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World File Search System通过时间
通过时间相关性见证环境维度
我们引入了一个框架来计算开放量子系统动力学中可实现的时间相关性的上限，该上限通过对系统进行重复测量获得。由于这些相关性是由于环境充当内存资源而产生的，因此这些界限是与观察到的统计数据兼容的有效环境最小维度的见证。这些见证来自具有保证渐近收敛的半正定程序层次结构。我们计算涉及量子比特系统和量子比特环境的各种序列的非平凡界限，并将结果与产生相同结果序列的最佳已知量子策略进行比较。我们的结果提供了一种数值上可处理的方法来确定开放量子系统动力学中多时间概率分布的界限，并允许仅通过探测系统来见证有效环境维度。
通过时间顺序检测不良药物事件
背景：药物可能引起各种不良反应。在临床试验和市场后监视中，花费了大量的金钱和精力来研究不良药物事件（ADE）。来自多个电子病历（EMR）的现实世界数据可以使了解实际患者发生的ADE变得容易。目的：在本研究中，我们从EMR中记录的医师订单中生成了一个患者药物病史数据库，该数据库允许清楚地识别药物时期。方法：我们开发了一种基于不良事件和药物期间的时间顺序关系检测ADE的方法。为了验证我们的方法，我们检测到接受阿司匹林，氯吡格雷和ticlopidine的患者中丙氨酸氨基转移酶升高的ADE。通过图表审查评估检测的准确性，并与Roussel UCLAF因果关系评估方法（RUCAM）进行了比较，该方法是检测药物诱导的肝损伤的标准方法。结果：接受阿司匹林，氯吡格雷和杀菌的患者的ADE升高的计算率为3.33％（868/26,059名患者），3.70％（188/5076患者）和5.69％（分别与先前报告率相符的患者）分别为5.69％（226/3974患者）。我们审查了检测到ADE的患者的病历。我们的方法准确地预测了用阿司匹林治疗的90％（27/30名患者），用氯吡格雷治疗的100％（9/9患者）和100％（4/4患者）用Ticlopidine治疗的ADE。我们的方法未检测到RUCAM检测到的3个AD。结论：这些发现表明，目前的方法可有效根据EMR数据检测ADE。
通过时间感知的追索性增强公平性
摘要算法求程（AR）通过提供可行的建议来解决自动决策中的不利结果。但是，当前的最新方法忽略了特征的相互依赖性，并且不考虑时间维度。为了填补这一空白，时间卡是一种整合时间信息的开创性方法。基于这种表述，这项工作调查了公平的背景，特别关注对边缘化人群群体的影响。由于漫长的等待时间会极大地影响社区的财务，教育和个人生活，探索与时间相关的因素如何影响这些群体的公平待遇对于建议潜在的解决方案以减少对少数人口的负面影响至关重要。我们的发现为对个人需求敏感的更公平的AR技术奠定了基础，最终提出了更公平的建议。
通过时间对自旋玻璃进行量子过程断层扫描......
在表征量子系统时，量子过程层析成像 (QPT) 是标准基元。但由于量子系统的高度复杂性和维数灾难，QPT 在处理大量量子比特时变得不切实际。另一方面，将 QPT 与机器学习相结合在最近的研究中取得了巨大的成功。在本文中，我们探索了将 QPT 与机器学习和参数化量子电路相结合的机会，以重建自旋玻璃的汉密尔顿量。这产生了一个相当简单和直接的算法。为此，首先推导出必要的量子电路。借助此，重建了 Ising 自旋的汉密尔顿量。最后，我们切换到与 Ising 自旋没有太大区别的自旋玻璃，并在此执行相同的操作。从此，系统随后通过获得的汉密尔顿量完全表征。这些方法适用于高达 12 个量子比特的系统大小，但也可以采用更多的量子比特。使用伊辛模型和自旋玻璃的模拟数据，重建结果达到高保真度值，展示并强调了所提出算法的效率。
DreamDiffusion：通过时间掩蔽信号建模和 CLIP 对齐实现高质量 EEG 到图像生成
摘要。本文介绍了 DreamDiffusion，这是一种直接从脑电图 (EEG) 信号生成高质量图像的新方法，无需将想法转化为文本。DreamDiffusion 利用预先训练的文本到图像模型，并采用时间掩蔽信号建模来预训练 EEG 编码器，以获得有效且稳健的 EEG 表示。此外，该方法进一步利用 CLIP 图像编码器提供额外的监督，以更好地将 EEG、文本和图像嵌入与有限的 EEG-图像对对齐。总体而言，所提出的方法克服了使用 EEG 信号进行图像生成的挑战，例如噪声、信息有限和个体差异，并取得了令人鼓舞的结果。定量和定性结果证明了所提方法的有效性，这是朝着便携式和低成本“思想到图像”迈出的重要一步，在神经科学和计算机视觉领域具有潜在的应用。
通过时间异步和程序连接的活动跟踪实现大型神经网络模拟的可扩展性
图 2：混合算法 [19]（图 (a) 和 (b)）和 ATiTA(P)（图 (c) 和 (d)）的示意图。图 (a) 和 (c) 代表神经网络的观点，而 PU 的观点则显示在图 (b) 和 (d) 中。由于膜电位或强度的整合，所有地方的脉冲都用红色表示，突触传递事件用橙色表示，下一个脉冲的预测用绿色表示。对于 ATiTA(P)，灰色也表示计算后丢弃的潜在脉冲。在 (a) 中，由于大小为 T com 的突触延迟，下一个大小为 T com 的容器中的神经元会接收脉冲，然后对其进行整合以计算膜电位。在 (b) 中，每个 PU 的计算都是按大小为 T com 的容器进行的，并且需要在每个 T com 进行同步。根据 PU 的数量，一些 PU 可能会等待其他 PU，而不会在每个线程上进行大量计算，因此它们的负载较低。在 (c) 中，对于 ATiTA(P)，在网络级别使用离散事件方法：计算会跳转到下一个潜在尖峰。最小的尖峰被保留为实际的下一个尖峰。然后，仅对突触后神经元进行突触传递、相应强度的更新和下一个潜在尖峰的新计算。在 (d) 中，(c) 的不同操作按单个线程在单个 PU 上执行的连续操作的顺序排列，因此单个 PU 会随着时间的推移满负荷运行。请注意，两种算法（混合算法和 ATiTA(P)）都具有时间精度，可以是经典的数值精度 10 15，从这个意义上讲，它们都计算连续时间。
从零到湍流：3D流模拟的生成建模
tl; dr3D中的湍流不仅仅是“只有一个维度”自回归模型努力通过时间跟踪复杂的涡旋结构生成的建模使我们可以直接从流量状态的流动状态中进行样品，从而在跟踪问题
直接通过时间分辨的检测和定量二乙基乙醚氧化中的关键反应性中间体在t = 450 - 600 K.
图2。光子能量（8.5-11 eV）和时间（0-30 ms）在450 K，7500 Torr和[O 2] = 7×10 17 cm -3的CL引入DEE的氧化中的质谱（0-30 ms）。由DEE氧化形成的物种引起的峰通过其M / Z标记。未显示由DEE产生的耗尽的离子峰。星号标记了o 2 +峰是由痕量的残留量高能量辐射电离O 2引起的，这在我们的实验中以很高的浓度存在。匕首标记了m / z 117的虚拟光解诱导的伪影，这不会影响其他峰的测量。
结合早期和晚期到达的光子来改善通过时间分辨的近红外获得的脑血流动力学反应的重建
另一种策略是使用时间分辨 NIRS (trNIRS) 来增强测量的深度灵敏度，该方法使用皮秒光脉冲和快速探测器来记录漫反射光子的飞行时间 (DTOF) 分布。9 由于 DTOF 包含时间和强度信息，因此可以分辨不同深度的吸收变化，因为光子到达时间与路径长度成正比。最流行的深度增强方法基于计算 DTOF 的统计矩 10、11 或在时间窗口/门内积分光子计数。12、13 在这两种情况下，目标都是关注晚到达的光子，因为它们最有可能探测到大脑。先前使用分层组织模拟幻影、动物模型和人类受试者的研究表明，与传统的 CW NIRS 相比，trNIRS 对脑血流动力学具有更高的灵敏度。13 – 17
一个基本捕获的量子网络
我们已经通过振幅调节RF电位来证明了一种基于离子运动的参数激发，以进行微动补偿的新技术。通过时间戳记检测散射的冷却光子，我们能够检测并补偿导致不良微功能的杂散场。我们能够达到0.1 V/m/√Hz的灵敏度，最小不确定性为0.0015 V/m。