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对玉米中与内核大小相关特征的遗传结构和基因资源进行系统研究
摘要：谷物产量是玉米中最关键和最复杂的定量性状。内核长度（KL），内核宽度（kW），内核厚度（KT）和与核大小相关的数百 - 内核重量（HKW）是玉米中与产量相关性状的必不可少的组成部分。通过广泛使用定量性状基因座（QTL）映射和全基因组关联研究（GWAS）分析，已经发现了数千个QTL和定量性状核苷酸（QTN）来控制这些性状。但是，只有其中一些被克隆并成功地用于育种计划。在这项研究中，我们详尽地收集了与四个性状相关的基因，QTL和QTN，进行了QTL和QTN的聚类识别，然后将QTL和QTN簇合并以检测共识热点区域。总共确定了与内核大小相关性状的31个热点。他们的候选基因被预测与调节内核发展过程的众所周知的途径有关。可以进一步探索识别的热点，以进行细化和候选基因验证。最后，我们提供了高产和优质玉米的策略。这项研究不仅会促进因果基因的克隆，还可以指导玉米的繁殖实践。
内核共生的63 kDa周质蛋白
摘要：革兰氏阴性细菌holospora ottusa是纤毛尾ca的大核特异性共生体。众所周知，这种细菌的感染诱导了宿主HSP60和HSP70基因的高水平外，并且宿主细胞同时获得热震和高盐抗性。此外，在其氨基酸序列中具有DNA结合结构域的H. ottusa特异性63-kDa的感染形式被分泌到宿主大核中后，将其分泌到宿主的大核中，并留在大核中并留在原子核中。这些事实表明，63 kDa蛋白与宿主大核DNA的结合会导致宿主基因表达的变化并增强宿主细胞的环境适应性。这种63 kDa蛋白被更名为周质区域蛋白1（PRP1），以将其与具有相似分子量的其他蛋白区分开。确认PRP1是否确实与宿主DNA，SDS-DNA PAGE和DNA Af-FILITY色谱法与小腿胸腺DNA和Caudatum DNA进行了结合，并结合了PRP1与单克隆DNA弱结合，该PRP1与促进63- kda蛋白的单克隆抗体与Caudatum dna弱结合。
内核和量子机器学习
摘要：支持向量机 (SVM) 和核方法 (KM) 被广泛用于数据学习中的分类和回归。核是将数据映射到更高（可能是无限）维度的正定函数。通常，SVM 1 将核方法实现为子程序，将非线性数据映射到更高维度，使其变为线性可分。SVM 在此特征空间中的数据点类别之间绘制线性决策边界。本文从经典机器学习的角度回顾了核和核方法及其在量子机器学习中的可能实现。我们从核的基础开始，包括希尔伯特空间和再生核希尔伯特空间、Mercer 条件，并证明了三个广泛使用的核满足 Mercer 条件的有效性。我们回顾了两种不同的量子机器学习方法，即参数化量子电路和基于核的训练，并讨论了其中一种相对于另一种的潜在优势。本文可以帮助读者开始了解核理论和量子机器学习。
过滤库Riemannian基于Riemannian的内核支持向量机，用于电动图像解码
摘要。大脑计算机接口（BCI）通过脑电图（EEG）信号实现大脑和外部机器之间的通信，这引起了很多关注。基于运动图像的BCI（MI-BCI）是BCI领域中最重要的范例之一。在Mi-BCI中，可以使用机器学习算法有效地识别运动意图的目标肢体。作为用于电机图像解码的典型机器学习算法，基于Riemannian的内核支持向量机（RK-SVM）算法无法从多频段中提取功能，从而限制了其性能。为了解决此问题，提出了将滤波器基于Riemannian的内核支持向量机（FBRK-SVM）方法，该方法结合了过滤器库结构和基于Riemannian的内核。在两个常用的公共数据集的比较实验中，发现所提出的算法可以产生更高的解码性能，这为运动成像的分类提供了新的选择。
量子内核用于了解量子物质的阶段
经典机器学习已经成功预测了物质的经典相和量子相。值得注意的是，核方法因其提供可解释结果的能力而脱颖而出，将学习过程与物理序参量明确地联系起来。在这里，我们利用量子核。它们与保真度有着天然的联系，因此可以借助量子信息工具来解释学习过程。具体来说，我们使用支持向量机（带有量子核）来预测和表征二阶量子相变。我们解释并理解了使用每个站点的保真度（而不是保真度）时的学习过程。在横向场中的 Ising 链中测试了广义理论。我们表明，对于小尺寸系统，即使在远离临界性的情况下训练，该算法也能给出准确的结果。此外，对于更大的尺寸，我们通过提取正确的临界指数 ν 来确认该技术的成功。最后，我们提出了两种算法，一种基于保真度，一种基于每个站点的保真度，用于对量子处理器中的物质相进行分类。
Paulihedral：用于量子模拟内核的通用块编译器优化框架
量子模拟内核是一个重要的子程序，在许多量子程序中以非常长的门序列出现。在本文中，我们提出了 Paulihedral，这是一个分块编译器框架，它可以通过利用高级程序结构和优化机会来深度优化此子程序。Paulihedral 首先采用了一种新的 Pauli 中间表示，它可以维护量子模拟内核中的高级语义和约束。这自然可以实现难以在低门级实现的新型大规模优化。具体而言，我们提出了两种与技术无关的指令调度过程和两种与技术相关的代码优化过程，它们协调了编译器的电路综合、门取消和量子位映射阶段。实验结果表明，Paulihedral 在近期超导量子处理器和未来容错量子计算机的广泛应用中都可以胜过最先进的编译器基础设施。
AI 引擎内核编码最佳实践指南
虽然大多数标准 C 代码都可以为 AI 引擎编译，但代码可能需要重构才能充分利用硬件提供的并行性。AI 引擎的强大之处在于它能够使用两个向量执行乘法累加 (MAC) 运算、为下一个运算加载两个向量、存储上一个运算的向量以及在每个时钟周期增加指针或执行另一个标量运算。称为内在函数的专用函数允许您定位 AI 引擎向量和标量处理器并提供几个常见向量和标量函数的实现，因此您可以专注于目标算法。除了向量单元之外，AI 引擎还包括一个标量单元，可用于非线性函数和数据类型转换。