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World File Search System圆锥花序
QICS：量子信息圆锥求解器
我们介绍了 QICS（量子信息锥函数求解器），这是一个完全用 Python 实现的开源原始对偶内点求解器，专注于解决量子信息理论中出现的优化问题。QICS 能够解决涉及量子相对熵、算子凸函数的非交换视角和相关函数的优化问题。它还包括一个利用稀疏性的高效半定规划求解器，以及对 Hermitian 矩阵的支持。QICS 目前也受 Python 优化建模软件 PICOS 的支持。本文旨在记录 QICS 中使用的算法和锥函数的实现细节，并作为该软件的参考指南。此外，我们展示了大量数值实验，这些实验表明 QICS 优于最先进的量子相对熵规划求解器，并且具有与最先进的半定规划求解器相当的性能。
一种新颖的工具，用于定量测量圆锥角膜中的失真
一般权利一般权利所有珍珠中的内容均受版权法保护。根据发布者政策提供作者手稿。请仅使用项目记录或文档中提供的详细信息引用发布的版本。在没有公开许可证的情况下（例如Creative Commons），应从出版商或作者那里寻求进一步重用内容的许可。取消策略取消政策，如果您认为本文档违反版权，请联系提供详细信息的图书馆，我们将立即删除对工作的访问并调查您的索赔。遵循以下工作：https：//pearl.plymouth.ac.uk/hp-research
硅源对圆锥花种子质量的影响1
摘要：种子质量是物种繁殖的重要特征。在这种情况下，Cenostigma pyramidalis 对于恢复退化地区具有重要特性。然而，由于它生长在卡廷加，这种物种更容易受到植物病原体的感染。因此，在种植前后处理其种子以防止真菌的发生非常重要。这些替代方法之一是使用硅，它有助于提高活力和控制疾病。在这种情况下，目标是评估不同来源的硅在控制与 C. pyramidalis 种子相关的天然真菌及其生理质量方面的作用。实验在巴西帕拉伊巴联邦大学阿雷亚校区 II 的植物病理学实验室进行。种子在经过划痕处理以克服休眠后，用以下物质处理：T1 - 对照；T2 - Captana，T3 - Agrosilício plus®；T4 - Rocksil®；T5 - Sifol®； T6 - Chelal®；T7 - Bugram®。实验采用完全随机设计。对种子进行卫生、发芽和出苗测试。发芽和出苗测试中，每个处理使用 100 粒种子，重复 4 次，每次 25 粒种子；健康测试中，每个处理使用 10 次，每次 10 粒种子。所有硅源均能有效控制 C. pyramidalis 种子中的曲霉菌、枝孢菌和青霉菌。建议使用 Sifol® 进行处理，以控制真菌的发生率，而不会影响种子的生理质量。
一种检测圆锥交叉点的混合量子算法
圆锥交叉点是分子汉密尔顿量的势能表面之间的拓扑保护交叉点，在光异构化和非辐射弛豫等化学过程中起着重要作用。它们以非零 Berry 相为特征，Berry 相是定义在原子坐标空间中一条闭路径上的拓扑变量，当路径绕过交叉流形时取π值。在本文中，我们表明，对于真实的分子汉密尔顿量，Berry 相可以通过沿所选路径追踪变分假设的局部最优值并用无控制的 Hadamard 检验估计初态和终态之间的重叠来获得。此外，通过将路径离散化为 N 个点，我们可以使用 N 个单独的 Newton-Raphson 步骤来非变分地更新我们的状态。最后，由于 Berry 相只能取两个离散值（0 或 π），因此即使累积误差受常数限制，我们的程序也能成功；这使我们能够限制总采样成本并轻松验证程序的成功。我们用数字方式证明了我们的算法在甲醛亚胺分子（H 2 C––NH）的小玩具模型上的应用。
圆锥型机载激光雷达扫描系统的设计与实现
摘要：目前LiDAR以单点LiDAR为主，APD阵列和激光器阵列受限于出口，面阵LiDAR数量稀少。单点LiDAR发射激光后无法在地面形成只有一个激光点的扫描模式，所以必须有一套针对单点LiDAR的扫描装置。本文设计的扫描装置通过旋转折射棱镜在地面形成圆形扫描区域，同时形成锥形视场。目前船用LiDAR较多采用该类扫描仪，该类扫描仪的优点是：机械结构简单，运行平稳，飞行过程中可得到重叠的椭圆形扫描轨迹，增加了扫描密度。本文采用超低色散玻璃作为折射棱镜，在一定的激光频率范围内，折射棱镜对不同频率的激光折射效果几乎相同。仿真结果表明，该扫描仪可以作为普通LiDAR扫描仪使用，也可以作为双频LiDAR扫描仪使用。
二阶圆锥编程和支持向量机的量子算法
δ2log（1 /ϵ），其中r是SOCP的等级和n，δ界限了中间溶液与锥形边界的距离，ζ是由√n的参数上限，κ是在经典IPM中出现的矩阵的上限。该算法将其输入作为任意SOCP的合适量子描述，并输出了给定问题的δ-差异ϵ-最佳解决方案的经典描述。此外，我们执行数值模拟，以确定上述参数的值，然后将SOCP求解至固定的精度ϵ。我们提供了实验证据表明，在这种情况下，我们的量子算法在最佳的经典算法上表现出多项式加速，用于解决时间O（NΩ+0。5）（在这里，ω是矩阵乘法指数，值约为2。37理论上，在实践中最多3）。对于随机SVM（支持向量机）大小O（n）的实例，量子算法量表为O（n K），其中指数k估计为2。59使用最小二乘力法。在同一家庭随机实例上，外部SOCP求解器的估计缩放指数为3。31对于最先进的SVM求解器为3。11。
基因-叶酸相互作用和圆锥动脉干心脏缺陷的风险
1 华盛顿大学医学院病理学和免疫学系，密苏里州圣路易斯 63110，美国 2 印第安纳大学布卢明顿分校流行病学和生物统计学系，印第安纳州布卢明顿 47405，美国 3 阿肯色大学医科学院儿科系出生缺陷研究分部，阿肯色州小石城 72205，美国 4 阿肯色大学医科学院儿科系生物统计学项目，阿肯色州小石城 72205，美国 5 韦恩州立大学妇产科系，密歇根州底特律 48202，美国 6 亚利桑那大学医学院儿童健康系，亚利桑那州菲尼克斯 85004，美国 7 菲尼克斯儿童医院巴罗神经学研究所神经内科、神经发育障碍科室，亚利桑那州菲尼克斯 85016，美国 8 中心公共卫生和医学基因组学，RTI International，北卡罗来纳州三角研究园 27709，美国 9 拉迪儿童基因组医学研究所，拉迪儿童医院，加利福尼亚州圣地亚哥 92123，美国 * 通讯地址：chobbs@rchsd.org † 以前的地址：阿肯色大学医科学院和阿肯色州儿童研究所儿科系出生缺陷研究部，阿肯色州小石城 72205，美国。‡ 这些作者对这项工作做出了同等贡献。§ 国家出生缺陷预防研究的成员资格在致谢中提供。
关于封面
测量了产率和产量成分。使用土壤植物分析开发（SPAD）阅读和叶子颜色图（LCC）评分来测量估计的L EAF叶绿素含量。使用叶片叶绿素仪测量开花阶段的每种植物的spad仪读数，而在开花阶段和开花后14天，使用LCC测量叶片绿色。植物高度（PHT）是在根提取之前使用尺子测量的。手动计数分ers（TN）和圆锥花序（PN）的数量。使用叶面积计（LICOR LI-3100C）测量每种植物的叶片面积。的芽在收获阶段的每个锅中的根系中分离，并将其放在棕色的信封中，在50°C下干燥48小时，并称重以进行芽干重（SDW）。使用种子鼓风机（757--South Dakota种子鼓风机）分离填充和未填充的谷物。之后，将每个填充的谷物干燥50°C 48小时并称重。另一方面，使用公式计算出尖峰生育能力（％sf）的百分比：％sf =肥沃的尖峰数量（G）/肥沃的尖峰数量 +肥沃的尖峰数量 +无肥料小尖峰的数量。
关于封面
测量了产率和产量成分。使用土壤植物分析开发（SPAD）阅读和叶子颜色图（LCC）评分来测量估计的L EAF叶绿素含量。使用叶片叶绿素仪测量开花阶段的每种植物的spad仪读数，而在开花阶段和开花后14天，使用LCC测量叶片绿色。植物高度（PHT）是在根提取之前使用尺子测量的。手动计数分ers（TN）和圆锥花序（PN）的数量。使用叶面积计（LICOR LI-3100C）测量每种植物的叶片面积。的芽在收获阶段的每个锅中的根系中分离，并将其放在棕色的信封中，在50°C下干燥48小时，并称重以进行芽干重（SDW）。使用种子鼓风机（757--South Dakota种子鼓风机）分离填充和未填充的谷物。之后，将每个填充的谷物干燥50°C 48小时并称重。另一方面，使用公式计算出尖峰生育能力（％sf）的百分比：％sf =肥沃的尖峰数量（G）/肥沃的尖峰数量 +肥沃的尖峰数量 +无肥料小尖峰的数量。
基因组编辑指南-...
前言 基因组编辑技术已被确定为实现《非洲联盟 2063 年议程》而增强现有干预措施的潜在新选择。随着基因组编辑工具变得更加精细，预计用于基础研究、保护、农业、公共卫生和其他目的的基因组编辑技术的拟议应用可能会继续扩大。 基因组编辑在植物和动物改良以及医学领域有广泛的应用。例如，成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 已被用于编辑水稻基因组，从而改善与产量相关的性状，例如密集而直立的圆锥花序和降低植株高度；开发晚花大豆，导致营养体大小增加；开发抗柑橘溃疡病的柑橘植物；生成适合人类疾病建模的动物，例如 CRISPR 编辑的食蟹猴，用于研究无法在小鼠身上充分研究的脑部疾病；用于治疗人类免疫缺陷病毒 (HIV) 的研究等。为应对基因组编辑技术的不断进步，管理局通过广泛的利益相关方协商和审查已部署此类技术的其他国家的监管机制，制定了一份指导文件，以确定基因组编辑技术的监管流程。该文件涵盖了实施的各个方面，以及该国的基本测试途径和实施策略，同时考虑到所有可能的社会文化和伦理问题。本文件并非旨在详细说明如何进行基因组编辑产品的风险评估和风险管理。