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dario Coscia，Nicola Demo和Gianluigi Rozza
在这项工作中，我们提出了Garom，这是一种基于生成对抗网络（GAN）的订购建模（ROM）的新方法。gan试图使用两个神经网络，即歧视器和生成器，以与数据集的基础分布相同的统计数据生成数据。虽然广泛应用于深度学习的许多领域，但很少对其ROM的申请进行研究，即使用更简单的模型近似高保真模型。在这项工作中，我们结合了GAN和ROM框架，引入了一个数据驱动的生成对抗模型，能够学习参数微分方程的解决方案。在提出的方法中，鉴别器被建模为自动编码器，提取输入的相关特征，并将调理机制应用于指定微分方程参数的生成器和鉴别网络。我们展示了如何将我们的方法应用于推理，提供模型概括的实验证据，并对该方法进行收敛研究。
可变PD-1糖基化调节免疫检查点抑制剂的活性
在许多实体瘤中提供了显着的临床益处，在效能和毒性方面的差异可能与其内在的分子特性有关。在这里，我们报告说，CAMRelizumab和Cemiplimab通过与其岩藻糖基化的聚糖进行了相互作用来吸引PD-1。使用蛋白质和细胞糖化工程的组合，我们证明了两种抗体在天冬酰胺N58残基处优先与PD-1结合PD-1。然后，我们提供了证据表明，非小细胞肺癌患者血液中的岩藻糖基化PD-1浓度在不同阶段的疾病阶段有所不同。这项研究说明了表面受体和相关循环形式的糖胶质填充可以为鉴别糖基化变异的不同诱导抗体的发展提供信息，并实现增强的选择性，并为实施个性化治疗方法的实施铺平了选择。
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
从热状态估计哈密顿参数
我们对通过测量已知温度的吉布斯热态来估计未知汉密尔顿参数的最佳精度设定了上限和下限。界限取决于包含参数的汉密尔顿项的不确定性以及该项与完整汉密尔顿量的不交换程度：不确定性越高和交换算子越多，精度越高。我们应用界限来表明存在纠缠热态，使得可以以比 1 = ffiffiffi np 更快的误差来估计参数，从而超过标准量子极限。这个结果支配着汉密尔顿量，其中未知标量参数（例如磁场分量）与 n 个量子比特传感器局部相同耦合。在高温范围内，我们的界限允许精确定位最佳估计误差，直至常数前因子。我们的界限推广到多个参数的联合估计。在这种情况下，我们恢复了先前通过基于量子态鉴别和编码理论的技术得出的高温样本缩放。在应用中，我们表明非交换守恒量阻碍了化学势的估计。
噪声信道识别的量子优势
许多量子力学实验可以看作是已知量子电路和未知量子过程之间的多轮交互协议。众所周知，与仅允许非相干访问相比，对未知过程的完全量子“相干”访问在许多鉴别任务中具有优势，但目前尚不清楚当过程嘈杂时这种优势是否会持续存在。在这里，我们表明，在区分两个嘈杂的单量子比特旋转通道时可以保持量子优势。数值和分析计算表明，完全相干和完全非相干协议的性能与噪声强度之间存在明显的转变。此外，相干量子优势区域的大小在通道使用次数上呈逆多项式缩小，在中间状态下，改进的策略是完全相干和完全非相干子程序的混合。完全相干协议基于量子信号处理，为在存在实际噪声的情况下研究量子优势提出了一个可推广的算法框架。
噪声信道识别的量子优势
许多量子力学实验可以看作是已知量子电路和未知量子过程之间的多轮交互协议。众所周知，与仅允许非相干访问相比，对未知过程的完全量子“相干”访问在许多鉴别任务中具有优势，但目前尚不清楚当过程有噪声时这种优势是否会持续存在。在这里，我们表明，在区分两个有噪声的单量子比特旋转通道时可以保持量子优势。数值和分析计算表明，完全相干和完全非相干协议的性能随噪声强度而明显转变。此外，相干量子优势区域的大小在通道使用次数上呈逆多项式缩小，在中间状态下，改进的策略是完全相干和完全非相干子程序的混合。完全相干协议基于量子信号处理，为研究存在实际噪声时的量子优势提出了一个可推广的算法框架。
结核分枝杆菌培训手册
为了区分不同的分枝杆菌种属以及进行药物敏感性和鉴定试验，培养检查必不可少。痰液培养通过确定生物体的活力和身份来提供结核病的明确诊断。然而，与通常在几分钟内繁殖的其他细菌相比，结核分枝杆菌的增殖速度极慢（世代时间为 18-24 小时）。此外，生长要求使得它无法在简单的化学定义培养基上进行初级分离。唯一允许结核分枝杆菌大量生长的培养基是富含甘油和天冬酰胺的鸡蛋培养基（即 Lowenstein-Jensen）或补充有牛白蛋白的琼脂培养基（即 Middlebrook、7H10 或 7H11）。培养可增加发现的结核病病例数，通常增加 30-50%，并可检测出涂片阴性的病例。由于培养技术检测到的杆菌较少，因此可以大大提高诊断治疗结束时失败病例的效率。培养还为药物敏感性和鉴别测试提供了足够的材料。但是，培养方法成本高昂，需要相当多的专业知识。
生成对抗网络的统一发电机损耗函数
摘要：针对使用规范（或经典的）鉴别损失函数（例如原始GAN（Vanillagan）系统中的一个），引入了统一的α-聚化发生器损耗函数，该双目标生成对抗网络（GAN）。发电机损耗函数基于对称类概率估计类型函数Lα，所得的GAN系统称为Lα -GAN。在最佳歧视器下，表明发电机的优化问题包括最大程度地减少Jensen-fα-差异，这是Jensen-Shannon Divergence的自然概括，其中Fα是以损失函数Lα表示的coNVEX函数。还证明，该Lα -GAN问题在特殊情况下恢复了文献中的许多GAN问题，包括Vanillagan，最小二乘GAN（LSGAN），最小值k thorder gan（L k gan）和最近引入的（αd，αd，αd，αd，αd，αd，αd，αd = 1。最后，为三个数据集（MNAIST，CIFAR -10和堆叠MNIST）提供了实验结果，以说明Lα -GAN系统的各种示例的性能。
在评估左心室，左心室和主动脉结构以及在男性阿拉伯人和黑色儿科运动员中的左心室结构和功能时，有助于从心脏病理中对生理重塑进行鉴别诊断的新工具
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