由于其两维的性质以及存在两个良好的物理极限 - 线性和弯曲的配置,以及中间性构造 - 质中性物种 - 质膜(Quasilinear)物种 - 由大峰值运动使其富有谱图,因此,的研究已被促进了自由度的研究。 Positive or non-monotonous anaharmonicities, the latter associated with the occurrence of the Dixon dip in the Birge-Sponer plot for nonrigid molecules [2], and anomalous ro- tational spectra due to the mixing of linear and bent characters in the wave functions of states straddling in the propinquity of the barrier to linearity [3, 4] are the most salient spectroscopic features可以在准线性物种的光谱中找到。 光谱法的显着进步和发展使得一些分子物种的高弯曲泛音的实验访问可能。 以这种方式,有可能访问实验光谱信息,从而可以在线性屏障周围研究系统[5,6]。 水[7]和NCNC [8-10]获得的结果特别相关。 最近,Cushman和Duistermaat [11]最初引入的量子单片概念并由Child [12]重新审视,这在波浪函数复杂性的系统中的分配大大帮助了状态,这是由于国家邻近的障碍与线性的障碍,妨碍了状态性的状态,妨碍了一个状态标记[5-8,13]。 这一领域的开创性作品是Hougen-Bunker-Johns Bender Hamiltonian [15]。的研究已被促进了自由度的研究。Positive or non-monotonous anaharmonicities, the latter associated with the occurrence of the Dixon dip in the Birge-Sponer plot for nonrigid molecules [2], and anomalous ro- tational spectra due to the mixing of linear and bent characters in the wave functions of states straddling in the propinquity of the barrier to linearity [3, 4] are the most salient spectroscopic features可以在准线性物种的光谱中找到。光谱法的显着进步和发展使得一些分子物种的高弯曲泛音的实验访问可能。以这种方式,有可能访问实验光谱信息,从而可以在线性屏障周围研究系统[5,6]。水[7]和NCNC [8-10]获得的结果特别相关。最近,Cushman和Duistermaat [11]最初引入的量子单片概念并由Child [12]重新审视,这在波浪函数复杂性的系统中的分配大大帮助了状态,这是由于国家邻近的障碍与线性的障碍,妨碍了状态性的状态,妨碍了一个状态标记[5-8,13]。这一领域的开创性作品是Hougen-Bunker-Johns Bender Hamiltonian [15]。这是一个从经典力学借来的概念,一旦系统能量足够大以探测局部鞍点或最大值,以防止定义全球动作角变量的定义[14]。非矛盾分子物种中弯曲振动的理论建模需要特殊工具,因为较大的振幅振动自由度强烈地伴随着自由度和旋转的自由度。这项工作后来扩展到了半irigid bender hamiltonian [16]和一般的semirigid bender hamiltonian [17]。基于上述开发的模型[18]目前是分析非矛盾分子光谱的标准方法,其中同时考虑了旋转和振动自由度的同时考虑实验术语值的建模和量子标签的分配所需。代数方法,尤其是Vibron模型是传统的分子模型的传统内部差异方法的替代方法。该模型基于对称考虑因素,并在很大程度上依赖于Lie代数的特性[19]。Vibron模型(VM)属于一个模型家族,该模型分配了U(n + 1)代数为n维问题的动力学或频谱生成代数[20]。类似的模型已成功地应用于哈德子[21,22]和核[23-25]的结构的建模。2DVM定义了一种形式主义,该形式主义能够建模弯曲程度的线性和弯曲限制案例,以及表征中间情况的大幅度模式[30-33]。在原始的Vibron模型形式主义中,由Iachello引入,双子型分子物种的反振动激发被视为集体骨气兴奋[26],并且动态代数为u(3+1)= u(4),由于自由度的相关程度[25,25,27]。弯曲振动的二维性质以及简化Vibron模型形式主义以有效地处理多原子系统的需求,自然而然地驱动着vibron模型(2DVM)的二维极限的制定[28,29]。最近发表了在本工作中使用的代数哈密顿量的四体操作员的扩展[34]。2DVM也已用于耦合弯曲器的建模[28,35-37],拉伸弯曲中的相互作用[38-41]和异构反应中的过渡态[42]。
5.4 降阶模型和基于物理的修正 5-6 5.4.1 方法论 5-6 5.4.1.1 旋翼诱导流入动力学 5-6 5.4.1.2 旋翼间干扰 5-8 5.4.1.3 气动干扰 5-9 5.4.1.4 机身气动 5-9 5.4.1.5 带旋翼超前-滞后的发动机/传动系统动力学 5-9 动力学 5.4.1.6 传感器和斜盘执行器动力学 5-10 5.4.2 应用 5-10 5.4.3 优势和局限性 5-10 5.5 基于物理的模拟的模型参数调整 5-11 5.5.1 方法论 5-11 5.5.1.1 D 级飞行员训练的参数调整 5-11模拟器 5.5.1.2 工程研究的参数调整 5-11 模拟 5.5.2 应用 5-12 5.5.3 优点和局限性 5-12 5.6 关键模拟常数的参数识别 5-12 5.6.1 方法 5-12 5.6.2 应用 5-12 5.6.3 优点和局限性 5-12 5.7 从点 ID 模型和修剪数据进行拼接模拟 5-13 5.7.1 方法 5-13 5.7.2 应用 5-15 5.7.3 优点和局限性 5-15 5.8 参考文献 5-16
抽象量子计算是一种信息处理范式,它使用量子力学属性来加速构成综合问题。基于门的量子计算机和量子退火器(QAS)是当今用户可以访问的两个商业上可用的硬件平台。尽管很有希望,但现有的基于门的量子计算机仅由几十个Qubits组成,对于大多数应用来说,量子不够大。另一方面,现有的QA具有数千个量子位的QA有可能解决某些领域的优化问题。QAS是单个指令机,并且要执行程序,将问题扔给了Hamiltonian,嵌入了硬件上,并且运行了单个Quanth Machine指令(QMI)。不幸的是,硬件中的噪声和瑕疵也会在QAS上进行次优的解决方案,即使QMI进行了数千个试验。QA的有限可编程性意味着用户对所有试验执行相同的QMI。在整个执行过程中,这对所有试验进行了类似的噪声验证,从而导致系统偏见。我们观察到系统偏见会导致亚最佳解决方案,并且不能通过执行更多试验或使用现有的减轻误差方案来缓解。为了应对这一挑战,我们提出了相等的(e nosemel qu antum a nnea ling)。均等通过向程序QMI添加受控的扰动来生成QMI的集合。在质量检查上执行时,QMI的合奏会导致该程序在所有试验中都遇到相同的偏见,从而提高了解决方案的质量。我们使用2041 Qubit d-Wave QA的评估表明,相等的桥接基线和理想之间的差异平均为14%(最高26%),而无需进行任何其他试验。可以将相等的相等与现有的缓解误差方案相结合,以进一步弥合基线和理想之间的差异55%(高达68%)。
摘要 本文探讨了飞行模拟器的保真度要求,以改进训练并解决与旋翼机飞行中失控 (LOC-I) 相关的问题。为了说明背景,本文介绍了旋翼机事故统计趋势。数据显示,尽管最近采取了安全举措,但 LOC-I 旋翼机事故已被确定为事故率的一个重要且不断增长的因素。20 世纪 90 年代末,固定翼商用飞机界面临着与失控预防和恢复相关的类似情况,并通过协调的国际努力,制定了有针对性的培训计划以降低事故率。本文介绍了从固定翼计划中吸取的经验教训,以强调如何需要改进旋翼机建模和仿真工具,通过更高质量的基于模拟器的培训计划来减少旋翼机事故。本文回顾了相关的飞行模拟器认证标准,重点关注飞行模型保真度和前庭运动提示要求。旋翼机建模和运动提示研究的结果强调了相关的保真度问题,旨在确定进一步活动的领域,以提高用于 LOC-I 预防训练的模拟器标准的保真度。
摘要:Dnazymes已被广泛用于许多传感和成像应用中,但是自1994年发现以来,很少使用基因工程,因为它们的底物范围主要限于单链DNA或RNA,而遗传信息则存储在双链DNA(DSDNA)中。为了克服这一主要局限性,我们在这里报告了肽核酸(PNA)辅助双链DNA通过dnazymes(Panda)辅助的DNA迹象,这是将Dnazyme活性扩展到DSDNA的第一个例子。我们表明,熊猫在有效划痕或导致靶dsDNA上有双链破裂是可以编程的,靶DsDNA模仿了蛋白质核酸酶,并且可以充当分子克隆中的限制酶。除了比蛋白质酶小得多,在我们测试的条件下,熊猫还具有更高的序列保真度,这证明了其作为基因工程和其他生化应用的新型替代工具的潜力。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles,公共卫生硕士、博士;Johan Ordish,文学硕士;Richard Branson,理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试,解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究,制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场,并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起,这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此,医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要,制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要,其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心,通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具,并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力,并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据,以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来,人们对合成数据的兴趣日益浓厚,原因有很多,包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力,以及解决真实数据局限性的能力,如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是,尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年,但直到最近,合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲,合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面,高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系,并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源,并且根据需要合成数据的应用,使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
摘要 — 在量子计算中,使用高保真度纠缠量子比特对在两个系统之间进行通信至关重要。为了提高两个纠缠量子比特之间的保真度,人们使用一种称为蒸馏的技术。蒸馏协议有很多种。1995 年,Bennet 等人发表了一篇论文 [1],其中介绍了一种名为 BBPSSW 的协议。1996 年,Deutsch 等人发表了一篇新论文,进一步改进了该协议,其中介绍了一种名为 DEJMPS 的新协议。最后,在 2008 年,Campbell 和 Benjamin 发表了一篇论文,介绍了一种使用光子损耗蒸馏纠缠量子比特对的最终新方法。为了将每个协议与另一个协议进行比较,我们将对每个协议进行解释。然后,将从四个不同的点对这三个协议进行比较。这些是输入灵活性 1 、成功蒸馏的概率、每次迭代的保真度改进和效率 2 。经过比较可以得出结论:DEJMPS 是总体最佳的协议,因为它在上述四点中总体排名最高。
抽象资源理论在量子信息理论中起着重要的作用,因为它们确定了足智多谋的状态和渠道,这些国家和渠道可能对否则无法到达的任务有可能有用。基于自由状态和自由操作的定义的这种理论的基本结构,可以成功地适应不同的非经典方面,例如量子相干性和纠缠,但仍不清楚是否可以扩展此类形式上的框架以及多远。在这项工作中,通过将信息作为最原始的量子资源和定义的销售资源摧毁的操作,我们开发了一种统一的方法,证明能够涵盖几个非经典方面,包括新开发的量子不真实和基于现实主义的非局限性的概念。
第一台 Link Trainer。该设备有一套基本的仪器、一个原始的运动平台,没有视觉显示器 (Lee, 2009)。第二次世界大战爆发后,Link Trainer 被整合到飞行训练中并得到广泛使用。当时,训练事故率相当高,使用模拟器降低飞机事故率被认为是合乎逻辑的结果 (Valverde, 1973)。模拟器替代飞机的训练价值是直观的,基于常识 (Lee, 2009)。战后,由于战争期间的许多技术进步,模拟器取得了快速发展。模拟计算机的发展对这一发展至关重要。然而,飞行模拟器的学术研究直到 1949 年左右才开始 (Valverde, 1973)。这些研究今天仍在认真进行。
1 温州医科大学附属眼科医院眼视光学院、卫生部视觉科学国家重点实验室、浙江省眼视光重点实验室,浙江省温州市,2 美国马里兰州贝塞斯达美国国立卫生研究院国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所分子生物学实验室,3 北京生命科学研究所,4 浙江省温州市温州医科大学附属第二医院和育英儿童医院,5 美国宾夕法尼亚州费城费城儿童医院雷蒙德·G·佩雷尔曼细胞与分子治疗中心,6 浙江省温州市温州医科大学基因组医学研究所,7 中国科学院遗传与发育生物学研究所植物细胞与染色体工程国家重点实验室和基因组编辑中心,北京