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World File Search System正交的
实验量子构建
量子位，也称为Qubits，是经典位的量子对应物。经典位是可以占用两个状态之一（或1）之一的信息，并构成经典计算的基础。喜欢经典的位，Qubits也有两个状态，| 0⟩和| 1⟩，是正交的，被称为计算基础状态。状态的选择| 0⟩和| 1⟩而不是其他选择，例如| +⟩和| −⟩是用于量子计算的约定。与经典的位不同，Qubits可以处于计算基础状态的叠加| ψ⟩= a | 0⟩ + b | 1⟩具有复杂的系数A和B，其中| A | 2 + | b | 2 = 1。这些复杂系数的模量平方使我们有可能在任何一个计算基础状态下测量量子的概率，因此我们要求所有概率的总和必须等于一个。当我们将经过的单量系统转移到多Qubit系统中时，我们将获得更多的计算基础状态。例如，两个Quibent的系统具有计算基础状态| 00⟩，| 01⟩，| 10⟩，| 11⟩。系统的状态可以再次成为计算基础状态的叠加，并具有复杂的系数A I
墙-墙边界检测
从一组线段中自动识别结构是一项挑战，因为并非所有定义建筑结构的线都能被低级图像处理完美检测到。使问题进一步复杂化的是，额外的边缘可能会位于墙壁表面或不属于目标结构的物体上。因此，大多数现有方法依赖于中级区域特征，如几何上下文和方向图 [7]，作为布局估计的中间步骤。给定一张图像，我们确定其信息边缘图，然后用它来预测该图像的最佳拟合 3D 框。由于图像是现实世界的投影，因此最好以能够满足现实世界的方式来解释它们。大多数室内环境符合曼哈顿世界假设 [2]，即大多数平面位于三个相互正交的方向之一。寻找建筑结构分三步完成；找到线段和消失点，创建许多合理的建筑模型假设，并根据方向图（区域方向的局部信念图）对每个假设进行测试，以
Artida 3D 墙壁运动追踪
可以执行 3D WMT 分析。要将 3D WMT 应用于数据集，用户必须提供一些参考点。在选定的 A 平面（通常是心尖四腔视图）中，用户必须为 WMT 固定三个参考点，两个位于二尖瓣水平的 LV 底部，一个位于心尖。B 平面使用相同的三个点，B 平面是与心尖四腔视图成 90° 正交的平面。通过这六个参考点，系统将自动检测心内膜边界。心外膜边界可以手动输入，也可以通过设置心肌的默认“厚度”来输入。在舒张末期参考框架处检测到心肌边界后，如果需要，用户可以在起始图像处校正 LV 参考的形状。当用户接受了舒张末期 LV 的形状时，可以开始 3D 壁运动跟踪过程。 20 秒内即可获得 3D WMT 的结果，并提供许多参数来解释心肌功能。
通过双向深度神经网络和迭代算法设计的超表面用于生成定量场分布
超表面是超材料的二维对应物，它已展示出前所未有的能力，可以在单个平面设备中操纵电磁波的波前。尽管该领域取得了各种进展，但超表面所实现的独特功能是以结构复杂性为代价的，导致传统超表面设计的参数扫描非常耗时。尽管人工神经网络提供了一个灵活的平台来显著改善设计过程，但当前的超表面设计仅限于生成定性场分布。在本研究中，我们证明，通过结合串联神经网络和迭代算法，可以用定量场分布克服超表面设计的先前限制。作为原理验证示例，通过设计的网络架构预测的超透镜具有多个焦点，具有相同/正交的偏振状态，以及精确的强度比（定量场分布），并通过数值计算和实验证明。独特而强大的超表面设计方法将加速开发可应用于成像、检测和传感的高精度功能设备。
墙-墙边界检测
从一组线段中自动识别结构是一项挑战，因为并非所有定义建筑结构的线都能通过低级图像处理完美检测到。为了进一步复杂化问题，额外的边缘可能位于墙壁表面甚至不属于目标结构的物体上。出于这个原因，大多数现有方法依赖于中级区域特征，例如几何上下文和方向图 [7]，作为布局估计的中间步骤。给定一张图像，我们确定其信息边缘图，然后使用它来预测图像的最佳拟合 3D 框。由于图像是现实世界的投影，因此最好仅以能够满足现实世界的方式来解释它们。大多数室内环境都符合曼哈顿世界假设 [2]，即大多数平面位于三个相互正交的方向之一。查找建筑结构分为三个步骤；找到线段和消失点，创建许多合理的建筑模型假设，并根据方向图（即区域方向的局部信念图）对每个假设进行测试，以便
基于可重编程的配体结合特异性的基于PYR1的矫形CID模块
植物使用化学诱导的二聚化（CID）模块（包括受体pyr1和HAB1）感知脱落酸（ABA），这是由配体激活的pyr1抑制的磷酸酶。此系统是唯一的，因为可以重新编程配体识别的相对容易。为了扩展Pyr1系统，我们设计了一个正交的“*”模块，该模块携带了二聚体界面盐桥； X射线晶体学，生化和体内分析证实了其正交性。我们使用此模块创建了Pyr1* mandi /hab1*和pyr1* azin /hab1*，它们对其激活的配体曼陀果实和偶氮甲基具有纳摩尔敏感性。在拟南芥和酿酒酵母中进行的实验证明了使用活物生物传感器和构建多输入/输出遗传电路的抗抑郁剂污染物的敏感检测。我们的新模块启用了用于植物和真核合成生物学的可编码的多渠道CID系统，可以增强新的基于植物和微生物的感应方式。
噪声压缩原子态的自旋噪声光谱
自旋噪声光谱正在成为一种强大的技术，用于研究各种自旋系统的动力学，甚至超越其热平衡和线性响应。在此背景下，我们展示了一种非标准模式的自旋噪声分析，应用于由 Bell-Bloom 原子磁力仪实现的非平衡非线性原子系统。由外部泵驱动并进行参数激发，该系统已知会产生噪声压缩。我们的测量不仅揭示了磁共振时原子信号正交的噪声分布的强烈不对称性，而且还提供了对其产生和演化背后机制的洞察。特别是，识别了光谱中的结构，允许研究噪声过程的主要依赖性和特征时间尺度。获得的结果与参数诱导的噪声压缩兼容。值得注意的是，即使在宏观原子相干性丧失的状态下，噪声谱也能提供有关自旋动力学的信息，从而有效提高测量的灵敏度。我们的信函推广自旋噪声谱作为一种多功能技术，用于研究各种自旋磁传感器中的噪声压缩。
可编程 RNA 凝聚物和合成细胞器的共转录生成
RNA 和蛋白质的凝聚是细胞功能的核心，对其进行编程的能力在合成生物学和合成细胞科学中将非常有价值。在这里，我们介绍了一个模块化平台，用于从定制的、可折叠和共转录组装的分支 RNA 纳米结构中设计合成 RNA 凝聚物。最多可同时形成三种正交凝聚物，并通过嵌入的荧光发光适体选择性地积累荧光团。RNA 凝聚物可以在合成细胞内表达，以产生具有可控数量和相对大小的无膜细胞器，并显示出使用选择性蛋白质结合适体捕获蛋白质的能力。可以通过引入专用的连接体构造来调节原本正交的纳米结构之间的亲和力，从而能够产生具有规定程度的相间混合和多种形态的双相 RNA 凝聚物。可编程 RNA 凝聚物的原位表达可以为生物细胞和合成细胞中功能的空间组织奠定基础。
计划，验证和切换：与多样的X的集成推理
由于大型语言模型（LLMS）通过不同的提示方法（例如思想链，思想计划）显示出有效性，因此我们发现这些方法在数学原因任务上彼此形成了极大的互补性。在这项工作中，我们提出了XOT，这是一个通过不同的推理思想提示LLM来解决问题的解决框架。对于每个问题，XOT始终从选择最合适的方法开始，然后迭代执行每种方法。在每次迭代中，XOT都会积极检查一般答案的有效性，并结合了外部执行者的反馈，从而使其能够在不同的提示中的不同提示之间进行动态切换。通过对10个流行数学推理数据集的大量实验，我们证明了我们提出的方法的有效性，并彻底分析了每个模型的优势。此外，经验结果表明，我们的框架与最近的工作是正交的，该工作改善了单个推理方法，并且可以进一步推广到逻辑推理领域。通过允许切换方法，XOT为统一框架中各种推理思想的协作整合提供了新的视角。
非幺正多量子比特运算的实验实现
引言：经典计算是一种极为成功的信息处理范式。计算的成功很大程度上可以归因于计算能力的快速提升，而计算能力的快速提升得益于由经典不可逆门操作构建的底层电路的小型化（参见图 1(a)）。如今，经典处理器门数的指数增长已达到基本物理极限 [1]。在不断追求提高计算能力的过程中，人们正在探索多种替代技术 [2–13]。作为一种与经典信息处理正交的方法，量子计算最近受到了广泛关注。在此方面，人们已经取得了实质性进展，首次展示了量子纠错等基本要素 [14–19]。这可以归因于新颖、先进的提案以及成熟技术的持续改进 [20–24]。这些进步使量子计算更接近于完全单一演化到输出状态的理想。然而，在某些算法中，非单一操作需要与单一量子门结合使用。其中包括量子机器学习、量子优化和模拟算法，这些算法被认为是量子计算最有前途的近期应用之一。