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通过电路特性了解量子控制处理器的能力和局限性
摘要 — 量子计算机的持续扩展取决于构建可扩展、可延伸且提供实时响应的经典控制硬件流水线。控制处理器的指令集架构 (ISA) 提供功能抽象，将量子编程语言的高级语义映射到硬件的低级脉冲生成。在本文中，我们提供了一种方法来定量评估 ISA 对具有 O(102) 量子比特的中型量子设备的量子电路编码的有效性。我们定义的表征模型反映了性能、满足时间约束影响的能力、未来量子芯片的可扩展性以及其他重要考虑因素，使它们成为未来设计的有用指南。使用我们的方法，我们提出了标量 (QUASAR) 和矢量 (qV) 量子 ISA 作为扩展，并将它们与其他 ISA 在电路编码效率、满足量子芯片实时门周期要求的能力以及扩展到更多量子比特的能力等指标上进行了比较。索引词——量子控制处理器、ISA 扩展、RISC-V、量子电路表征、专门架构。
幸福经济：将边缘自给自足带入主流的可能性和局限性
在当代政治经济中，生产和消费增长长期以来被视为势在必行，因此充足性理念面临巨大障碍。尽管有证据支持以充足性为导向、后增长方式应对环境挑战，但迄今为止，只有有利于增长的环境观点获得了主流政治的大力支持。然而，最近一种与充足性方法有着强烈亲和力的提法——幸福经济——得到了包括政府和国际组织在内的主流政治参与者越来越多的支持。对幸福经济日益增长的支持是否代表了人们长期以来寻求的以充足性为导向、后增长环境方法的突破？为了帮助回答这个问题，我们对新西兰、苏格兰和冰岛进行了案例研究——幸福经济政府 (WEGo) 的三个创始国。这些国家（在不同程度上）已采取措施淡化经济增长的核心地位，转而强调幸福是最终目标。他们还通过引入新的幸福衡量标准并将其用于政策制定，超越了 GDP。然而，后增长方向的发展受到持续依赖经济增长来实现中期目标（如创造就业机会和提供福利国家服务）的限制，这些目标与福祉目标密切相关。因此，我们将福祉经济的新兴实践描述为“弱后增长”方法。要成为“强后增长”视角，它需要与一个更具挑战性的项目联系起来，即解开当代社会对经济增长的依赖。本文讨论了 WEGo 国家可以为应对这一巨大挑战做出贡献的方式，并在福祉经济中显而易见的以自给自足为导向的要素的基础上再接再厉。
可持续可再生能源应用、程序、挑战和局限性的系统回顾
本研究探讨了整合可再生能源解决方案的局限性和未来途径，重点关注技术、经济和环境挑战。主要目标是确定可再生能源采用的障碍，包括能源存储效率低下、初始成本高和环境影响，并提出克服这些障碍的建议。该研究采用系统的文献综述方法，在学术数据库中使用关键字搜索，搜索术语包括可再生能源限制、能源存储技术和政策激励措施。我们选择了 2020 年至 2024 年期间关注可再生能源挑战和解决方案的研究，同时排除了与能源存储、经济因素或政策建议无关的文章。
国家人工智能研发战略计划:2019年更新 - 投研数据库
2019年更新：持续对基础AI研究进行长期投资 ............................................................................................. 7 推进以数据为中心的知识发现方法 .................................................................................................................................. 9 增强AI系统的感知能力 .................................................................................................................................................... 9 了解AI的理论能力和局限性 ............................................................................................................................................ 10 开展通用人工智能研究 .................................................................................................................................................. 10 开发可扩展的AI系统 ........................................................................................................................................................ 11 促进人类AI的研究 ............................................................................................................................................................ 11 开发更强大，更可靠的机器人 ...................................................................................................................................... 11 推进硬件以改进AI ............................................................................................................................................................ 12 创建AI以改进硬件 ................................................................................
基因治疗和基因编辑治疗弗里德赖希共济失调的优势和局限性
弗里德赖希共济失调 (FRDA) 是一种遗传性多系统疾病，主要由 frataxin (FXN) 基因内含子 1 中的 GAA 过度扩增引起。这种扩增突变在转录上抑制了 FXN，FXN 是一种线粒体蛋白，是铁代谢和线粒体稳态所必需的，导致神经退行性和心脏功能障碍。目前，FRDA 的治疗方案集中于通过药物干预改善线粒体功能和增加 frataxin 表达，但在临床试验中无法有效延缓或预防神经退行性病变。最近在 FRDA 动物和细胞模型中对体内和体外基因治疗方法的研究展示了其作为 FRDA 一次性疗法的前景。在本综述中，我们概述了 FRDA 基因治疗的当前和新兴前景，特别关注 CRISPR/Cas9 介导的 FXN 基因编辑作为恢复内源性 frataxin 表达的可行选择的优势。我们还评估了造血干细胞和祖细胞中的体外基因编辑作为潜在的自体移植治疗选择的潜力，并讨论了其在解决 FRDA 特定安全问题方面的优势，以实现临床转化。
国家人工智能研发战略计划:2019年更新 - 投研数据库
2019年更新：持续对基础AI研究进行长期投资 ............................................................................................. 7 推进以数据为中心的知识发现方法 .................................................................................................................................. 9 增强AI系统的感知能力 .................................................................................................................................................... 9 了解AI的理论能力和局限性 ............................................................................................................................................ 10 开展通用人工智能研究 .................................................................................................................................................. 10 开发可扩展的AI系统 ........................................................................................................................................................ 11 促进人类AI的研究 ............................................................................................................................................................ 11 开发更强大，更可靠的机器人 ...................................................................................................................................... 11 推进硬件以改进AI ............................................................................................................................................................ 12 创建AI以改进硬件 ............................................................................................................................................................ 12 战略2：开发有效的人工智能协作方法 ................................................................................................................ 14
高温泵热能存储系统的热力学分析：制冷剂的选择、性能和局限性
更广泛地应用可再生能源的瓶颈之一是开发高效的能源存储系统，以弥补可再生能源的间歇性。抽水蓄能 (PTES) 是一项非常新的技术，它可以成为抽水蓄能或压缩空气储能的一种有前途的独立于场地的替代方案，而不会受到相应的地质和环境限制。因此，本文对由高温热泵 (HTHP) 组成的 PTES 系统进行了完整的热力学分析，该系统通过中间高温热能存储系统 (HT-TES) 驱动有机朗肯循环 (ORC)。后者结合了潜热和显热热能存储子系统，以最大限度地发挥制冷剂过冷的优势。在验证了所提出的模型后，已经进行了几项参数研究，以评估在广泛的源和散热器温度下使用不同制冷剂和配置的系统性能。结果表明，对于在 HTHP 和 ORC 中采用相同制冷剂的系统，以及在 133 o C 下的潜热储热系统，R-1233zd(E) 和 R-1234ze(Z) 表现出最佳性能。在所有研究的 133 ◦ C 潜热储热系统的案例中，在 HTHP 中采用 R-1233zd(E) 并在 ORC 中采用丁烯时，系统性能最佳（同时考虑到对环境的影响）。理论上，在 HTHP 源温度和 ORC 接收器温度分别为 100 ◦ C 和 25 ◦ C 下，此类系统可达到 1.34 的功率比。© 2020 由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
评论 人工智能在牙科研究和实践中 3D 成像的当前应用、机会和局限性
摘要：三维 (3D) 成像技术在牙科医学中的应用日益广泛，推动了人工智能 (AI) 系统在各种临床问题中的开发和使用。锥形束计算机断层扫描 (CBCT) 和口内/面部扫描是开发基于 3D 图像的 AI 系统的潜在图像数据来源，用于自动诊断、治疗计划和预测治疗结果。本综述重点介绍 AI 在牙颌面放射学 (DMFR) 以及口内和面部扫描中的 3D 成像的最新发展和性能。在 DMFR 中，文献中提出的基于机器学习的算法主要关注三个应用，包括牙科和颌面疾病的自动诊断、正畸和正颌治疗计划的解剖标志定位以及图像质量的总体改善。使用基于口内和面部扫描的人工智能系统自动识别牙齿和诊断面部变形很可能成为未来越来越受关注的领域。本综述旨在让牙科医生和对医疗保健感兴趣的同事全面了解牙科医学 3D 成像领域人工智能发展的当前趋势。
回顾人工智能在牙科研究和实践中 3D 成像的当前应用、机会和局限性
摘要：三维 (3D) 成像技术在牙科医学中的应用日益广泛，推动了人工智能 (AI) 系统在各种临床问题中的开发和使用。锥形束计算机断层扫描 (CBCT) 和口内/面部扫描是开发基于 3D 图像的 AI 系统的潜在图像数据来源，用于自动诊断、治疗计划和预测治疗结果。本综述重点介绍牙颌面放射学 (DMFR) 以及口内和面部扫描中 3D 成像 AI 的当前发展和性能。在 DMFR 中，文献中提出的基于机器学习的算法主要关注三个应用，包括牙科和颌面疾病的自动诊断、正畸和正颌治疗计划的解剖标志定位以及图像质量的总体改善。使用基于口内和面部扫描的人工智能系统自动识别牙齿和诊断面部变形很可能成为未来越来越受关注的领域。本综述旨在让牙科医生和对医疗保健感兴趣的同事全面了解牙科医学 3D 成像领域人工智能发展的当前趋势。