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在人造细胞内创建模拟细胞核的分隔结构
这项研究得到了日本科学技术振兴机构 (JST) 战略基础研究促进计划 CREST“用于长 DNA 合成和自主人工细胞创建的人工细胞反应器系统”研究领域 (编号 JPMJCR19S4)、GteX“大规模并行蛋白质打印机系统的开发”研究领域 (编号 JPMJGX23B1)、ASPIRE“日英合作开发人工光合细胞系统”(编号 JPMJAP24B5) 和科学研究补助金“Kikagaku S”(编号 JP19H05624) 的支持。 术语表（注1） 真核生物：具有细胞核并被核膜包围，且含有线粒体等细胞器的生物的统称。它们包括动物、植物和真菌，具有比原核生物更复杂的细胞结构。 （注2）内在无序蛋白质是在生理条件下不能形成三维结构的蛋白质，与酶等折叠成特定的三维结构才能发挥功能的蛋白质不同。分子间多样化的相互作用网络推动液-液相分离，形成称为凝聚层的液滴。 （注3）液-液相分离：均质液体混合物自发分离成两个具有不同成分的液相的现象。单一聚合物（如天然存在的变性蛋白质）可发生相分离，形成致密相和稀相，或者两种不同组成的致密相（如葡聚糖和聚乙二醇）。 （注4）肽标签：一种用于连接特定蛋白质的短氨基酸序列。通过将DNA序列遗传整合到蛋白质中，可以很容易地将其添加到蛋白质中。本研究中使用的肽标签具有拉链式结构，使得它们能够相互互锁并进行特定结合。另一方面，由于它几乎不与其他分子或蛋白质结合，因此可以利用这一特性选择性地将特定蛋白质结合在一起。在该系统中，一个肽标签附着在IDP上，另一个肽标签附着在要掺入IDP相的蛋白质上。 （注5）分子信标：用于检测特定DNA或RNA序列的核酸探针，具有包含荧光染料和猝灭剂的环状结构。在没有目标序列的情况下，荧光就不会出现，但一旦与序列结合，分子的形状就会发生变化，发出荧光并变得可检测。这可以实时确认样本中特定基因或 RNA 的存在。
基于事件的图像去模糊粗到精融合网络
事件驱动的图像去模糊是一种创新方法，涉及输入从事件相机获取的事件以及模糊帧以促进去模糊过程。与传统相机不同，事件驱动成像中的事件相机表现出低延迟特性并且不受运动模糊的影响，从而显著提高了图像去模糊的效果。在本文中，我们提出了一种开创性的基于事件的由粗到细的图像去模糊网络CFFNet。与现有的去模糊方法相比，我们的方法结合了事件数据，从单个帧生成多个粗帧，然后进一步将它们细化为清晰的图像。我们引入了一个事件图像融合块（EIFB）来粗融合事件和图像，在不同的时间点生成粗帧。此外，我们提出了一个双向帧融合块（BFFB）来对粗帧进行精细融合。CFFNet 通过从粗到细的全面融合过程有效地利用了事件数据的时空信息。在 GoPro 和 REBlur 数据集上的实验结果表明，我们的方法在图像去模糊任务中达到了最先进的性能。
量子回路设计における最适化问题
（1）（Kokuken）日本科学技术局研究与发展战略中心，“战略建议：每个人的量子计算机”，2018年。 https：// wwwjst.go.jp/crds/pdf/2018/sp/crds-fy2018-sp-04.pdf（2）p.w.Shor，“用于量子计算的算法：离散日志和保理”，Proc第35届IEEE计算机科学序言研讨会，第124-134页，1994年。（3）L.K.Grover，“用于数据库搜索的快速量子机械算法”，第28 ACM计算理论座谈会论文集，第212-219页，1996年。（4）N。Kunihiro，“代理量计算机的计算时间的精确分析”，IEice Trans基础，第88-A卷，第105–111页，2005年。（5）M.A。nielsen和I.L.chuang，量子计算和量子信息，剑桥大学出版社，2000年。（6）A。Peruzzo，J。McClean，P。Shadbolt，M.-H周，P.J。Love，A。Aspuru-Guzik和J.L.O'Brien，“光子量子处理器上的变异特征值求解器”，《自然通信》，第5卷，第1期，2014年7月，第4213页（7）to奥利T.可逆计算，在：de bakker J.，van leeuwen J.（eds）自动机，语言和程序 - iCalp 1980，计算机Sci-Ence中的讲义，第85卷，Springer，柏林（8）Arxiv e-Prints，Quant-PH/9902 062，1999年2月。（9）K。Iwama，S。Yamashita和Y. Kambayashi，“设计基于CNOT的量子CUITS的跨形成规则”，设计自动化会议，第419-429-2002页，2002年。（10）Z. Sasanian和D.M.（12）M。Soeken，M。Roetteler，N。Wiebe和G.D. Micheli，“基于LUT的层次可逆逻辑Synthe-Sis”，IEEE TransMiller，“可逆和Quan-Tum电路优化：一种功能性方法”，《可使用的计算》第4个国际研讨会（RC 2012），第112-124页，2013年。（（11）A。Mishchenko和M. Perkowski，“快速的启发式启发式最小化 - 独家及产品或产品”，第五届国际式Reed-Muller Workshop，pp.242–250，2001。计算。集成。电路系统，第38卷，第9期，第1675–1688页，2019年。（（13）E。Souma和S. Yamashita，“同时分解许多MPMCT大门时，减少T计数”，第50届国际多重逻辑国际研讨会（IS- MVL 2020），第22-22-27页，11月2020年，（（14）X. Zhou，D.W。 Leung和I.L.Chuang，“量子逻辑门结构的方法论”，物理。 修订版 A，第62卷，052316，2000年10月。 （（15）A。Barenco，C.H。 Bennett，R。Cleve，D.P。 Divincenzo，Chuang，“量子逻辑门结构的方法论”，物理。修订版A，第62卷，052316，2000年10月。（（15）A。Barenco，C.H。Bennett，R。Cleve，D.P。 Divincenzo，Bennett，R。Cleve，D.P。Divincenzo，
第 1 区 - 塔尔萨区 - 美国陆军
2022 年 7 月 28 日 — 我在此证明。上述地图是真实的。正确表示。在第 5 节中进行的调查。IT 5 N. OTS。ITSBURG。/COUNTY，OKLÁNOMA。
第 8 区 - 塔尔萨区 - 美国陆军
2022 年 9 月 24 日 — 我确信。ABOVÝ PLAT 是真实的。COMMECT 代表。在第 SECTION 中进行的调查。________T^G^N ‚M-16-E。 匹兹堡。俄克拉荷马州县。
信息论中的最佳重正化群变换
最近，引入了一种新颖的实空间重正化群 (RG) 算法。通过最大化信息论量，即实空间互信息，该算法可确定相关的低能自由度。受此启发，我们研究了平移不变系统和无序系统的粗粒化程序的信息论性质。我们证明，完美的实空间互信息粗粒化不会增加重正化汉密尔顿量中的相互作用范围，并且对于无序系统，它会抑制重正化无序分布中相关性的产生，从这个意义上讲是最优的。我们通过对干净随机的伊辛链进行任意粗粒化，通过经验验证了这些复杂性度量作为 RG 保留信息的函数的衰减。结果建立了 RG 作为压缩方案的性质与物理对象（即汉密尔顿量和无序分布）性质之间的直接且可量化的联系。我们还研究了约束对通用 RG 程序中粗粒度自由度的数量和类型的影响。
来自石榴果皮的粗提取物的涂层的效果混合...
摘要使用琼脂二聚体扩散方法研究了香料果皮与壳聚糖混合在抑制四种微生物的生长中，抑制四种微生物的生长，抑制四种微生物的生长。发现与壳聚糖混合的石榴果皮的粗提取物有效地抑制了所有测试过的微生物的生长。在另一项研究中，将黄瓜水果（SpeedMax品种）涂有1）壳聚糖，2）与壳聚糖混合的石榴果皮中的粗提取物，并与对照组（浸入水中）进行比较。黄瓜在7°C下储存，并每7天记录每7天的黄瓜的质量归因。通过测量黄瓜水果的体重减轻，成熟和变质来记录实验结果。发现与壳聚糖混合（CHI + PPE，2.59±0.01）混合的粗化石榴果皮提取物涂料对体重损失百分比没有显着影响，与壳聚糖（CHI，2.58±0.01）相比，但与对照组的涂层有显着差异（2.93±0.001）。然而，用粗化石榴果皮提取物与壳聚糖（CHI + PPE）混合的涂料黄瓜倾向于增加成熟的量比壳聚糖和对照组涂层的成熟量更大（p <0.05）。与对照组相比，仅壳壳涂层就无法延迟黄瓜水果的变质。然而，发现涂有粗化石榴果皮提取物与壳聚糖混合的黄瓜水果比用壳聚糖和对照涂层的壳聚糖更宠坏（p <0.05）。关键字：黄瓜，石榴果皮，壳聚糖，涂料