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TTR
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量子电路纠缠几何影响切割、硬度和可训练性
一篇新论文探讨了量子电路的纠缠几何，以理解电路切割、经典硬度和可训练性之间的权衡。研究表明，虽然矩阵乘积态和树张量网络电路可以以较低的开销进行切割，但它们仍然可以被高效模拟，这限制了它们实现量子优势的潜力。该研究提出，使用魔态而非纠缠作为硬度资源，可以解决浅层电路、可切割性和可训练性之间的冲突，为实现实际量子优势提供了途径。
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人工智能在心脏淀粉样变性诊断中的应用综述
一篇新的综述文章详细介绍了人工智能在心脏淀粉样变性诊断通路中的应用。该文章将人工智能模型按临床任务进行分类，如筛查、检测、量化、预后和治疗反应监测，而不是按输入模态分类。虽然人工智能辅助检测和量化，特别是使用骨闪烁显像和SPECT/CT，已接近临床转化，但亚型分类、预后风险分层和治疗反应监测等任务仍处于早期开发阶段。