cas 系统的新方法也扩大了可以应用基因打靶的生物材料的数量。转基因的靶向整合可通过基于同源重组（HR）、微同源介导的末端连接（MMEJ）或非同源末端连接（NHEJ）的策略实现。本文，我们总结了靶基因修饰的各种策略，包括传统基因靶向与设计核酸酶的比较。
片上尖峰分类，有效的中位数... 基于闩锁的快速下垂响应的设计 llmcarbon
摘要 - Spike Corting是从细胞外记录中解码大规模神经活动的关键过程。神经探针的进步有助于记录大量神经元，并增加了通道计数的增加，从而导致较高的数据量并挑战了当前的On-Chip Spike Sorters。本文介绍了L-Sort，这是一种新颖的芯片尖峰分类解决方案，其中中位数尖峰检测和基于本地化的聚类。通过组合中位数近似值和提出的增量中值计算方案，我们的检测模块可实现记忆消耗的减少。此外，基于定位的聚类利用几何特征而不是形态特征，从而消除了在特征提取过程中包含尖峰波形的内存耗费缓冲区。使用Neuropixels数据集进行评估表明，L-SORT可以通过减少硬件资源消耗来实现竞争性排序精度。对FPGA和ASIC（180 nm技术）的实现，与最先进的设计相比，面积和功率效率显着提高，同时保持了可比的精度。，如果与使用相同数据集评估的最新设计相比，我们的设计将大约×10面积和功率效率达到相似的精度。因此，L-SORT是可植入设备中实时高通道计数神经处理的有前途的解决方案。
模拟学生：用于教师培训的 AI 聊天机器人
摘要：本文介绍了一种聊天机器人的开发，该聊天机器人旨在模拟 3D 虚拟环境中的学生，用于职前教师培训。研究人员使用基于生成预训练的 Transformer 的深度神经网络模型，使用来自真实课堂对话的语言资源数据创建了一个人工智能聊天机器人。结果表明，聊天机器人需要通过额外的编程进行微调。该程序旨在用于未来虚拟模拟教师培训的研究。简介 虚拟 3D 环境为职前教师培训提供了一个方便且身临其境的空间。在这些虚拟空间中，职前教师可以练习课堂话语和课堂管理，而无需在实际课堂环境中与真实学生一起进行此类培训的实际困难（Dieker 等人，2014 年）。目前，大多数 3D 虚拟教师培训环境严重依赖木偶学生化身，以避免与机器生成的话语相关的自然语言处理的复杂性（例如，Cohen 等人，2020 年）。木偶化身会降低对话的真实性，并且还会耗费大量资源，因为必须雇用个人来扮演学生的角色。因此，本研究开发了一种聊天机器人，可用于对学生虚拟代理进行编程，以模拟真实的科学、技术、工程和数学 (STEM) 课堂环境以用于培训目的。
![arXiv:2408.09083v2 [quant-ph] 2025 年 1 月 8 日 - CyI](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1ff69a8fc848debb986e4e7ecad0601da49e4af9.webp)
arXiv:2408.09083v2 [quant-ph] 2025 年 1 月 8 日 - CyI
使用经典计算获得组合优化问题的精确解需要耗费大量的计算资源。该领域的现行原则是量子计算机可以更有效地解决这些问题。虽然有前景的算法需要容错量子硬件，但变分算法已经成为近期设备的可行候选者。这些算法的成功取决于多种因素，其中假设的设计至关重要。众所周知，量子近似优化算法（QAOA）和量子退火等流行方法存在绝热瓶颈，导致电路深度或演化时间更长。另一方面，虚时间演化的演化时间受哈密顿量的逆能隙所限制，对于大多数非关键物理系统来说，该能隙是常数。在这项工作中，我们提出了受量子虚时间演化的启发的虚哈密顿变分假设（i HVA）来解决 MaxCut 问题。我们引入了参数化量子门的树形排列，从而能够使用一轮 i HVA 精确解决任意树形图。对于随机生成的 D 正则图，我们通过数值证明 i HVA 以较小的常数轮数和亚线性深度解决了 MaxCut 问题，优于 QAOA，后者需要轮数随图大小而增加。此外，我们的假设可以精确解决最多 24 个节点且 D ≤ 5 的图的 MaxCut，而经典的近最优 Goemans-Williamson 算法只能得出近似解。我们通过硬件演示在具有 67 个节点的图上验证了我们的模拟结果。