XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System解码
解码分化的甲状腺癌
甲状腺癌是最普遍的内分泌恶性肿瘤，DTC约占病例的90％。1这些肿瘤起源于甲状腺的卵泡上皮细胞，并表现出广泛的分化水平，从而产生了独特的组织学和遗传谱。对这些特征的详细理解对于准确诊断，个性化治疗策略的发展以及优化患者的临床结果至关重要。在2022年，据估计有821,214例甲状腺癌和47,507例相关死亡的新病例在全球范围内报道。在美国，每年被诊断出约44,020例新病例，其中包括12,500名男性和31,520名女性。在包括墨西哥在内的许多其他国家中也观察到这种日益增加的趋势，近年来甲状腺癌的发生率显着增加。墨西哥的估计发病率为每100,000人8.6人，每100,000个人的患病率为47.0。
量子解码问题
基于格的密码学的创始成果之一是将短整数解问题量子简化为 Regev 引入的带错误学习问题。Chen、Liu 和 Zhandry 最近指出，可以通过将带错误学习问题替换为量子等效问题（其中错误以量子叠加形式给出）来使这种简化更加强大。在代码的背景下，这可以适应从查找短代码字简化为随机线性代码的量子解码问题。因此，我们在本文中考虑量子解码问题，其中我们给出了代码字的噪声版本的叠加，我们想要恢复相应的代码字。当我们测量叠加时，我们会得到通常的经典解码问题，其中最佳已知算法处于恒定速率和错误率范围内，与代码长度呈指数关系。但是，我们将在这里展示，当噪声率足够小时，量子解码问题可以在量子多项式时间内解决。此外，我们还表明，对于噪声率，该问题原则上可以量子地（尽管不是有效的）解决，而由于信息论的原因，相关的经典解码问题根本无法解决。然后，我们在代码的背景下重新审视 Regev 的归约。我们表明，在 Regev 的归约中使用我们的算法来解决量子解码问题，可以与已知的最佳短码字问题量子算法相媲美。这在某种意义上表明了 Regev 归约在考虑量子解码问题时的严密性，也为短码字问题的新量子算法铺平了道路。
从人脑解码语音和语言
能否从大脑活动中解码语音？#neu- ral2speech 项目将利用认知神经科学和自然语言处理方面的突破，通过强大的神经解码器来解决这个引人注目的问题。具体来说，脑转语音解码器将被设计用于从非侵入性脑记录（即功能性磁共振成像和脑磁图数据）重建感知和产生的语音。通过整合深度学习技术和大型语言模型，#neu- ral2speech 不仅寻求加深我们对人类大脑语言处理的理解（特别关注多语言处理），而且还旨在为开发可以帮助受言语障碍影响的个体的创新沟通辅助工具铺平道路。潜在的应用非常广泛，有望彻底改变临床神经科学和人机交互。索引词：脑机接口、神经语音解码、脑磁图、功能性磁共振成像
了解二进制二进制解码
ghosh – Verbauwhede论文涉及Cryptosys-Tem [47，算法3]的恒定时间硬件实现，以及对基于代码的加密术的Overbeck-Sendrier调查[69，第139-140页]。所有这些来源（以及更多）都描述了Patterson [72，V节]引入的算法，以纠正由无方面的多项式定义的二进制GOPPA代码的T错误。McEliece的纸介绍了Mceliece Cryptosystem [63]也指出了Patterson的算法。但是，帕特森的算法不是最简单的快速二进制二进制解码器。这里的一个问题是，简单性与纠正的错误数量之间存在折衷（这反过来影响了所需的mceliece密钥大小），如以下变体所示：帕特森的论文包含了更简单的算法以纠正⌊t/ 2⌋错误；从苏丹[84]开始，然后是Guruswami – Sudan [50]，更复杂的“列表解码”算法，校正略多于T错误。，但让我们专注于快速算法，以纠正传统上使用McEliece Cryptosystem中使用的T错误。主要问题是，在这些算法中，Patterson的算法并不是最简单的。GOPPA已经在GOPPA代码的第一篇论文中指出了[48，第4节]，二进制GOPPA代码由平方英尺定义的多项式G也由G 2定义。校正由G 2定义的代码中T错误的问题立即减少到用T错误（即Reed – Solomon解码）的多项式插值问题。生成的二进制二进制解码器比Patterson的解码器更简单。简单性的好处超出了主题的一般可访问性：简单算法的软件倾向于更易于优化，更容易防止定时攻击，并且更易于测试。在伯恩斯坦– Chou-Schwabe [16]，Chou [34]和Chen – Chou [32]的最先进的McEliece软件中使用了相同的简单结构并不是一个巧合。该软件消除了与数据有关的时机，同时包括子例程中的许多加速度。避免帕特森的算法也可能有助于正式验证软件正确性，这是当今量词后加密术的主要挑战。也许有一天为Patterson的算法软件赶上了这些其他功能，也许它会带来进一步的加速，或者可能不会。Patterson的算法用于某些计算，使用度t而不是度量2 t，但还包括额外的计算，例如反转模量G；文献尚未明确速度是否大于放缓。，即使帕特森的算法最终更快，肯定会有一些应用程序更重要。只有Patterson的算法才想到Knuth的名言[55，第268页]，即“过早优化是所有邪恶的根源”。对于熟悉编码理论的受众来说，“ G 2的GOPPA代码与G 2的GOPPA代码相同；对于更广泛的受众来说，可以通过说“以下关于编码理论的课程”来减少上一句话。，但对于观众来说，将重点放在这种解码器上的小道路上是更有效的，而且文学中似乎没有任何如此的小型言语。总而言之，本文是对由无方面的多项式定义的二进制GOPPA代码的简单t eRROR解码器的一般性介绍，并通过证明了t -reed reed – solomon解码器的证明。
通过自适应n-gram平行解码
大型语言模型有可能在医疗保健行业中有价值，但是通过严格的评估来验证其安全性和有效性至关重要。在我们的研究中，我们在各种医疗任务中评估了包括Google的双子座在内的LLM。尽管GEMIni的功能，与Medpalm 2和GPT-4等领先模型相比，它的表现不佳，尤其是在医学视觉问题An-Swering（VQA）中，其准确性差距显着（Gemini为61.45％，与GPT-4V相比为88％，为GPT-4V）。我们的分析表明，双子座对幻觉，过度自信和知识差距高度可疑，如果不批判性地表明风险。我们还按照医学主题和测试类型进行了分析，为开发人员和临床医生提供了可行的反馈。为了减轻风险，我们提出了有效的提示策略，提高绩效，并通过释放用于医疗LLM评估的Python模块，并在拥抱面孔上为正在进行的研究和撤销服务中建立排行榜。Python模块可以在github.com/promptslab/rosettaeval
通过同时解码量子网络信息理论
用于证明经典网络信息理论中内界的重要技术工具是所谓的典型典型性引理[1，2]。同样重要的是，但通常不强调的是内部绑定证明中使用的隐式联合和交叉参数。对于量子通道，证明可以承受联合和相交参数的联合典型引理是一个很大的瓶颈。由于这种瓶颈，经典网络信息理论中的许多内部界限迄今无法扩展到量子设置。信息理论中最内在的界限首先是在许多独立和相同分布（IID）的传统环境中证明的。最近，注意力已转移到仅一次仅使用一次经典或量子通道的单发环境中证明内在界限。这是最通用的设置。的目的是证明良好的单发内边界，当局限于渐近IID和渐近非IID（信息频谱）设置时，理想地产生了最著名的内部边界。在一次性环境中，联合和交叉参数的重要性增加，通常需要明确。这是因为在渐近IID设置中经常使用的时间共享技术不适用于一次性设置。换句话说，单次设置迫使我们为多发通道寻找所谓的同时解码器。同时解码器的内部结合分析通常使用联合和相互参数。
解码大脑信号的听力损失
ge是成人听力损失的最强预测指标。1年龄大约有25％的65岁（自全球2.6亿人）具有某种形式的听力障碍。1接受社会隔离，年龄段的社会隔离和痴呆症与社会隔离和痴呆有关。3-6在衰老的听觉标志中，噪音（SIN）中的言语难以在最一致的挑战中占据困难。7,8不幸的是，即使助听器有正确的可听性，它们通常也无法证明这些真实的听力技巧。9,10此外，尽管内耳11的路径学变化已经建立了良好，但对其他大脑（实际上负责解释言语，语言和认知信号）的责任少了12个，这是通过听力损失所遇到的。这引导了新兴的大脑图像工作，以识别可能解释老年人的罪恶处理缺陷的神经系统功能的变化（有时称为中央长期cusis 13）。但是，当我们的听觉系统开始淡出时，如何确定在庞大的神经网络中处理语音和语言的变化？
机器学习用于神经解码
4 和 Konrad P. Kording 2-7 4 5 1. 美国西北大学跨系神经科学项目，伊利诺伊州芝加哥 6 2. 美国西北大学物理医学与康复系和 Shirley Ryan 能力实验室，7 伊利诺伊州芝加哥 8 3. 美国西北大学生理学系，伊利诺伊州芝加哥 9 4. 美国西北大学生物医学工程系，伊利诺伊州芝加哥 10 5. 美国西北大学应用数学系，伊利诺伊州芝加哥 11 6. 美国宾夕法尼亚大学生物工程系，伊利诺伊州费城 12 7. 美国宾夕法尼亚大学神经科学系，伊利诺伊州费城 13 8. 美国哥伦比亚大学统计学系，纽约州纽约 14 9. 美国哥伦比亚大学 Zuckerman 心智脑行为研究所，纽约州纽约 15 16 * 联系方式： joshglaser88@gmail.com 17 18 19