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广义CHSH不等式的无关设备量子键分布
量子密钥分布（QKD）的目的是给出两个当事方 - Alice＆Bob - 在共享量子通道时产生秘密密钥的可能性。例如，在Ekert [8]提出的实现中，该通道由产生分配给Alice＆Bob的纠缠粒子的来源组成。在每个回合中，爱丽丝和鲍勃的每个粒子都通过在几个测量设置中选择一个粒子来测量一个粒子。主张爱丽丝的测量结果是安全的，即任何第三方 - 夏娃 - 可能控制量子通道的未知，可以通过推断（从爱丽丝和鲍勃的测量结果中）来保证，源源发射的状态接近纯的两部分纠缠状态。这可以确保鲍勃的结果与爱丽丝的结果选择相关，如果他选择了适当的测量设置，即爱丽丝和鲍勃的措施结果可以形成秘密钥匙。
急性后共vid-19-神经精神症状与持续的神经系统损伤无关
感染严重急性呼吸综合征2的患者比例2在感染几个月后经历一系列神经精神病学症状，包括认知缺陷，抑郁和焦虑。基于这种症状的机制难以捉摸。最近的研究表明，在Covid-19期间可能发生神经系统损伤。COVID-19-19年后的几个月内持续的神经损伤涉及正在进行的神经精神症状尚不清楚。在一项针对严重急性呼吸道综合征冠状病毒2感染的成年幸存者的大量前瞻性队列研究中，我们分析了神经系统损伤和星形胶质细胞激活的血浆标志物，在感染后6个月测量：神经性丝丝光线：胶质纤维化纤维化酸性蛋白质和总tau蛋白。我们评估了这些标志物是否与急性Covid-19疾病的严重程度以及急性神经精神症状有关（如患者健康调查表抑郁症的焦虑症评估，一般焦虑症评估，一般焦虑症评估，对蒙特利特的认知缺陷的认知评估和对患者的认知性问题的认知评估，并在6个月中确定性症状。 新冠肺炎。在神经系统损伤的标志和急性共同199的严重程度之间没有发现牢固的关联（除了入院持续时间和神经丝光之间的小小效应大小与急性后神经精神症状之间的相关性。这些结果表明，持续的神经精神症状并不是由于持续的神经损伤。
sting通过与干扰素无关的途径增强宿主的抗汉坦病毒
汉坦病毒的原型病毒hantaan病毒（HTNV）可以通过限制I型Interferon（IFN）反应来避免先天免疫。在很大程度上尚不清楚宿主细胞中是否存在其他有效的抗Hantaviral策略。在这里，我们证明了干扰素基因（STING）的刺激器增强了宿主IFN独立的抗Hantaviral免疫。HTNV感染通过IRE1-XBP 1介导的ER应力激活RIG-I，这进一步促进了细胞下易位和刺激的激活。 在此过程中，刺痛通过与RAB7A相互作用触发细胞自噬，从而限制了病毒复制。 请注意，刺的抗大病毒效应与规范的IFN信号无关。 此外，药理学拮抗剂和靶向刺痛的应用都不能改善体内HTNV挑战后裸鼠的结果。 然而，施用质粒的质粒外源表达突变的C末端尾（δCTT）sting，不会触发I型IFN反应，保护裸鼠免受致命HTNV感染的影响。 总而言之，我们的研究揭示了通过Rig-I-sting-pophapy Pathway的新型抗病毒途径，该途径提供了针对汉塔病毒感染的新型治疗策略。HTNV感染通过IRE1-XBP 1介导的ER应力激活RIG-I，这进一步促进了细胞下易位和刺激的激活。在此过程中，刺痛通过与RAB7A相互作用触发细胞自噬，从而限制了病毒复制。请注意，刺的抗大病毒效应与规范的IFN信号无关。此外，药理学拮抗剂和靶向刺痛的应用都不能改善体内HTNV挑战后裸鼠的结果。然而，施用质粒的质粒外源表达突变的C末端尾（δCTT）sting，不会触发I型IFN反应，保护裸鼠免受致命HTNV感染的影响。总而言之，我们的研究揭示了通过Rig-I-sting-pophapy Pathway的新型抗病毒途径，该途径提供了针对汉塔病毒感染的新型治疗策略。
急性后共vid-19-神经精神症状与持续的神经系统损伤无关
感染严重急性呼吸综合征2的患者的比例在感染几个月后经历了一系列神经精神病学SEMMP TOMS，包括认知缺陷，抑郁和焦虑。基于此类症状的机制是难以捉摸的。最近的研究表明，在Covid-19期间可能发生神经系统损伤。COVID-19-19年后的几个月内持续的神经损伤涉及正在进行的神经精神症状尚不清楚。在一项针对严重急性呼吸道综合征冠状病毒2感染的成年幸存者的大量前瞻性队列研究中，我们分析了神经系统损伤和星形胶质细胞激活的血浆标志物，在感染后6个月测量：神经性丝丝光线：胶质纤维化纤维化酸性蛋白质和总tau蛋白。我们评估了这些标志物是否与急性Covid-19疾病的严重程度以及急性神经精神症状有关（如患者健康调查表抑郁症的焦虑症评估，一般焦虑症评估，一般焦虑症评估，对蒙特利特的认知缺陷的认知评估和对患者的认知性问题的认知评估，并在6个月中确定性症状。 新冠肺炎。在神经系统损伤的标志和急性共同199的严重程度之间没有发现牢固的关联（除了入院持续时间和神经丝光之间的小小效应大小与急性后神经精神症状之间的相关性。这些结果表明，持续的神经精神症状并不是由于持续的神经损伤。
大脑中的中心嵌入和成分以及上下文无关语言的新表征
大脑是如何产生语言的？尽管人们普遍认为语言是通过大脑分子、神经元和突触的活动产生的，但过去几十年来，在寻找语言的神经基础方面进展极其缓慢，即导致语言产生和理解的精确生物学结构和过程，请参阅 Friederici (2017) 对语言器官理论的一个主要方向的出色概述。在这个方向的最新进展中，一个英语解析器被实现在被称为汇编演算 (AC) (Papadimitriou 等人，2020) 的计算系统中 (Mitropolsky 等人，2021)，这是一个用于实现认知功能的生物学上合理的计算框架。 AC 的基本数据结构是神经元的集合，一大组神经元代表一个想法、物体、情节、单词等。第 2.1 节给出了 AC 及其类似大脑的执行环境的简要描述。
双标准近似算法，用于负载平衡的无关机器，成本
我们研究了具有成本限制的无关机器上的负载平衡问题的广义版本：给定一组M机器（某些类型）和一组n个工作，在机器上处理的每个作业j都需要P i，j时间单位，并造成成本ci，j，j，j，j，j，j，and j，该目标是为一项工作的工作时间，该工作时间是有序的，这些工作是有序的，该工具是有序的。优化了机器完成时间的矢量的某些客观函数，但要受到以下限制，即按时间表总成本必须在给定的预算范围内b。是由文献的最新结果激发的，我们的重点是机器类型数量是固定常数的情况，我们为研究问题开发了双标准近似方案。我们的结果在某些特殊情况下概括了几个已知结果，例如带有相同机器的情况，或具有恒定数量具有成本限制的机器的情况。构建了Jansen和Maack [15]最近提出的优雅技术，我们构建了一种更通用的方法，该方法可用于将近似方案推导到具有约束条件的更广泛的负载平衡问题上。
使用分段时间无关的方法跟踪两个量子纠缠的控制
摘要分析了两个耦合Qubits之间量子相关性的跟踪控制，其中只有一个量子位与马尔可夫环境耦合。这样的系统是一种广义模型，可以使用，例如研究核自旋与暴露于环境的电子旋转的问题。使用外部控制场，我们增加了系统保持连贯和纠缠的时间。控制场是应用于系统的外部电势，其中包含两个可调参数，即强度和相位。此外，我们提出具有不同目标的量子控制协议。首先，对于两个量子位的人口控制，其次是对两个两级系统的相干控制，最终用于控制纠缠。由于X状态的分析，可以直接通过纠缠直接识别目标函数。此外，我们已经表明，当考虑较小的耗散率时，控制方法会在量子位之间产生较大的稳定纠缠。
用于 C++ 化学模拟的后端无关的量子经典框架
该稿件由 UT-Battelle, LLC 根据与美国能源部签订的合同号 DE-AC0500OR22725 撰写。美国政府保留且出版商在接受发表该文章时承认美国政府保留非独占的、已付费的、不可撤销的全球许可，以用于美国政府的目的发表或复制该稿件的已发表形式，或允许他人这样做。能源部将根据 DOE 公共访问计划向公众提供这些联邦资助研究的成果。作者地址：Daniel Claudino，计算机科学和数学，橡树岭国家实验室，1 Bethel Valley Road，橡树岭，田纳西州，美国，claudinodc@ornl.gov；Alexander J. McCaskey，计算机科学和数学，橡树岭国家实验室，1 Bethel Valley Road，橡树岭，田纳西州，美国，mccaskeyaj@ornl.gov； Dmitry I. Lyakh，美国国家计算科学中心，橡树岭国家实验室，1 Bethel Valley Road，橡树岭，田纳西州，美国，liakhdi@ornl.gov。
使用卷积神经网络从脑电图中解码与学习无关的走神
1 简介 走神是一种思维过程，其特点是与当前情境中的主要目标没有直接关系 (Smallwood & Schooler, 2015)。走神往往表现为注意力不集中，这往往会导致在任务中出错 (Cheyne et al., 2006)。然而，走神并非在所有情况下都会导致错误。有时，当人们开始享受这些自我分心的时期，将其作为暂时逃避当前情况的方式时，他们可以很好地处理他们的主要任务 (Schooler et al., 2011)。当当前任务的认知负荷较低时，走神产生的这种积极影响尤其常见——换句话说，几乎不需要执行控制就可以自动实现绩效 (Randall et al., 2019)，因此低绩效并不是走神万无一失的指标。另一种用来描述走神的行为指标是增加反应时间变化。多项研究表明，即使没有观察到明显的错误，当参与者的思绪游离时，他们的反应时间也会发生变化（Bastian & Sackur，2013；Seli 等人，2013；Zanesco 等人，2021b；Zheng 等人，2019）。
顺序量子相关和与设备无关的随机性认证的边界集
量子信息理论中的一个重要问题是，在任意维度的纠缠状态上进行局部测量而产生的相关性集合集。目前，解决此问题的最著名方法是NPA Hier-Archy；半限定程序的无限序列，可提供与所需相关集合的外部近似值越来越紧密的序列。在这项工作中，我们考虑了一种更一般的方案，其中一个人在任意维度的纠缠状态下执行局部测量序列。我们表明，对原始NPA层次结构的简单改编为这种情况提供了类似的层次结构，具有可比的资源要求和收敛属性。然后，我们使用该方法来解决与设备无关的量子信息中的一些问题。首先，我们展示了如何使用一系列测量序列从两位数状态下对超过2.3位独立于设备的局部随机性进行稳健认证，这超出了通过非测量测量值可以实现的两个位的理论最大值。最后，我们在连续的贝尔测试方案中显示了与以前定义的两个任务的紧密上限。