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World File Search System鉴别
多部分量子态最优局部鉴别的界限
量子非局域性是多体量子系统的一个典型现象，它没有任何经典对应物。纠缠是最具代表性的非局域量子关联之一，它不能仅通过局域操作和经典通信（LOCC）来实现 1、2。众所周知，量子纠缠的非局域性质可用作许多量子信息处理任务的资源 3。量子非局域现象也可以出现在多体量子态鉴别中，这是量子通信中有效信息传输的重要过程。一般来说，正交量子态可以肯定地加以区分，而非正交量子态则无法做到这种区分。沿着这个思路，需要状态鉴别策略来至少以某个非零概率 4 – 7 鉴别非正交量子态。然而，当可用的测量仅限于 LOCC 测量 8 时，多体量子系统的某些正交态无法肯定地加以区分。由于在没有可能的测量限制时正交态总是能够被确定地区分，LOCC 测量的这种有限的鉴别能力揭示了量子态鉴别中固有的非局部现象。量子态鉴别的非局部现象也可能出现在鉴别多体量子系统的非正交态时；众所周知，某些非正交态不能仅使用 LOCC 9 – 11 进行最佳鉴别。因此，多体量子态 12 – 19 的最佳局部鉴别受到了广泛关注。然而，实现最佳局部鉴别仍然是一项具有挑战性的任务，因为很难对 LOCC 进行很好的数学表征。克服这一困难的一个有效方法是研究最佳局部鉴别的最大成功概率的可能上限。为了更好地理解最佳局部鉴别，建立实现这种上限的良好条件也很重要。最近，在二体量子态的局部最小误差鉴别中建立了最大成功概率的上限。此外，还给出了该上界饱和的必要充分条件20。在这里，我们考虑任意维数的多部分量子态之间的无歧义鉴别（UD）21 – 24，并为最佳局部鉴别的最大成功概率提供上限。此外，我们提供了实现该上界的必要充分条件。我们还建立了该上界饱和的必要充分条件。最后，我们使用多维多部分量子系统中的示例来说明我们的结果。本文组织如下。在“结果”部分，我们首先回顾多体量子系统中可分离算子和可分离测量的定义和一些性质。我们进一步回顾了UD的定义并提供了一些最优UD的有用性质（命题1）。作为本文的主要结果，我们给出了利用一类作用于多体希尔伯特空间的Hermitian算子实现最优局部鉴别的最大成功概率的上界（定理1）。此外，我们给出了Hermitian算子实现该上界的必要充分条件（定理2和推论1）。我们还建立了该上界饱和的必要充分条件（推论2）。我们通过多维多体量子系统中的例子说明了我们的结果（例子1和2）。在“方法”部分，我们提供了定理1的详细证明。在“讨论”部分，我们总结了我们的结果并讨论了与我们的成果相关的可能的未来工作。
意义：原发性中枢神经系统淋巴瘤与胶质母细胞瘤的鉴别在临床上至关重要，以尽量减少治疗风险，
以最大限度保证安全切除，并辅以放化疗以延长患者生存期。2～4除GBM外，另一种颅内恶性肿瘤原发性中枢神经系统淋巴瘤（PCNSL）占脑肿瘤的1.9%，5年生存率为37.6%。1目前，PCNSL最有效的治疗方法是化疗和放疗。5,6通常不鼓励将手术切除作为PCNSL的治疗方案。7,8因此，鉴别PCNSL与GBM已从临床角度引起重视。由于二者的放射学形态不同，术前磁共振成像（MRI）有助于鉴别PCNSL与GBM。研究表明，GBM在不同患者中表现出明显的影像学异质性，通常，GBM的MRI显示坏死是GBM的重要标志，表现为边缘强化、外形不规则或实性肿块。9、10另一方面，与GBM相比，PCSNL的弥漫性浸润性较低，很少显示坏死区域。11、12然而，非典型病例可以相互模仿，例如没有可见坏死的GBM或有明显坏死的PCNSL，这使得通过常规MRI的大体目视检查进行区分变得困难。除了常规MRI外，由于GBM和PCSNL在功能表达上不同，功能MRI可以帮助我们分辨它们之间的区别。PCNSL和GBM的鉴别可以基于三个功能特征，13、14，即肿瘤血管分布、15血管通透性，16、17
胶质母细胞瘤、脑转移瘤和原发性中枢神经系统淋巴瘤术前鉴别的深度学习模型：一项初步研究
脑转移瘤 (BM)、胶质母细胞瘤和原发性中枢神经系统淋巴瘤 (PCNSL) 是成人中最常见的颅内肿瘤（分别为 17%、14.6% 和 1.9%）(1,2)。治疗方法和预后各不相同，准确的诊断对于指导治疗策略至关重要。目前的指南建议，对于 BM 和胶质母细胞瘤应进行最大限度的手术切除加放化疗治疗，对于 PCNSL 应进行甲氨蝶呤化疗加全脑放疗(3-6)。活检，尤其是立体定向活检，是诊断的金标准，但总体并发症发生率高达 13%(7)。此外，对于 BM 和胶质母细胞瘤患者，为了缓解症状而在术前使用类固醇可能会妨碍 PCNSL 的组织病理学诊断，导致更高的假阴性率(8)。常规磁共振成像 (MRI) 可协助术前诊断评估并指导治疗计划，但病变可能显示重叠的放射学特征。在 T1 加权钆增强 (T1Gd) 图像上，胶质母细胞瘤通常显示对比增强的周边边缘和类似于单发性 BM 的中央坏死，而 PCNSL 通常表现出均匀增强 ( 9 , 10 )。在非典型病例中，胶质母细胞瘤可能显示极少或没有坏死，而 PCNSL 可能显示模仿胶质母细胞瘤的中心坏死 ( 11 )。一些先进的 MRI 技术可以支持放射学评估，例如通过区分 PCNSL 的特征性脑血容量 (CBV) 减少和胶质母细胞瘤中经常报告的高 CBV ( 12 , 13 )。然而，可能会遇到罕见的富血管 PCNSL，即使使用先进的多参数成像，也会带来额外的诊断挑战。最后，先进的 MRI 协议需要更多的专业知识和费用，影响其全球适用性（14）。放射组学已被用于神经肿瘤学，通过分析纹理或手工制作的放射学特征进行诊断分类和预后预测（15）。然而，它需要冗长而细致的预处理步骤，如图像分割、手动特征选择和提取。最近，机器学习算法的引入显著提高了分类性能（16-18）：深度学习方法，特别是深度神经网络（DNN），可以通过直接从放射学序列中提取信息来自动执行多项计算机视觉任务（19、20）。
2′-O-甲基修饰的向导RNA增强CRISPR-Cas12a系统的单核苷酸多态性(SNP)鉴别能力
成簇的规律间隔的短回文重复序列 (CRISPR) 和 CRISPR 相关 (Cas) 蛋白是细菌和古菌所特有的，构成了针对外来移动遗传元素的适应性免疫系统。1,2 CRISPR-Cas 系统分为第 1 类（使用多个 Cas 蛋白）和第 2 类系统（使用单个多结构域 Cas 蛋白），根据复杂性和特征蛋白又细分为六种类型（I 型至 VI 型）。3 作为第 2 类系统的成员，II-A 型 CRISPR-Cas9 得到了最广泛的研究和开发，成为基因组编辑和治疗工具。 4 Cas9 具有两个核酸酶位点——His – Asn – His (HNH) 和 RuvC 样结构域，可在双 CRISPR RNA (crRNA) 和反式激活 crRNA (transcrRNA) 向导介导的特定位点实现双链 DNA (dsDNA) 的精确切割。5,6
具有手性鉴别能力的螺旋排列熔融碳空心纳米球
完整作者列表： Maruyama, Jun；大阪工业技术研究所，环境技术研究部 Maruyama, Shohei；大阪工业技术研究所， Kashiwagi, Yukiyasu；大阪市立技术研究所， Watanabe, Mitsuru；大阪工业技术研究所，电子材料研究部 Shinagawa, Tsutomu；大阪工业技术研究所，电子材料研究部 Nagaoka, Toru；大阪工业技术研究所，材料科学与工程研究部 Tamai, Toshiyuki；大阪工业技术研究所，森之宫中心 Ryu, Naoya；熊本工业研究所，材料开发部 Matsuo, Koichi；广岛大学 Ohwada, Mao；东北大学，先进材料多学科研究中心 Chida, Koki；东北大学， Yoshii, Takeharu；东北大学，先进材料多学科研究中心 Nishihara, Hirotomo；东北大学先进材料多学科研究中心 Tani, Fumito；九州大学材料化学与工程研究所 Uyama, Hiroshi；大阪大学，
OHA 7549a 鉴别诊断和双相情感障碍
您可以获取其他语言、大号字体、盲文或您喜欢的格式的本文件。联系 Amanda Parish，电话：503-383-8142，或发送电子邮件至 amanda.b.parish@dhsoha.state.or.us。我们接受所有中继电话，或者您可以拨打 711。健康政策与分析 交付系统创新办公室 500 Summer St NE Salem, OR 97301 OHA 7549a (03/2020)
最佳无歧义鉴别中非零先验概率决定的无纠缠量子非局域性
无纠缠非局域性 (NLWE) 是多部分可分离状态的量子态鉴别中发生的一种非局域现象。在正交可分离状态的鉴别中，当无法通过局部操作和经典通信完美区分量子态时，使用术语 NLWE。在这种情况下，NLWE 的发生与正在制备的量子态的非零先验概率无关。最近发现，在非正交可分离状态的最小误差鉴别中，NLWE 的发生可能取决于非零先验概率。在这里，我们表明，即使在最佳无歧义鉴别中，NLWE 的发生也可能取决于非零先验概率。我们进一步表明，即使只有一个状态可以无误差地进行局部鉴别，NLWE 也可以与非零先验概率无关地发生。我们的结果为根据量子态鉴别对多部分量子态集进行分类提供了新的见解。
鉴别器增强基于模型的强化...
图2：左：在交叉环境中的不同场景的描述，代理控制银色汽车。两辆汽车都同时进入交叉路口，但是代理商不知道迎面而来的绿色汽车是向左转（左图）还是向右转（右图）。如果代理商太快地驱动到交叉路口，则可能会发生碰撞。右：学识渊博的（单峰）模型和地面真相分布p（− y s +1 | s t，a t），其中s t =（2，0，2，0），动作是要加速。在最大似然训练后，单峰模型错误地将大概率质量放在状态空间的不切实际区域。歧视器产生重要的权重（黑色箭头，日志刻度），使模型在不切实际的区域中的样本下降。
利用机器学习进行多模态 MRI 鉴别帕金森病和进行性核上性麻痹的效用
经典帕金森病 (PD) 和进行性核上性麻痹 (PSP)（尤其是理查森综合征 (PSP-RS)）的早期鉴别诊断通常受到症状特征重叠的限制，现有的临床评分或既定的诊断方法无法有效捕捉这些症状特征。在这种情况下，即使是运动障碍专家也报告了高达 24% 的失败率 ( 1 )。在临床实践中，PD 和 PSP-RS 的诊断主要基于临床检查，包括主要特征、对左旋多巴的反应以及统一 PD 评定量表 (UPDRS) ( 2 ) 等既定评分。然而，由于临床症状明显重叠且床边检查准确性不足，鉴别诊断通常具有挑战性，尤其是在疾病早期。准确的早期诊断与通过适当的药物管理、患者护理方案更好地管理疾病密切相关，并且可能显著改善疾病预后。此外，识别早期疾病表现可能带来更有针对性的药物疗法，并推动在这一领域开发更有效的药物疗法。在这方面，使用各种磁共振成像 (MRI) 模式，如 T1 加权 ( 3 , 4 )、T2 加权 ( 5 , 6 ) 和扩散张量 MRI (DTI) ( 7 , 8 ) 进行的分组研究显示，PD 和 PSP-RS 患者与健康对照 (HC) 受试者之间存在显著差异。这些差异表明区域脑容量、脑铁代谢和微结构脑组织退化发生了改变，所有这些都与 PD 和 PSP-RS 与 HC 受试者相比的神经退行性特征密切相关 ( 9 – 11 )。监督式机器学习技术能够识别高维数据中的复杂模式，而识别出的模式可用于对新的未知病例做出针对特定患者的预测 (12)。机器学习已成功用于解决各种精准医疗问题 (13)，多项研究尝试利用上述分组研究获得的特征对个体 PD 和 PSP-RS 患者进行分类 [例如 (14-16)]。然而，到目前为止，只有少数科学研究真正尝试利用多模态成像特征的力量来改善 PD 和 PSP-RS 患者的鉴别分类 [例如 (17、18)]。此外，与单模态成像信息相比，多模态成像的真正优势尚未详细探讨。因此，本研究旨在提出一个全面的端到端框架，使用 T1 加权、T2 加权和 DTI 数据集对 PD 患者、PSP-RS 患者和 HC 受试者进行分类，并评估使用单个单模态特征和多模态特征训练的最佳机器学习模型的准确性。
人工智能应用于胸部X光检查以鉴别诊断新冠肺炎
1 意大利帕维亚 27100 大学高等研究院 IUSS 大学学院科学、技术和社会系； salvatore@deeptracetech.com 2 DeepTrace Technologies SRL，地址：Conservatorio 17，20122 米兰，意大利； interlenghi@deeptracetech.com （MI）; polidori@deeptracetech.com (AP) 3 米兰大学健康生物医学科学系，Via Mangiagalli 31, 20133 米兰，意大利； caterina.monti@unimi.it（CBM）; davide.capra@unimi.it （华盛顿特区）; andrea.cozzi1@unimi.it （交流）; francesco.sardanelli@unimi.it (FS) 4 意大利蒙扎—圣赫拉尔多医院放射科，Via Pergolesi 33，20900 蒙扎，意大利； davide.ippolito@unimib.it （DI）; d.gandola1@campus.unimib.it （DG）5 放射科，IRCCS Policlinico San Donato，Via Morandi 30，20097 San Donato Milanese，意大利； schiaffino.simone@gmail.com 6 诊断成像和立体定向放射外科部，CDI Centro Diagnostico Italiano SpA，Via Saint Bon 20, 20147 Milan，意大利； marco.ali@cdi.it 7 米兰比可卡大学物理系，Piazza della Scienza 3, 20126 米兰，意大利 8 国家研究委员会生物医学成像和生理学研究所，Via Fratelli Cervi 93, 20090 Segrate，意大利 9 米兰比可卡大学医学和外科学院，Piazza dell'Ateneo Nuovo 1, 20126 米兰，意大利； cristina.messa@unimib.it 10 米兰比可卡大学 Tecnomed 基金会，Palazzina Ciclotrone—Via Pergolesi 33，20900 蒙扎，意大利 * 通讯地址：isabella.castiglioni@unimib.it † C. Salvatore、M. Interlenghi 和 CB Monti 对本文贡献相同。