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高能碰撞中带电轨迹寻找的量子路径
在高能粒子碰撞中，带电轨迹查找是一项复杂而又至关重要的工作。我们提出了一种量子算法，特别是量子模板匹配，以提高轨迹查找的准确性和效率。通过引入数据寄存器并利用新颖的 oracle 结构来抽象量子振幅放大例程，可以将数据解析到电路并与命中模式模板匹配，而无需事先了解输入数据。此外，我们解决了命中数据缺失带来的挑战，证明了量子模板匹配算法能够从命中数据缺失的命中模式中成功识别带电粒子轨迹。因此，我们的研究结果提出了适合实际应用的量子方法，并强调了量子计算在对撞机物理学中的潜力。
计算化学用于放射性示踪剂开发中铅化合物的鉴定
摘要：在放射性示踪剂开发中，计算机辅助药物设计 (CADD) 用于先导化合物鉴定的应用正在稳步增长。传统的 CADD 方法，例如基于结构和基于配体的虚拟筛选和优化，已成功应用于许多药物发现计划，并在本综述中重点介绍。首先，我们讨论在药物发现计划开始时使用虚拟筛选进行命中鉴定。然后分析如何过滤和剔除虚拟筛选得到的命中化合物，以筛选出极有可能用于体外试验的候选化合物。然后，我们说明如何使用 CADD 优化虚拟筛选中经实验验证的命中化合物的效力，以用于正电子发射断层扫描 (PET)。最后，我们总结了采用机器学习 (ML) 的 CADD 最新技术。
利用量子算法重建粒子轨迹
摘要：准确确定粒子径迹重建参数将成为高亮度大型强子对撞机 (HL-LHC) 实验面临的主要挑战。HL-LHC 同时发生的碰撞数量预计会增加，探测器占用率也会随之提高，这将使径迹重建算法对时间和计算资源的要求极高。命中次数的增加将增加径迹重建算法的复杂性。此外，由于探测器的分辨率有限以及命中的物理“接近度”，将命中分配给粒子径迹的模糊性也会增加。因此，带电粒子径迹的重建将成为正确解释 HL-LHC 数据的主要挑战。目前使用的大多数方法都基于卡尔曼滤波器，这些滤波器被证明是稳健的，并提供良好的物理性能。但是，它们的扩展性预计会比二次方差。设计一种能够在命中级别减少组合背景的算法，将为卡尔曼滤波器提供更“干净”的初始种子，从而大大减少总处理时间。量子计算机的显着特征之一是能够同时评估大量状态，使其成为在大型参数空间中进行搜索的理想工具。事实上，不同的研发计划正在探索量子跟踪算法如何利用这些功能。在本文中，我们介绍了我们在实现基于量子的轨迹查找算法方面的工作，该算法旨在减少初始播种阶段的组合背景。我们使用为 kaggle TrackML 挑战设计的公开数据集。
1 NK 细胞小分子增强剂的鉴定...
表 1：与已知靶标一起增强 NK 细胞毒性的命中化合物列表。自动细胞溶解分析数据为平均值 ± SD，n=3。CHIR-99021 的测试浓度为 10 µM，而 BIO 的测试浓度为 11 µM。使用 Hoechst-33342 染色确定细胞计数 (*) 或 144 小时后的 CellTiterGlo™ (CTG; # ) 分析结果，评估命中化合物对细胞活力的影响。数据为平均值 ± SD，N=3。由于具有细胞毒性，以灰色突出显示的化合物被排除在进一步分析之外。
8基督教社区发展原则（CCD）
＃2和解：对上帝的人，对人的和解的人是福音的核心。 首先，福音使人们与上帝，然后与其他人建立正确的关系。 这可以在这两个诫命中概括：爱上帝，爱你的邻居。 （MT 22：37-39）这两个都是任何长期变革事工的标志。＃2和解：对上帝的人，对人的和解的人是福音的核心。首先，福音使人们与上帝，然后与其他人建立正确的关系。这可以在这两个诫命中概括：爱上帝，爱你的邻居。（MT 22：37-39）这两个都是任何长期变革事工的标志。
使用混合量子嵌入粒子跟踪数据
摘要。与目前的 LHC 实验综合体相比，CERN 的高亮度大型强子对撞机 (HL-LHC) 的复杂性和数据量将显著增加。因此，由于同时发生的碰撞次数和随之而来的探测器占用率增加，重建粒子轨迹的任务将变得更加复杂。为了识别粒子路径，HEP.TrkX 项目及其后继项目 Exa.TrkX 正在探索图神经网络等机器学习技术。两者都显示出有希望的结果并降低了问题的组合性质。我们团队先前的结果证明了应用量子图神经网络根据探测器的命中重建粒子轨迹的成功尝试。通过在嵌入空间内以有意义的方式表示训练数据，可以获得更高的整体精度。这已通过应用经典 MLP 包含在 Exa.TrkX 项目中。因此，属于不同轨迹的命中对被推开，而属于相同轨迹的命中对则保持靠近。我们探索了包含相对较少量子比特的变分量子电路在嵌入任务中适用于 NISQ 设备的适用性，并展示了初步结果。
真实价值指标的基本概念
您与这个社区的关系如何？这个社区可能是您家人的发源地，可能是您生命中某个时刻待过一段时间的地方，也可能是您因为各种原因而感兴趣的地方。确定您与社区之间的关系很有用。提供有关许多不同社区的数据是可以的。许多人对某个社区有所了解，因为这是他们成长的地方，其他人了解这个社区，因为他们生命中某个时刻曾在这里生活和工作过。以游客或商务旅行身份来此访问的人会了解有关该社区的事情，从而丰富数据。有些人拥有数据并需要数据，因为他们从事帮助社区进步的工作。