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使用自我解释的药物靶标预测......
识别缺失的药物靶标对于治疗的开发和药物副作用的分子阐明至关重要。通过利用药物和蛋白质靶标的分子、生物学或药理学特征可以预测药物靶标。然而，开发用于预测药物靶标的综合且可解释的机器学习模型仍然是一项具有挑战性的任务。我们提出了 Inception，这是一种用于预测药物靶标的综合且可解释的矩阵完成模型。Inception 是一个自我表达模型，它学习两个相似性矩阵：一个用于药物，另一个用于蛋白质靶标。这些学习到的相似性矩阵是我们模型可解释性的关键：它们可以解释如何用化学、生物学和药理学相似性的线性组合来解释预测的药物-靶标相互作用。我们开发了一种具有有效闭式解的新型目标函数。为了证明 Inception 在恢复缺失的药物-靶标相互作用 (DTI) 方面的能力，我们进行了交叉验证实验，严格控制数据不平衡、药物之间的化学相似性和靶标之间的序列相似性。我们还使用模拟前瞻性方法评估了模型的性能。使用 DrugBank 数据库 2011 年快照中的 DTI 训练我们的模型后，我们测试是否可以预测 DrugBank 2020 年快照中的 DTI。在所有情况下，Inception 的表现都优于两种最先进的药物靶标预测模型。这表明 Inception 可用于预测缺失的药物靶标相互作用，同时提供可解释的预测。
研究声明
我的研究领域是量子复杂性理论，特别是量子态间变换的复杂性。这些操作是经典计算机根本无法执行的，因为输入和/或输出可能是许多不同位串的叠加。相比之下，传统的量子复杂性理论家研究的是量子计算机上计算布尔函数（一种特殊的量子态间变换）所需的资源与经典计算机上计算布尔函数所需的资源的比较。以下是一些激励示例。费曼 [Fey82] 提出量子计算机想法的最初动力是为了模拟物理系统的汉密尔顿演化。吉布斯状态准备 [Con+23] 的目标是输出此类系统在给定温度下的平衡状态。量子输入态可能直接来自自然界，而不是人为生成的数据，例如量子态断层扫描 [BCG13] 或解码黑洞的霍金辐射 [HH13]。最近的一项研究 [ Kre21 ; LMW24 ; BHHP24 ; MH24 ]（在 Quanta Magazine [ Bru24 ] 中进行了调查）表明，有可能将密码学建立在量子态之间的转换基础上，而不依赖于传统密码学对布尔函数的假设。即使最终目标是计算布尔函数，常用的量子算法子程序也包括状态转换，如幺正的线性组合 (LCU) [ BCK15 ; CW12 ] 和量子纠错 [ LB13 ]。传统上，量子态转换的研究都是临时性的；我的博士论文 [ Ros23 ] 和其他作者的近期著作 [ Aar16 ; BEMPQY23 ] 是最先为这类问题提出统一复杂性理论的论文之一。下面我将讨论我在这个主题内的几个研究方向。引用我自己的论文的引文以粗体字表示。
QuPINNs：用于最佳反非绝热量子计算的物理信息神经网络
我们引入了一种新方法，利用物理信息神经网络 (PINN) 的优势来解决由 NQ 量子比特系统组成的量子电路优化中的反非绝热 (CD) 协议。主要目标是利用物理启发的深度学习技术来准确解决量子系统内不同物理可观测量的时间演化。为了实现这一目标，我们将必要的物理信息嵌入到底层神经网络中以有效地解决这个问题。具体来说，我们对所有物理可观测量施加了厄米性条件，并利用最小作用量原理，保证根据底层物理学获得最合适的反非绝热项。所提出的方法提供了一种可靠的替代方法来解决 CD 驱动问题，摆脱了以前依赖经典数值近似的方法中通常遇到的限制。我们的方法提供了一个通用框架，可以从与问题相关的物理可观测量中获得最佳结果，包括时间上的外部参数化（称为调度函数）、涉及非绝热项的规范势或算子，以及系统能级的时间演化等。该方法的主要应用是 H 2 和 LiH 分子，由采用 STO-3G 基础的 2 量子比特和 4 量子比特系统表示。所给出的结果证明了通过利用泡利算子的线性组合成功推导出非绝热项的理想分解。这一属性为其在量子计算算法中的实际实现带来了显著的优势。
人类面部表情情绪感知模型：研究概况与展望
在认知科学和神经科学中，有两种主要模型描述人类如何感知和分类面部表情——连续模型和分类模型。连续模型将每种面部表情定义为面部空间中的特征向量。例如，该模型解释了如何以不同的强度看待情绪表达。相比之下，分类模型由 C 个分类器组成，每个分类器都针对特定的情绪类别进行调整。除其他发现外，该模型还解释了为什么在快乐和惊讶的面部之间变形的序列中的图像被视为快乐或惊讶，而不是介于两者之间的某种情绪。虽然连续模型更难证明后一种发现，但分类模型在解释如何以不同的强度或模式识别表情方面并不那么好。最重要的是，这两个模型都无法解释如何识别情绪类别的组合，例如高兴的惊讶、愤怒的惊讶和惊讶。为了解决这些问题，在过去几年中，我们研究了一个修订模型，该模型证实了认知科学和神经科学文献中报告的结果。该模型由 C 个不同的连续空间组成。通过线性组合这些 C 个面部空间，可以识别多种（复合）情绪类别。这些空间的维度显示为大部分是配置性的。根据该模型，对情绪面部表情进行分类的主要任务是精确、详细地检测面部特征点，而不是识别。我们概述了证实该模型的文献，展示了如何使用生成的模型来构建识别情绪面部表情的算法，并提出了机器学习和计算机视觉研究人员的研究方向，以继续推动这些领域的最先进技术。我们还讨论了该模型如何帮助研究人类感知、社交互动和障碍。关键词：视觉、面部感知、情绪、计算建模、分类感知、面部检测
149 公里路径上的光学湍流测量
摘要。使用数码相机和发光二极管 (LED) 信标进行了一项实验，研究了莫纳罗亚山和哈莱阿卡拉山之间 149 公里路径上的湍流。大部分路径都在海洋上，路径的一大部分位于海平面以上 3 公里。在莫纳罗亚山一侧，六个 LED 信标以大致线性阵列放置，每对间距为 7 至 62 米。从哈莱阿卡拉山一侧，一对相距 83.8 厘米的相机观察了这些信标。沿路径的湍流会引起波前倾斜，从而导致图像中的 LED 点发生位移。图像运动是由不必要的噪声源（例如相机平台运动）引起的。点之间的差分运动抵消了大部分噪声，并且这种差分运动会根据源和相机之间的几何形状以不同的方式受到沿路径湍流的加权。开发了一种相机运动不敏感的加权函数来处理这个观察问题。然后使用这些加权函数的线性组合来生成复合加权函数，该函数可以更好地抑制源和接收器附近的湍流，并且对路径越过海洋部分的湍流最为敏感。该技术用于估计此区域的湍流。所涉及的长距离导致图像中出现非常强烈的闪烁，这给数据处理带来了新的挑战。对 C 2 n 的结果估计为 4 × 10 − 17 m − 2 ∕ 3，与 Hufnagel – Valley HV5/7 模型和数值天气建模的结果高度一致。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.OE.59.8.081806]
可解释的大脑图的堆叠回归和结构性方差分配
将与复杂刺激相关的大脑活动与2的不同特性相关联，刺激是构建功能性脑图的强大方法。然而，3当刺激是自然主义时，它们的性质通常是相关的（例如，自然图像的视觉和4个语义特征，或用作图像特征的卷积神经网络5的不同层）。相关性能可以充当混杂因素6，并使大脑图的解释性复杂化，并可能影响统计估计器的7个鲁棒性。在这里，我们根据提出的两种方法提出了一种大脑映射8的方法：堆叠不同的编码模型和结构化9方差分配。我们的堆叠算法结合了编码模型，每个模型都将10用作输入一个描述不同刺激属性的特征空间。算法11学会预测体素的活性，作为不同12个编码模型的输出的线性组合。我们表明，由此产生的组合模型可以更好或至少与单个编码模型更好或至少预测13个大脑活动。此外，线性组合的14个权重很容易解释；它们显示了预测体素的每个特征空间的重要性15。然后，我们将堆叠模型构建到16个引入结构化方差分区，这是一种新型的方差分区，考虑了17个特征之间的已知关系。我们验证了我们的模拟方法，展示其大脑在fMRI数据上的21个潜力，并发布Python软件包。24我们的方法限制了假设空间的18个大小，并使我们能够提出有关特征空间和大脑区域之间相似性19的有针对性问题，即使在20个特征空间之间存在相关性的情况下。我们的方法对于有兴趣将大脑活动与神经网络的不同层（23）或其他类型的相关特征空间对齐的研究人员有用。
![b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'](/simg/4\4e9553780581bbfda8e4d6bb48115782efffb2a7.webp)
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
fMRI-SI-STBF
通过整合功能磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）的多模式功能神经影像学（EEG）具有高时空分辨率恢复大脑活动的希望，这对于神经科学研究至关重要，这对于神经科学研究和临床诊断至关重要。然而，fMRI和脑电图活动之间的局部化的未对准可能会降低fMRI约束的脑电图源成像（ESI）技术的准确性。以数据驱动的方式利用fMRI和EEG的互补时空分辨率，我们提出了一种基于fMRI源的脑电图/fMRI融合的方法，称为fMRI源成像，基于时空范围的基础函数（fMRI-SI-SI-STBF）。fMRI-SI-STBF采用了从fMRI和EEG信号定义为经验贝叶斯框架内定义的群体和EEG信号的协方差组件（CCS）。此外，fMRI-SI-STBF代表当前源矩阵作为矩阵分解的几个未知时间基函数（TBF）的线性组合。使用变异性贝叶斯推断，基于EEG数据自动确定了fMRI信息和EEG信息的CCS以及TBFS的数字和fro孔的相对贡献。我们的结果表明，fMRI-SI-STBF可以有效利用ESI的有效fMRI信息，并且对无效的fMRI先验是可靠的。这种鲁棒性对于实际ESI至关重要，因为fMRI先验的有效性通常不清楚，因为fMRI是对神经活动的间接度量。此外，与仅使用空间约束的方法相比，fMRI-SI-STBF可以通过纳入时间结合来提高性能。对于数值模拟，fMRI-SI-STBF比现有的EEG-FMRI ESI方法（即FWMNE，fMRI-SI-SBF）和ESI方法更准确地重建源，位置和时间课程，而没有fMRI的方法（即乘火mri）（即wmne si si si si si si si si si s si i sipb）较小的空间色散（平均SD <5 mm），定位误差的距离（平均DLE <2 mm），形状误差（平均SE <0：9）和较大的模型证据值。2021由Elsevier B.V.
MSC物理课程和教学大纲，HBTU，Kanpur
代数和特征值分析。2。学习与矢量代数和微分方程有关的解决问题的工具。3。学习复杂分析和各种系列4的基础知识。获得有关张量的知识5。To acquire proficiency in integral transform UNIT I Vector Algebra and Calculus: Vector algebra, vector calculus, Green's theorem, Stokes' theorem, Linear algebra, Matrices: operations, determinants, eigenvalues and eigenvectors, diagonalization, linear systems, Cayley-Hamilton Theorem and its applications, Fourier series, Fourier transform.拉普拉斯变换。UNIT II Differential Equations and Special Functions: Linear ordinary differential equations, separable equations, integrating factor methods, linear equations, exact equations, homogeneous and non-homogeneous equations, solution methods (undetermined coefficients, variation of parameters), Runge-Kutta method, Bessel functions, Hermite functions, Legendre polynomials, Laguerre polynomials,这些功能的属性和应用。第三单元复杂分析：复杂分析，分析功能的要素； Taylor＆Laurent系列；杆，残基和积分的评估。基本概率理论，随机变量，二项式，泊松和正常分布。中央限制定理。入门群体理论：SU（2），O（3）。单一组的年轻图及其对SU（2）和SU（3）的简单应用。单元IV张量分析：张量代数，线性组合，直接产品，收缩，张量密度，仿射连接的转换，仿射连接的转化，协变量，梯度，梯度，弯曲和差异，Unit-V Green的功能和群体的功能和群体理论：绿色的功能，绿色的功能，绿色的功能，绿色的功能，绿色的功能，绿色的功能，绿色的功能，对点的功能，点，点，绿色的功能，点，点，绿色的功能，点，绿色的功能，点，绿色的功能，点，以绿色的功能，点，以绿色的功能，绿色的功能，点，绿色的功能，点，以绿色的功能，点，绿色的功能，点，以绿色的功能，点，绿色的功能。球形极坐标膨胀，狄拉克三角洲函数。单元V积分转换：傅立叶积分，傅立叶变换定理，卷积定理，动量表示，传递函数，neumann系列，可分离内核，Hilbert-Schmidt理论。
量子密钥分发：基本协议和威胁
可以处于两个不同的状态 0 或 1，但量子比特是一个用二维复希尔伯特空间描述的两能级量子系统。也就是说，量子比特可以存在于典型状态 | 0 ⟩ , | 1 ⟩ 或这两个状态的任意线性组合中，即 𝑎 | 0 ⟩+ 𝑏 | 1 ⟩ ，其中 𝑎,𝑏 ∈ C 且 𝑎 2 + 𝑏 2 = 1。量子计算系统的基础原理是量子叠加、量子纠缠和量子至上。薛定谔猫是一种著名的排泄物，它证明了量子叠加悖论，也就是说，猫可以同时是死的也可以是活的 [25, 29]。量子纠缠是量子物理学中一个奇异而迷人的现象。当两个（或更多）粒子产生、相互作用并以某种方式连接时，它们就被称作纠缠态。尽管它们之间相距甚远或存在天然障碍，但它们仍能以某种方式相互连接。最后，“量子霸权”一词用来描述量子计算机在任何可行时间内解决传统计算机无法解决的问题的能力 [19]。不幸的是，如今的量子计算机量子比特数量有限，而且存在其他技术问题和限制，这些都对其可靠性产生了质疑和降低 [16, 17]。密码学是最古老的科学之一，它可以确保双方安全通信，而不会中断或改变通信 [26]。密码学在我们的日常生活中非常重要，因为我们在每笔电子交易或通信中都使用加密协议。加密方案基于困难的数学问题，处理通信双方消息的机密性、完整性和真实性。密码系统由明文消息、密文消息、正在使用的密钥以及加密和解密函数组成。加密方案根据所使用的密钥类型分为对称和非对称两种。我们所说的密钥是指用于隐藏信息的任何类型的机制，例如一组替换字母的规则、一组人工符号或如今的一串比特。随着量子时代的到来，量子计算机将能够在几秒钟内完成大量计算。例如，1994 年，Peter Shor 教授使用量子算法证明了数字可以在多项式时间内被分析为素数的乘积，而无需真正的量子计算机 [ 27 ]。借助 Shor 算法，量子计算机克服了复杂的数学问题、整数分解和离散对数问题，而现代密码系统的安全性（如 RSA 或 ECDSA）正是基于这些问题。一个根本问题是