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上下文子空间变分量子特征求解器和非上下文投影假设的稳定器框架
摘要：量子化学是噪声中型量子 (NISQ) 设备的一个有前途的应用。然而，量子计算机迄今为止尚未成功解决具有真正科学意义的问题，算法的进步对于充分利用当今可用的普通 NISQ 机器来说是必不可少的。我们讨论了一种基于将分子汉密尔顿量划分为两部分的基态能量估计方法：一部分是非上下文的，可以用经典方法求解，另一部分是上下文分量，可通过变分量子特征求解器 (VQE) 程序获得量子校正。这种方法被称为上下文子空间 VQE (CS-VQE)；然而，在将其部署到 NISQ 设备上之前，还有一些障碍需要克服。我们在这里解决的问题是 ansatz，即我们在 VQE 期间对其进行优化的参数化量子态；最初并不清楚汉密尔顿量的分裂应如何反映在 CS-VQE ansa ̈ tze 中。我们提出了一种“非上下文投影”方法，该方法由稳定器形式中 CS-VQE 的重新表述所阐明。这定义了从完整电子结构问题到上下文子空间的假设限制，并促进了可在 NISQ 设备上部署的 CS-VQE 的实现。我们使用量子模拟器验证了非上下文投影假设，并展示了一组小分子的化学精确基态能量计算，同时显著减少了所需的量子比特数和电路深度。
投影莫尔条纹与阴影莫尔条纹在先进封装翘曲测量和故障分析中的应用
阴影莫尔条纹仅限于低分辨率相机。该技术依赖于 Ronchi 光栅上的线条与投射到样品上的阴影之间产生的干涉图案。如果使用分辨率更高的相机，Ronchi 线条将会被分辨，从而防止形成干涉图案。另一方面，投影莫尔条纹并不局限于低分辨率相机，因为它不依赖于干涉图案。因此，相机分辨率不受限制；当今的标准投影莫尔条纹系统使用 5 百万像素相机，视野小至 75 x 75 毫米。相反，阴影莫尔条纹系统可用的最高分辨率相机为 1.4 百万像素，视野为 200 x 200 毫米，有效数据密度为同类投影莫尔条纹的 1/25。
神经科学中的基于MR的大脑模板和地图集，用于光影投影断层扫描和光片荧光显微镜
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用于 mRNA 疫苗的 CodonBert 大型语言模型
图 2：预训练的无监督 CodonBERT 模型学习到的遗传密码和进化同源性信息。使用 UMAP (McInnes et al., 2020) 将高维嵌入投影到二维空间。A–B：从预训练的 CodonBERT 模型投影的密码子嵌入。每个点代表具有不同上下文的密码子，其颜色对应于密码子的类型 ( A ) 或氨基酸的类型 ( B )。C：从预训练的 CodonBERT 模型投影的序列嵌入。每个点都是一个 mRNA 序列，其颜色代表序列标签。D：从预训练的 Codon2vec 模型投影的密码子嵌入。每个点代表一个密码子，其颜色代表对应的氨基酸。
Li8HN Eleptrides中的超导性
摘要我们研究了拓扑在SU（3）通过梯度流重归一化的SU（3）强耦合的作用。处理局部算法的拓扑结冰，耦合的定义通常投影到零拓扑部门。但是，显而易见的是，这种定义并不偏向于遗传性。我们相反，我们避免使用新型算法（边界条件下的平行回火）避免拓扑结冰。与标准算法的比较表明，即使在严重冷冻的情况下，也会获得相同的投影耦合。此外，我们表明，耦合的两个定义，投影和未投影，导致了重新归一化量表的相同流量。我们的结果表明，通过阶级缩放方法获得的理论λ的动态生成量表的预测不会影响耦合的定位。
基于人工智能的国土安全 X 射线图像中的物体检测...
数据集来自双能单视图 ECIL 制造的 X 射线行李扫描仪 ECX6040：SVXBIS。对现有数据应用了保留类别的平移和旋转变化，以使 CNN 模型在训练期间暴露于自然变化。计算投影的可行性以确定转换后的特色威胁图像是否完全位于行李区域内。使用威胁图像投影技术将平移和旋转的特色威胁图像投影到干净的图像块上。使用 Beer-Lambert 定律将威胁扫描中像素的强度分为来自威胁及其背景的贡献。使用威胁扫描中背景引起的衰减计算威胁掩模，没有任何容器。然后通过乘法将威胁掩模投影到 X 射线图像中。
内源性Orexin和dynorphin Corelease对投影定义的腹侧换段多巴胺神经元的明显神经调节作用
神经元通过Orexin 1（OX1R）或Kappa阿片类药物（Kor）受体。鉴于OX1R激活增加了VTA DAFINF，而Kor会减少燃料，因此尚不清楚加冕的肽如何促进DA神经元的净活性。我们测试了对LH OX/DYN神经调节的光刺激是否通过肽释放来释放VTA DA神经元活性，以及基于VTA DA投影靶标（包括基底外侧杏仁核（BLA）（BLA）或内医生或内膜外壳的光学驱动的LH OX/DYN释放的效果。使用电路跟踪，光遗传学和斑块夹电生理学的组合，在男性和女性Orexin Cre小鼠中，我们显示出对VTA DA神经元的LH ox/dyn光学刺激的多样化响应，这不是由快速发射器释放介导的，并被拮抗剂封闭，并被拮抗剂驱动到Kor和Ox1r和Ox1r Signal1r。此外，在VTA中对LH OX/DYN输入的光学刺激抑制了大多数BLA验证的VTA DA神经元的结构，而VTA双向的LH ox/dyn输入的光学刺激会影响lacbsh-或machsh-progenting vta neurons的filtirection。这些发现表明，LH ox/dyn Corelease可能通过在每个人群中平衡神经元的合奏，从而影响VTA的输出，从而有助于寻求奖励的不同方面。
投影格陵兰的外围冰川对未来气候变化的反应：冰川损失，海平面影响，淡水贡献和P
gcm变体天气分辨率（°）时间覆盖范围参考BCC-CSM2-MR R1I1P1F1 fgoals-f3-f3-f3-l r1i1p1f1 1.00 1850-2100（YU，2019）CESM2-WACCM R1I1F1 R1I1F1 R1I1F1 1.25 1850-2100（Danabasoglu，2019年） INM-CM4-8 R1I1P1F1 2.00 1850-2100（Vololin et al。，201 a）INM-CM-0 R1I1P1P1F1 MPI-ESM1-HR R1I1P1F1 0.94 0.94 1850-2100等，2019）1850-2100（Seland等，2020）
表示评估自我监督学习
自我监督学习（SSL）旨在学习没有标签的数据的界限。尽管具有di-verse SSL体系结构，但投影头始终在改善下游任务性能中起着重要作用。在这项研究中，我们系统地研究了投影头在SSL中的作用。我们发现投影头靶向统一方面，该方面将样品映射到统一的分配中，并使编码器能够专注于提取语义特征。借鉴了这种见解，我们在SSL模型中提出了一个表示评估设计（RED），其中建立表示和投影向量之间的快捷方式连接。我们对各种数据集上不同体系结构（包括SIMCLR，MOCO-V2和SIMSIAM）进行的广泛实验表明，Red-SSL在下游任务中始终优于其基线对应物。此外，红色SSL学到的表示形式表现出与以前看不见的增强和分发数据相比的较高鲁棒性。
监督学习中的稀疏活动和稀疏连接
稀疏性是一种有用的正则化器，可用于各种应用，尤其是在神经网络中。本文提出了一种针对分类任务的模型，其中稀疏活动和稀疏连接用于增强分类能力。实现此目标的工具是稀疏性强制投影算子，它可以为任何给定向量找到具有预定义稀疏性的最接近向量。在本文的理论部分，开发了这种投影的综合理论。总而言之，结果表明投影几乎在任何地方都是可微的，因此可以实现为平滑的神经元传递函数。因此，可以使用基于梯度的方法端到端调整整个模型。在 MNIST 手写数字数据库上进行的实验表明，稀疏活动或稀疏连接可以提高分类性能。通过两者的结合，与传统的非稀疏方法相比，性能可以显著提高。关键词：监督学习、稀疏投影、稀疏活动、稀疏连接