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核小体中的DNA修复：来自组蛋白修饰和突变体的见解
摘要：DNA修复途径在基因组稳定性中起关键作用，但是在真核细胞中，它们必须在染色质的紧凑和纠结环境中进行修复DNA病变。先前的研究表明，将DNA包装到核小体中，构成了染色质的基本构件，对DNA修复具有深远的影响。在这篇综述中，我们讨论了有关染色质DNA修复的原理和机制。我们关注组蛋白翻译后修饰（PTM）在修复中的作用，以及组蛋白突变体影响细胞对DNA损伤剂和染色质修复活性的分子机制。重要的是，这些机制被认为会显着影响人类癌症的体细胞突变率，并有可能导致癌变和其他人类疾病。例如，许多主要在酵母中研究的组蛋白突变体已被确定为不同癌症中酒精酮突变的候选者。本综述强调了这些联系，并讨论了DNA修复在染色质中的潜在重要性。
工程块共聚物材料用于构图超级...
涉及实体中资源竞争的情况可以由竞争性的多军强盗（CMAB）问题来建立，该问题与社会问题有关，例如最大化总成果并实现个人之间最公平的资源回音。在这些方面，量子状态的固有随机性和全局特性为获得最佳解决方案提供了理想的工具。基于先前对双臂案例中的CMAB问题的研究，本文介绍了找到极化 - 纠结的N-Photon状态所需的理论原则，这些原理可以优化总资源输出，同时确保玩家之间的平等。通过使用数值模拟来重现现实配置，并找到了克服玩家的极化测量系统之间潜在的未对准的最佳策略，将这些原理应用于两，三，四和五人情况。尽管此处未介绍N-玩家情况的一般公式，但提出了一般推导规则和验证算法。本报告以有限的概率资源来证明量子状态在集体决策中的潜在可用性，这可以作为迈向基于量子的资源分配系统的第一步。
避免和克服学术出版中作者身份冲突的十个策略
不管是好是坏，作者身份是学术研究和进步的货币。在学术写作中，作者身份被广泛认为是一种授予荣誉的手段，但也与责任和问责制等概念相关。作者身份是研究团队层面以及更广泛的学术界和学术界之外最具争议性的话题之一。目前，作者身份通常是在许多学术活动和领域中主张和获得荣誉的主要方式。关于作者身份的争论很激烈，公开但大多是私下争论。在这里，我们试图根据我们的集体经验和相关当代文献阐明与作者身份相关的关键概念。我们不会纠结于问题，而是专注于积极主动的策略，以创造更公正、公平和透明的途径，以最大限度地减少围绕作者身份的冲突，并充分认识到与学术界内外的合作伙伴一起产生、综合、共享和应用知识的整个过程。我们围绕 10 种策略制定了我们的想法，这些策略共同构成了避免和克服与作者身份决策相关的挑战的路线图。
与无荡险密码学的应用同时无法区分性
无统治的密码学关注的是利用无关原则来构建否则不可能实现经典实现的加密原则。理解不统治的加密的可行性，这是一个关键的不统一的基础之一，满足普通模型中无法区分的安全性是该地区的一个主要开放问题。到目前为止，无统治加密的现有构造要么在量子随机甲骨文模型中，要么基于新的猜想。我们提出了一种新的方法来通过简化有关非本地量子状态歧视的新奇问题来进行无统治的加密方法：非沟通（但纠结）的玩家如何区分不同的分布而不是量子状态？我们将此任务同时称为状态。我们的主要技术结果表明，玩家无法区分每个接收独立选择的HAAR随机状态与所有接收相同HAAR随机状态的玩家。我们利用此结果在平原模型中使用量子解密密钥的首次构建不可吻合的加密可满足不合格性的安全性。我们还对单分隔符的加密和泄漏 - 弹性的秘密共享显示了其他影响。
声音漫步；穿越时间、空间和技术
《声音行走》汇集了一批当代学者、艺术家和思想家，首次对声音行走进行了全面的研究——在空间中移动的同时仔细聆听声音要说的话——以应对环境、伦理、社会和技术方面的紧迫挑战和担忧。除了深入了解声音行走作为一种学术方法和艺术流派的历史发展之外，读者还将有机会从关注这一实践的来自不同背景和立场的新兴声音中学习。《声音行走》展示了如何通过专心聆听和行走，更谨慎、更负责任地穿越我们共同环境和纠结历史的复杂维度，而这些维度在日常生活中往往是不可察觉的。本书鼓励学者、艺术家以及那些不熟悉这一概念的人，在各自的领域和感兴趣的主题中参与其中，作为一种跨学科的批判性探究方法和一种创造性的交流方式。本书激励读者重新发现行走和聆听的潜力，并将引起与声音直接相关的研究领域的学生、研究人员和从业人员的兴趣，包括环境人文、艺术、设计、景观建筑、媒体和文化研究。
基于连续变量群集状态
量子计算（QC）为某些问题（例如整数保理[1]和量子仿真）提供了对经典计算的指数加速。[2]最近，使用多个系统（例如超级传导系统，[3-5]离子陷阱系统[6]和基于硅的系统[7]）的量子计算取得了巨大进展。通常，有两种QC模型，一种是传统的电路模型，其中需要对单个量子位的单一进化和连贯的控制，[8]另一个是基于测量的QC模型[9]，它也被命名为单向质量控制，因为通过执行测量和进率，可以实现组合的质量，并在大规模上进行测量结果。基于测量的QC是可扩展的，并且仅使用单量QC进行通用QC，并且给定一个专门准备且高度纠结的群集状态。[9，10]在基于测量的QC中，使用线性光学器件所需的资源可以明显地通过第一个通过非确定门创建光子群集状态来大幅降低。[10]基于测量的QC已经取得了必要的进步，例如基于测量的QC，具有单个光子的四个Qubit群集状态[11-13] [11-13]，以及基于测量的量子计算。[14]
G7财务部长和中央银行州长声明
国际医疗保健产品贸易在2000年代在超级全球化的高峰期开始。二十年后，共同199的冲击驱使政府回家卫生安全的重要性，并将焦点放在国际生产组织提出的工业主权问题上。但是，国际价值连锁店的纠结网络损害了这些基本商品制造的可追溯性。此外，在贸易和生产命名中对医疗保健产品的分类使它们难以识别和掩盖图片。在本文中，我们艰苦地确定了这些产品，并将它们分为一个行业组，以评估满足国家卫生系统需求的贸易规模和趋势。涵盖了各种产品（药物及其化合物，医疗技术设备和小型医疗材料），该医疗保健行业组的相对增长是自2000年以来最强劲的相对增长，上升到2021年世界贸易的第二高份额，仅次于电子产品，现在等于电子产品，甚至在运输设备的份额之上。本文详细介绍了医疗保健行业分组中世界贸易的性质及其五个分支，按生产阶段（中级和最终），贸易流量类型（单向和双向）以及质量/价格范围。与世界其他地区相比，它继续介绍如何将发达国家定位。
量子卷积神经网络的教程（...
摘要 - 纠结神经网络（CNN）是计算机视觉中的流行模型，具有充分利用数据相关信息的优势。但是，如果数据或模型的给定维度太大，CNN的学习效率很大。量子卷积神经网络（QCNN）为使用量子计算环境或提高现有学习模型的性能的方向提供了解决问题的新解决方案。第一项研究将提出一个模型，以通过将CNN的结构应用于量子计算环境，从而有效地解决量子物理和化学中的分类问题。研究还提出了可以使用多尺度纠缠重归于ANSATZ（MERA）的O（log（log（n））深度计算的模型。第二项研究介绍了一种通过在现有计算机视觉中使用的CNN学习模型中添加量子计算来提高模型性能的方法。该模型也可以在小量子计算机中使用，可以通过在CNN模型中添加量子卷积层或用卷积层替换混合学习模型。本文还验证了QCNN模型是否能够通过使用Tensorflow量子平台使用MNIST数据集进行训练与CNN相比，是否能够有效学习。
技术硕士M Tech（人工智能）
Nielit的人工智能计划中的M.Tech是您成为这个令人振奋领域的领导者的门户。由行业巨人和学术有远见的人精心制作，我们的课程超越了仅仅学习的学习，以激发人们对AI的核心原则的深刻理解。它不仅使您拥有工具，还可以使其解锁其无限潜力的力量。您将深入到机器学习的数学基础上，其中方程不仅仅是符号，而是了解智能系统如何从数据中学习和发展的途径。您将掌握监督学习的艺术，挥舞着回归和分类算法，例如雕刻家形状粘土，从而解开了预测和自动化的能力。无监督的学习将成为您的显微镜，在庞大的数据集中揭示隐藏的模式和见解，就像纠结的线索网络中的侦探发掘秘密一样。这一旅程超出了算法和方程式，深入研究了AI发展的道德指南针。您将学会浏览研究方法和知识产权的复杂景观，以确保您对这项强大的技术的贡献是负责任和影响力的。计划教育目标（PEO）PEO1：为学生提供对数学基础，机器学习技术和优化策略的全面理解，使他们能够有效地将此知识应用于解决复杂的现实世界中的问题。
图形光谱和连续的量子步行。
量子信息及其与组合学的相互作用。本书部分是关于这些问题的进度报告。对我们来说，最大的惊喜是代数图理论的工具在多大程度上被证明是有用的。因此，我们对此比严格必要的更详细。其中有些是标准的，有些是旧的stu效应，有些是新材料（例如，可控性，强烈的既定性顶点），已开发用于处理量子步行。，但组合并不是一切：我们还会遇到谎言组，数字理论的各种范围以及几乎是周期性的功能。（因此，第二个惊喜是与我们的主题纠结的不同数学领域的数量。）我们不在这里处理离散的量子步行（请参阅[？]）。我们不处理量子算法或量子计算，也不处理有关复杂性，误差校正，非本地游戏和量子电路模型的问题。我们讨论了一些相关的物理学。我们专注于在数学上有趣且具有一定的意义的问题，因为这种重叠通常是结果富有成果的标志。我们对许多人的这些笔记有有用的评论，包括戴夫·维特·莫里斯（Dave Witte Morris），蒂诺·塔蒙（Tino Tamon），萨莎·朱里什（SashaJurišic）以及他的研讨会成员，亚历克西斯·亨特（Alexis Hunt），戴维·费德（David Feder），亨利·刘（David Feder），亨利·刘（Henry Liu），Harmony Zhan，Nicholas Lai，Xiaohong Zhang Zhang，Sof a arnadottir a arnadottir，qiuting chen chen。。。。