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使用少量学习
大电池组的使用寿命只能受到一个或两个异常细胞的影响，其衰老率更快。然而，由于异常率低和不可察觉的初始性能偏差，生命周期异常的早期识别是具有挑战性的。这项工作提出了一种基于几次学习的电池的终身异常检测方法，仅使用第一个周期衰老数据。该方法用最大的已知数据集进行了验证，该方法可以识别所有异常电池，错误警报率仅为3.8％。 还发现，任何能力和基于阻力的方法都可以轻易地无法筛选出很大一部分的异常电池，这应该给予足够的关注。 这项工作突出了通过“大数据”分析诊断终身异常的机会，而无需进行其他实验性效果或电池传感器，从而导致电池寿命延长，成本增长和改善的环境友好性。用最大的已知数据集进行了验证，该方法可以识别所有异常电池，错误警报率仅为3.8％。还发现，任何能力和基于阻力的方法都可以轻易地无法筛选出很大一部分的异常电池，这应该给予足够的关注。这项工作突出了通过“大数据”分析诊断终身异常的机会，而无需进行其他实验性效果或电池传感器，从而导致电池寿命延长，成本增长和改善的环境友好性。
HDAC6抑制剂ACY-1083显示COPD中的肺上皮保护特征 在SARS-COV-2 的小鼠模型中，病毒清除和保护的自适应免疫决定因素 蛋白精氨酸甲基转移酶5（PRMT5）作为非霍奇金淋巴瘤自发犬模型中的候选治疗靶标 少量抗二烯电性能 对低温应用聚合物的评论
1 Bioscience COPD/IPF，研究与早期发展，呼吸和免疫学，生物制药研发研发，阿斯利康，阿斯利康，瑞典，哥德堡，2个生物科学哮喘，研究与早期发展，呼吸和早期发展，呼吸与免疫学，生物武器，生物武器，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，国王，国王，国王，国王，，国王，国王，，国王，国王，，国王，国王，，国王，，国王，，国王，，国王，，，国王，，国王，，国王，，国王，，，国王，国王，，，国王，，，国王，，国王，，国王，，，国王，，，国王，，，国王，，国王，，，国王，，，国王的3号。约翰·霍普金斯大学公共卫生学院，巴尔的摩，马里兰州，美国，美国，4个生物学系，克里格艺术与科学学院，约翰·霍普金斯大学，巴尔的摩，马里兰州巴尔的摩，美国5号，美国公共卫生研究系，克里埃格艺术与科学学院，约翰斯·霍普克斯大学，巴尔蒂·伊斯兰教及6.免疫学，生物制药研发，阿斯利康，哥德堡，瑞典，7个项目负责人部，研究与早期发展，呼吸道和免疫学，生物制药研究研发R＆D，阿斯利康，阿斯利康，哥德堡，瑞典，瑞典，瑞典8号
哪些微生物在我们的葡萄酒中有助于莫西少量粉丝？
近年来，葡萄酒中融合味的菌丝的发生频率有所增加。这可能是由于加工过程中二氧化硫添加，pH值的增加甚至葡萄酒自发发酵趋势的显着减少而引起的。这种非葡萄酒与乳糖剂或乳酸菌代谢有关。三种N-杂环化合物（APY，ETHP，ATHP）被描述为参与味觉感知。到目前为止，尚无研究根据来自不同物种的微生物菌株的N-杂一产生的可变性。分析了25个葡萄酒，分析了穆西非风味的葡萄酒。总共分离并鉴定了252个细菌，其中90.5％的Oenococcus oeni和101种酵母菌菌株分离并鉴定出53.5％的酿酒酵母。使用搅拌棒提取 - 气相色谱 - 质谱法（SBSE-GC-MS）和标准化的N-近核细胞测定培养基研究了它们产生鼠标化合物的能力。分别从咖啡葡萄酒中分离出四种和三种酵母和细菌，但只有三种微生物与N-杂志的产生相关：B。bruxellensis，lintilactobaciellus hilgardii和oenococcus oeni。然后将筛查扩展到这三个物种的收集菌株，以提高其遗传代表性。我们的结果表明，根据该物种，这三个N-杂点的水平和比率具有巨大的变化。此外，已经显示出在大多数咖啡葡萄酒中，没有发现B. bruxellensis。最后，确定了ATHP与ETHP之间的有趣相关性。
通过极少量的测量预测量子系统的许多特性 arxiv:2002.08953，《自然物理》，2020 年
因此，很大一部分物理学和整个化学的数学理论所必需的基本物理定律已经被完全了解，而唯一的困难是这些定律的准确应用会导致方程式过于复杂而无法解出。
FlexType：使用少量输入手势实现灵活的文本输入
在许多情况下，通过选择物理或触摸屏键盘上的精确位置来输入文本可能是不切实际的或不可能的。我们提出了一种具有四个字符组的歧义键盘，它可以用于免眼文本输入，以及使用单个开关或脑机接口的文本输入。我们开发了一种基于利用长跨度语言模型的消歧算法来优化这些字符分组的程序。我们在离线优化实验中生成了字母约束和不受约束的字符组，并在纵向用户研究中对它们进行了比较。经过四个小时的练习，我们的结果没有显示约束和不受约束的字符组之间有显著差异。如预期的那样，参与者在第一次训练中对不受约束的组的错误率明显更高，这表明学习这项技术的门槛更高。因此，我们推荐使用字母限制的字符组，参与者能够用单手且在没有视觉反馈的情况下实现每分钟 12.0 个单词的平均输入速度，字符错误率为 2.03%。
常见问题 6.1 | 几乎不排放二氧化碳或排放少量二氧化碳的能源系统是否会......
低碳能源系统与当今的能源系统类似，它们将提供许多与当今相同的服务，例如家庭供暖和制冷、上班或度假、运输货物和服务以及为制造业提供动力。但未来的能源系统可能有所不同，因为人们可能还需要今天无法预见的新服务，就像人们现在将能源用于许多 50 年前无法预料的信息技术用途一样。更重要的是，低碳能源系统在生产、转换和使用能源提供这些服务的方式上将有所不同。未来，几乎所有的电力都将来自几乎不排放二氧化碳或几乎不排放二氧化碳的能源，例如太阳能、风能、核能、生物能源、水电、地热能或可捕获和储存二氧化碳的化石能源。电力、氢能和生物能源将用于当今使用化石燃料的许多场合，例如汽车或家庭供暖。能源的使用效率可能会比现在更高，例如，通过更高效的汽车、卡车和电器、能耗极低的建筑以及更频繁的公共交通。所有这些变化都可能需要新的政策、机构，甚至人们新的生活方式。所有这些变化的基础是低碳能源系统将比现在使用更少的化石燃料。
通过极少量的测量预测量子系统的许多特性 arxiv:2002.08953，《自然物理》，2020 年
给定 n 量子比特量子态 ρ 的多个副本和一组幺正变换 { U i }，重复 𝑁 次：• 抽取一个随机幺正 𝑈 𝑖 来旋转量子系统。• 在计算基础 |𝑏 𝑖 ⟩∈{0,1} 𝑛 中测量系统。• 存储“经典快照”：|𝑠 𝑖 ⟩= 𝑈 𝑖
covid-19使用少量...
危及生命的疾病Covid-19启发了通过重新利用现有药物来发现新型治疗剂的重要努力。尽管多靶标（多药理学）疗法被认为是诸如Covid-19的系统疾病的最有效的方法，但计算多靶标的化合物筛选受到高素质实验性数据的稀缺限制，并且在从分子中提取信息方面的差异很少。这项研究介绍了Molgnn，这是一种用于分子性质预测的新深度学习模型。molgnn将图神经网络应用于化学分子嵌入的计算学习。与最新的方法相比，在很大程度上依靠标记的实验数据相比，我们的方法在预处理阶段实现了相同或出色的预测性能，而没有手动标签，并且只有几个标签的数据表现出色。我们的结果表明，Molgnn在稀缺的训练数据方面具有强大的功能，因此是一种强大的几次学习工具。molgnn预测了针对人Janus激酶和SARS-COV-2主要蛋白酶的几个多靶标分子，它们分别是针对瞄准药物的优先靶标，以减轻细胞因子风暴Covid-19症状和抑制病毒复制。我们还预测了SARS-COV-2诱导的细胞死亡的潜在分子。MOLGNN顶级预测中的几个预测得到了现有的实验和临床证据的支持，证明了我们方法的潜在值。
在后处理阶段应用深度神经网络减少量子误差
深度神经网络 (DNN) 可应用于后处理阶段，以改进在嘈杂的中型量子 (NISQ) 处理器上进行量子计算的结果。在这里，我们提出了一种基于此想法的方法，该方法最适合于以由 Trotter 步骤组成的量子电路周期性结构为特征的数字量子模拟。我们方法的一个关键因素是它在训练阶段不需要来自经典模拟器的任何数据。该网络经过训练，可以将从具有人为增加的 Trotter 步骤数（噪声水平）的量子硬件获得的数据转换为没有这种增加而获得的数据。额外的 Trotter 步骤是虚构的，即它们包含可忽略不计的小旋转，并且在没有硬件缺陷的情况下，基本上减少到身份门。这在训练阶段保留了有关相关量子电路特征的信息。考虑了两个特殊示例，即横向场 Ising 链和 XY 自旋链的动力学，它们在两个真实的五量子比特 IBM Q 处理器上实现。DNN 应用的结果显示，误差显著减少，使我们能够有效地增加 Trotter 步长的量子电路深度。
弯曲空间中的减少量子电动力学
由于石墨烯准粒子的特定特征，可以将量子场理论与凝结物理学之间的物理学提供了重要的联系。在这种情况下给出的一种有希望的结果的方法是量子电动力学减少。在这项工作中，我们考虑了这种形式主义对弯曲空间的自然概括。作为一种应用，我们计算了石墨烯的单环光导率，考虑到曲率诱导的缺陷的存在，例如脱节和由于热闪光而导致的涟漪。这些缺陷是通过曲率效应建模的。当呈正面弯曲时，可以通过考虑合适的化学潜力来局部纳入这些效应，至少就自由费米昂电导率而言。此外，我们证明了这种影响如何有助于最小电导率的决定性增加。