通过纳米和微技术(量子点和微流体)的融合,我们创建了一个能够对人类血清样本中的传染性病原体进行多重、高通量分析的诊断系统。作为概念验证,我们展示了能够检测全球最流行的血液传播传染病(即乙型肝炎、丙型肝炎和 HIV)血清生物标志物的能力,样本量少(<100 µ L),速度快(<1 小时),灵敏度比目前可用的 FDA 批准方法高 50 倍。我们进一步展示了同时检测血清中多种生物标志物的精确度,交叉反应性最小。该设备可以进一步发展成为便携式手持式即时诊断系统,这将代表发达国家和发展中国家在检测、监测、治疗和预防传染病传播方面的重大进步。
摘要。为了产生随机或伪随机二进制序列,使用在科学的不同分支(例如加密,仿真,数学,随机或伪随机二进制生成器)中所必需的。获得的随机字符串必须具有高时期和线性复杂性,并且必须通过随机性的统计测试,以确保它们有效地随机。发电机的开发必须考虑到以上并在每个阶段进行控制以获得良好的最终结果。简单地结合设计较差的加密组件可能会导致发电机不足。该项目解释了开发可靠的二进制生成器的方法。本演示文稿中提出的发电机的基本组件是线性反馈移位寄存器(LFSR),由于其序列的线性性,需要将设备用于组合,例如多路复用器。和布尔功能可以达到更长的时期,并在结果链中具有非线性行为。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而,这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步,自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中,我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet),它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类,包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征,而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号,以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习,从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型,并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型,结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
随着抗生素耐药性不断上升到危险水平,我们面临失去抗生素效力的风险。新开发的药物失效速度比过去几十年快得多,而我们新发明的速度却令人担忧地落后。这一瓶颈迫使我们重新评估关于如何使用现有抗生素的战斗策略。治疗药物监测 (TDM) 是一种临床实践,用于测量血液或血浆中或可与血液药物水平相关的其他生物体液中的药物浓度。抗生素治疗的成功在很大程度上取决于能否将抗生素浓度保持在治疗范围内,以适应患者独特的药代动力学/药效动力学 (PK/PD)。然而,在目前的实践中,这个操作窗口是根据数据确定的
带有轨道角动量(OAM)的涡流梁对于高容量通信和超分辨率成像具有重要意义。但是,芯片上的自由空间涡旋(FVS)和等离子涡旋(PVS)之间存在巨大差距,而主动操纵以及更多的通道中的多路复用已成为紧迫的需求。在这项工作中,我们演示了由螺旋等离子元素层,液晶晶体(LC)层和螺旋介质元素层组成的Terahertz(THZ)级联的MetadeVice。通过旋转轨道角动量耦合和光子状态叠加,PV和FV的平均模式纯度平均产生超过85%。由于螺旋跨面的反转不对称设计引起的,实现了OAM的均衡对称性破裂(拓扑电荷数不再以正面和负为正面发生,但所有这些都是正面的),产生了6个与脱钩的旋转状态和近距离/远距离位置相关的6个独立通道。此外,通过LC集成,可以实现动态模式切换和能量分布,最终获得多达12个模式,调制比率高于70%。这种主动调整和多渠道多路复用元点在PVS和FVS之间建立了桥梁连接,在THZ通信,智能感知和信息处理中显示出有希望的应用。
本协议描述了用于测序标准COI标记的实验室协议(即DNA条形码),多路复用多达2,280个标本(24 x 96井板,每个板的一个阴性对照孔),以在牛津纳米孔技术上运行,in 10.4.1在占用量序列仪上流动细胞。所有索引都是通过PCR使用标记的引物来完成的,这意味着图书馆准备仅在单个管中进行,所有2,280个PCR均得到了合并。这是通过不对称索引来完成的,其中带有96个唯一分子标识符(UMIS)的正向引物提供了映射到96孔板的孔,而带有24 UMIS的反向引物则将其映射到板上。
摘要:单分子测量值提供了对分子过程的详细机械见解,例如在基因组调节中,DNA访问受核小体和染色质机械控制。然而,作用于定义的染色质底物上的核因子的实时单分子观察对于定量和可重复性执行具有挑战性。在这里,我们提出XSCAN(染色质关联的多路复用单分子检测),一种通过同时对核小体库的成像并行化单分子实验的方法,其中每种核小体类型在其核体DNA中携带一个可识别的DNA序列。并行实验。我们使用这种方法来揭示Cas9核酸酶在入侵染色质DNA作为PAM位置的函数时如何克服核小体屏障。
在多输入多输出(MIMO)通信中,发射机和接收器之间多个通道的抽象表征和开发带来了经典通信系统的范式转移。围绕MIMO通信系统开发的技术不仅带来了前所未有的通信速率进步,而且还基本上提高了通过低错误率来衡量的通信的可靠性。我们开发了一个使用离散可变量子系统的MIMO量子通信的框架。我们提出了一个在多个通道之间结合噪声,损失和串扰的MIMO量子通道的通用模型。我们利用近似量子克隆在此通道设置上传输输入状态的不完美克隆。我们证明,与由于MIMO设置的多样性,传输多个不完美的克隆可以实现更好的沟通性能。我们还证明了实力和沟通速率之间的实际交易,并将其称为量子多样性多重交易(DMT),因为它与经典MIMO设置中众所周知的DMT相似。
摘要 处理具有非经典光子统计的简单有效的光子态源对于实现量子计算和通信协议至关重要。在这项工作中,我们提出了一种创新方法,与以前的提案相比,该方法大大简化了非高斯状态的制备,利用了现代量子光子学工具提供的多路复用功能。我们的提案受到迭代协议的启发,其中多个资源一个接一个地组合在一起以获得高振幅的复杂输出状态。相反,在这里,协议的很大一部分是并行执行的,通过使用沿与所有输入模式部分重叠的模式的单个投影测量。我们表明,我们的协议可用于生成高质量和高振幅的薛定谔猫状态以及更复杂的状态,例如纠错码。值得注意的是,我们的提案可以用实验中可用的资源来实现,突出了它的直接可行性。
在寻求可扩展的量子处理器的过程中,人们投入了大量精力来开发低温经典硬件,以控制和读出越来越多的量子比特。当前的工作提出了一种称为阻抗测量的新方法,该方法适用于测量连接到谐振 LC 电路的半导体量子比特的量子电容。阻抗测量电路利用互补金属氧化物半导体 (CMOS) 有源电感器在谐振器中的集成,具有可调谐振频率和品质因数,从而能够优化量子器件的读出灵敏度。实现的低温电路允许快速阻抗检测,测得的电容分辨率低至 10 aF,输入参考噪声为 3.7 aF/ffiffiffiffiffi Hz p。在 4.2 K 时,有源电感的功耗为 120 μW,此外还有片上电流激励(0.15 μW)和阻抗测量电压放大(2.9 mW)的额外功耗。与基于色散 RF 反射测量的常用方案(需要毫米级无源电感)相比,该电路的占用空间明显减小(50 μ m 3 60 μ m),便于将其集成到可扩展的量子经典架构中。阻抗测量法已被证明是一种