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面向自适应 Clauser-Horne-Shimony-Holt 博弈中的量子理论相关性自测试
理论的相关性自测试解决了我们是否可以从理论在特定信息处理任务中的表现中识别出理论中可实现的相关性集的问题。应用于量子理论，它旨在识别一种信息处理任务，该任务的最佳性能只有通过在任何因果结构中实现与量子理论相同的相关性的理论才能实现。在 [Phys. Rev. Lett. 125 060406 (2020)] 中，我们为此引入了一个候选任务，即自适应 CHSH 游戏。在这里，我们分析了在不同的广义概率理论中赢得这个游戏的最大概率。我们表明，具有由最小或最大张量积给出的联合状态空间的理论不如量子理论，然后再考虑其基本系统具有各种二维状态空间的理论中的其他张量积。对于这些，我们发现没有理论在自适应 CHSH 游戏中胜过量子理论，并证明在各种情况下都不可能恢复量子性能。这是迈向普遍解决方案的第一步，如果成功，将产生广泛的影响，特别是可以进行一项实验，排除所有可实现关联集与量子集不一致的理论。
直接到消费者的数字健康业务模型直接面向消费者（DTC），为什么数字治疗公司使用它？
上面提出的预测是基于惠誉（Fitch Ratings）内部生产的保守评级案例预测。它不代表额定发行人的预测。上面列出的预测只是惠誉评级使用的一个组件来分配评级或确定评级前景，而预测中的信息反映了Fitch Ratings对发行人财务绩效的评级假设的材料，但不反映详尽的元素。因此，它不能用来建立评级，因此不应将其依赖于此目的。fitch评级的预测是使用专有的内部预测工具构建的，该工具采用了Fitch Ratings对经营和财务绩效的假设，可能无法反映您将要做出的假设。Fitch评级对EBITDA，债务或自由现金流等财务条款的定义可能与您自己的定义不同。惠誉评级可以不时获得有关发行人远期计划某些元素的机密信息的访问权限。此类信息的某些要素也可以从此预测中省略，即使将它们包括在Fitch Ratings自己的内部审议中，在该审议中，惠誉评级自由酌情决定在商业，法律或监管环境中可能具有潜在敏感的数据。预测（与本报告的全部一样）严格遵守本报告末尾规定的免责声明。fitch评分可能会更新以后的报告中的预测，但不承担任何责任。历史时期的原始财务报表数据由Fitch Solutions代表Fitch评级处理。关键的财务调整和所有信誉为Fitch评级的财务预测均由评级代理人员产生。
面向可持续城市发展的深度学习和基于智能能源的轻量级城市电力负荷预测模型
模型来规划城市的电力调度方式，估计城市电力负荷的未来趋势，并确定将电力损耗降至最低并维持稳定供需平衡的发电量（Mahajan 等人，2022 年）。准确的城市智能电力负荷预测对于城市电网保持稳定和财务可持续性至关重要。由于企业在周日停止运营，城市电力负荷数据中的电力负荷规模在周日通常比工作日小。这导致电力负荷预测中的数据不一致。现有的多模型系统（Huseien 和 Shah，2022 年）根据各种负荷分布划分电力负荷数据集，然后为每个子集创建预测模型并提供不同的预测。然而，开发包含许多模型的模型会增加总成本，并将电力分布的共享特性分割到各种负荷分布变化中（Xie 等人，2024 年）。
面向量子低的二维局部实现......
几何局部性是影响代码性能和物理实现难易程度的量子低密度奇偶校验 (qLDPC) 码的重要理论和实践因素。对于仅限于二维 (2D) 局部门的设备架构，单纯地实现适用于低开销容错量子计算的高速率代码会产生过高的开销。在这项工作中，我们提出了一种基于双层架构的纠错协议，旨在通过以低于其他生成器的频率测量某些生成器来减少仅限于 2D 局部门时的操作开销。我们研究了双变量双循环 qLDPC 码系列，并表明它们非常适合使用快速路由和局部操作和经典通信 (LOCC) 的并行综合征测量方案。通过电路级模拟，我们发现在某些参数范围内，使用此协议实现的双变量双循环码具有与表面码相当的逻辑错误率，同时使用更少的物理量子位。
子宫内膜类药物癌的微卫星稳定性状态：面向治疗的组织病理学设计
目标：通过MUTL蛋白同源物1的免疫组织化学表达评估微卫星稳定性状态，并在子宫内膜类子宫内膜癌（EC）中评估MUTS蛋白质同源物2。结果将与各种临床和病理参数（包括总体生存）相关，以最大程度地提高靶向治疗益处。背景：EC是全球女性中第四大最常见的恶性肿瘤。旨在通过分子分类来改善EC患者的治疗算法的新风险地层模型。与子宫内膜类型类型相关的分子改变之一是微卫星不稳定性（MSI）。患者和方法：这项回顾性研究包括72个子宫切除术标本，被埃及患者诊断为子宫内膜类腺癌。对MUTL蛋白同源物1和MUTS蛋白同源物2的免疫组织化学染色，并使用结果将病例隔离为微磷灰石稳定和MSI病例。它们与临床病理学参数（包括总体存活率）最终相关。结果：在其中48.6％的子宫内膜类药物腺癌病例中检测到MSI，并且似乎与肿瘤 - 纤维化淋巴细胞（p¼0.049），明显的坏死性（P¼0.045）和增生的相邻子宫内膜（P¼0.045）有关。微卫星稳定性状况对治疗反应或总体生存没有影响。结论：具有MSI的子宫内膜类药物腺癌病例的组织病理学特征包括明显的肿瘤 - 纤维纤维淋巴细胞，明显的坏死和邻近的增生子宫内膜。需要进行更多的研究来验证微卫星状况对治疗反应和总体存活的影响，以便更好地选择有资格获得免疫检查点抑制剂治疗的患者。
建议引用：von Garrel, Joerg；Jahn, Carlos (2022)：面向中小型制造企业实施基于人工智能（服务）商业模式的设计框架，《知识经济杂志》，ISSN 1868-7873，Springer US，第 14 卷，第 3 期，第 3551-3569 页，https://doi.org/10.1007/s13132-022-01003-z
摘要 在全球化的世界中，中小型制造企业（制造业 SME）面临着跟上全球竞争的挑战。尽管人工智能被认为具有从根本上改变整个市场、行业和一般商业活动的潜力，但问题仍然是中小企业如何有效和高效地在其运营中实施人工智能，从而建立潜在的（服务）商业模式。本文的目的是揭示这些系统的创新潜力，并指导中小企业如何使用它们。通过这些资源可以更有效地利用，并可以创建新的商业模式。人工智能很少使用的原因有很多，本文旨在寻求解决方案。结果是一个社会技术框架，允许制造业中小企业为自己建立基于人工智能的（服务）商业模式。
面向企业的人工智能营销：应对法律挑战
尤其是当图像、口号、标语和其他关键词受版权保护或已注册商标时。歧视和偏见：人工智能使用的算法可以对不同的用户群体做出概括，但这些概括可能不正确，会提供有偏见的消费者分析，并引入不受欢迎的刻板印象，从而对公司产生法律影响以及长期声誉损害。问责制和责任：人工智能可能能够快速生成大量信息，但不能保证信息 100% 正确。如果人工智能创建的营销材料充满错误或虚假广告，如果造成损害或违法，公司可能要承担法律责任。
面向可解释的增强智能（AI）进行裂缝表征
摘要：裂纹表征是工业部件和结构的 NDT&E（无损检测与评估）的核心任务之一。如今，执行此任务所需的数据通常使用超声相控阵收集。许多超声相控阵检查都是自动化的，但对其产生的数据的解释却不是。本文提供了一种设计可解释的 AI（增强智能）以应对这一挑战的方法。它描述了一个名为 AutoNDE 的 C 代码，它包括一个基于改进的全聚焦方法的信号处理模块，该方法可创建被评估样本的一系列二维图像；一个图像处理模块，用于过滤和增强这些图像；以及一个可解释的 AI 模块 - 决策树，它选择可能存在裂纹的图像，将那些看起来代表相同裂纹的图像分组，并为每个组生成一份可能的检查报告，供人工检查员审阅。AutoNDE 已在实验室收集的 16 个数据集上进行了训练，这些数据集通过对带有大型光滑平面缺口（包括嵌入式和表面破损）的钢样本进行成像而收集。它已在另外两个类似的数据集上进行了测试。本文介绍了此次训练和测试的结果，并详细描述了一种处理超声波数据中主要误差源（样本表面的起伏）的方法。
可再生能源培训计划 (RETI) 面向弱势群体 (DAC) 的推广
Bb) 基本技能不足还包括没有高中文凭/同等学历 (HSD/E) 的客户。客户数据值：0 = 未完成教育水平 3 = 残障参与者因成功完成个性化教育计划 (IEP) 而获得出勤/完成证书 其他不适用数据值：1 = 获得中学文凭 2 = 获得中学同等学历 4 = 完成一年或一年以上的高等教育；5 = 获得中专技术或职业证书（非学位）6 = 获得副学士学位 7 = 获得学士学位 8 = 获得学士学位以上的学位
面向循环经济和环境的技术...
产品和服务的生命周期非常重要且有意义，因为它有助于减少经济、环境和社会影响，对于实现可持续发展至关重要。它是确定热点和有效发现改进机会的关键工具。生命周期评估是一种考虑产品生命周期来确定环境影响的方法。如果目标是确定经济影响，则可以应用生命周期成本法。