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非传染病直击二零二三年十一月-糖尿病概述
2。糖尿病（2022年9月16日）。日内瓦：世界卫生组织。2023年9月20日访问：https：//www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/ diabetes。3。IDF糖尿病图集，第10版。布鲁塞尔：国际糖尿病联合会，2021。4。Xie J，Wang M，Long Z等。 青少年和年轻人中2型糖尿病的全球负担，1990-2019：2019年全球疾病负担研究的系统分析。 英国医学杂志2022; 379：e072385。Xie J，Wang M，Long Z等。青少年和年轻人中2型糖尿病的全球负担，1990-2019：2019年全球疾病负担研究的系统分析。英国医学杂志2022; 379：e072385。
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非马克维亚量子特殊点
例外点（EPS）是非富特运算符和特征向量融合的非热门运营商的奇异性。由于其非炎性性质，最近已将开放量子系统作为EP测试台探索。但是，大多数研究都集中在马尔可夫的极限上，从而在理解非马克维亚政权中的EP方面存在差距。这项工作通过提出一个基于两个数值确切的非马克维亚动力学描述的通用框架来解决这一差距：运动的伪模（PMEOM）和运动层次方程（HEOM）。PMEOM由于其lindblad型结构而特别有用，与马尔可夫制度的先前研究保持一致，同时提供了对ep含量的更深入的见解。该框架通过辅助自由度结合了非马克维亚的效果，从而能够发现马尔可夫政权无法访问的其他或高阶EPS。我们使用自旋 - 玻色子模型和线性骨系统演示了这种方法的实用性。
的恶魔在非马克维亚效应的协助下
麦克斯韦的恶魔是信息控制的典型示例，这对于设计量子设备是必需的。在热力学中，恶魔是一个智能的存在，他利用信息的熵性来对储层之间进行激发，从而降低了总熵。到目前为止，麦克斯韦恶魔的实施很大程度上仅限于马尔可夫浴场。在我们的工作中，我们研究了使用超导电路平台通过非马克维亚效应来协助这种恶魔的程度。设置是通过恶魔控制的QUTRIT界面连接的两个浴室，仅当两个浴缸的整体熵被降低时，才允许激发转移。最大的熵减少是在非马克维亚政权中实现的，重要的是，由于非马克维亚效应，可以通过适当的时机优化恶魔性能。我们的结果表明，可以利用非马克维亚效应来提高量子麦克斯韦恶魔中的信息传输速率。
Quantum非马克维亚语难以捉摸
简介。是通往量子信息处理路径的关键障碍是噪声[1]。量子噪声的常规模型，负责Qubits的分辨率，做出了许多简化的假设。关键假设之一是噪声是无记忆或马尔可夫人[2]；这是错误的，并且已经启动了一般的量子信息处理器和量子信息处理器的巨大努力[3-6]。虽然非马克维亚噪声比马尔可夫更为复杂，但这并不是更有害的。实际上，表现为时间相关的非马克维亚效应可用于改善量子信息处理器的功能[7-9]。因此，建模和表征非马尔可夫噪声的不同品种具有强大的兴趣。这项努力的第一个挑战是能够在量子制度中的马尔可夫和非马克维亚噪声之间差异，这不是一件容易的事。通常，商号噪声与指数衰减曲线相关，例如，一个量子，可放松到最大混合状态的速度快速。但是，在某些情况下，量子量显示了指数衰减，但是尽管如此，但仍在进行非马克维亚过程[10，11]。一个著名的例子是由于Lindblad造成的，被称为浅口袋（SP），最近在动态脱钩[12，13]，信号[13]和多时间相关性[14]方面已详细审查。（请参阅参考[15]用于sp。）另一方面，有一类系统环境动力学，生成的在每种情况下，很明显，看似简单的马尔可夫噪声实际上是复杂的非马克维亚噪声，可以利用该噪声来实现系统的连贯性时间。
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语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
通过Fisher信息表征（非）马克维亚语
一个非分离的物理系统通常会将信息丢失给其环境，当这种损失不可逆转时，据说进化是马尔可夫人。非马克维亚效应。在这里我们表明，在这种情况下，Fisher信息指标是研究的自然对象。我们从数学和操作的角度完全表征了其合同性特性与马克维亚性之间的关系。我们证明，对于经典的动态，马尔可维亚性等同于在一组状态的所有点上渔民度量的单调收缩。同时，除非将特定的物理后处理应用于动力学，否则基于Fisher距离扩张的非马克维亚性的作战证人不能检测所有非马克维亚的进化。最后，我们首次表明，在任何时候，状态之间的非马尔可夫扩张对应于有关时间0动态的初始状态的回程，通过贝叶斯的回顾。所有提出的结果可以通过考虑标准的CP划线框架来提高量子动力学的情况。
用非冗余小波代表高维数据的动力学
数据科学中的一个至关重要的问题是将高维数据中的有意义的信息提取到一个低维功能集中，这些特征可以在不同级别上表示原始数据。小波分析是将时间序列信号分解为具有详细时间分辨率的几个级别的普遍方法。但是，获得的小波在每个样本中以及一个人群中的不同样本之间相互交织并过度代表。在这里，使用模拟尖峰，实验性尖峰，钙成像信号和人类电视学信号的神经科学数据，我们在小波之间利用条件互信息进行特征选择。验证了所选特征的有意义，以高精度地解码刺激或条件，但仅使用一小部分特征。这些结果提供了一种新的小波分析方法，用于提取时空神经数据动力学的基本特征，然后可以通过代表性特征支持机器学习的新型模型设计。
在非马克维亚环境中的强化学习
这里要注意的关键点是，从环境中观察到的{o n}并不是马尔可夫。这是大多数情况下的现实，我们施加的马尔可夫模型是一个近似值。这是明确的，例如，当所使用的模型是一个更复杂问题的离散或有限维度漫画时，或者是因为对分析易于的动力学施加的方便近似值仅是近似值（例如，在受控队列中跨越时间的指数性）。还要注意，上面的代理动力学（1.1）（包括代理状态的选择）是我们假设模型时强加的设计选择。在[1，2]中，明确标识为。通常，问题的物理学可能决定了一种自然选择，但是如果不是这样，则需要一种原则上的方法。这个设计问题是我们计划解决的主要问题，在准备理论背景之后，我们在这项工作后来提出了这一问题。该理论是将模型（1.1）作为给定的。