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基于误差校正阈值的不同错误机制下的Qubit保真度
量子误差校正是实现大规模通用量子计算的关键步骤，实现量子误差校正的条件是，每个操作步骤的误差概率必须低于某个阈值。这要求Qubits的质量和量子门的精度可以通过实验达到一定水平。我们首先讨论量子误差的机制：量子门的精度对应于单一操作员误差，量子量的质量归因于腐蚀性。然后，根据表面代码误差校正的阈值，我们证明了量子门限制的最小值不应在误差概率p的情况下小于1 -p，并发现可以用于误差校正的量子量的自然脱谐度时间。这为Qubits准备和实验性执行量子操作提供了某种理论支持。
评估SARS-COV-2中和抗体滴度的康复和接种母亲的母乳中和抗体滴度
摘要母乳中含有可以保护母乳喂养婴儿免受感染的抗体。在这项工作中，我们检查了母乳中的抗体是否可以中和来自疫苗接种的女性的84个母乳样本中的SARS-COV-2（Comirnaty，mRNA-1273或Chadox1），并感染了SARS-COV-2，或者均受到侵蚀和疫苗接种。使用携带wuhan-hu-1，delta或ba.1 Omicron Spike蛋白的拟型囊泡口腔炎病毒测试了这些血清的中和能力。我们发现自然感染导致更高的中和滴度，中和与母乳中的免疫球蛋白A水平正相关。此外，在基于mRNA的疫苗和腺病毒载体的Chadox1 Covid-19疫苗之间观察到产生中和抗体的能力的显着差异。过度，我们的结果表明，来自自然感染的妇女或以mRNA基疫苗接种的妇女的母乳中包含SARS-COV-2中和抗体，可以为母乳喂养的婴儿提供免受感染的保护。
影响孟加拉国大学生对 COVID-19 疫苗接受度和犹豫度的潜在因素：一项横断面比较研究
本研究调查了 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 疫苗接种情况，并比较了影响孟加拉国公立大学 (PuU) 和私立大学 (PrU) 学生疫苗接种和犹豫的潜在因素。2021 年 9 月 25 日至 11 月 22 日期间，一份匿名自填问卷通过 Google 表单发送给 640 名 PuU 和 660 名 PrU 学生，最终有 1034 名 (461 名 PuU vs. 573 名 PrU) 受访者参与 (回复率：72.03% vs. 86.81%)。PuU 和 PrU 学生的汇总疫苗接种率几乎相似 (88.1%，95% 置信区间 (CI) 85.1 – 91.1 vs. 87.6%，95% CI 84.6 – 90.6)。研究采用二元逻辑回归来评估各种潜在因素与疫苗接受度之间的关联，结果显示，在 10 个预测因子中，“安全性”和“有效性”与两个群体的疫苗接受度均呈高度显著的正相关（P = 0.000，P = 0.005）。研究发现，“政治角色”具有不同的影响——在 PuU 和 PrU 学生中，与疫苗接受度分别呈显著的负相关（P = 0.02）和显著的正相关（P = 0.002）。此外，研究发现，“沟通”（P = 0.003）和“信任”（P = 0.01）与 PrU 学生有显著的正相关，而“谣言”（P = 0.03）与 PuU 学生有负相关。PuU 和 PrU 学生接受 COVID-19 疫苗的几率分别为 1.5 和 0.9。尽管卡方分析未显示性别与疫苗接种之间有任何显著关联，但在可能影响 PuU 和 PrU 学生疫苗接种决策的因素中发现存在差异。如果疫苗相关信息可用并有效地传达给大量人群，COVID-19 疫苗接种率可能会提高。实施多学科干预教育计划也可被视为提高学生参与大流行意识和疫苗准备的首选方法。
数字化技能劳动力敏锐度要求
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评估喷气噪声噼啪声的感知度
噼啪声是噪声的一种感知方面，由脉冲声冲击引起，可在超音速喷气式飞机（包括军用飞机和火箭）的噪声中观察到。总体和长期频谱噪声指标不能解释对噼啪声的独特感知。听力测试旨在更好地了解对噼啪声的感知，并检查其与物理噪声指标的关系，例如压力波形的一阶导数的偏度，以下称为导数偏度。假设随着导数偏度的增加，对噼啪声的感知趋于增加。对 31 名受试者进行了两次听力测试，以检查他们对噼啪声的感知。在第一次测试中，受试者比较并排序了含有噼啪声的声音。在第二个测试中，采用类别缩放，受试者使用类别标签对噼啪声内容进行评级：1) 无噼啪声的平滑噪声，2) 无噼啪声的粗糙噪声，3) 零星或间歇性噼啪声，4) 连续噼啪声，5) 强烈噼啪声。顺序和评级测试均证实，噼啪声感知与导数偏度之间存在高度相关性。这些见解将有助于为社区噪声模型提供信息，使它们能够纳入喷气噼啪声造成的烦恼。
人工智能增强学生参与度和成功率
“在特定情境下读取、写入和传达数据的能力，包括对数据源和构造的理解、所应用的分析方法和技术，以及描述用例、应用程序和由此产生的价值的能力。” Gartner，2021 年
揭示影响教师敬业度的因素
摘要。尽管已有关于基于人工智能的自适应学习平台影响的证据，但它们在学校的大规模采用充其量也只是缓慢的。此外，学校采用的人工智能工具可能并不总是研究界考虑和研究的产品。因此，人们越来越关注确定影响采用的因素，并研究这些因素在多大程度上可用于预测教师对自适应学习平台的参与度。为了解决这个问题，我们开发了一种可靠的工具来衡量影响教师在学校采用自适应学习平台的更全面的因素。此外，我们展示了从大量国家级人口中抽样的学校教师（n=792）的实施结果，并使用这些数据来预测教师在学校对自适应学习平台的实际参与度。我们的结果表明，虽然教师的知识、信心和产品质量都是重要因素，但它们不一定是影响教师在学校使用人工智能平台的唯一因素，甚至可能不是最重要的因素。不产生任何额外工作量、增加教师的自主权和信任、建立帮助支持机制以及确保将道德问题降至最低，这些对于学校采用人工智能也至关重要，并且可以更好地预测教师对平台的参与度。我们在论文的最后讨论了通过增加预测模型的可变性维度和减少实践中的实施可变性来提高自适应学习平台在现实世界中的采用和有效性的因素的价值。