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World File Search System高效率的
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。
粘液：模糊的程序敏感能量分配
能源分配策略是改善代码覆盖范围和漏洞发现的最流行技术之一。核心直觉是，模糊器应将更多的计算能量分配给具有高效率的种子文件，以触发突变后独特的路径和崩溃。现有解决方案通常定义几个属性，例如，执行速度，文件大小以及控制流程图中触发的边缘的数量，以作为其分配逻辑中的关键测量值，以估算种子的潜力。通常认为财产的效率在不同的程序中相同。但是，我们发现此假设并不总是有效的。结果，具有静态能量分配逻辑的最先进的能源分配解决方案很难在不同程序上实现理想的性能。为了解决上述问题，我们提出了一种新型的程序敏感解决方案，名为Slime，以在每个程序的各种属性上启用具有各种属性的种子文件的自适应能量。具体来说，史莱姆首先设计了多个属性感知的队列，每个队列都包含带有特定撑杆的种子文件。第二，为了提高投资回报，粘液杠杆
信用风险评估和金融交易中的欺诈检测
摘要： - 信用风险评估和欺诈检测是金融业至关重要的任务，对于维护金融组织的合法性和可持续性至关重要。传统方法通常在准确评估风险和及时地检测欺诈活动方面缺乏。近年来，机器学习已成为增强这些过程的强大工具，利用了交易统计数据的巨大维度和卓越的ALGO来做出更明智的决策。本研究论文探讨了ML技术在金融交易中的信用风险评估和欺诈检测中的用法。本文概述了准确的风险评估和金融交易中欺诈检测的重要性，并介绍了机器学习在应对这些挑战中的作用。进行了全面的文献综述，以分析该领域的现有方法，算法和研究趋势。讨论了数据采集和预处理技术，强调了清洁和相关数据对于模型培训的重要性。探索功能工程策略以从金融交易数据中提取有意义的信息并增强机器学习模型的预测能力。 检查了适合信用风险评估和欺诈检测的各种机器学习算法，包括LR，SVM，RF，DTS和DNN。 通过讨论用于提高效率的评估和集合方法的模型指标来评估这些技术的疗效，并重点介绍了准确性，精度，召回和ROC-AUC等指标。探索功能工程策略以从金融交易数据中提取有意义的信息并增强机器学习模型的预测能力。检查了适合信用风险评估和欺诈检测的各种机器学习算法，包括LR，SVM，RF，DTS和DNN。通过讨论用于提高效率的评估和集合方法的模型指标来评估这些技术的疗效，并重点介绍了准确性，精度，召回和ROC-AUC等指标。本文提出了案例研究和实验结果，说明了机器学习模型在现实世界情景中的应用，从而强调了它们在改善风险评估和欺诈检测过程中的有效性。此外，还讨论了诸如数据集，模型不平衡的难度以及对法规的遵守，以及该领域的潜在研究方向和未来趋势。总而言之，这项研究强调了信用风险评估中机器学习和金融交易中欺诈检测的变革潜力。通过利用先进的算法和数据驱动的方法，金融机构可以增强其决策过程，减轻风险和保护欺诈活动，最终为更安全，更稳固的金融生态系统做出贡献。关键字：安全，财务生态系统，Roc-Auc。，欺诈性
一项组合的脑电图和眼睛跟踪研究
背景：尽管教育和背景类似，但计划在功效方面仍可以表现出巨大的差异。研究确定了一些潜在的因素，例如编程经验和领域知识，但这些因素对程序员功效的影响尚不清楚。目的：我们旨在揭示功效（速度和正确性）与编程经验度量之间的关系。我们进一步研究了程序员疗效在阅读行为和认知载荷方面的相关性。方法：为此，我们使用脑电图（EEG）和眼科跟踪对37名参与者进行了对照实验。我们要求参与者最多理解32个Java源代码段，并观察他们的眼睛目光和认知负载的神经相关性。我们分析了参与者的功效与流行的编程经验指标的相关性。结果：我们发现具有高效率的程序员读取源代码更具针对性且认知负载较低。常用的经验水平不能很好地预测程序员的功效，但是自我估计和学习渴望的指标相当准确。含义：已确定的程序员功效的相关性可用于未来的研究和实践（例如招聘）。未来的研究还应将功效视为一种小组抽样方法，而不是使用简单的经验指标。
用创新的他汀类药物来制作癌症治疗的未来
在各种癌症治疗中，与其他癌症相比，化学疗法的侵入性明显更低。利用在纳米形成中产生高效率的药物，可以是癌症治疗的理想方法。在药物输送，现代疫苗，诊断等中使用纳米技术。是当今癌症治疗的新方面。8此外，适用的癌症治疗方法和材料尤其是药物递送的材料，例如聚合物或非聚合纳米医学，亲脂性，亲水性和金属纳米颗粒以及其他类似物质。9,10纳米技术药物的多样性和效率使其成为癌症治疗未来的高潜在治疗方法。他汀类药物家族以其抗动脉粥样硬化的影响而闻名，已显示出有希望的抗癌潜力。汀类药物因其在降低胆固醇和治疗心血管疾病中的作用而被广泛认可。它们主要是通过抑制3-羟基-3-甲基 - 谷氨酸-COA还原酶（HMGCR）（胆固醇生物合成中的关键酶）的作用。尽管汀类药物的溶解度低和生物利用度限制了其临床应用，但他汀类药物的治疗效果仍面临局限性。5,11
高通量变体库和机器学习为 Retron 基因编辑器提供设计规则
细菌逆转录酶系统在许多生物技术应用中充当单链 DNA 的细胞内工厂。在这些技术中，天然的逆转录酶非编码 RNA (ncRNA) 被修饰以编码模板，以通过逆转录产生定制 DNA 序列。逆转录效率是逆转录酶技术的主要限制步骤，但我们缺乏系统的知识，了解如何在改变逆转录酶序列以产生定制 DNA 的同时提高或保持逆转录效率。在这里，我们测试了数千种对逆转录酶-Eco1 ncRNA 的不同修饰，并在汇集变体文库实验中测量 DNA 的产生，从而确定了 ncRNA 中对修饰具有耐受性和不耐受性的区域。我们将这些新信息应用于特定应用：使用逆转录酶与 CRISPR-Cas9 RNA 引导核酸酶 (editron) 结合产生精确的基因组编辑供体。我们使用酿酒酵母中的高通量文库来额外定义编辑酶的设计规则。我们将有关 retron DNA 生成和编辑子设计规则的新知识扩展到人类基因组编辑，以实现迄今为止最高效率的 retron-Eco1 编辑子。
年度报告 - Lindt & Sprüngli
Lindt & Sprüngli 集团再次证明了其成功的商业模式，并以非常出色的业绩结束了充满挑战的财政年度。三个市场区域的销售额均超出我们的预期，我们在所有具有战略意义的市场中都获得了市场份额。因此，Lindt & Sprüngli 成功进一步扩大了其在全球不断增长的高端市场的领先地位。意外的成本增加在很大程度上被提高效率的措施所抵消，因此在这种充满挑战的环境中也实现了既定的盈利目标。Lindt & Sprüngli 的集团销售额为 49.7 亿瑞士法郎，相当于非常令人满意的 10.8% 的有机增长率。由于瑞士法郎升值，以本国货币计算的销售额增长了 8.4%。强劲的整体业绩再次强调了这样一个事实：即使在艰难的市场环境下，我们的增长导向型企业战略也非常稳健。我们约 14,000 名敬业同事所取得的卓越成就确保了我们始终能够为全球消费者提供始终如一的高品质产品，并共同用巧克力让世界着迷。
医疗保健中新兴的人工智能-IJRPR
人工智能（AI）是一个快速增长的领域，具有改变医疗保健的潜力。AI涵盖了广泛的技术，使计算机能够执行通常需要人类智能的任务，例如学习，推理和解决问题。在医疗保健中使用AI已经显示出有望改善患者预后，降低成本和提高效率的希望。本文对AI在医疗保健中的当前应用以及AI在医疗保健中的未来可能性进行了全面审查。人工智能（AI）的快速进步为医疗保健行业带来了激动人心的机会。AI技术，例如机器学习，自然语言处理和计算机视觉，已彻底改变了医疗保健交付的各个方面。这些进步有可能显着改善患者护理，增强诊断，简化行政流程并推动医学研究和创新。AI在医疗保健中最著名的应用之一是诊断和医学成像。AI算法可以分析X射线，CT扫描和MRI等医学图像，以高精度检测异常，肿瘤和其他疾病。这有可能改善早期检测和诊断，从而带来更好的治疗结果。
用于中性水性水基电池的高离子传导性和稳定的多孔膜
低成本和高效率的基于Zn的流量电池（ZFB）已成为可再生能源开发的有前途的能源存储技术之一。然而，在ZFB中，由于存在Zn 2 +，一个阴离子交换膜（AEM）损失离子电导率。Zn 2 +沉淀的侧反应导致AEM与第四纪基团的离子交换分解。虽然阳离子交换膜（CEM）由于离子交换组和阴离子之间的静电相互作用而阻碍阴离子结构。为了解决ZFB中离子交换膜不良的电导率，基于聚醚酰亚胺（PEI）的多孔离子导电膜是通过ZFBS的水相反转技术开发的。离子导电机制基于孔径的排除，这减轻了离子交换组对离子电导率的影响。通过引入合适的聚乙烯基吡咯烷酮（PVP）并控制四氢呋喃（THF）挥发时间，可以进一步改善膜性能。结果表明，在Zn/4-羟基-2,6,6-6,6-四甲基二哌啶中，1-氧基（TEMPO-OH）流量电池，库仑效率（CE）超过98％，能量效率（EE）在20 mA-cm-2-2-2中的能量效率（EE）可实现，并且可以在20 mA cm-2-2中以20 ma-2的供应来实现。 150个周期。基于PEI的多孔膜（低成本和高效率）被认为是ZFB的有希望的策略。
人机协同创新案例分析
人工智能（AI）在全球引发了各个领域的广泛讨论，同时也引发了设计行业的变革。近年来，人工智能的发展开始重塑人们的工作和生活方式。因此，人机协作模式逐渐成为推动创新和提高效率的关键力量。随着人工智能技术的快速发展，它可以在处理大量数据的同时执行复杂的任务，并协助设计师完成复杂而富有创意的工作。通过使用人工智能技术自动执行重复的、低价值的任务，设计师可以专注于需要密集创造力、批判性思维和情商的活动。本案例研究探讨了人机协作如何在创意设计中发挥优势。从AI辅助视觉设计项目《卓璐幻想》分析可知，人机互补的协作方式能够提升设计效率，帮助设计师突破创意界限。经过内容规划、文字生成、图形生成、图形选择、确认、定稿等环节，7000幅图像最终被浓缩为27个AI辅助视觉设计。这为跨领域协作提供了机会，也为创意设计领域带来了新的可能性。