XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System编码方案
复合 DNA 链断裂的编码
I. 引言 DNA 分子具有高密度和长期稳定性，因此成为存档海量信息的一种有前途的解决方案。传统数字存储介质（如硬盘和磁带）受限于物理尺寸，且易随时间推移而退化。相比之下，DNA（生物体中携带遗传信息的分子）则为数据存储提供了一种紧凑而耐用的介质。多项开创性研究已证明这一潜力 [1]–[4]。在传统的 DNA 数据存储系统中，二进制数据被编码为四种 DNA 碱基序列：腺嘌呤 (A)、胞嘧啶 (C)、鸟嘌呤 (G) 和胸腺嘧啶 (T)。然后，这些序列通过 DNA 合成的生化过程合成 DNA 分子，称为链。合成的链被集体储存在一个管子里，或封装在二氧化硅颗粒中，在适当的条件下，它们可以保持数千年的稳定 [5]。为了检索存储的二进制数据，需要使用 DNA 测序技术读取 DNA 链，该技术可以确定 DNA 分子中碱基的顺序。然后将测序数据解码回其原始二进制形式。然而，使用 DNA 存储和检索数据的过程并非没有挑战。一个重大问题是 DNA 合成、存储和测序过程中会出现错误。这些错误可能包括替换、插入、删除，尤其是链断裂。当 DNA 分子被切割成两个或多个片段时，就会发生链断裂，这会使准确重建原始数据的过程变得复杂。多项研究 [6]–[8] 已经探讨了纠正传统 DNA 数据存储通道中断裂的问题，这些研究提出了各种编码方案来减轻此类错误的影响。
“量子”效应
带宽需求持续增长 不断增长的带宽消耗需求继续对全球数据通信行业构成挑战。随着 400G 收发器出货量在 2021 年及以后大幅扩大，800G 光器件已计划在 2022 年上市。端口速度的加速周转以及链路预算的减少，导致半导体和光电子厂商不断面临压力，需要以极具竞争力的价格提供可靠的技术。在一个以成本和性能之间的平衡为主导的领域，光纤安装的质量至关重要。 链路余量可节省成本 从 100G 到 400G+ 生态系统的过渡带来了新的复杂性。现代数据通信光器件在设计上会产生高误码率，这意味着 FEC（前向纠错）编码方案对于维持稳定的连接必不可少 1 。由于 PAM4 等先进调制技术对光学元件性能提出了更严格的要求，光损耗预算也比以往任何时候都低。因此，网络运营商必须寻求高性能光纤解决方案，例如 Legrand Quantum 2 光纤解决方案，以尽可能多地利用光学余量。有了卓越的光纤基础设施，用户就可以寻求更经济高效的收发器来适应他们的网络环境。这为 DR-Lite 等性能轻松、价格具有竞争力的标准铺平了道路。优化网络支出确保高容量网络高效运行已经是一项昂贵而复杂的操作，更不用说链路故障的威胁了。大多数故障都与连接器端面和端口受污染、收发器激光性能下降或光纤弯曲/应力有关。前面提到的故障模式将受益于高性能光纤，因为这将延长链路寿命并减少昂贵的运营商故障单。因此，从运营和采购的角度来看，最大化光学性能裕度（光学余量）与优化总体成本之间存在不可避免的关联。
一种在早期嗅觉电路中重新格式化气味浓度的进化保守的方案
了解感官外围的刺激是如何进行重新格式化以产生有用表示的是神经科学的一个有趣的挑战。在嗅觉中，评估气味浓度是许多行为（例如跟踪和导航）的关键。最初，随着气味浓度的增加，第一阶感觉神经元的平均响应也会增加。，二阶神经元的平均响应仍会随着浓度的增加而浮出水面 - 这种转化是有助于浓度不变的气味识别，但似乎在将其发送到更高的大脑区域之前似乎会丢弃浓度信息。通过将来自不同物种的神经数据与计算模型相结合，我们提出了策略，尽管人口水平的平均反应平均反应，但二阶神经元通过该策略提供了浓度。我们发现，个体的二阶神经具有不同的浓度响应曲线，这些响应曲线是每个气味的独特曲线 - 有些神经元的反应更高，而另一些神经元的反应较少，而这些神经元的反应较少，而这种不同的差异共同产生了不同的组合表示，以使浓度不同。我们表明，可以使用电路计算（称为分裂性变种）来概括此编码方案，并且我们得出了这种偏差的能力条件。然后，我们讨论了两种机制（基于峰值速率与时序），高阶大脑区域可以通过重新格式表示的气味浓度来解释气味浓度。由于脊椎动物和无脊椎动物嗅觉系统很可能是依赖进化的，因此我们的发现表明，尽管新的电路结构存在明显的差异，但仍在相似的算法溶液上汇聚。最后，在陆地脊椎动物中，平行的嗅觉途径已经进化，其二阶神经元没有表现出如此多样化的响应曲线。相反，该途径中的神经元平均以更单一的方式表示浓度信息，从而使气味更容易地进行和识别，而牺牲了能源利用来增加。
敏感的安全性实施和管理...
在云存储方面，最大的担忧之一就是确保数据安全。在当今技术发展的世界中，云攻击正在上升。当前的云存储安全服务在很大程度上依赖于对称密钥加密算法，该算法涉及秘密密钥的交换，并且可能容易受到外部各方攻击的影响。近年来云计算变得必不可少的方式，围绕范围和复杂性的云模型的安全性问题也是如此。由于云计算，基础架构，服务交付和开发模型的看法发生了巨大变化。提议的云存储安全框架中的每个参与者都有一个特定的角色：数据所有者，负责加密纯文本并构建访问控制策略的数据所有者；属性授权，充当数据所有者的受信任代理，并存储用于密钥生成的基于属性的访问控制策略并限制对授权用户的访问；云存储；和数据用户。在椭圆曲线密码学（ECC）中，改进编码方案是当务之急。尽管云模型具有明显的优势，但除非解决隐私和安全问题，否则它将很难获得广泛的客户接受。对云存储数据的隐私，真实性和完整性的关注是本文的重点，以及实施这些保障措施的建议。关键字：椭圆曲线密码学，数据安全性，云部署，私有云，公共云1。简介在本论文中，我们根据云环境中的椭圆曲线密码学设计和开发安全有效的协议，以保护云环境中的多级安全性，其目标是保护用户数据的隐私，确保只有授权的用户才能访问其信息，并确保所有数据都是真实且不明显的。在云数据存储，检索和访问期间的加密，计算负载和安全性方面，已实现了建议的安全框架并将其与现有模型进行了比较。这项研究工作旨在引入四种不同的新颖算法，并找到最小化的编码和解码持续时间，从而减少上传和下载持续时间。
胰岛素ICODEC周刊：类型2 ...
DNA编码的图书馆（DEL [1]）技术已成为行业中最快，最具成本效益的筛查平台之一，既可以进行HIT Discovery [2]，以及最近在药物发现计划的早期阶段的可药用性评估和可药用性评估和可药用性评估和成功的疗法优先级。[3] DEL的关键原理基于化学构建块（BBS）的库成员的组合（合成），以及以化学反应和DNA连接的交替方式，具有独特的DNA序列（BARCODES）的每个BB的相应标记。类似于噬菌体技术，[4]这种物理联系（图1）具有独特的DNA条形码的小有机分子可以随时通过下一代测序（NGS）反应每个分子的化学身份（结构）。[5]最初是由Brenner和Lerner在1992年的一份理论论文中提出的[6]，直到2004年，由于NGS的显着进步，几个学术组[7] [7]通过在杰出的IP空间中及其新的商业探索来降低了多个编码方案和图书馆设计的实施，从而将技术和图书馆设计的多次实施降低。可归因于特定编码系统，可以将组合的库（池）组合在单个试管中，并且可以立即将潜在配体的双重体现为混合物，以简单的一日结合实验（Panning）（panning）均可筛选为选择的靶标（一般而言，通常是高纯度和质量的重组蛋白）。TIBCO Spotfire）。图书馆成员的DNA标签可通过聚合酶链反应（PCR）进一步扩增，因此，在（热）从目标中（热）洗脱后，可以检测并明确检测和明确地识别出多量的粘合剂。[9]与背景（定义的矩阵/非目标控制）相比，通过计算优先粘合剂的富集比（ER）或得分[10]来评估所获得的测序数据，并使用专用的化学分析软件（例如 div>> div>）显示结果。在同一文库中识别模式或指纹（化学系列）以及在不同的库中，有助于歧视与非结合图书馆成员的结合。delt在提供罗氏和外部的药用化学程序程序的新颖（且通常）的化学起点方面具有鲁棒性。毫不奇怪，Delt现在在筛选Armamen-
v-，u-，l-or w形经济复苏后，
在过去的二十年中，Quantum Internet [1]和量子计算的实施已经有很大的推动。已经研究了这些量子技术的不同构件：量子记忆和中继器[2，3]，单光子源[4]，量子门和接口[5]。接口所有这些组件的研究最多的系统之一是光子[6]：它们可以在室温下进行操作而无需折叠，可以通过具有最小的损失的标准光学纤维网络传输，并提供了许多自由度来编码信息，例如。极化，频率或相位。选择编码方案时，可以优先使用高维方案，因为它具有许多优势，例如量子密钥分布和更高的信息率的更高安全性[7 - 10]。编码高维量子信息的最健壮的方案之一是时间模式，因为它们可抵抗纤维中的分散，并且自然提供了高维基集。在此方案中，信息是按照红外波长的时间自由度来编码的，然后通过FILER网络路由到不同的设备或用户。要在这些时间模式中读取量子信息，一个量子接口可以单独解决输入信号的每个时间模式，即以单模操作为特征，然后是必要的。近年来，量子脉冲门（QPG）[11]的上升是一种理想的单模界面，以操纵光的光模式。但是，终极多亏了可重新发现的单模传输函数，QPG可以从输入信号中选择单个时间模式；通过总和频率产生（SFG）过程将所选模式上转换为较短的波长，并且信号正交的部分与传输函数的部分保持不转化。以这种方式，QPG设备自然满足了量子接口的两个独立关键要求：它允许在不同波长下运行的量子光学设备进行通信，并利用时间模式来进行量子通信，计算和计量学。QPG的单模操作已经成功地用于许多应用程序[5]，例如在量子状态层析成像[12]中，光谱带宽压缩到界面不同的量子系统[13]和量子计量学[14，15]中。为了进一步开发这些演示，以对日常应用，效率和纯粹的单模，其中包括空间和时间，操作至关重要。
自由空间光学脉冲神经网络
神经形态工程已成为开发大脑启发式计算系统的一种有前途的途径。然而，传统的基于电子人工智能的处理器经常遇到与处理速度和散热相关的挑战。作为一种替代方案，已经提出了此类处理器的光学实现，利用光的固有信息处理能力。在光学神经形态工程领域探索的各种光学神经网络 (ONN) 中，脉冲神经网络 (SNN) 在模拟人脑的计算原理方面表现出显著的成功。光学 SNN 基于事件的脉冲特性提供了低功耗操作、速度、时间处理、模拟计算和硬件效率方面的功能，这些功能很难或不可能与其他 ONN 类型相匹配。在这项工作中，我们介绍了开创性的自由空间光学深度脉冲卷积神经网络 (OSCNN)，这是一种受人眼计算模型启发的新方法。我们的 OSCNN 利用自由空间光学来提高功率效率和处理速度，同时保持模式检测的高精度。具体而言，我们的模型在初始层采用 Gabor 滤波器进行有效特征提取，并利用使用现成光学元件设计的强度到延迟转换和同步器等光学元件。OSCNN 在基准数据集（包括 MNIST、ETH80 和 Caltech）上进行了严格测试，显示出具有竞争力的分类准确性。我们的比较分析表明，OSCNN 仅消耗 1.6 W 的功率，处理速度为 2.44 毫秒，明显优于 GPU 上的传统电子 CNN，后者通常消耗 150-300 W，处理速度为 1-5 毫秒，并且与其他自由空间 ONN 相媲美。我们的贡献包括解决光学神经网络实现中的几个关键挑战。为了确保组件对准的纳米级精度，我们提出了先进的微定位系统和主动反馈控制机制。为了提高信号完整性，我们采用了高质量的光学元件、纠错算法、自适应光学和抗噪声编码方案。通过设计高速光电转换器、定制集成电路和先进的封装技术，优化了光学和电子元件的集成。此外，我们还利用高效、紧凑的半导体激光二极管，并开发了新颖的冷却策略，以最大限度地减少功耗和占地面积。
涵盖所有基础：DNA测序效率中的下一局
I. i Dratsuction的数字数据快速增长，预计到2025年将达到180个Zettabytes，这会导致数据存储危机，需求超过供应[1]。现有的存储技术面临满足大数据需求的挑战。为了响应，DNA由于其密度和杜比（Durabil）而成为有前途的培养基。DNA存储过程涉及综合，创建人工DNA链，编码用户信息，并限制了导致短链和多个嘈杂副本[2]，存储容器和测序的存储，一个关键组件[3]，[4]，[4]，[5]，[5]，[6]，将DNA转化为数字序列。与替代方案相比，当前的DNA测序仪可能存在DNA的潜力，但当前的DNA测序仪面临诸如缓慢吞吐量和高成本等挑战[7]，[8]，[9]。覆盖深度，测序读取与设计链的比率，影响系统潜伏期和成本，突出了优化的需求[10]，[4]。我们通过将其推广到更实用的情况来扩展了解决覆盖深度问题[11]的最新研究。具体来说，我们考虑一个存储M文件的容器，每个文件由K信息链组成。使用某些编码方案将这些链编码为MN链，目的是从总m中恢复文件。我们的重点是研究所需的覆盖深度，考虑到诸如DNA存储通道和错误校正代码之类的因素。此外，我们旨在探索错误纠正代码与给定DNA存储系统的最佳配对，以最大程度地减少覆盖深度。此调查是在随机访问设置的框架内进行的，用户试图仅检索存储信息的一小部分。在这种情况下，我们同时进行了理论和实验分析，以检查完全恢复指定文件所需的样本数量的期望和概率分布。DNA覆盖深度问题类似于众所周知的问题，例如优惠券收藏家，Dixie Cup和urn问题，目的是收集所有类型的优惠券或物体[12]，[13]，[14]，[15]。在我们的上下文中，“优惠券”代表综合链的副本，目的是阅读每个信息链的至少一个副本。例如，如果n张优惠券是随机均匀地绘制的，众所周知，所需的预期抽奖
电气工程机器学习的博士学位论文基于未来无线网络的资源分配
有效的资源分配是未来无线网络的关键挑战，尤其是随着用户需求，网络密度和网络复杂性的继续增长。传统上，用户终端的通道状态信息（CSI）用于资源分配。但是，随着网络密度的提高并考虑到移动用户的存在，基于CSI的重新源分配构成了大量的性能开销。这项工作通过利用对用户坐标信息培训的机器学习模式来探讨一种新颖的资源分配方法。具体来说，我们以三种方式制定了源分配问题：（1）调制和编码方案（MCS）运输能力最大化的预测，（2）基于用户位置的噪声限制系统中的资源分配，以及（3）资源分配干扰限制系统以确保公平性，同时最大化Capac-Ity。我们考虑两个用户放置方案进行性能评估：随机下降方案（RDS），其中用户是在传播环境中随机分布的，以及移动性模型方案（MMS），其中用户位置遵循线性轨迹。我们进行广泛的评估，以比较跨关键指标的RDS的数据集，包括训练样本的数量，计算复杂性和模型性能在不同的通道条件和错误的位置信息下。我们的结果表明，通过机器学习适应复杂的无线环境，基于坐标的资源分配了基于坐标的资源分配，从而实现了有效且可扩展的资源位置，同时在动态和不完善的条件下保持稳健的性能。我们提出的基于坐标的资源分配方案与基于CSI的资源分配方案相提并论，在具有变化的散点密度变化的干扰受限系统中至少达到90％的性能。此外，该方案大大优于基于几何资源分配方案，该方案凭直觉地应用了用户的坐标信息来依赖距离的资源分配。MMS数据集用于确定所提出的方案的实现成本，通过考虑一个现实的渠道模型，该模型在系统中持续收集数据样本。使用这种方法，我们将机器学习模型的训练时间，预测时间和记忆足迹进行比较。结果表明，基于坐标的资源分配方案可以可靠地用于有效的资源分配，同时分别为噪声限制和干扰有限的系统产生低至中等的实现成本。本研究强调了机器学习驱动的资源管理对未来无线网络的潜力，为智能，自适应和有效的通信系统铺平了道路。
DNA 存储在热敏微胶囊中，用于重复随机多路复用数据访问
1. 荷兰埃因霍温理工大学生物医学工程系化学生物学实验室 2. 荷兰埃因霍温理工大学复杂分子系统研究所 (ICMS) 3. 荷兰埃因霍温理工大学生物医学工程系计算生物学组 4. 美国华盛顿州雷德蒙德市微软公司 5. 美国华盛顿州西雅图市华盛顿大学保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院 6. 荷兰埃因霍温理工大学化学工程与化学系自组织软物质实验室 7. 荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心内科系和拉德堡德传染病中心 (RCI) 8. 英国剑桥市微软研究院 9. 英国布里斯托尔大学化学学院原始生命研究中心和有组织物质化学中心 10. 学校上海交通大学材料科学与工程系，上海，中国 11. 上海交通大学张江高等研究院（ZIAS），上海，中国。 12. 华盛顿大学电气工程系，华盛顿州西雅图，美国 13. 荷兰奈梅亨拉德堡德大学分子与材料研究所 14. 荷兰埃因霍温-瓦赫宁根-乌得勒支联盟生命技术中心 * 通讯作者 电子邮件：yuanjc@microsoft.com；tfadgreef@tue.nl 摘要 由于其寿命长和极高的信息密度，DNA 已成为一种有吸引力的档案数据存储介质。可扩展的并行随机信息访问是任何存储系统的理想特性。然而，对于基于 DNA 的存储系统，这一点还有待稳健地建立。在这里，我们开发了热约束 PCR，这是一种新方法，可以实现对分区 DNA 文件进行多路复用、重复的随机访问。我们的策略是基于将生物素功能化的寡核苷酸稳定地定位在具有温度依赖性膜通透性的微胶囊内。在低温下，微胶囊对酶、引物和扩增产物具有渗透性，而在高温下，膜塌陷可防止扩增过程中的分子串扰。我们证明，在重复随机访问和降低多重 PCR 期间的扩增偏差方面，我们的平台优于非区室化 DNA 存储。使用荧光分选，我们还通过对微胶囊进行条形码编码来展示样本汇集和数据检索。我们的热响应微胶囊技术为重复随机访问档案 DNA 文件提供了一种可扩展的、与序列无关的方法。主要虽然世界正在生成越来越多的数据，但我们存储这些信息的能力却落后了 1 。传统的长期存储介质（如硬盘或磁带）在耐用性和存储密度方面受到限制，这导致人们对小有机分子 2,3 、聚合物 4,5 以及最近的 DNA 6–8 作为分子数据载体的兴趣日益浓厚。由于其固有的信息存储能力、寿命和高信息密度，DNA 尤其成为档案数字数据存储的主要候选者 9 。用于存储信息的编码方案 7,10,11 取得了重大进展