XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System过量
通过量子错误校正调整量子计算隐私
摘要 - 量词计算是有效解决大型和高复杂性问题的有希望的范式。为了保护量子计算隐私，开创性的研究工作为重新定义差异隐私（DP）（即量子差异隐私（QDP）（QDP））以及量子计算产生的固有的噪声而采取的差异性隐私（DP）。但是，这种实施方法受到固有噪声量的限制，这使得QDP机制的隐私预算固定和无法控制。为了解决这个问题，在本文中，我们建议利用量子误差校正（QEC）技术来减少量子计算错误，同时调整QDP中的隐私保护水平。简而言之，我们通过决定是否在多个单个量子门电路的门上应用QEC操作来逐渐降低量子噪声错误率。我们为QEC操作后的一般错误率和相应的隐私预算提供了一个新的计算公式。然后，我们使用多级串联QEC操作来扩展以实现进一步的降噪。通过大量的数值模拟，我们证明QEC是调节量子计算中隐私保护程度的可行方法。索引术语 - Quantum Computing，量子噪声，不同的隐私，量子错误校正
通过量子经典自适应门控实现时间扭曲不变量子循环神经网络
摘要 自适应门控在通过经典循环神经网络 (RNN) 进行时间数据处理中起着关键作用，因为它有助于保留预测未来所需的过去信息，从而提供一种保持时间扭曲变换不变性的机制。本文以量子 RNN (QRNN)（一种具有量子记忆的动态模型）为基础，介绍了一类新型的时间数据处理量子模型，该模型保持了 (经典) 输入输出序列的时间扭曲变换的不变性。该模型称为时间扭曲不变 QRNN (TWI-QRNN)，它在 QRNN 中增强了一种量子-经典自适应门控机制，该机制通过经典循环模型选择是否在每个时间步骤中根据输入序列的过去样本应用参数化酉变换。TWI-QRNN 模型类源自第一原理，其成功实现时间扭曲变换的能力已在具有经典或量子动力学的示例上通过实验证明。
通过量子计算进行投资组合优化的最佳实践，在实际量子设备上进行了实验
最终，投资组合优化的目的是确定最佳投资，从而使回报和风险之间的权衡最大化。此二次优化问题的经典表述具有精确或启发式的解决方案，但是随着市场维度的增加，复杂性扩大。最近，研究人员正在评估通过采用量子计算来面对复杂性缩放问题的可能性。在本文中，使用变异量子本质量（VQE）解决了问题，这原理是非常有效的。这项工作的主要结果包括定义要设置的最佳超参数，以便在实际量子计算机上执行VQE的投资组合优化。尤其是考虑了约束二次问题的一般公式，该公式通过变量的二进制编码以及在目标函数中包含约束，将其转化为二次不受限制的二进制优化。这将转换为一组量子运算符（Ising Hamiltonian），其最小特征值由VQE找到，并对应于最佳解决方案。在这项工作中，分析了该过程的不同超参数，包括通过模拟器和实际量子计算机的实验进行的不同的ANSATZE和优化方法。实验表明，解决方案质量对精度尺寸的量子计算机和正确的超参数有很强的依赖性，并且有了最佳选择，量子算法在实际量子设备上运行的量子算法运行在实时量子设备上非常接近确切的解决方案，即使没有误差计算技术，也没有强大的融合速率，即使是具有强大的融合率。此外，对于小型示例，在不同的实际量子设备上获得的结果显示了解决方案质量与量子处理器尺寸之间的关系。的证据允许结论是解决量子设备上的实际投资组合优化问题的最佳方法，并确认在现有方法方面，一旦量子硬件的尺寸将有限地高，就可以用较高的效率解决它们。
应报告的未确定药物过量 ICD 10 代码
T40.0X4A 鸦片中毒，未确定，初次接触 T40.1X4A 海洛因中毒，非故意，初次接触 T40.2X4A 其他阿片类药物中毒，未确定，初次接触 T40.3X4A 美沙酮中毒，未确定，初次接触 T40.414A 芬太尼或芬太尼类似物中毒，未确定，初次接触 T40.424A 曲马多中毒，未确定，初次接触 T40.494A 其他合成麻醉品中毒，未确定，初次接触 T40.5X4A 可卡因中毒，未确定，初次接触 T40.604A 未指明的麻醉品中毒，未确定，初次接触麻醉品中毒，未确定，初次接触 T40714A 大麻中毒，未确定，初次接触 T40724A 合成大麻素中毒，未确定，初次接触 T40.7X4A 大麻（衍生物）中毒，未确定，初次接触 T40.8X4A 麦角酸二乙酯 [LSD] 中毒，未确定，初次接触 T40.904A 未指明的精神障碍药物 [致幻剂] 中毒，未确定，初次接触 T40.994A 其他精神障碍药物 [致幻剂] 中毒，未确定，初次接触 T42.3X4A 巴比妥类药物中毒，未确定，初次接触 T42.4X4A 苯二氮卓类药物中毒，未确定，初次接触T42.5X4A 混合抗癫痫药中毒，未确定，初次就诊 T42.6X4A 其他抗癫痫药和镇静催眠药中毒，未确定，初次就诊 T42.74XA 未指明的抗癫痫药和镇静催眠药中毒，未确定，初次就诊 T43.014A 三环类抗抑郁药中毒，未确定，初次就诊 T43.024A 四环类抗抑郁药中毒，未确定，初次就诊 T43.1X4A 单胺氧化酶抑制剂抗抑郁药中毒，未确定，初次就诊 T43.204A 未指明的抗抑郁药中毒，未确定，初次就诊 T43.214A 选择性 5-羟色胺和去甲肾上腺素再摄取中毒抑制剂中毒，未确定，初次就诊 T43.224A 选择性血清素再摄取抑制剂中毒，未确定，初次就诊 T43.294A 其他抗抑郁药中毒，未确定，初次就诊 T43.3X4A 吩噻嗪类抗精神病药和神经安定药中毒，未确定，初次就诊 T43.4X4A 丁酰苯和噻噻嗪类神经安定药中毒，未确定，初次就诊 T43.504A 未指明的抗精神病药和神经安定药中毒，未确定，初次就诊 T43.594A 其他抗精神病药和神经安定药中毒，未确定，初次就诊 T43.604A 未指明的精神兴奋剂中毒，未确定，初次就诊安非他明，未确定，初次接触 T43.634A 哌甲酯中毒，未确定，初次接触 T43.644A 摇头丸中毒，未确定，初次接触 T43.694A 其他精神兴奋剂中毒，未确定，初次接触 T43.8X4A 其他精神药物中毒，未确定，初次接触 T43.94XA 未明确的精神药物中毒，未确定，初次接触 T48.0X4A 催产药物中毒，未确定，初次接触 T48.1X4A 骨骼肌松弛剂（神经肌肉阻断剂）中毒，未确定，初次接触 T48.204A 作用于肌肉的未明确药物中毒，意外未确定，初次接触 T48.294A 作用于肌肉的其他药物中毒，未确定，初次接触 T48.3X4A 镇咳药中毒，未确定，初次接触 T48.5X4A 其他抗感冒药中毒，未确定，初次接触初次相遇
与饮酒过量诱导的二甲双胍相关的乳酸性酸中毒
二甲双胍是全球糖尿病治疗糖尿病治疗的最常见的口服抗血糖药，被认为是美国糖尿病协会和欧洲糖尿病研究协会的新诊断为2型2型糖尿病的第一线治疗（1）。拥有超过60年的实际全球临床经验，二甲双胍通常被认为是有效且安全的，除非有禁忌症（2，3）。二甲双胍相关的乳酸性酸中毒（MALA）是二甲双胍的一种罕见但严重的不良影响，估计每10万名患者年度暴露率<10事件，死亡率为30％-50％（4）。MALA通常由于肾功能受损而导致的二甲双胍积累沉淀（4）。相比之下，急性酒精中毒与肝乳酸清除受损有关，这可能会增加乳酸酸中毒的风险（5）。但是，由于MALA在肾功能正常的患者中极为罕见（6），因此尚不清楚酒精引起的MALA的详细临床图片。我们在这里报告了肾功能正常的患者中酒精诱导的MALA病例。此外，我们描述了临床图片并讨论
通过量子神经网络集成技术节省资源
新兴的量子机器学习领域 [ 1 ] 有望利用量子计算技术提高机器学习算法的准确性和速度。尽管量子机器学习有望在化学、物理学、材料科学和药理学中某些类型的问题上发挥作用 [ 2 ]，但它是否适用于更传统的用例仍不确定 [ 3 ]。值得注意的是，可用的量子机器学习算法通常需要经过调整才能在“NISQ”设备 [ 4 ] 上运行，这些设备是当前的噪声量子计算机，没有纠错，并且具有适中的量子比特数和电路深度能力。在量子机器学习场景中，经典神经网络的量子对应物——量子神经网络 [ 5 ] 已经成为解决量子领域有监督和无监督学习任务的事实标准模型。虽然量子神经网络引起了广泛的兴趣，但它们目前也存在一些问题。第一个是贫瘠高原 [ 6 ]，其特点是随着系统规模的增加，损失梯度的方差呈指数快速衰减。这个问题可能会因各种因素而加剧，比如量子电路表达能力过强 [ 7 ]。为了解决这个问题，需要精心设计量子神经网络 [ 8 ]，并结合可表达性控制技术，如投影 [ 9 ] 和带宽控制 [ 10 ]。第二个问题，也是本文要解决的问题，涉及运行量子神经网络所需的资源量（总量子比特数有限——目前最多一百多个——以及当前量子设备上操作的低保真度严重限制了量子神经网络在输入维度和层数方面的大小）。为了解决后一个问题，我们建议采用 NISQ 适当的集成学习实现 [11]，这是经典机器学习中广泛使用的技术，用于通过使用多个弱组件构建更强的分类器来调整特定机器学习机制的偏差和方差，从而使整个集成系统的表现优于最好的单个分类器。集成系统的有效性已在经验和理论上得到广泛证明 [12]，尽管
通过量子神经网络的合奏技术节省资源
抽象的量子神经网络对许多应用程序具有重要的承诺，尤其是因为它们可以在当前一代的量子硬件上执行。但是，由于量子位或硬件噪声有限，进行大规模实验通常需要显着的资源。此外，模型的输出容易受到量子硬件噪声损坏的影响。为了解决这个问题，我们建议使用集合技术，该技术涉及基于量子神经网络多个实例构建单个机器学习模型。尤其是，我们实施了具有不同数据加载配置的包装和ADABOOST技术，并评估其在合成和现实世界分类和回归任务上的性能。为了评估不同环境下的潜在性能改善，我们对基于模拟的无噪声软件和IBM超导QPU进行了实验，这表明这些技术可以减轻量子硬件噪声。此外，我们量化了使用这些集成技术节省的资源量。我们的发现表明，这些方法即使在相对较小的量子设备上也能够构建大型，强大的模型。
普罗维登斯市药物过量预防策略
摘要 阿片类药物过量流行病继续对普罗维登斯市造成严重影响。不幸的是，每个因过量服用而失去的生命都是亲人、家人或朋友，也是可预防的死亡。药物滥用还会带来额外的风险和危害，影响个人、家庭和普罗维登斯社区。普罗维登斯市致力于在未来 3-5 年内实施一项全面战略，以减少药物过量死亡和药物滥用相关危害。
药物过量致死案例与服用假药有关
摘要 本报告利用 CDC 州意外药物过量报告系统的数据，描述了 2019 年 7 月至 2021 年 12 月期间 29 个州和哥伦比亚特区 (DC) 有证据表明使用假药的过量死亡趋势，以及 2021 年 34 个州和哥伦比亚特区有证据表明和无证据表明使用假药的死亡特征。有证据表明使用假药的死亡人数的季度百分比从 2019 年 7 月至 9 月的 2.0% 增加了一倍多，达到 2021 年 10 月至 12 月的 4.7%，西部司法管辖区增加了两倍多（从 4.7% 增加到 14.7%）。在有证据表明使用假药的死亡中，41.4% 的死亡和 19.5% 的无证据表明使用假药的死亡中，唯一涉及（即导致死亡）的药物是非法制造的芬太尼。有证据表明服用假药的死者与没有证据表明服用假药的死者相比，年龄更小（57.1% 比 28.1% 的死者年龄小于 35 岁），西班牙裔或拉丁裔比例更高（18.7% 比 9.4%），有处方药滥用史的死者也更多（27.0% 比 9.4%）。在有证据表明服用假药的死者中，吸烟是最常见的非摄入性药物使用方式（39.5%）。过量用药预防信息强调了非法或未经处方获取药物的危险（因为它们可能是假药），鼓励吸毒者进行药品检测，并针对风险最高的人群（例如年轻人）量身定制，有助于防止过量用药死亡。