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![arxiv：2201.08878v1 [Quant-ph] 2022年1月21日](/simg/2\22c0aa3c5a3b0fb3f8a5cbe0a5918d8e49f33976.webp)
arxiv：2201.08878v1 [Quant-ph] 2022年1月21日
Quantum机器学习（QML）是一个新兴的研究领域，主张使用量子计算来进步机器学习。由于发现了参数变化量子电路（VQC）以替换人工神经网络的可容纳能力，因此它们已被广泛采用以在量子机学习中的不同任务中采用。然而，尽管它们有可能超过神经网络，但VQC限于量子电路可伸缩性的挑战，仅限于小规模应用。为了解决这个缺点，我们提出了一种算法，该算法使用张量环表示在电路中压缩量子状态。使用张量环表示中的输入Qubit状态，单量子门保持张量环表示。但是，对于两个Qubit门而言，情况并非如此，其中使用近似值将输出作为张量环表示。使用此近似值，与精确的仿真算法相比，与指数增加相比，存储和计算时间在量子数和层数中线性增加。此近似值用于实现张量环VQC。使用基于梯度下降的算法进行张量环VQC参数的训练，其中使用了反向传播的效果方法。在两个数据集上评估了所提出的方法：分类任务的虹膜和MNIST，以使用更多量子位来显示提高准确性。关键字：变分量子电路，张量网络，有监督的学习，classifation我们使用各种电路架构实现了虹膜数据集的测试精度为83.33％，MNIST数据集的二进制和三元分类为99.30％和76.31％。IRIS数据集的结果优于Qiskit上的VQC上的结果，并且可扩展，这证明了VQC用于大规模量子机器学习应用程序的潜力。
AI和隐私：查看生物识别技术和数据
对担心生物识别信息和相关技术的使用（例如，AI，机器学习）的越来越多的回应提出了“重要的”消费者隐私和数据保护问题，以及偏见和歧视的潜力。FTC确定将仔细检查的实践，以确定公司是否收集和使用生物识别信息或营销或使用生物识别信息技术符合FTC对不公平或欺骗性实践的禁令（请参阅下面的列表）。出于策略声明的目的，“生物识别数据”定义为包括个人面部印刷，手指和手印，虹膜或视网膜扫描，遗传数据以及可以识别步行范特和打字模式的个人的描述，图像，描述或记录（以及相关的衍生数据），手指和手印，虹膜或视网膜扫描，遗传数据以及行为数据。DOJ：2024年12月，司法部（DOJ）发布了一项最终规则，该规则限制了有关“美国人的批量敏感个人数据”的交易，包括生物识别标识符，精确的地理位置数据以及与当事国的当事人和个人的个人健康数据。 限制旨在解决“非凡”的国家安全问题，包括恶意的网络启用DOJ：2024年12月，司法部（DOJ）发布了一项最终规则，该规则限制了有关“美国人的批量敏感个人数据”的交易，包括生物识别标识符，精确的地理位置数据以及与当事国的当事人和个人的个人健康数据。限制旨在解决“非凡”的国家安全问题，包括恶意的网络启用
阿莫西林儿童严重急性营养不良
与艾滋病毒。然而，已经递增了肉芽肿反应，淋巴细胞浸润和CSF促炎性细胞因子的水平升高。1,2接受HAART的患者的炎症程度尚不清楚，但可能比未接受HAART的患者高。我们的试验旨在在诊断时帮助决策。我们试验中总共40％的患者在试用时接受了HAART。但是，即使在此预定的亚组分析中，我们也没有发现地塞米松的好处。正如米勒所指出的那样，在两个试验组中，虹膜很少发生6个月（在安慰剂组的226例患者中有6例中有6例，而在dexameth-作为一个组中的224例患者中有7例）。虹膜的低率很有趣；我们推测这是由于使用更高剂量的抗真菌剂（尤其是Flucona Zole）所致。Brandt质疑所选择方案的适当性。 我们选择了该试验中使用的最低右美甲剂剂量，其中涉及Thwaites等人报告的结核性脑膜炎患者。 因为在接受活跃药物的试验患者中，严重的不良事件比接受安慰剂的患者少。 3在Thwaites等人的试验中，有18％的人感染了艾滋病毒，大多数人受到了深刻的影响。没有看到伤害的证据。Brandt质疑所选择方案的适当性。我们选择了该试验中使用的最低右美甲剂剂量，其中涉及Thwaites等人报告的结核性脑膜炎患者。因为在接受活跃药物的试验患者中，严重的不良事件比接受安慰剂的患者少。3在Thwaites等人的试验中，有18％的人感染了艾滋病毒，大多数人受到了深刻的影响。没有看到伤害的证据。
在小量子计算机上的地球观测图像的组装
摘要 - 卫星仪器的白天和黑夜监视地球的地面，结果，地球观测（EO）数据的大小大大增加。机器学习/深度学习（ML/DL）技术通常用于分析并处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM提出了二次编程问题，包括量子退火器（QA）以及基于门的量子计算机（包括量子计算机）有望比惯性计算机更有效地解决SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）Divergence测试来测量原始数据集及其核心之间的接近性，此外，我们通过使用D-Wave量子量子退火器（D-Wave QA）和一台常规计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。
抗糖尿病，抗炎，抗氧化剂，抗癌，抗菌，抗菌和组织工程在微型和纳米成型中的应用：Mini-Review
genipin作为虹膜单二烯和出色的自然交联链，可以从Genipa Americana中提取。与化学交联剂（如戊二醛和甲醛）相比，该代谢物具有合适的生物相容性，已用于交叉链接水凝胶和纳米复合材料，由胶原蛋白，壳聚糖，蛋白质，蛋白质和胶质素组成。此外，已经报道了该单苯甲酸酯的治疗活性，包括抗炎，抗氧化剂，抗癌和抗菌活性。几种生物医学局限性涉及几乎没有可用来源，提取困难以及Genipin的高成本。在这种微型审查中，已经讨论了这种草药代谢物在微型和纳米形式中的抗糖尿病，抗炎，抗氧化剂，抗癌，抗菌和组织工程的应用。
文件：MED 24 (27179)WC 2025 年 1 月 1
5.2 输入设备和控制器之间的通信必须加密。输入设备发送到锁硬件的数据至少应为 128 位 AES。5.3 对于生物特征锁，输入设备应仅读取和验证用户的生物特征数据，而不应就是否授予访问权限做出任何决定。传感器类型可以是光学/电容/刷卡等。数据将共享给锁硬件以做出进一步的决定。所使用的传感器应能够检测到呈现给系统用于身份验证的生物组织的活力，例如手指、虹膜、人脸等。读取器必须能够区分活指纹和死指纹（例如橡胶模具、照片、尸体的指纹等。5.4 生物特征读取器的传感器分辨率（所需最低精度）不得低于 500 dpi（参见 ISO 19794-2）。
生物识别技术报告
本报告对国土安全部和司法部采用的生物识别技术进行了一次大规模公开审查。该文件与白宫科技政策办公室合作编写，解释了生物识别技术部署的历史背景和权力机构；描述了四种主要的生物识别模式，包括其准确性和现行标准；概述了国土安全部和司法部的执法生物识别计划，包括用例、身份管理系统和实施流程；分析了利益相关者对联邦生物识别技术的看法；最后，为联邦、州、地方、部落和领土 (FSLTT) 执法合作伙伴使用生物识别技术制定了一套明确的最佳实践和指南。最佳实践侧重于面部识别技术 (FRT) 的使用；其他生物识别技术，如 DNA、虹膜和指纹，已经有大量详细的使用指南，这些指南在第 V 部分中概述。
人工智能在眼前节疾病中的应用：多样性与标准化
与主要依赖检眼镜检查的视网膜疾病诊断不同，由于前段结构和生理功能的复杂性，诊断前段疾病需要多次检查。前段是指眼睛前部的三分之一，包括结膜、角膜、前房、虹膜、瞳孔、睫状体和晶状体。这些结构构成了光线通过眼睛的路径和眼屈光系统。为了明确诊断前段眼病，需要对解剖和功能进行评估，包括裂隙灯生物显微镜、光学相干断层扫描、角膜地形图、眼压测量、视野测量等。因此，除了图像之外，各种形式的数据，如视频、格式化参数和文本，都已用于人工智能辅助检测这些疾病。本综述总结了人工智能系统在前段眼科疾病中的应用、潜在挑战
俄克拉荷马州视光学院住院医师培训...
Clay-Rhynes/RGB 眼科疾病住院医师将接触各种眼部和全身疾病，每天接触尖端仪器。住院医师实习分为 Clay-Rhynes 眼科诊所（俄克拉荷马州杜兰特）和 RGB 眼科协会（德克萨斯州谢尔曼）。Clay-Rhynes 眼科诊所是我们 8000 平方英尺先进诊所中的一家高容量医疗/外科诊所，住院医师将在那里进行 YAG 囊切开术、虹膜切开术和玻璃体溶解术，以及放射外科病变切除术和异物去除术。住院医师将参加所有手术，并为住院医师转诊的每位接受白内障和 LASIK 手术的患者进行所有术后护理。住院医师将有机会观察和管理大量青光眼、白内障和黄斑变性患者。然而，由于我们的人口统计数据，住院医师