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量子计算：从理论迅速移动到现实
花旗是世界上最大的金融机构之一，在所有主要成立和新兴市场中运营。在这些世界市场上，我们的员工进行了持续的多学科对话 - 访问信息，分析数据，开发见解和提出建议。作为我们的主要思想领导能力，Citi GP旨在帮助我们的读者应对全球经济最苛刻的挑战，并在快速变化和相互联系的世界中预期未来的主题和趋势。Citi GPS访问我们全球对话的最佳要素，并收获了我们公司各种高级专业人士的思想领导。这不是研究报告，也不构成有关投资或征求购买或出售任何金融工具的建议。有关花旗GPS的更多信息，请访问我们的网站www.citi.com/citigps。
迅速而动态的策略，以扩大COVID-19的急诊室能力
急诊科（EDS）全球努力为2019年冠状病毒病（COVID-19）做准备，并同时保留足够的“常规”紧急护理能力。尽管许多医院都使用了昂贵的庇护所设施，但决定合并急性医疗部门（AMU）和ED。连接的AMU-ED被隔离为高风险和低风险区域，以维持紧急护理的连续性。这种策略允许无需外部帐篷设施就可以对ED容量进行可行，快速和动态的扩展。本报告详细介绍了技术执行，并讨论了这种扩展策略的珍珠和潜在陷阱。尽管可以通过局部因素（例如医院的规模，ED人口普查和原发性医疗保健功效）确定备灾，但连接的AMU-ED策略可能是其他EDS的潜在模型。
提示文本到图像扩散模型的迅速反转
提供给文本对图像差异模型的提示的质量决定了生成的内容对用户意图的忠诚程度，通常需要“及时工程”。要通过及时的工程来利用目标图像的视觉概念，当前方法在很大程度上通过优化然后将它们映射到伪tokens来依赖嵌入反演。然而，使用这种高维矢量表示是具有挑战性的，因为它们缺乏语义和可解释性，并且只允许使用它们时模拟矢量操作。相反，这项工作着重于反转扩散模型，以直接获得可靠的语言提示。这样做的挑战在于，由此产生的优化问题从根本上是离散的，提示的空间呈较大。这使得使用标准优化技术，例如随机梯度下降，困难。为此，我们利用延迟的投影方案来访问代表模型中词汇空间的提示。此外，我们利用了扩散过程的时间段与图像中不同级别的细节相差的发现。后来的，嘈杂的，前传扩散过程的时间段对应于语义信息，因此，此范围内的迅速反转提供了代表图像语义的令牌。我们表明，我们的方法可以确定目标图像的语义可解释和有意义的提示，该提示可用于合成具有相似内容的多样化图像。我们说明了优化提示在进化图像生成和概念删除中的应用。
石油和天然气行业已经迅速变化... -Viridien
在Viridien的核心地下成像业务中，Peter认为全波倒置（FWI）具有令人兴奋的未来。“数据比过去更准确。在几年之内，我们将直接从数据本身中提取详细的地下信息，因此石油公司将能够使用AI自动获得以数据为导向的储层潜力，大小和量的分析。”“这不会使人们退出工作；我们需要新的专家来运行和监视自动化算法，而AI只是一种工具，可以帮助解释器做得更好。FWI输出也用于岩石财产和流体定义，因此公司将能够在钻探之前以更高的精度预测储层中的东西。”
迅速在扩展中使用生成AI的工程原理
生成型AI（Genai）是一个新的人工智能类别，可以创建不同类型的内容，例如文本，图像，音频，代码，模拟和视频（Google，2023; Mollick＆Mollick，2023; Toner，2023）。它通过从现有数据中学习并使用该信息来生成新的原始内容（Gordon，2023; McKinsey＆Company，2023）来做到这一点。genai与只能对选择，组进行分类或进行选择的其他类型的AI不同。Genai系统的示例包括大语言模型ND图像，音频和代码生成器（Google，2023; Toner，2023）。几所大学正在制定政策，以指导Genai的道德使用（例如弗吉尼亚大学的生成AI教学工作组）。因此，扩展应采取措施来设想它如何负责任地和道德上利用Genai产生内容的能力。表1提供了各种Genai系统的示例，并描述了其功能。
迅速审查干预措施以防止青年物质使用
本环境扫描介绍了有关Covid-19-19的灰色文献的结果，该文献是由国际和加拿大司法管辖区出版的社区聚集生活环境的疫苗交流策略和资源。搜索策略是在2021年1月18日至3月19日之间进行的。通过在线搜索使用Google自定义搜索引擎为加拿大卫生部门和机构，美国（美国）政府网站以及来自澳大利亚，欧洲和英国（英国）的国际公共卫生资源（英国）的国际公共卫生资源获得记录。搜索策略包括与扫描范围相关的关键概念有关的关键词，可应要求提供完整策略。每次搜索的前100个结果均已筛选与社区聚集生活环境中的员工或客户的COVID-19疫苗通信资源相关，以及可以应用于这些环境的更广泛的指导。为长期护理，退休住宅和惩教设施量身定制的资源被排除在外。
备份并迅速运行：Haefele克服了网络攻击
2023年2月，国际制造商和家具配件，电子锁定系统和照明解决方案的供应商Haefele成为严重勒索软件攻击的受害者。该公司总部位于纳戈尔德（Nagold），巴登 - 瓦尔滕伯格（Baden-Württemberg），被迫关闭其整个IT系统并脱机。因此，在全球范围内，运营变得停滞不前。dell Technologies事件响应和恢复团队被迅速引入，与Haefele的危机团队一起，他们合作协调了整个时钟工作以恢复其IT系统的流程，团队和第三方。行动取得了成功：Haefele能够在几个月内返回38个国家的150个地点的正常业务运营。今天，公司安全在公司中的重要性比以往任何时候都高。今天，公司安全在公司中的重要性比以往任何时候都高。
propicker：在低温电子断层扫描中采摘粒子的迅速分割
我们正在举办一项机器学习竞赛，以吸引专注于开发用于识别Cero-Electon层析成像（Cryoet）获得的粒子位置的研究人员。冰冻是一种可视蛋白质组学的强大技术，可以在分子水平上详细探索生物系统。然而，它在大规模实验中的应用受到低吞吐量的约束，特别是在识别蛋白质的3D坐标或断层图内的大分子复合物的3D坐标 - 对于实现近特征图平均的接近原子分辨率至关重要。这一识别粒子位置的步骤称为粒子拾取，这是鉴定和标记断层图中各个颗粒的过程。我们的竞争重点是支持模型开发和评估冷冻数据中的粒子采摘，重点是识别实验数据中多种粒子类型的不同粒子。
levseq：迅速生成定向进化和机器学习的序列功能数据
序列功能数据提供了有关蛋白质功能景观的有价值信息，但在定向演化活动中很少获得。在这里，我们介绍了每个变体测序（LEVSEQ），该管道将双重条形码策略与纳米孔测序结合在一起，以快速生成整个蛋白质编码基因的序列功能数据。LEVSEQ集成到现有的蛋白质工程工作流程中，并配有用于数据分析和可视化的开源软件。该管道通过合并序列功能数据来促进数据驱动的蛋白质工程，以告知定向进化并为机器学习引导的蛋白质工程（MLPE）提供必要的数据。LEVSEQ在筛选之前可以对诱变库的质量控制，从而降低了时间和资源成本。模拟研究表明，LevSeq在各种实验条件下都能准确检测变体的能力。最后，我们展示了LevSeq在工程质类化学方面的工程杂化蛋白的实用性。广泛采用LEVSEQ和数据共享将增强我们对蛋白质序列功能景观的理解，并赋予数据驱动的定向进化。
亚洲迅速转化的食品系统的中等规模的牲畜农场
有关农业的学术和政策辩论强调了“小规模”和“大规模”农场的双峰类型。在本文中，我们提请人们注意全球南方中等规模的单胃牲畜农场的作用和独特特征，借鉴了经验基扎根的规模类型，该类型结合了三个相关的组成部分：（1）社会和经济组织的生产； （2）技术选择和环境影响，以及； （3）食品系统的联系和溢出。我们审查了来自孟加拉国，缅甸和越南的三个亚洲国家的国家牲畜政策文件 - 参考类型学，并比较嵌入政策中的假设与类型学揭示的农场规模的特征。我们的分析表明，当前的政策目标与该地区中等规模的牲畜耕作的特征不符。此断开连接为提高牲畜行业对农村经济，营养安全，食品安全和环境绩效的贡献提供了错过的机会。我们确定了政策如何维护和增强中等规模的一兼牲畜农场对可持续强化，公共卫生和生计的贡献。