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论量子失相过程的经典性
我们分析了纯失相系统相关的多时间统计数据，这些统计数据反复用尖锐测量探测，并寻找其统计数据满足 Kolmogorov 一致性条件（可能达到有限阶）的测量协议。我们发现了量子失相过程的丰富现象学，可以用经典术语来解释。特别是，如果底层失相过程是马尔可夫过程，我们会发现在每个阶上都可以找到经典性的充分条件：这可以通过选择完全兼容或完全不兼容的失相和测量基础（即相互无偏基 (MUB)）来实现。对于非马尔可夫过程，经典性只能在完全兼容的情况下证明，从而揭示了马尔可夫和非马尔可夫纯失相过程之间的一个关键区别。
在量子理论中统一了两个非局部性概念
在当地的运作和经典交流（LOCC）下，发现包含正交产品状态的集合是无法区分的，从而在制备和区分过程中表现出不可逆性，通常被称为无链接的非局部性。另一方面，纠缠状态不兼容的测量引起的相关性导致了非局部性。我们将这两个概念统一，从适当的全球统一转型下的某些财产的变化中统一。特别是，我们证明在受控的（cnot）操作下，完整的产品基础可以在且仅当其在LOCC歧视过程中完全不可约时创建纠缠状态。拟议的迹象可以量化与甚至不完整的产品状态集相关的非固定性的量。对于具有纠缠状态的集合，我们对数量进行了相应的修改，并表明它可以为更非局部性的现象提供解释，而纠缠较小。
通过Shap和贝叶斯机器学习的聚合物设计优化PDNA和CRISPR核糖核蛋白递送
核酸是重要的治疗方法，但是递送效率的问题继续阻碍诊所的广泛进步。输送系统对于封装和保护这些大型且高度敏感的有效载荷并改善组织内在化至关重要。1,2当前的病毒输送方法一直在努力克服障碍，包括有限的货物容量，3个制造成本，4和免疫。5,6个非病毒输送方法已在商业配方中得到证明，可用于外源性核酸药物的功能，可调节和不兼容的车辆。聚生物是建立的药物制剂，但由于性能较低而导致在体内携带核酸的利用不足。7然而，由于化学和物理调制的易于性以及可及时的制造，因此存在无限的聚合物输送车辆的潜力。7,8
公报
但是，与任何注射异物一样，例如，在移植物的情况下，存在拒绝的风险。绕过这一主要的医学和科学障碍是本研究的整个对象。感谢Laurie Menger博士（Inserm Researcher，Inserm/Gustave Roussy研究团队以CAR-T细胞为中心）开发的CRISPR编辑技术，研究人员同时测试了18400个基因，因此确定了允许在不兼容的宿主中抑制抗性的主要靶标。在这些靶标中，FAS基因编码与细胞死亡有关的膜接收器。“我们系统地使用“分子剪刀” CRISPR-CAS9和候选基因的体内问题，使我们能够更好地理解涉及同种异体细胞排斥的生物学，并加速靶标的发现，以提高细胞疗法的持久性和效率”。
量子测量作为边缘化和嵌套量子系统
摘要 — 在之前的工作中，我们已经展示了量子力学的基本概念和术语如何与复值量子质量函数的因式分解和边际相关，它们是联合概率质量函数的推广。在本文中，我们利用量子质量函数，讨论了从幺正相互作用和边缘化的角度实现测量。由此可见，经典测量结果严格属于局部模型，即更详细模型的边际。由边缘化产生的经典变量在非边缘化模型中不存在，不同的边缘化可能会产生不兼容的经典变量。这些观察结果由 Frauchiger-Renner 悖论说明，该悖论从量子质量函数的角度进行分析（和解决）。自始至终，本文使用因子图来表示在不同时间点具有多个测量值的量子系统/模型。
49913.1 EFL UMX Cessna 182 BNF 手册 MULTI
警告：操作前请阅读整本说明书以熟悉产品功能。操作不当可能导致产品损坏、个人财产受损并造成严重伤害。这是一款复杂的业余爱好产品。必须谨慎操作并具备常识，并且需要一些基本的机械能力。未以安全和负责的方式操作本产品可能导致产品或其他财产受损或受伤。本产品不适合儿童在没有成人直接监督的情况下使用。请勿使用不兼容的组件或以任何方式在 Horizon Hobby, LLC 提供的说明之外更改本产品。本手册包含安全、操作和维护说明。在组装、设置或使用之前，务必阅读并遵循手册中的所有说明和警告，以便正确操作并避免损坏或严重伤害。
SPP-EEGNET：一种用于跨数据集迁移学习的输入无关自监督 EEG 表征模型
摘要。目前标记的脑电图 (EEG) 记录很少，并且不同的数据集通常具有不兼容的设置（例如，各种采样率、通道数、事件长度等）。这些问题阻碍了机器学习从业者训练通用 EEG 模型，这些模型可以通过迁移学习重新用于特定的 EEG 分类任务。我们提出了一种具有空间金字塔池化层的深度卷积神经网络架构，该架构能够接收不同维度的 EEG 信号并将其特征提取为固定大小的向量。该模型在大型未标记数据集上使用对比自监督学习任务进行训练。我们引入了一组 EEG 信号增强技术来生成大量样本对来训练特征提取器。然后我们将训练好的特征提取器迁移到新的下游任务。实验结果 1