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劳伦斯·伯克利国家实验室
van der waals（vdw）金属接触已被证明是一种有希望的方法，可降低接触性并最大程度地减少二维（2D）半导体界面处的费米水平插头。但是，只能将有限数量的金属剥离并层压到FABSCRAPITE VDW触点，并且所需的手动传输过程是不可扩展的。在这里，我们报告了一种易于适用于各种金属和半导体的晶圆尺度和通用VDW金属集成策略。通过利用热分解聚合物作为缓冲层，直接沉积了不同的金属，而不会损害下面的2D半导体通道。聚合物缓冲液可以通过热退火干燥。使用此技术，可以将各种金属整合为2D晶体管的接触，包括AG，Al，Ti，Ti，Cr，Ni，Cu，Cu，Co，au，pd。最后，我们证明了这种VDW集成策略可以扩展到具有降低费米级固定效果的批量半导体。
劳伦斯伯克利国家实验室
量子机器学习技术通常被认为是最有希望展示实际量子优势的技术之一。具体而言，如果内核与目标函数高度一致，量子核方法已被证明能够有效地学习某些经典难解函数。在更一般的情况下，随着量子比特数量的增加，量子核的频谱会呈指数“平坦化”，从而阻碍泛化并需要通过超参数控制归纳偏差。我们表明，为提高量子核的泛化能力而提出的通用超参数调整技术会导致内核与经典内核非常接近，从而消除了量子优势的可能性。我们利用多个先前研究的量子特征图以及合成数据和真实数据为这一现象提供了大量数值证据。我们的结果表明，除非开发出新技术来控制量子核的归纳偏差，否则它们不太可能在经典数据上提供量子优势。
通过基于CRISPR的功能基因组学阐明神经元和神经胶质的疾病状态 通过计算机视觉和神经元视觉解码人类身份 对Gliomas中BRAFV600E抑制的反应和抵抗力：前方的障碍？ 人工特征和多功能模板 - 台式和床头验证低成本可编程的皮质刺激剂，用于双向脑部计算机界面研究 劳伦斯·伯克利国家实验室 晶圆尺度和通用范德华金属半导体触点 UC Irvine 患者衍生的结直肠癌的人血管化微肿块模型概括了临床疾病 使用隐藏的Markov建模和揭示设计构想的隐藏模式 在针对CLL/SLL的目标治疗时代认识到未满足的需求：“过去是序言”（莎士比亚） 机器学习辅助高温储层热储能优化
摘要在过去十年中，通过应用新技术，我们对神经疾病的理解得到了极大的增强。全基因组关联研究已突出了神经胶质细胞作为疾病的重要参与者。单细胞分析技术正在以未注明的分子分辨率提供神经元和神经胶质疾病状态的描述。然而，我们对驱动疾病相关的细胞态的机制以及这些状态如何促进疾病的机制仍然存在巨大差距。我们理解中的这些差距可以由基于CRISPR的功能基因组学桥接，这是一种有力的系统询问基因功能的方法。在这篇综述中，我们将简要回顾有关神经疾病相关的细胞态的当前文献，并引入基于CRISPR的功能基因组学。我们讨论了基于CRISPR的筛查的进步，尤其是在相关的脑细胞类型或细胞环境中实施时，已经为发现与神经系统疾病相关的细胞状态的机制铺平了道路。最后，我们将描述基于CRISPR的功能基因组学的当前挑战和未来方向，以进一步了解神经系统疾病和潜在的治疗策略。
伯克希尔经济战略 2025-2035
3. 初步研究：计划与伯克希尔全境和地方层面的主要利益相关者和合作伙伴进行磋商，介绍我们的主要发现，并就他们的优先事项和他们认为需要改变的地方征求他们的意见
伯克希尔·哈撒韦能源绿色融资框架
我们的业务包括部署无碳发电、探索碳捕获等先进技术、分阶段淘汰监管范围内的燃煤机组、推进输电基础设施建设以更有效地开发和整合无碳资源，并通过部署储能系统来发挥这些努力的作用。我们还在为未来做准备，建设电动汽车基础设施，寻找新的机会，例如从热耗竭的地热盐水中回收锂，以推进负责任地生产国内锂供应并支持汽车电气化。伯克希尔哈撒韦能源公司凭借强大而全面的业务规划以及伯克希尔哈撒韦公司旗下的竞争优势和财务实力，在实现温室气体净零排放方面处于领先地位。我们将继续专注于实现公司的愿景，在未来几十年为所有利益相关者带来可持续能源解决方案的好处。
劳伦斯伯克利国家实验室
我们展示了在数字量子计算机上对量子场论非平衡动力学的模拟。作为一个代表性的例子，我们考虑 Schwinger 模型，这是一个 1+1 维 U(1) 规范理论，通过 Yukawa 型相互作用耦合到标量场理论描述的热环境。我们使用在空间晶格上离散化的 Schwinger 模型的哈密顿量公式。通过追踪热标量场，Schwinger 模型可以被视为一个开放的量子系统，其实时动力学由马尔可夫极限中的 Lindblad 方程控制。与环境的相互作用最终使系统达到热平衡。在量子布朗运动极限中，Lindblad 方程与场论 Caldeira-Leggett 方程相关。通过使用 Stinespring 膨胀定理和辅助量子比特，我们使用 IBM 的模拟器和量子设备研究了 Schwinger 模型中的非平衡动力学和热态准备。作为开放量子系统的场论的实时动力学和此处研究的热态准备与核物理和粒子物理、量子信息和宇宙学中的各种应用相关。
劳伦斯伯克利国家实验室
自由能是一种重要的热力学性质，它使得计算物理系统几乎所有的平衡性质成为可能，从而可以构建相图并预测传输、化学反应和生物过程。因此，有效计算自由能的方法引起了物理学和自然科学领域的广泛关注，而自由能通常是一个难题。大多数计算自由能的技术都针对经典系统，而对量子系统中自由能的计算则较少探索。最近开发的涨落关系使得从一组动态模拟中计算量子系统中的自由能差异成为可能。虽然在经典计算机上执行此类模拟难度极大，但量子计算机可以有效地模拟量子系统的动态。在这里，我们提出了一种算法，该算法利用一种称为 Jarzynski 等式的涨落关系来在量子计算机上近似量子系统的自由能差异。我们讨论了在什么条件下我们的近似值会变得精确，以及在什么条件下它充当严格的上限。此外，我们成功地在真实的量子处理器上使用横向场 Ising 模型证明了我们的算法的概念。随着量子硬件的不断改进，我们预计我们的算法将能够计算自然科学中各种量子系统的自由能差异。
加州大学伯克利分校
1 加州大学伯克利分校分子与细胞生物学系，美国伯克利；2 加州大学伯克利分校创新基因组学研究所，美国伯克利；3 帕金森病科学联合研究网络 (ASAP)，美国切维蔡斯；4 阿尔伯特爱因斯坦医学院 Dominick P. Purpura 神经科学系，美国布朗克斯；5 加州大学旧金山分校海伦迪勒家庭综合癌症中心，美国旧金山；6 加州大学旧金山分校泌尿外科系，美国旧金山；7 Arc 研究所，美国帕洛阿尔托；8 陈扎克伯格生物中心，美国旧金山；9 加州大学伯克利分校海伦威尔斯神经科学研究所，美国伯克利；10 阿尔伯特爱因斯坦医学院遗传学系，美国布朗克斯； 11 美国布朗克斯区阿尔伯特爱因斯坦医学院露丝·L·和戴维·S·戈特斯曼干细胞与再生医学研究所