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海外垂类AI专题(5)
• 微软四季度表示Azure收入的6%来自AI贡献，季度收入达10亿美金，实现了过去连续三个季度的翻倍增长； • ServiceNow四季度剩余履约义务cRPO +23%高于业绩会指引2pct，一半是由净新年度合同ACV驱动，其中主要因为客户AI兴趣浓厚； • Palantir表示AI拉动商业客户增长新周期，四季度商业收入同比+32%，远高于22年+15%的增长，尤其美国区商业收入同比增 长+70% ； • Crowdstrike四季度年度ARR同比+34%至34.4亿美元，净新增ARR增长快速，预计2028年AI原生安全平台TAM 2250亿美元；
结直肠癌类器官的构建与应用
结直肠癌（CRC）是最常见的恶性肿瘤之一，对人类健康构成了严重威胁。结直肠癌类器官是通过从患者中提取肿瘤细胞并结合三维培养技术来建立实验室的微型肿瘤模型。与传统的二维培养系统相比，大肠癌器官可以保留原发性肿瘤的分子特征和细胞组成，并模拟培养环境中实际肿瘤的生物学特征和组织结构。因此，类器官已成为癌症生物学，药物筛查和个性化治疗领域的重要研究工具，并显示了广泛的应用前景。本文回顾了结直肠癌类器官的研究进展，详细讨论了器官的培养条件，并总结了其在结直肠癌建模，CRC Organoid Biobank构造，药物筛查，毒性评估和个性化治疗中的应用。进步。通过这些内容，本文旨在为结直肠癌器官技术在基础研究和临床治疗中的进一步应用提供有用的参考和参考。
智能时代的脑科学与类脑智能研究
张鑫. 智能时代的脑科学与类脑智能. 中国科学院院刊, 2024, 39(5): 840-850, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20240305003.
基于DTI-ALPS方法评估神经系统疾病类淋巴 ...
维持中枢神经系统的体内平衡。近年来，沿着血管周围空间（DTI-ALP）的扩散张量图像分析已成为一种有价值的非侵入性想象技术，用于评估各种神经系统疾病中的GS功能。从DTI-ALP中得出的Alps索引可以捕获与这些疾病相关的动态变化。本文回顾了GS的结构和功能，DTI-ALP的原理和好处及其在神经疾病中的应用，旨在提供监测疾病进展，评估治疗效率并预测神经疾病的预后的参考。
2022年脑科学与类脑智能发展态势
[1] 韩雪 , 阮梅花 , 王慧媛 , 等 . 神经科学和类脑人工智能发 展 : 机遇与挑战 . 生命科学 , 2016, 28: 1295-307 [2] Ngai J. BRAIN 2.0: transforming neuroscience. Cell, 2022, 185: 4-8 [3] Mehonic A, Kenyon AJ. Brain-inspired computing needs a master plan. Nature, 2022, 604: 255-60 [4] European Brain Research Area. European Research Inventory and Mapping Report[EB/OL]. (2022-02-15) [2023-01-09].https://www.neurodegenerationresearch. eu/2022/02/ebra-releases-mapping-report-investment- in-european-brain-research-still-vital/ [5] Canadian Brain Research Strategy. Brain Research Must Be a National Priority for the Social, Health, and Economic Advancement of Canada[EB/OL]. (2022-10- 07)[2023-01-09]. https://www.ourcommons.ca/Content/ Committee/441/FINA/Brief/BR11979145/br-external/ CanadianBrainResearchStrategy-e.pdf [6] Canadian Brain Research Strategy. Recruitment for CBRS Indigenous Engagement Sessions[EB/OL].(2022-09-20) [2023-01-09]. https://canadianbrain.ca/recruitment-for- indigenous-engagement-sessions/ [7] Brain/MINDS Beyond expands to the international project for primate brain connectome[EB/OL]. (2022-09-30) [2023-01-09]. https://brainminds-beyond.jp/news/2022/ 09/post_21.html [8] Thiebaut de Schotten M, Forkel SJ. The emergent properties of the connected brain. Science, 2022, 378: 505-10 [9] Axer M, Amunts K. Scale matters: the nested human connectome. Science, 2022, 378: 500-4
2021年清华大学国际学生(本科)招生专业类目录
注意：1。tsinghua通过部门允许国际学生参加本科课程。大多数分区的学生将在第一个学年接受他们分区的一般课程。在第一个学年结束时，将确认特定的计划/专业。在第二学年，学生进入相关学校/部门进行大型研究。2。有关每个部门的详细信息，确认方法和特定计划/专业的时间，请参阅以下网站：http：//join-tsinghua.edu.cn.cn/publish/publish/bzw2019/12173/index.html。3。将在官员入学时最终确定部门，学校/部门和计划/专业的清单。该部门内的特定计划/专业均需进行调整。注册后请相应地参考更新的列表。
论量子信道的混合酉秩
在量子信息理论中，对于任何维度为 n 的正整数，混合酉量子信道是那些可以用 n × n 复酉矩阵的共轭凸组合表示的线性映射。我们考虑任何此类信道的混合酉秩，它是这种形式表达所需的最少不同酉共轭个数。我们确定了混合酉信道的混合酉秩 N 和 Choi 秩 r 之间的几种新关系，Choi 秩等于该信道的 Kraus 表示所需的最少非零项个数。最值得注意的是，我们证明了对每个混合酉信道都有不等式 N ≤ r 2 − r + 1 满足（当 r = 2 时，等式 N = 2 也是如此），并且我们展示了已知的第一个满足 N > r 的混合酉信道的例子。具体来说，我们证明对于无穷多个正整数 d （包括每个素数幂 d ），存在 Choi 秩为 d + 1 和混合酉秩为 2 d 的混合酉信道。我们还研究了混合酉 Werner-Holevo 信道的混合酉秩。
学习酉变换 Bobak Toussi Kiani
线性代数是一个简单而优雅的数学框架，是许多科学和工程学科的数学基石。线性代数被广泛定义为对以向量和矩阵表示的线性方程的研究，它为操纵和控制许多物理系统提供了数学工具箱。例如，线性代数是量子力学现象和机器学习算法建模的核心。在线性代数研究的矩阵领域中，酉矩阵因其特殊属性而脱颖而出，即它们保留范数并且易于计算逆。从算法或控制设置解释，酉矩阵用于描述和操纵许多物理系统。与当前工作相关的是，酉矩阵通常在量子力学中被研究，它们可以公式化量子态的时间演化，在人工智能中，它们提供了一种通过保留范数来构建稳定学习算法的方法。在研究酉矩阵时自然会出现一个问题，那就是学习它们有多难。例如，当人们想要了解一个量子系统的动态或将酉变换应用于嵌入到机器学习算法中的数据时，可能会出现这样的问题。在本文中，我研究了在深度学习和量子计算的背景下学习酉矩阵的难度。这项工作旨在提高我们对酉矩阵的一般数学理解，并提供将酉矩阵集成到经典或量子算法中的框架。本文比较了量子和经典领域中参数化酉矩阵的不同形式。一般来说，实验表明，无论考虑哪种参数化，学习任意 𝑑 × 𝑑 酉矩阵都需要学习算法中至少 𝑑 2 个参数。在经典（非量子）设置中，酉矩阵可以通过组合作用于酉流形较小子空间的算子的乘积来构造。在量子设置中，也存在在汉密尔顿设置中参数化酉矩阵的可能性，其中表明重复应用两个交替的汉密尔顿量就足够了