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20 张幻灯片中 2024 年至 2034 年经济展望的更新
这些幻灯片重现了国会预算办公室《预算和经济展望更新：2024 年至 2034 年》（2024 年 6 月）中提供的信息，www.cbo.gov/publication/60039。有关更多详细信息，请参阅该报告的第 2 章。本幻灯片中使用的术语定义出现在文档末尾。这些数字中提到的年份是日历年。
粘液产生，宿主 - 微生物组相互作用，激素敏感性和先天免疫反应在人宫颈芯片中建模
顺式调节元件（CRE）与反式调节剂相互作用以编排基因表达，但是在多基因基因座中如何协调转录调控尚未实验定义。我们试图表征控制相邻共刺激基因CD28，CTLA4和ICO的动态表达的CRE，并编码了T细胞介导的免疫的调节剂。平铺CRISPR干扰（CRISPRI）筛选在常规和调节子集的原代人T细胞中，发现的基因，细胞子集和刺激特异性CRE。与CRISPR敲除筛选和针对转座酶可访问的染色质的测定（ATAC-SEQ）分析确定了在特定的CRISPRI-RESPONSIME元素上影响染色质状态的反式调节剂，以控制共刺激基因表达。然后，我们发现了一个关键的CCCTC结合因子（CTCF）边界，该边界增强了与CTLA4的相互作用，同时还可以防止CD28的混杂激活。通过系统地绘制CRE和相关的反式调节剂直接在原代人T细胞子集中，这项工作克服了长期存在的实验局限性，以解码与免疫稳态至关重要的复杂的多基因基因座中的上下文相关基因调节程序。
硅片中的分布式量子计算
具有商业影响力的量子算法（例如量子化学和 Shor 算法）需要的量子比特和门数量远远超出了任何现有量子处理器的容量。分布式架构通过联网模块水平扩展，为商业实用提供了一条途径，最终将超越任何单个量子计算模块的能力。此类处理器使用分布在模块之间的远程纠缠来实现分布式量子逻辑。因此，联网量子计算机将需要能够在模块之间快速分配高保真度纠缠的能力。在这里，我们介绍了在同位素富集硅中的硅 T 中心上一些关键分布式量子计算协议的初步演示。我们展示了模块之间纠缠的分布，并利用它来应用传送门序列，为 T 中心作为分布式量子计算和联网平台建立了概念验证。
硅晶片中氧气的定量分析
摘要Kava（Piper Methysticum）是Pepper家族中的一种灌木，它原产于南太平洋岛屿。该根在娱乐和治疗目的传统上被用作饮料，它以镇静，抗焦虑和社交能力的促进者而闻名。它在其特有地区以外的地区广受欢迎，并且已广泛使用。由于不同的药理学作用与Kava的不同品种有关，并且由于可以将品种与组成品的特征链接kavalactone和Flavokavains相关，因此对这些成分的测量可以促进该工厂的安全有效使用。在本申请说明中，提出了一种用于准确预测使用HoribaAqualog®和A-TEEM技术进行的光谱吸光度和荧光测量的Kava根主要成分量的方法。使用一组具有已知化学性质的Kava样品建立了部分最小二乘回归的化学计量模型，并讨论了该模型的改进和适当的应用范围。
nro：照片中的历史
1961 年 9 月初，一个高度机密的情报机构成立，负责为美国设计、开发、建造和操作国家侦察卫星，以保护美国和西方盟友免受苏联的突然核攻击，并获取有关其他国家和地区对国家安全至关重要的宝贵情报。这个机构就是国家侦察局——国防部和中央情报局的合作机构——它的机密性极高，以至于在其成立后的前三十年里，绝大多数国会议员都不知道它的存在，甚至一些在这里工作的员工也不知道。在适当的安全设施和极少数经过审查的人员之外透露该机构的名称被视为犯罪行为。
一种检测和识别图片中文本的混合方法
为了创建能够自动从图像或图片中读取文本的计算机系统，研究人员专注于检测和识别图像中的文本。这个问题特别困难，因为图像通常具有复杂的背景和广泛的属性，包括颜色、大小、形状、方向和纹理。我们提出的方法基于形态学，它由膨胀和腐蚀过程组成，以提取文本并识别包含文档文本或图像的黑白文本区域。这种建议的方法已被研究，因为它能够自动识别与文本图片对齐的文本，例如商店名称、街道名称、横幅和海报。本文使用光学字符识别 (OCR) Tesseract 标准和优化的 OCR Tesseract 介绍了该设备实验的设计、应用和结果。我们的结果表明，优化的 OCR Tesseract 比标准性能好得多。图像预处理和文本处理模块构成了该设备的两个模块。该设备使用 Arduino Uno 和 drawbot/flutter 进行文本打印，是使用 Raspberry Pi 和 1.2GHz 处理器创建的。
深度卷积神经网络的合奏比董事会认证的眼科医生更准确和可靠，在视网膜眼底照片中检测多种疾病
摘要旨在开发一种算法，以准确可靠地从眼底照片中对多种视网膜病理进行分类，并验证其针对人类专家的绩效。方法，我们训练了一个深卷积合奏（DCE），这是五个卷积神经网络（CNN）的集合，将视网膜眼底照片分类为糖尿病性视网膜病（DR），青光眼，与年龄相关的黄斑变性（AMD）和正常眼睛。CNN体系结构基于InceptionV3模型，并且在Imagenet数据集上预估计了初始权重。我们使用了来自12个公共数据集的43 055底面图像。然后在100张图像的“看不见”集上测试了五个训练有素的合奏。要求七位认证的眼科医生对这些测试图像进行分类。结果认证的眼科医生在所有类别中达到72.7％的平均准确性，而DCE的平均准确性为79.2％（p = 0.03）。与眼科医生相比，DCE对DR分类的平均F1得分平均得分更高（76.8％vs 57.5％； P = 0.01），但在统计学上更高，但统计学上不显着的F1得分的F1得分（83.9％vs 75.7％； P = 0.10）和正常（85.9％vs; amd; 85.9％vs; （73.0％vs 70.5％; p = 0.39）。DCE在准确性和自信之间具有更大的平均一致性，而自信为81.6％vs 70.3％（p <0.001）。讨论我们开发了一个深度学习模型，发现与董事会认证的眼科医生相比，它可以更准确，可靠地对四类眼底图像进行分类。这项工作提供了算法能够仅使用眼底照片对多种视网膜疾病进行准确和可靠的识别的原则证明。
不同葡萄品种的年轻和成熟叶片中线粒体和叶绿体DNA的相对拷贝数
摘要。亚细胞细胞器（植物）的DNA矩阵的拷贝数可以作为光合作用和氧化磷酸化过程的强度的指标。我们评估了三种葡萄品种的年轻和成熟叶子中线粒体和叶绿体DNA的相对拷贝数（RCN）：“ Traminer Pink”，“ Chardonnay”和“ Syrah”和“ Syrah”，在田间条件下生长。叶样品（5-10 mg），以进行随后的总DNA提取。使用LightCycler 480 SYBR Green I Master Mix（Lifescience，Roche）和LightCycler 96自动分析仪（Roche Life Science）进行QRT-PCR反应。使用GAPDH基因（染色体DNA）确定NAD1基因（线粒体DNA）和RPS16基因（叶绿体DNA）的相对拷贝数。使用2 -∆ CT 2- ∆ΔCT算法进行定量评估。已经确定，叶绿体和线粒体DNA的相对拷贝数（RCN）值变化，并取决于葡萄的品种和叶片成熟度。RCN在成熟的葡萄叶中的光合作用强度和成熟葡萄叶片的氧化磷酸化强度更高。在评估宏观能力平衡（MEB）指标时，可以得出结论，通过光合作用过程在叶绿体中获得的能量的2％至4％用于生产年轻叶子和成熟叶片中各种葡萄品种的线粒体中的宏观能。我们开发的实验方案可以成功用作测试系统，以评估各种葡萄品种的潜在产量。
集成光子芯片中的编码纠错
1 香港理工大学量子技术研究所 (IQT)，香港 2 南洋理工大学量子科学与工程中心 (QSec)，新加坡 639798 3 哥本哈根大学尼尔斯·玻尔研究所混合量子网络中心 (Hy-Q)，丹麦哥本哈根 DK-1165 4 布里斯托大学 HH Wills 物理实验室和电气电子工程系量子工程技术实验室，布里斯托 BS8 1QU，英国 5 同济大学物理科学与工程学院精密光学工程研究所，上海 200092，中国 6 新加坡科技研究局微电子研究所，新加坡 138634 7 先进微晶圆代工厂，新加坡 117685 8 新加坡国立大学量子技术中心，新加坡 117543 9 南洋理工大学国立教育学院，新加坡 637616
计算机芯片中的里程碑进步对军事意义
[1] [最高1.53倍的平均绩效增长在上一代。请参阅Intel.com/processorclaims：第四代Intel Xeon可伸缩处理器。结果可能会有所不同。][2] [用于实时推理和内置Intel AMX（BF16）与上一代（FP32）的实时推理和训练的pytorch性能高达10倍。请参阅Intel.com/ ProcessorClaims：第四代Intel Xeon可伸缩处理器。结果可能会有所不同。][3] [与上一代相比，第四代Xeon客户可以期望使用内置加速器时，目标工作负载的每瓦效率为2.9×1的平均性能提高。Geomean of following workloads: RocksDB (IAA vs ZTD), ClickHouse (IAA vs ZTD), SPDK large media and database request proxies (DSA vs out of box), Image Classification ResNet-50 (AMX vs VNNI), Object Detection SSD-ResNet-34 (AMX vs VNNI), QATzip (QAT vs zlib）。]