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单面连续光电润湿数字微流控芯片上的液滴二维操控
数字微流控芯片是一种液体处理器，利用电润湿效应移动、合并和分裂液滴，从而进行生化分析。然而，一旦包含几十个以上的电极，硬接线电润湿芯片就会变得繁琐。单面连续光电润湿，其中无特征半导体膜的电润湿效应由光图案控制，是解决这一硬接线瓶颈的有希望的解决方案，但到目前为止，二维液滴操控仍然很困难。在这里，我们演示了通过使用 Z 形光图案沿任意方向操纵液滴，这些光图案将电场旋转任意角度。我们提供了一个驱动液滴朝不同方向移动的理论模型。它通过 Comsol 模拟和实验进行了验证。凹槽宽度的优化使 y 方向的驱动电压大大增加。该芯片可以以 4.86 mm/s 的最大速度沿 y 方向移动染色水滴。这种多维液滴驱动为单侧连续光电润湿开辟了新的可能性，例如合并不在一条线上的液滴、高效液滴混合以及绕过液滴以避免聚结。
量子光学硬件的量子计算机辅助设计
摘要 量子系统的参数会随着所涉及的量子粒子数量呈指数增长。因此，存储或操纵底层波函数的相关内存要求远远超出了由几十个粒子组成的量子系统的最佳经典计算机的极限，从而导致其数值模拟面临严峻挑战。这意味着新量子设备和实验的验证和设计从根本上局限于小系统规模。目前尚不清楚如何充分发挥大型量子系统的潜力。在这里，我们提出了量子计算机设计的量子硬件的概念，并将其应用于量子光学领域。具体来说，我们将高维多体纠缠光子的复杂实验硬件映射到基于门的量子电路中。我们明确展示了如何实现玻色子采样实验的数字量子模拟。然后，我们说明了如何为复杂的纠缠光子系统设计量子光学装置，例如高维格林伯格-霍恩-泽林格态及其衍生物。由于光子硬件已经处于量子霸权的边缘，并且基于门的量子计算机的发展正在迅速推进，我们的方法有望成为未来量子器件设计的有用工具。
![arXiv:2302.11320v1 [quant-ph] 2023 年 2 月 22 日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0a2eb7025c71ddd96457925a514ed7ee47364a40.webp)
arXiv:2302.11320v1 [quant-ph] 2023 年 2 月 22 日
我们提出了量子选择配置相互作用 (QSCI)，这是一类混合量子经典算法，用于计算噪声量子装置上多电子哈密顿量的基态和激发态能量。假设可以在量子计算机上通过变分量子特征值求解器或其他方法准备近似基态。然后，通过在计算基础中对状态进行采样（这对于经典计算来说通常很难），可以识别出对再现基态很重要的电子配置。在经典计算机上，将这些重要配置所跨越的子空间中的哈密顿量对角化，以输出基态能量和相应的特征向量。可以类似地获得激发态能量。由于噪声量子装置仅用于定义子空间，因此结果对统计和物理错误具有鲁棒性，并且即使存在此类错误，所得的基态能量也严格满足变分原理。由于子空间中的显式特征向量是已知的，因此还可以估算出各种其他算子的期望值，而无需额外的量子成本。我们通过数值模拟验证了我们的提议，并在一个 8 量子比特分子汉密尔顿量的量子设备上进行了演示。通过利用具有几十个量子比特的量子设备，并借助高性能经典计算资源进行对角化，所提出的算法有可能解决一些具有挑战性的分子问题。
在整个寿命中保持大脑健康Centromere多样性及其对植物核型和植物繁殖的进化影响
恢复缺乏减数分裂辅酶的染色体基因座中的减数分裂重组（Schmidt等，2020； R r€Onspies等，2022）。相比之下，多个或“丰富”的重排通常会导致减少减数分裂染色体的分离和非整倍型配子，从而损害了植物的生存能力（Heng，2019年）。许多核型重排可能会导致密切相关的加入之间的生殖屏障，从而导致物种的早期步骤（Lucek等，2023）。这些“丰富”的染色体重排通常由涉及影响一个或多个染色体的几十个断点（甚至数百个）的重排的复杂组合，从而导致结构和/或数值核型变化（Schubert，2024）。在“ Chromoana-Genesis”事件期间出现了多个同时重排，这是由“灾难性”现象引起的，例如DNA复制期间的压力，DNA修复缺陷，暴露于遗传毒性剂（Guo等人，2023年，2023年）或异常的Centromere Centromere行为（目前的审查的重点）。大多数受许多重排影响的生物或细胞可能灭亡。然而，具有可行的新型核型的一小部分可能会持续存在，从而导致基因流势和潜在触发物种（Lucek等，2023）。观察到密切相关的物种在其核型排列中可能会有很大差异，这支持了这一假设。染色体。（2023），在Hoang等人中看到了一些假定的例子。（2022）和Tan等。（2023）。（2024）和Martin等。最近在Lucek等人中回顾了核型变化的核型变化。（2023）在Ferguson等人中看到的植物中有一些最新推定的例子。（2020）。
文章盐洞穴储存能力的潜力
摘要：网格中可再生能源的大规模发电的增加，需要通过廉价，可靠且可访问的大量储能技术来支撑，并在迅速和长时间内迅速提供大量电力。挤压空气储能（CAES）代表了这种存储选择，三个商业设施使用盐洞在德国，美国和加拿大进行存储运营，而CAES现在在许多国家都被积极考虑。在英国存在大量床位的Halite沉积物，并且已经托管或已考虑用于解决方案挖掘的地下气体存储（UGS）洞穴。，我们使用了在EPSRC资助的图像项目中开发的工具，已经使用了具有caes目的的UGS潜力的人，这些方程是使用Huntorf Caes工厂的操作数据验证的。根据2018年英国电力需求约为300 TWH的总理论“静态”（一次性填充）的存储能力，结果表明，最少有几十个TWH储存在盐洞中的TWH储存量，当盐洞穴中的盐库中的电力源与可再生能源的储存量相互促进，并提供了可再生电气的销量，可提供较大的电力，以供电，以提供可再生的电力，以供应量大的电力孔，以供应越来越大量的电力孔，以供应量大的电力孔，以供应越来越多的电力，以提供较大的电力范围，以提供较大的电力范围，以便提供较大的电力。努力。
基因组学如何彻底改变分类学，
基因组中包含的信息对于我们植物病理学家来说是一座金矿，使我们能够改进诊断方法并寻找与流行病学和植物-微生物相互作用有关的特征，以及它们背后的进化过程。2022 年是《自然》杂志上发表的前两个黄单胞菌全基因组序列（da Silva 等人，2002 年）的 20 周年。十年后，我加入了黄单胞菌社区，致力于宿主适应性研究，这篇出版物是我阅读的第一篇黄单胞菌论文之一。这项工作的一个核心方面是比较两种黄单胞菌致病变种，即柑橘致病菌黄单胞菌和油菜致病菌黄单胞菌，它们分别对柑橘和十字花科植物具有致病性。这种方法使作者能够识别菌株特异性基因并提出可能解释不同宿主特异性和致病过程的机制，这是我们社区中的两个热点问题（Harris 等人，2020 年；Jacques 等人，2016 年）。这种比较基因组学分析在许多方面都具有开创性，下一个黄单胞菌基因组花了三年多的时间才发表。几年后，随着越来越快、越来越便宜的测序技术的出现，全基因组测序“民主化”了（Zhao & Grant，2011 年），很快导致每年发布几十个，然后是几百个黄单胞菌基因组序列（图 1）。
基因组学如何彻底改变分类学
基因组中包含的信息对于我们植物病理学家来说是一座金矿，使我们能够改进诊断方法并寻找与流行病学和植物-微生物相互作用有关的特征，以及它们背后的进化过程。2022 年是《自然》杂志上发表的前两个黄单胞菌全基因组序列（da Silva 等人，2002 年）的 20 周年。十年后，我加入了黄单胞菌社区，致力于宿主适应性研究，这篇出版物是我阅读的第一篇黄单胞菌论文之一。这项工作的一个核心方面是比较两种黄单胞菌致病变种，即柑橘黄单胞菌和油菜黄单胞菌，它们分别对柑橘和十字花科植物具有致病性。这种方法使作者能够识别菌株特异性基因，并提出可能解释不同宿主特异性和致病过程的机制，这是我们社区的两个热点问题（Harris 等人，2020 年；Jacques 等人，2016 年）。这种比较基因组学分析在许多方面都具有开创性，下一个黄单胞菌基因组花了三年多的时间才发表。几年后，随着越来越快、越来越便宜的测序技术的出现，全基因组测序“民主化”了（Zhao & Grant，2011 年），很快导致每年发布几十个，然后是几百个黄单胞菌基因组序列（图 1）。
平等：通过注入受控扰动来改善量子退火器的保真度
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％）。
![arXiv:2103.03747v1 [cond-mat.mes-hall] 2021 年 3 月 5 日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\29284154c5f5c2ba7f73b81863d7cc342093cea5.webp)
arXiv:2103.03747v1 [cond-mat.mes-hall] 2021 年 3 月 5 日
近年来，超导量子处理器取得了重大进展。目前，包含几十个量子位的小型处理器已被证明 1 。处理器的运行保真度在不断提高 2–5 。我们有理由相信，量子算法很快就能在多个领域超越经典算法 6 。然而，要实现容错量子计算，还需要解决许多问题。基于超导电路的量子处理器的一个主要限制是量子位 (qubit) 的相干时间相对较短。通过提高量子位的固有相干性，可以减少操作容错逻辑量子位的开销 7 。因此，当在量子处理器中加入新组件或材料时，最重要的是不要降低物理量子位的相干性。传统上，超导量子电路是在未掺杂的硅衬底或蓝宝石衬底上制作的，以保持高相干性。人们对通过加入新材料和结构 8910 来扩展超导量子电路的功能性有着浓厚的兴趣。对于许多量子应用来说，一种备受关注的材料是 Ge 或 Ge 与硅的混合（硅锗 SiGe）。Ge 和 SiGe 已被用于从约瑟夫森场效应晶体管 11 到自旋量子比特 12 的各种应用中，最近有提议认为 SiGe 可以为片上光到微波转导提供途径 13 。在这里，我们研究了在 Si 衬底上制作的转导量子比特 14 的相干特性，其中已添加由额外层外延硅 (epi-Si) 覆盖的 SiGe 异质结构。将 SiGe 技术与高相干性超导量子电路相结合的可能性可能对量子设备和应用的开发具有重要意义。我们试图回答的主要问题是，是否可以结合 Si/SiGe/Si 堆栈的生长来制造高相干性超导量子电路。为了验证这一假设，我们制造了具有四种不同电容器垫设计的 transmon 设备，如图 1a 所示，
抑郁的人工智能学者的生存策略
一、引言作为在大学从事人工智能 (AI) 研究的人，你与企业 AI 研究巨头（如 Googe DeepMind、OpenAI 和 Meta AI）建立了复杂的关系。每当你看到其中一篇论文，它训练某种巨大的神经网络模型来做一些你甚至不确定神经网络是否可以做的事情，毫无疑问地推动了最先进的技术并重新配置了你对可能性的看法，你就会感到矛盾。一方面：这非常令人印象深刻。你推动人工智能向前发展，真是太好了。另一方面：我们怎么可能跟上？作为一名人工智能学者，领导一个实验室，里面有几名博士生和（如果你幸运的话）一些博士后研究员，也许你的实验室里有几十个图形处理单元 (GPU)，这种研究根本无法进行。需要明确的是，情况并非总是如此。就在十年前，如果你有一台不错的台式电脑和互联网连接，你就拥有了与最优秀的研究人员竞争所需的一切。开创性的论文通常是由一两个人撰写的，他们在常规工作站上运行所有实验。指出这一点对于过去十年内进入研究领域、需要大量计算资源的人来说尤其有用。如果我们从深度学习 [ 9 ] 中学到了一件事，那就是扩展是有效的。从 ImageNet [ 19 ] 竞赛及其各届获奖者到 ChatGPT、Gato [ 17 ] 以及最近的 GPT-4 [ 1 ]，我们已经看到，更多的数据和更多的计算可以产生更好的定量结果，甚至通常是更好的定性结果。（当你读到这篇文章时，那份最近的人工智能里程碑列表可能已经过时了。）当然，学习算法和网络架构也有所改进，但这些改进主要在大规模实验的背景下有用。 （Sutton 谈到了“苦药丸”，指的是当有更多计算可用时，扩展性好的简单方法总能获胜 [ 22 ]。）如今，学术研究人员无法实现这种规模。据我们所知，普通研究人员可用的计算量与保持竞争力所需的计算量之间的差距每年都在扩大。这在很大程度上解释了许多学术界的人工智能研究人员对这些公司的不满。健康