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有条件的探测器响应建模的生成机器学习
摘要：在本文中，我们探讨了生成机器学习模型作为计算昂贵的Monte Carlo（MC）模拟的替代品的潜力，该模拟（MC）模拟了大型强子撞机（LHC）实验通常使用的。我们的目标是开发一个能够有效地模拟特定粒子可观察物的检测器响应的生成模型，重点关注同一事件中不同颗粒的检测器响应之间的相关性并适应不对称的检测器响应。我们基于掩盖自回归流链的条件归一化流量模型（CNF），有效地结合了条件变量和高维密度分布。我们使用在LHC上对偶发事件的Higgs玻色子腐烂样品进行了模拟样本评估CNF模型的性能。我们使用涂抹技术创建重建级别的可观察力。我们表明，有条件地归一化的流可以准确地对复杂的检测器响应及其相关性进行建模。此方法可以潜在地减少与生成大量模拟事件相关的计算负担，同时确保生成的事件满足数据分析的要求。我们在https://github.com/allixu/normalizing_flow_flow_for_detector_response
小分子GAT1508激活了脑特异性GIRK1/2通道异构体，并促进了啮齿动物中有条件的恐惧灭绝
G蛋白 - 内向矫正的K（Girk）通道是G I/O-蛋白质 - 信号系统的靶标，可抑制细胞的兴奋性细胞。Girk通道作为同型（GIRK2和GIRK4）或具有非功能同源亚基（GIRK1和GIRK3）的异驱动器存在。尽管它们与多个条件有关，但缺乏区分不同少女通道亚型的选择性girk药物阻碍了对其精确的生理相关性和治疗性潜力的研究。在这里，我们报告了大脑GIRK1/2通道的高度特异性，有效且有效的激活因子。使用化学筛选和电生理测定法，我们发现该激活剂，溴硫氰基取代的小分子GAT1508是针对脑表达的GIRK1/2通道的特异性的，而不是心脏GIRK1/4通道。计算模型预测了通过实验性诱变实验验证的GAT1508结合位点，提供了有关基于尿素的化合物如何与通道激活所需的遥远GIRK1残基的见解。此外，我们还提供了计算和经验证据，表明GAT1508是通道 - 磷脂酰肌醇4,5-双磷酸磷酸盐的变构调节剂。通过脑部滑动电生理学，我们表明，亚阈值GAT1508浓度直接刺激基底外侧杏仁核（BLA）和potentiate baclofen诱导的电流中的Girk电流。值得注意的是，GAT1508在啮齿动物中有效地熄灭了条件恐惧，缺乏心脏和行为副作用，这表明其在创伤后应激失调的药物治疗中的潜力。总而言之，我们的发现表明小痣 -
有条件的概率和量子中的后验状态...
本文的目的是提供一个有条件的概率的概念，该概率自然是在连续量子观察物的测量中。量子测量中有条件期望的概念首先出现在中村 - 乌梅格基[11]中，而umegaki [19]在操作者代数理论中已经发展了这种条件期望的形式理论。但是，这种条件期望的概念只能应用于阿尔维森[2]所示的离散可观察物的测量。因此，我们必须从量子测量过程中量子机械条件概率的原始统计解释开始。我们从先验状态确定A后验状态的方法是概率理论中贝叶斯原理的一种变体，该变体首次出现在von Neumann [12; pp。337-346]在量子力学中。