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World File Search System扰动效应
基于学习基因扰动效应的深度学习预测尚未胜过简单的线性方法
先进的深度学习方法，例如基于变压器的基础模型，有望学习生物学的表示，可以在硅中预测未见实验的结果，例如遗传扰动对人类细胞跨文字的影响。要查看当前模型是否已经达到了这个目标，我们对两个重要的用例中有意地模拟有意模拟的线性模型进行了基准测试：在两个重要用例中有意模拟的线性模型：对于两个基因的组合扰动，只能看到单个单个扰动的数据，我们发现一种简单的添加剂模型超过了基于深度学习的方法。，对于尚未看到的基因的扰动，但可以从生物学相似性或网络环境中“插值”，一个简单的线性模型与基于深度学习的方法一样好。我们的资产表明，术语模型学到的生物学尚不允许推断训练数据的特定实验条件超出特定的实验条件，而对相反的最新主张可能还为时过早。
基于学习基因扰动效应的深度学习预测尚未胜过简单的线性方法
先进的深度学习方法，例如基于变压器的基础模型，有望学习生物学的表示，可以在硅中预测未见实验的结果，例如遗传扰动对人类细胞跨文字的影响。要查看当前模型是否已经达到了这个目标，我们对两个重要的用例中有意地模拟有意模拟的线性模型进行了基准测试：在两个重要用例中有意模拟的线性模型：对于两个基因的组合扰动，只能看到单个单个扰动的数据，我们发现一种简单的添加剂模型超过了基于深度学习的方法。，对于尚未看到的基因的扰动，但可以从生物学相似性或网络环境中“插值”，一个简单的线性模型与基于深度学习的方法一样好。虽然深层神经网络对生物系统的代表和实验结果的词语的承诺是Plausible的，但我们的工作强调了对旨在将转移学习转移到生物学的直接研究工作的批判性基准的需求。
基于扰动的效应措施
现有的构图特征的现有效应措施对于许多现代应用，例如在微生物组研究中是不足的，因为它们表现出可以通过传统的参数方法对高差异性和稀疏性等性状进行的特质。此外，以公正的方式评估组合物的摘要统计数据（例如种族多样性）如何影响响应变量并不简单。我们提出了一个基于假设数据扰动的框架，该框架定义了对组成本身的可解释的统计功能，我们称其称为平均扰动效应。这些效果自然说明了偏见经常使用边际依赖分析的混淆。我们通过得出依赖摄动依赖性的重复化并应用半参数估计技术来显示如何有效估计平均扰动效应。我们对模拟和半合成数据的经验分析了提出的估计量，并证明了与纽约学校和微生物组数据的数据相比的优势。
开放量子系统的自洽动力图
在某些情况下，可以使用依靠Born-Markov近似的主方程来成功描述开放量子系统，但是超越这些方法已经经常是必要的。在这项工作中，我们为开放量子系统介绍了NCA和NCA-Markov动力学图，这些量子系统超出了这些主方程式，以自隔一的近似值（称为非交叉近似（NCA））代替了天生的近似值。这些地图与主方程式正式相似，但允许以中等的数值成本捕获环境的非扰动效应。为了证明其功能，我们将它们应用于欧姆和亚欧姆环境的零温度下的自旋 - 玻色子模型，这表明它们既可以定性地捕获其强耦合行为，又可以在标准主方程之外进行定量正确。
量子头发和黑洞信息
令外部度量态 g(E) 发射量子 ri 的振幅为 α(E,ri)。这个振幅必须近似于质量为 E 的黑洞的半经典霍金振幅。在领先的近似中，振幅是热发射的振幅，但在次领先的阶（即，对于[8]中计算的扰动修正，为 ∼ S − k ；对于非扰动效应，为 exp − S ，其中 S 是黑洞熵），将出现对 (E,ri) 的额外依赖性。这些修正可能依赖于黑洞的内部状态，这是量子毛发的结果。已经证明，即使像 exp − S 这样小的修正也可以净化最大程度混合的霍金态（即可以扰动辐射密度矩阵 ρ 使得 tr ρ2 = 1），因为希尔伯特空间的维数 (∼ exp S) 非常大 [4]。
Xin Jin，博士Xin Jin，博士
Xin Jin，博士Dorris神经科学中心神经科学系Scripps研究所神经科学系10550 N. Torrey Pines Rd，DNC-210G，La Jolla，La Jolla，CA 92037美国办公室：857-784-8000电子邮件：Xinjin@scripps.edu Labs.edu Lab网站： 858-784-9487，knestor@scripps.edu个人陈述我的实验室开发和应用新技术来揭示神经精神疾病的分子和机械基础。 I接受了包括化学生物学和工具开发（Alice Ting和Feng Zhang），分子遗传神经科学（与Cori Bargmann）以及发育神经生物学（有关Paola Arlotta）的培训。 我作为初级同胞基因组技术开发，发育神经生物学和机器学习，以在体内wisturb-seq中发展的机器学习。 这是一种通过CRISPR-CAS9基因组编辑引入汇集的遗传扰动的高通量方法，并通过单细胞RNA分析读取其扰动效应，并在体内活体组织中进行。 i试行了这种方法，以系统地表征与自闭症谱系障碍有关的从头风险基因，并确定了这种复杂的，神经组织中的风险基因的复发性，细胞类型特异性效应。 自2021年以来我新成立的实验室中，我们将继续开发和应用基因组和化学生物学工具来分析脑疾病和稳态中的细胞类型多样性和空间组织。Xin Jin，博士Dorris神经科学中心神经科学系Scripps研究所神经科学系10550 N. Torrey Pines Rd，DNC-210G，La Jolla，La Jolla，CA 92037美国办公室：857-784-8000电子邮件：Xinjin@scripps.edu Labs.edu Lab网站： 858-784-9487，knestor@scripps.edu个人陈述我的实验室开发和应用新技术来揭示神经精神疾病的分子和机械基础。I接受了包括化学生物学和工具开发（Alice Ting和Feng Zhang），分子遗传神经科学（与Cori Bargmann）以及发育神经生物学（有关Paola Arlotta）的培训。我作为初级同胞基因组技术开发，发育神经生物学和机器学习，以在体内wisturb-seq中发展的机器学习。这是一种通过CRISPR-CAS9基因组编辑引入汇集的遗传扰动的高通量方法，并通过单细胞RNA分析读取其扰动效应，并在体内活体组织中进行。i试行了这种方法，以系统地表征与自闭症谱系障碍有关的从头风险基因，并确定了这种复杂的，神经组织中的风险基因的复发性，细胞类型特异性效应。自2021年以来我新成立的实验室中，我们将继续开发和应用基因组和化学生物学工具来分析脑疾病和稳态中的细胞类型多样性和空间组织。
BTI 应力对 FDSOI MOSFET 射频小信号参数的影响
最近，随着无线技术的快速发展，人们对射频操作下纳米级设备的性能和可靠性表征的兴趣日益浓厚。到目前为止，直流可靠性方法被广泛使用，在大多数情况下都需要保护带。然而，随着技术达到缩放极限，设备被推向更高的性能和更严格的保护带。因此，随着可靠性和性能的提高，表征设备老化不仅在传统直流操作方面，而且在动态和高频操作方面也变得越来越重要[1]。BTI 和热载流子注入 (HCI) 是金属氧化物场效应晶体管 (MOSFET) 中的两种主要退化机制。HCI 得到了广泛的研究，其对小信号参数的影响之前已有报道[2]、[3]。从 S 参数表征方面对 HCI 退化的研究使我们能够揭示和监测在传统直流表征方法下看不到的高频参数变化[3]。S 参数表征也有助于理解退化机制和各种应力条件引起的潜在物理扰动效应。然而，据我们所知，目前还没有关于 BTI 对 RF MOSFET 小信号行为影响的报道。为了全面理解和模拟各种应力模式引起的小信号行为，有必要评估晶体管在动态和高频操作下的 BTI 效应。在这项工作中，我们研究了 BTI 应力对全耗尽绝缘体上硅 (FDSOI) MOSFET 小信号参数的影响。
MIT 开放存取文章部署策略......
随着太空民主化的兴起，地球观测 (EO) 图像对各行各业来说变得越来越重要。然而，构建能够实现持续高质量全球覆盖的星座仍然困难且成本高昂。将卫星星座重新配置到不同的轨道平面以改变其观测性能传统上是一个燃料密集型过程。可重构星座 (ReCon) 的概念考虑了在进行燃料效率高的机动以改变卫星地面轨道时的 퐽 2 扰动效应。与不可重构星座相比，ReCon 通过减少按需对给定地面事件进行重复观测所需的卫星数量，降低了高重访频率、高质量分辨率、EO 星座的成本。本文首先探讨了 ReCon 性能对重构需求、设计成本和图像价值的不确定性的敏感性。敏感性分析表明，在需求极低的情况下，ReCon 无法提供具有成本效益的解决方案（就每美元花费所响应的事件而言）。在需求高的情况下，ReCon 根本无法满足需求。对一系列需求情景的蒙特卡罗分析表明，使用分阶段部署 ReCon 为应对 EO 图像需求的不确定性提供了一种灵活、具有成本效益的解决方案。通过分阶段部署将发射成本推迟到未来，不仅可以为星座设计提供灵活性，而且还允许设计人员利用持续降低发射成本和增加发射机会的机会。分阶段部署星座还可以使卫星技术随着时间的推移而发展，从而有助于捕获更高价值的图像并进一步增强 ReCon 的功能。实施分阶段部署更多卫星的选项使 ReCon 能够更好地应对太空资产需求的不确定性。