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World File Search System编码的
将大脑发育侵入感官编码的测试模型
抽象动物可以区分无数的感觉刺激，但也可以从学习的经验中概括。您可能可以区分同事的最喜欢的茶，同时仍然认识到与咖啡相比，所有茶都显得苍白。在检测，歧视和概括之间的权衡是感觉处理的每一层固有的。在开发过程中，特定的定量参数被连接到感知电路，并设置了可塑性机制播放的竞争环境。系统神经科学的主要目标是了解电路的材料特性如何定义逻辑操作（计算）以及这些计算对生存的好处。生物学的基本方法以及进化的机制 - 是在系统内更改单元或变量的方法，并询问这如何影响有机功能。在这里，我们利用我们对发育接线机制的了解来修改果蝇中的硬性电路参数，并评估功能和行为后果。通过改变膨胀层神经元（Kenyon细胞）的数量及其树突复杂性，我们发现输入数量（但不是单元格数）可以选择气味的选择性。当Kenyon细胞扩张减少和增强Kenyon细胞数时，保持简单的气味歧视性能。引入了不同的双遗嘱人，通过支持先天与学习解释的平行电路来处理化学感觉信息（Ghosh等，2011; Marin等，2002; Miyyamichi等，2011; Sosulski等，2011; Sosulski等，2011; Tanaka等，Tanaka等，2004; Wong et al。天生处理的电路依赖于不同细胞类型的发展规格，这些细胞类型以刻板的观念连接在一起，以将感觉输入与进化选择的行为反应联系起来（Chin等，2018; Clowney等，2015;Fişek和Wilson，2014;fişek和Wilson，2014; jefferis et al; 2014; Troemel等人，1997年；相比之下，专门用于学习解释的地区似乎更像是在计算机计算机中，相同的电路图案重复了数千或数百万次（Albus，1971; Ito，1972; Marr，1969; Marr，1969; Minsky; Minsky，1952年，n.d.）。这样的重复组织允许电路以学习解释的电路，以便像开关板一样运行，并有可能将任何可能的感觉表示（呼叫者）连接到任何可能的行为输出（接收器）。学习区域的开发涉及与能够接收广泛感觉输入并与驱动多个潜在行为输出的神经元联系的大量神经元的规范（Luo，2021）。有生物体识别刺激和了解其含义的潜力的定量接线参数取决于构成学习电路的神经元的发育认同。神经元从输入到输出的转换取决于其电路中的接线结构及其电生理特性。动物甚至可以感觉到什么？它可以互相区分哪种刺激？它可以从不同上下文中提取一般功能吗？感觉之间的比率动物如何感知任意刺激 - 那些未刻在基因组中的含义的刺激 - 它可以学到的东西取决于其关联学习回路的建筑和生理细节。“膨胀层”是在关联学习回路中观察到的一个常见基序，其中神经元接收有关一组感觉通道的信息将组合连接到更大的突触后细胞集（Albus，1971; Ito，1972; Marr，1969）。这些层都在具有集中大脑的每个主要动物中都发现，其中包括脊柱，小脑和海马；节肢动物蘑菇体；以及头足动物并行叶系统。从1970年代小脑的Marr-Albus理论开始，已经假设扩展编码以执行模式分离。
具有表面编码的容错量子网络
摘要 — 量子网络是在物理上分离的量子处理器之间传输以量子比特或量子位编码的信息的手段。鉴于量子位的不稳定性，这种网络的设计具有挑战性，需要在可靠性和效率之间取得谨慎的平衡。通常，量子网络分为两类：利用量子纠缠进行量子隐形传态的网络和直接传输量子信息的网络。在本文中，我们介绍了 SurfaceNet，这是第二类量子网络，它使用表面代码作为逻辑量子位来保存和传输信息。我们使用表面代码的方法可以容错地纠正网络内的操作和光子丢失错误。我们提出了一种新颖的单向量子通信程序，旨在更好地将表面代码集成到我们的网络架构中。我们还提出了一种高效的路由协议，可以优化通信过程的资源利用率。模拟结果表明，SurfaceNet 显著提高了整体通信保真度。
深度和布局编码的模拟假肢避免
●室内：参与者使用深度层次或深度层次的碰撞少于布局●roomd：参与者使用depthorlayout少于少于depthorayout少于bic layoutonly●roomf●roomf：参与者使用layoutonly以外的任何模式少碰撞差异●参与者在选择depthandlay的depthandaylaylaylyoutlayly dive <<
非蛋白质编码的RNA垃圾或宝藏？
图2核糖开关机制，功能和保护。（a）核糖开关是高度结构化的RNA基序，这些RNA基序嵌入了许多细菌mRNA的5'非翻译区域中，在那里它们可以在共同转文时增强或抑制基因表达，以结合小分子或元素离子离子配体。这样的机制涉及RNA聚合酶（RNAP）对转录产量的调节，而其他机制则更直接地改变了mRNA转化为蛋白质的可能性。（b）上游适体区域结合配体，渲染形成结合口袋（黄色框）的核心段以及侧翼建筑片段（蓝色框），高度保守。[112,113]相比，下游表达平台显示出较少的保护，最可能是因为它在功能上与许多对特定细菌具有特殊性的蛋白质效应子相互作用。使用biorender.com创建。
拓扑表面编码的可扩展神经解码器
随着嘈杂的中型量子 (NISQ) 设备的出现，实用的量子计算似乎已经触手可及。然而，要超越原理验证计算，当前的处理架构将需要扩展到更大的量子电路，这将需要快速且可扩展的量子误差校正算法。在这里，我们提出了一种基于神经网络的解码器，对于受去极化噪声和综合征测量误差影响的稳定器代码系列，该解码器可扩展到数万个量子比特（与其他最近的机器学习启发解码器相比），并且在各种错误率（低至 1%）下解码时间比最先进的联合查找解码器更快。关键创新是通过在底层代码上移动预处理窗口来自动解码小规模的错误综合征，类似于模式识别方法中的卷积神经网络。我们表明，这种预处理步骤可以在实际应用中有效地将错误率降低多达 2 个数量级，并且通过检测相关效应，将实际错误阈值提高到比传统纠错算法（例如联合查找或最小权重完美匹配）的阈值高出 15%，即使在存在测量误差的情况下也是如此。这种机器学习辅助量子纠错的现场实施将是将纠缠边界推向 NISQ 视界之外的决定性一步。
酿酒酵母中编码的絮凝蛋白
摘要 真菌粘附素 (Als) 或絮凝素是一类细胞表面蛋白，可介导对各种生物和非生物表面的粘附。最初在致病性白色念珠菌中发现的 Als 蛋白的一个显著特征是形成功能性淀粉样蛋白，介导顺式相互作用，从而形成粘附素纳米结构域，以及对立细胞的淀粉样蛋白序列之间的反式相互作用。在本报告中，我们表明，酿酒酵母中 FLO11 编码的絮凝素的行为类似于白色念珠菌中的粘附素。为此，我们表明，在外部物理力作用下形成纳米结构域需要 Flo11 蛋白中一定数量的淀粉样蛋白形成序列。然后，我们利用基因组编辑方法，构建了在内源性 FLO11 启动子下表达 Flo11 蛋白变体的菌株，结果证明，淀粉样蛋白形成序列的缺失会大大降低细胞间相互作用，但对塑料粘附或琼脂中的侵袭性生长没有影响，这两种表型都依赖于 Flo11p 的 N 端和 C 端。最后，我们表明 Flo11 的位置不会因淀粉样蛋白形成序列的缺失或蛋白质 N 端或 C 端的去除而改变。
DNA数据存储中错误校正编码的挑战
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年7月4日。 https://doi.org/10.1101/2024.07.04.602085 doi：Biorxiv Preprint
科学研究中基于人工智能的编码的原因、内容和方式
庄同和，林志成* 庄同和 Tonghe.Zhuang@psychiat.med.uni-giessen.de ORCID：0000-0002-7876-4962 计算认知神经科学与定量精神病学 德国吉森尤斯图斯-李比希大学 *通讯作者：林志成 zhichenglin@gmail.com ORCID：0000-0002-6864-6559 中国科学技术大学心理学系 作者贡献 两位作者都参与了手稿的撰写和编辑。2024 年初，Z.L.在与 T.Z. 的播客采访中提到撰写一篇关于基于 AI 的编码的论文。巧合的是，T.Z.使用 LLM 撰写了一份关于编码的手稿。随后，他们合并了各自撰写的草稿。利益冲突 作者声明没有利益冲突。AI 使用 我们使用 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 对手稿进行校对，遵循 https://www.nature.com/articles/s41551-024-01185-8 中描述的提示。致谢 Z.L.得到了国家重点研发计划 STI2030 重大项目 (2021ZD0204200)、国家自然科学基金 (32071045) 和深圳市基础研究计划 (JCYJ20210324134603010) 的支持。T.Z.由 Deutsche Forschungsgemeinschaft（DFG，德国研究基金会）资助 – SFB/TRR 135，子项目 C11。
振荡爆发作为时间耦合和信息编码的机制
即使是最简单的认知过程也涉及皮质区域之间的相互作用。为了研究这些过程，我们通常依靠在任务的几个重复或长段数据中平均以达到统计有效的结论。神经元振荡反映了神经元集合中的同步兴奋性弹性，并且在存在或不存在外部刺激的情况下可以在电生理记录中观察到。振荡性脑活动被视为在特定频带下的功率持续增加。然而，近年来，这种观点受到了以下观点的挑战：振荡可能是在单个试验中发生的瞬态爆发事件发生的，并且只有在将多个试验平均时才能表现为持续活动。在这篇综述中，我们研究了振荡活动可以表现为短暂爆发以及功率持续增加的想法。我们讨论了在单个试验级别的瞬态事件检测和表征所涉及的技术挑战，可能会产生它们的机制以及可以从这些事件中提取的特征来研究神经元集合活性的单审动力学。
论量子玻尔兹曼方法中数据编码的重要性
摘要 近年来，量子玻尔兹曼方法越来越受到人们的关注，因为一旦这种新兴计算技术成熟并且容错多量子比特系统可用，它们可能为在量子计算机上解决流体动力学问题提供一条可行的途径。开发玻尔兹曼方程的从头到尾量子算法的主要挑战在于将相关数据有效地编码为量子比特（量子位），并将流式传输、碰撞和反射步骤公式化为一个综合的幺正操作。目前关于量子玻尔兹曼方法的文献大多为管道的各个阶段提出数据编码和量子原语，假设它们可以组合成一个完整的算法。在本文中，我们通过展示文献中常讨论的编码，无论是碰撞还是流式传输步骤都不能是幺正的，从而推翻了这一假设。基于这一里程碑式的结果，我们提出了一种新颖的编码，其中用于编码速度的量子比特数取决于想要模拟的时间步数，上限取决于网格点的总数。鉴于现有编码所建立的非幺正性结果，据我们所知，我们的编码方法是目前已知的唯一一种可用于从头到尾量子玻尔兹曼求解器的方法，其中碰撞和流动步骤都作为幺正操作实现。