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微型 X 射线的局限性和可行性
随着太空探索向长期任务迈进，可靠的医疗诊断工具变得越来越重要。探索医疗能力 (ExMC) 和探索医疗集成产品团队 (XMIPT) 进行的微型 X 射线 (XR) 技术演示旨在评估微型 XR 设备在航天中的可行性和实用性。本摘要探讨了当前微型 XR 系统的局限性、培训机组人员的挑战、临床决策支持系统 (CDSS) 的潜在作用以及地面图像解释的可行性。我们还建议将微型 XR 整合到其他 ExMC 工作中，旨在确定未来探索级任务所需的能力和资源。微型 XR 设备面临的主要挑战之一是能否获得特定的解剖视图，尤其是在航天器的密闭和失重条件下。当空间有限，无法正确定位患者以及成像设备的体积有限时，操作员可能难以获取诊断质量的图像。由于空间辐射和探测器的限制可能会进一步影响图像质量，这些设备操作程序的灵活性对于它们在空间应用中的成功至关重要。
一种用于高效量子机器学习的改进去极化方法
摘要：嘈杂中型量子 (NISQ) 时代的量子计算已在机器学习、优化和密码学中展现出良好的应用前景。尽管取得了这些进展，但由于系统噪声、错误和退相干，挑战依然存在。这些系统噪声使量子系统的模拟变得复杂。去极化通道是模拟量子系统噪声的标准工具。然而，当我们的硬件资源有限时，为实际应用建模这种噪声在计算上是昂贵的，就像在 NISQ 时代的情况一样。这项工作提出了一种单量子位去极化通道的改进表示。我们的改进通道使用两个仅基于 X 和 Z Pauli 矩阵的 Kraus 运算符。我们的方法将每个通道执行的计算复杂度从六次矩阵乘法降低到四次。在 Iris 数据集上对量子机器学习 (QML) 模型进行的实验跨越各种电路深度和去极化率，验证了我们的方法在提高效率的同时保持了模型的准确性。这种简化的噪声模型使得去极化下的量子电路模拟更具可扩展性，从而提高了 NISQ 时代的能力。
leggett的界限或如何量化超流体
方向α，从逻辑上讲，它的超流量，drude峰的重量（零电导率）。当能量和自由能之间的温度有限时，我将主要忽略一些微妙之处，因为该评论主要集中在零温度上。实际上，最后一个表达式可以直接计算超流体分数，例如通过测量绕组数来探测诸如量子蒙特卡洛之类的方法，从而探测相互作用或潜力对此本质数量的影响。然而，这些计算超流体刚度的精确方法非常涉及，并且需要有力的分析技术来评估。此外，他们可能需要输入，这些输入不一定很容易在冷凝物或冷原子设置中进行测量。要使超流体刚度的另一个访问权限，在一组引人注目的论文中，莱格特（Leggett）设计了更简单，尽管并不严格，但对仅基于密度的知识的超流体密度的估计值估计。第一张纸[4]定义了一个上限，下面详细介绍了平面的情况（为简单起见），带有两个正交坐标x和y。
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这些与那些可能没有不同的退休收入因素之间的自然相关性的人更好地保持一致。转移到risa®矩阵的低右象限时，我们发现其risa®pro文件的人既显示基于概率的和承诺方向。尽管这些人可能会保持基于市场参与的概率的前景，但他们也有更多的渴望致力于为结构化收入流提供机会的解决方案。这些偏好反映了风险包装策略，该策略通常通过可变或固定的索引年金融合了投资增长潜力与寿命收入的好处。这样的工具可以设计出与有担保的终身支出同时发挥上升增长潜力，即使市场表现不佳。相关的市场风险满足基于概率的维度。在整个收入收入中，购买更结构化和有保证的退休收入护栏解决了该象限中存在的承诺维度和寿命风险规避。在次要因素中，这个象限也与退休退休收入的偏好相关，以更好地管理对资产支出的恐惧。
人工智能与公司治理
人工智能 (AI) 已成为知情决策的宝贵助手。董事会经常在很短的时间内做出重要决策，这对独立董事来说是一项艰巨的任务，因为在短时间内消化所有必需的信息可能很困难。4 例如，在埃隆·马斯克 (Elon Musk) 收购 Twitter 的竞标中，从马斯克提出要约到 Twitter 董事会接受仅用了 10 天时间。5 在有限时间内消化信息方面，人工智能通过提供具有成本效益的快速解决方案来应对信息处理和分析的挑战，从而显示出竞争优势。由于其效率和生产力的提高，董事会会议室中的人工智能已成为现实。市场上出现了用于增强董事会决策的人工智能驱动工具；例如 Board Intelligence、OnBoard、Diligent Insights 等。6 超威半导体 (AMD) 董事会董事诺拉·丹泽尔 (Nora Denzel) 表示，人工智能“绝对可以帮助您做出决策”，因为它具有“实时数据和风险分析、情景规划和预测分析”的能力。7
通过...连接显式和隐式深度生成模型
深度生成模型有两种类型：显式和隐式。前者定义了一种显式密度形式，允许似然推断；而后者则针对从随机噪声到生成样本的灵活转换。虽然这两类生成模型在许多应用中都表现出强大的能力，但单独使用时，它们都有各自的局限性和缺点。为了充分利用这两种模型并实现相互补偿，我们提出了一种新颖的联合训练框架，该框架通过 Stein 差异连接显式（非规范化）密度估计器和隐式样本生成器。我们表明，我们的方法 1) 通过核 Sobolev 范数惩罚和 Moreau-Yosida 正则化引入了新颖的相互正则化，2) 稳定了训练动态。从经验上讲，我们证明，与训练单个对应方相比，所提出的方法可以促进密度估计器更准确地识别数据模式并引导生成器输出更高质量的样本。当训练样本受到污染或有限时，新方法也显示出有希望的结果。
有责任，但不受控制？确保自动决策系统中有意义的人类代理
自动化决策正在成为社会各界的常态，当人类对技术系统的控制变得越来越有限时，这带来了有趣的责任挑战。本文将“准自动化”定义为在完全自动化的决策系统中，将人类作为基本的盖章机制。本文研究了三种准自动化案例，其中人类在决策中的行动目前存在争议：自动驾驶汽车、基于乘客姓名记录的边境搜查以及社交媒体上的内容审核。虽然有针对纯自动化决策的特定监管机制，但如果人类是（盖章）自动化决策，这些监管机制就不适用。更广泛地说，大多数监管机制遵循二元责任模式，试图监管人类或机器行动，而不是寻求监管两者。这导致了监管机制不适用的监管灰色地带，通过阻止对社会技术决策的有意义的责任来损害人权。文章最后提出了确保人类纳入自动决策系统时有意义的代理的标准，并将其与正在进行的关于在互联网基础设施中实现人权的辩论联系起来。
提案请求（RFP）＃230-经济...
如上所述，要获得此招标的赠款，建议者必须与加利福尼亚州国务卿，特许经营税务委员会和国税局保持良好的信誉。如果提议者是一个非营利组织，它也必须与加利福尼亚总检察长慈善信托注册处保持良好的声誉。建议者不能被纽约市或任何其他政府机构暂停或拒绝。提议者必须在授予执行时遵守所有适用的法律要求，并且在协议期限期间必须对这些要求保持良好的信誉。应要求，建议者必须向纽约市提供文档，以证明其良好的信誉，并有适用的法律要求。如果提议者将使用任何分包商/子格兰特人/子认定来执行协议，则提案者将负责确保他们在授予执行时以及协议期限时也符合所有适用的法律要求。财政赞助商如果您是另一个组织（或组织组）的财政赞助商，则必须担任主要申请人并符合上述所有标准。虽然您的分包商/子门户/子招生不需要成为城市供应商，但它们必须满足所有其他适用的合规性要求。
解码脑电图活动以实现多模态自然语言处理
直到最近，研究人员主要对阅读中的人类行为数据感兴趣，以了解人类认知。然而，这些人类语言处理信号也可以用于基于机器学习的自然语言处理任务。目前，将脑电图大脑活动用于此目的的研究还很大程度上尚未得到探索。在本文中，我们首次进行了大规模研究，系统地分析了脑电图大脑活动数据在改进自然语言处理任务方面的潜力，特别关注了信号的哪些特征最有益。我们提出了一种多模态机器学习架构，它可以从文本输入和脑电图特征中联合学习。我们发现将脑电图信号过滤到频带中比使用宽带信号更有益。此外，对于一系列词嵌入类型，脑电图数据可以改进二元和三元情绪分类，并且优于多个基线。对于关系检测等更复杂的任务，在我们的实验中，只有情境化的 BERT 嵌入优于基线，这提出了进一步研究的需要。最后，当训练数据有限时，EEG 数据显示出特别有前景。
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