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频率键光子量子信息
离散的频率模式或垃圾箱，融合了光子量子信息处理的机会和挑战。频率键编码的光子很容易通过集成的量子光源生成，该量子光源自然高，在光学纤维中稳定，并且在单个空间模式下可显着平行。然而，在频率箱状态上进行的量子操作需要连贯且可控制的多频干扰，这使得它们比传统的空间自由度更具挑战性地操纵。在这次迷你审查中，我们描述了最近改变了这些挑战并向前推动的频率箱的最新发展。着眼于源，操纵方案和检测方法，我们介绍了频率键编码的基础，总结了艺术的状态，并推测了该领域的下一个阶段。鉴于综合光子学，高纤维量，且具有原则的原始符，频率binquantuminforminationspoispoiserpoiserge的频率，并在实用的量子信息处理上留下了标记，并在网络中占地来在网络中提供了唯一的工具，可为互联网提供独特的工具，并互相互动，并高高地互动，且高音和高音范围。©2023 Optica
神经康复和认知增强的虚拟现实
摘要：我们对计算机生成的世界的访问改变了我们的感受，思维方式以及如何解决问题的方式。在这篇综述中，我们探讨了不同类型的虚拟现实，身临其境或非降低性的实用性，以提供可控制的，安全的环境，以实现个人培训，神经疗程甚至更换丢失的功能。虚拟现实对神经元可塑性的神经生物学作用已显示导致皮质灰质体积增加，电脑betaβ波的浓度较高以及增强的认知性能。虚拟现实的临床应用得到了创新的大脑 - 计算机界面的帮助，这些界面可以直接利用由不同脑皮质区域产生的电活动，以精确地自愿控制连接的机器人设备。虚拟现实对于健康的个体作为一种叙事媒介也很有价值，可以在自我完善和个人发展的综合过程中重新设计其个人故事。基于虚拟现实的技术的未来升级有望帮助人类超越其生物体的局限性，并增强其塑造物理现实的能力，以更好地满足全球化世界的需求。
细胞外囊泡的基因编辑
摘要：CRISPR / CAS技术近年来已经急剧提高。已经表征了许多具有新属性的不同系统，并且已经设计了众多混合CRISPR / CAS系统，能够修改表观基因组，调节转录和DNA和RNA中正确的突变。但是，CRISPR / CAS系统的实际应用受到缺乏有效的交付工具的严重限制。在这篇评论中，概述了以核糖核蛋白络合物形式开发用于提供CRISPR / CAS的车辆的最新进展。最重要的是，我们强调使用细胞外囊泡（EV）进行CRISPR / CAS递送，并描述其独特的特性：生物相容性，安全性，合理设计的能力以及越过生物障碍的能力。可用的分子工具以可控制的方式将所需蛋白质和 /或RNA货物加载到囊泡中，并塑造电动汽车表面以靶向递送到特定的组织中（例如，使用靶向配体，肽或纳米生物体）。均出现了内源性（CRISPR / CAS的细胞内产生）和电动汽车的外源性（后生产）负载的机会。
进步日期和未来CH
已经确定了获得的免疫缺陷综合征（AIDS）的人类免疫缺陷病毒（HIV）以来已经过去了四十年了。第一个报道的案例记录在1981年。根据UNAID/WHO关于HIV/AIDS的报告，迄今为止，全世界估计有3840万患者一直患有HIV-1感染和艾滋病。此外，自流行病开始以来，估计有4,010万人因艾滋病毒和与艾滋病相关的疾病而丧生（1）。这些数字在任何方面都非常惊人。自艾滋病毒/艾滋病流行病早年以来，世界各地的科学社区在控制病毒方面做出了前所未有的努力，特别着重于将基础科学转化为抗逆转录病毒疗法的发展。这导致了学术和药品实验室，医生和医疗保健提供者，公共卫生官员，资助机构以及艾滋病毒/艾滋病患者的研究社区之间的紧张合作。这是医学史上真正杰出的联盟。针对艾滋病毒生命周期各个步骤的药物组合的新型治疗剂的开发和实施使艾滋病毒感染和艾滋病从不可行的致命疾病转变为可控制的慢性
量子威胁和抗量子的密码
3通用量子计算机的概念是经典通用计算机一词的量子类比。非常粗略：在通用量子上，计算机可以运行任何量子算法。量子计算机的可伸缩性意味着其计算范围的较小增加（例如，输入的扩展）将不需要大量要求，并且对可伸缩量子计算机的输入长度将逐渐扩展。可靠（容错）量子计算机应以足够的精度去除任何长量子计算的错误。4当代通用量子计算机被称为NISQ-嘈杂的中间量表量子（计算机），即中间尺度的拳头量子计算机。可能是构建隐性相关量子计算机的最大问题是难以确保足够可靠的降噪。根据一些估计，需要一千个物理量子[23]，[24]才能实现一个可靠的工作逻辑量子。逻辑量子位是位的量子类比。量子算法可与逻辑Qubits一起使用。物理量子位是一个量子系统，具有两个基本状态的可控制的一般叠加。逻辑Qubits是能够在可靠的量子计算中代表量子算法中量子位的物理量子系统的系统。
超越艾滋病毒/艾滋病：人类逆转录病毒学研究的新方向
人类逆转录病毒学是病毒学的一个分支，主要研究感染人类的逆转录病毒，其中最突出的代表是艾滋病毒/艾滋病大流行。自 20 世纪 80 年代发现人类免疫缺陷病毒 (HIV) 以来，人们一直致力于广泛研究，以了解 HIV、其感染机制以及治疗和预防策略。多年来，抗逆转录病毒疗法的发展已将 HIV 从死刑转变为可控制的慢性病。然而，随着科学界在抗击 HIV 方面取得进展，逆转录病毒学研究已扩展到研究其他人类逆转录病毒、发现新的治疗方法，并探索有关逆转录病毒生物学及其在人类疾病中的作用的更广泛问题。本文探讨了人类逆转录病毒学研究的新方向，重点关注新出现的逆转录病毒感染、前沿科学进展以及逆转录病毒相关疾病和治疗的潜在未来前景。逆转录病毒是一种 RNA 病毒家族，它们使用逆转录酶通过 DNA 中间体进行复制。尽管 HIV 因其对公共卫生的重大影响而长期主导着逆转录病毒研究，但其他人类逆转录病毒正成为科学界越来越感兴趣的领域 [1-3]。
CAR T细胞疗法的产品属性与二线大B细胞淋巴瘤（Zuma-7）的疗效和毒性差异化
a ticabtagene cileoleucel（AXI-CEL）是一种自体抗CD19嵌合抗原受体（CAR）T细胞治疗，用于复发/难治性大B细胞淋巴瘤（LBCL;参考1）基于Zuma-1的结果，在≥2条全身治疗后的难治性LBCL中的轴Cel和Zuma-7（NCT03391466;参考>2–4），一项III期随机研究，研究AXI-CEL与护理标准（SOC; SAL-VAGE化学疗法，以及在二线复发/冷冻LBCL的反应中，高剂量化学疗法和自体干细胞移植）。在Zuma-7中，Axi-cel降低了SOC [无事件生存（EFS）HR，0.398的优势； p <0.0001; EFS中位数分别为8.3个月和2.0个月]。AXI-CEL具有可控制的毒性和≥3级细胞因子释放综合征（CRS）和神经系统释放事件（NE）的毒性（NE），在数值上低于Zuma-1（同龄人1 + 2；参考文献4）。尽管Zuma-7的总体积极结果仍然存在抗毒性，毒性和毒性（CRS和NES）的风险，在CAR T细胞干预后，保证对产品与治疗耐药性和毒性的关系进行保证研究和患者特征。
网格空白的太阳能光伏电动电池应用
摘要 - 该项目的主要目的是开发一个系统，以连续为电动汽车电池充电并控制三个相网系统。使用扰动和观察方法用于从太阳PV阵列中获取最大功率。电动汽车电池在直流链路处的双向转换器连接，直流链路也连接到电压源转换器，该电动汽车电池在低负载需求下会充电并在高负载需求下排放。此转换器通常通过此电池电池在DC链路处保持最大功率，可以通过拿到低额定电池来存储额外的电源来充电。使用网格连接的太阳能PV电池电池系统以更好的方式使用自适应递归数字过滤器。当太阳能消失发生变化并更改负载需求时，具有递归过滤器控制的系统是可控制的。VSC在没有太阳能发电的情况下没有任何干扰，并将反应性转移到网格中，而无需任何干扰。该项目是在MATLAB中的仿真的帮助下完成的，并且在稳态条件和动态条件下都可以完成硬件原型的测试结果。
基于火焰的NERF调节3D脸渲染
摘要。传统的3D面模型基于带纹理的网格表示。最重要的模型之一是火焰（通过刻板模型和表达式学习的面孔），它会产生完全可控制的人脸的网格。不幸的是，此类模型在捕获几何和外观细节方面存在问题。与网格表示相反，神经辐射场（NERF）产生极其清晰的渲染。但是，隐式很难动画，并且不能很好地推广到看不见的表达。有效控制NERF模型以获得面部操纵并不是微不足道的。本文提出了一种名为Nerflame的新方法，该方法结合了NERF和火焰方法的优势。我们的方法使NERF具有高质量的渲染能力，同时对视觉外观完全控制，类似于火焰。与使用神经网络进行RGB颜色和体积密度建模的传统基于NERF的结构相反，我们的方法将火焰网格用作独特的密度体积。因此，颜色值仅存在于火焰网格的附近。我们的模型的核心概念涉及根据其与网格的接近度调整体积密度。此火焰框架无缝地融合到NERF体系结构中，以预测RGB颜色，从而使我们的模型能够明确并隐式地捕获RGB颜色。
突破分配的快速准确的机器学习自动载体
我们详细介绍了机器学习自动级别的成功部署，该机器自动级别大大降低了分组计算机科学分配所需的分级人工。这项任务（将学生都任命为编程的游戏，该游戏由一个可控制的桨和一个球从桨上弹跳以折断砖头的游戏 - 很受欢迎，因为它吸引了具有入门计算机智能概念的学生，但产生了巨大的分级负担。由于游戏的互动性质，评分违反了传统的单元测试，而通常需要手动玩每个学生的游戏以搜索错误。这相当于标准课程提供的45小时的评分，并防止了进一步的分配。我们的自动骑士通过与强化学习者和为教师的发现错误的视频进行了每种学生游戏，从而减轻了这一负担。在用手动分级的A/B测试中，我们发现我们的人类AI自动载体将评分时间减少了44％，同时将分级准确度略有提高6％，最终在两份分配的产品中节省了大约30小时。我们的结果进一步表明，通过类似的机器学习技术对其他交互式作业（例如其他游戏或构建网站）进行分级的实用性。https://ezliu.github.io/breakoutgrader的实时演示。