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LILLIPUT：用于近期量子纠错的轻量级低延迟查找表解码器
量子设备的错误率比运行大多数量子应用程序所需的错误率高出几个数量级。为了弥补这一差距，量子纠错 (QEC) 对逻辑量子位进行编码并使用多个物理量子位分发信息。通过定期对逻辑量子位执行综合征提取电路，可以在运行程序时提取有关错误（称为综合征）的信息。解码器使用这些综合征来实时识别和纠正错误，这对于防止错误累积是必要的。不幸的是，软件解码器速度很慢，而硬件解码器速度快但准确性较低。因此，到目前为止，几乎所有的 QEC 研究都依赖于离线解码。为了在近期的 QEC 中实现实时解码，我们提出了 LILLIPUT——一种轻量级低延迟查找表解码器。LILLIPUT 由两部分组成——首先，它将综合征转换为错误检测事件，这些事件被索引到查找表 (LUT) 中，其条目实时提供错误信息。其次，它通过离线运行软件解码器，对 LUT 进行错误分配编程，以应对所有可能的错误事件。LILLIPUT 可以容忍量子硬件中任何操作的错误，包括门和测量，并且可容忍的错误数量随着代码大小而增加。LILLIPUT 在现成的 FPGA 上使用的逻辑不到 7%，因此可以实际采用，因为 FPGA 已经用于设计现有系统中的控制和读出电路。LIL-LIPUT 的延迟只有几纳秒，可以实现实时解码。我们还提出了压缩 LUT (CLUT) 来减少 LILLIPUT 所需的内存。通过利用并非所有错误事件都同样可能的事实，并且只存储最可能的错误事件的数据，CLUT 将所需内存减少了多达 107 倍（从 148 MB 减少到 1.38 MB），而不会降低准确性。
评估近期量子计算机上纠缠量子态的误差缓解策略
摘要：纠缠是量子力学特性之一，最近出现的量子计算机将计算能力成倍增加归因于纠缠。然而，这些系统受到一系列噪声诱导物理过程和硬件级缺陷的影响，导致量子电路的结果出现错误。量子误差缓解算法旨在缩短有足够的量子比特来补偿这些影响的时间，以提高近期量子设备的结果准确性。这项实证研究描述并比较了在真实量子计算机上纠缠条件下量子态误差缓解的常用基本方法。结果表明，两种易于实施的电路设计和测量误差缓解技术可以显著提高结果质量。
COVID-19中的COVID-19中的疫苗接种摄取在爱尔兰周刊报告 验证后暴露于免疫球蛋白途径 第5章：耐药性结核病病例的处理 每周证据监视07/03/2025 最近在同性恋，双性恋和其他与男性发生性关系（GBMSM）的男同性恋者中抗药性志贺的近期增加：爆发反应
•n = 4,963,363总计•n = 4,152,710符合条件的12岁以上的年龄•n = 3,745,527，成人/18岁以上的成年人/18岁以上•由于CSO的估计总人口估计的性质估计的CSO和某些年龄段的数据组和某些数据质量问题的估计性均应及以上的数据组•由于未识别的数据质量问题或分子超过人口估计/分母，估计的吸收超过100％，那么摄取将被舍入到99％（除非报告中另有说明）
近期量子自然语言的基础...
我们为近期量子自然语言处理（QNLP）提供概念和数学基础，并以量子计算机科学家友好的术语进行。我们选择了说明性演示方式，并提供了支持经验证据和有关数学一般性的正式陈述的参考。我们回想起我们采用的自然语言的量子模型如何[42]规范结合语言含义与丰富的语言结构，最著名的是语法。尤其是，在量子系统的仿真下，它需要一个类似量子的模型来结合含义和结构，将QNLP建立为量子本性。更重要的是，现在领先的嘈杂的中间量子量子（NISQ）范式用于编码有关量子硬件，变异量子电路的经典数据，使NISQ非常友好地友好：语言结构可以用作免费的午餐，与昂贵的典型典型的类别编码相反，可以将语言结构编码为免费编码，该典型的典型的编码为格式编码。QNLP任务的量子加速已在先前的工作中建立[116]。在这里，我们提供了更广泛的任务，所有任务都具有相同的优势。图解推理是QNLP的核心。首先，量子模型通过分类量子力学的图形形式主义将语言解释为量子过程[38]。其次，这些图是通过ZX-Calculus翻译成量子电路的。含义的参数化成为要学习的电路变量：
![通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。](/simg/d/dd5abf0752fcc9f891dc4a96743f916f96f28350.png)
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。
基因治疗和基因编辑的过去、现在和（近期）未来
哈佛商学院，马萨诸塞州波士顿 哈佛-麻省理工学院监管科学中心，马萨诸塞州波士顿 astern@hbs.edu 摘要 新兴的基因治疗和基因编辑技术将对患者生活和医疗保健产生越来越大的影响。我们分析了十年的临床试验和风险投资数据，以了解未来几年基因疗法的可能发展轨迹。2006 年至 2017 年，临床试验和风险投资交易的数量大幅增加。我们观察到行业赞助的试验和涉及药物开发专业领域的试验（包括肿瘤学、神经病学、血液学、眼科学和神经病学）的增长尤为显著。随着基因治疗和基因编辑技术的数量不断增长，我们预计此类疗法将对医疗保健产生重大而多样的影响，包括资源从慢性病管理转向更密集的急性发作性护理、所需知识产权和制造技术的复杂性增加，以及生物制药公司可能扩展到基于服务的商业模式。基因治疗和基因编辑简介 近年来，基因治疗和基因编辑在科学、医学和投资界引起了广泛关注。仅 2017 年就有 181 种基因疗法进入临床开发阶段，预计到 2026 年全球基因治疗市场规模将达到 55.5 亿美元。1 这些技术以及为有需要的患者提供便利而做出的努力 2 经常成为媒体头条，主要是因为标价高昂。3,4,5 与涉及药丸或简单输液的治疗不同，基因治疗通常需要复杂的患者治疗过程。例如，新批准的用于治疗 β 地中海贫血的基因疗法 Zynteglo 需要至少两次住院治疗，并且可能需要多次与医疗保健提供者进行后续会诊。6 在治疗期间，患者接受造血干细胞动员（使用刺激未分化干细胞从骨髓释放到血液中的因子进行治疗），
由于缺乏近期实践导致技能和知识退化
要了解熟练程度衰退的潜在风险机制，可以在考虑任务性质和人员性质时确定几个因素。两者都会影响人员和任务组合的衰退因素。本节介绍了一些适用于所有人员的通用机制。但是，不同工作类型和不同个人之间的影响可能存在很大差异。因此，监督和培训工作必须对熟练度衰退的差异以及随后所需的恢复活动保持敏感。应该注意的是，复杂技能衰退的研究基础有限，尤其是航空领域的研究基础有限，一些见解是基于其他领域（如医疗、军事等）的可比研究。为了减少歧义，使用以下定义 1：
经济通讯 2021/06 自近期经济衰退以来香港的长期失业状况及与以往经济衰退时期的比较
本文回顾香港自近期经济衰退开始以来的长期失业情况，并将其与过去二十多年经济萎缩时期的长期失业情况作比较。香港的长期失业率由2019年第二季（即近期经济衰退前一季）的0.6%飙升至2020年12月至2021年2月的历史新高2.8%。近期经济衰退期间长期失业情况的急剧恶化甚至比以往经济衰退更为严重。这反映出新冠肺炎疫情严重扰乱了广泛的经济活动，导致许多人在短时间内失业，增加了找工作的难度。随着香港经济逐渐复苏和本地疫情逐渐消退，本地劳工市场最近有所改善，长期失业情况开始出现一些改善迹象。这一现象与以往的经验相似，后者的改善通常比前者滞后数月。