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DAGForge：利用生物医学文献进行可审计的因果DAG创作
机构 * Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 该研究针对生物医学因果分析中构建因果DAG多为手动过程的问题，提出DAGForge系统。它能基于研究概念描述创作可审计的因果DAG，经评估在召回率等方面表现良好，减轻了DAG策划负担，支持生物医学研究相关工作。
Comments 10 pages, 2 figures
无假设哈密顿量的最优原位学习
机构 * Department of Information Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学信息工程系） ； John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学约翰·A·保罗森工程与应用科学学院） ； California Institute of Technology（加州理工学院）
AI总结 提出一种无需控制、无需辅助比特的算法，仅用泡利乘积态制备和测量，以最优总演化时间学习无假设哈密顿量，适用于近中期量子实验。
Comments 51 pages, 2 figures
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