XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System编程的
在混乱且高度可编程的量子模拟器上学习，验证和删除错误
，如果我不突出我从东方加州理工学院的理论伪顾问Soonwon Choi突出显示。suonwon于2020年初开始与我们的团队合作，这个联盟一直非常富有成果，并且一直持续到今天。此外，我应归功于我与我分享了紧密合作伙伴关系的很快的学生。丹尼尔·马克（Daniel Mark）具有能够为我提出的任何问题提供答案，并能够从薄空气中发明理论证明和数值分析技术。他深厚的分析知识极大地提高了许多项目。Zhuo Chen是我对大约基准测试项目的不断伴侣，这是我博士学位最复杂的数量级。当我不断地欺骗他进行更多（和更大的）模拟时，他通过他的无与伦比的数字能力，他的奉献精神和耐心使他从字面上实现了整个工作。
开发下一代编程的T细胞疗法
the slides在1995年《私人证券诉讼改革法》的“安全港”规定的含义中包含前瞻性陈述。前瞻性陈述是不是历史事实的陈述，在某些情况下，可以通过诸如“可能”，“ Will”，“可能”，“期望”，“计划”，“预期”和“相信”等术语来识别。这些陈述包括但不限于有关自动群体候选产品（包括OBE-CEL计划）的陈述； OBE-CEL在其他疾病环境中的概况和潜在应用；公司候选人的未来临床开发，疗效，安全性和治疗潜力，包括进步，对数据，行为和时间报告的期望以及潜在的未来临床和临床前活动以及里程碑；关于临床试验和临床前研究数据的启动，设计和报告的期望；管道的延伸超出OBE-CEL；对任何候选产品的监管批准过程的期望； Autolus和Biontech之间合作的好处，包括在战略合作条款下的里程碑支付和特许权使用费的潜力和时机；公司的当前和未来制造能力；以及公司的预期现金跑道。任何前瞻性陈述均基于管理层的当前观点和假设，并涉及可能导致实际结果，绩效或事件的风险和不确定性与此类陈述中所示或暗示的情况有重大不同。这些风险和不确定性包括但不限于Autolus的临床前或临床计划不会及时或成本有效的基础或完全有效的产品的风险；早期临床试验的结果并不总是可以预测未来的结果。临床试验的成本，时机和结果；许多产品候选人不会及时或成本效益或根本没有成为批准的药物；能够让患者参加临床试验的能力；以及可能的安全性和功效问题。For a discussion of other risks and uncertainties, and other important factors, any of which could cause Autolus' actual results to differ from those contained in the forward-looking statements, see the section titled "Risk Factors" in Autolus' Annual Report on Form 20-F filed with the Securities and Exchange Commission, or the SEC, on March 7, 2023 and in Autolus' Quarterly Report on Form 10-Q filed with the Securities and Exchange Commission on November 9, 2023年，以及随后向美国证券交易委员会提交文件中的潜在风险，不确定性和其他重要因素的讨论。本演示文稿中的所有信息都是截至演示日期，并且自动公司没有义务公开更新任何前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式，但法律要求除外。因此，您不应依靠这些前瞻性陈述代表公司在本演示日期之日起的任何日期的观点。
开发下一代编程的T细胞疗法
the slides在1995年《私人证券诉讼改革法》的“安全港”规定的含义中包含前瞻性陈述。前瞻性陈述是不是历史事实的陈述，在某些情况下，可以通过诸如“可能”，“ Will”，“可能”，“期望”，“计划”，“预期”和“相信”等术语来识别。这些陈述包括但不限于有关自动群体候选产品（包括OBE-CEL计划）的陈述； OBE-CEL在其他疾病环境中的概况和潜在应用；公司候选人的未来临床开发，疗效，安全性和治疗潜力，包括进步，对数据，行为和时间报告的期望以及潜在的未来临床和临床前活动以及里程碑；关于临床试验和临床前研究数据的启动，设计和报告的期望；管道的延伸超出OBE-CEL；对任何候选产品的监管批准过程的期望； Autolus和Biontech之间合作的好处，包括在战略合作条款下的里程碑支付和特许权使用费的潜力和时机；公司的当前和未来制造能力；以及公司的预期现金跑道。任何前瞻性陈述均基于管理层的当前观点和假设，并涉及可能导致实际结果，绩效或事件的风险和不确定性与此类陈述中所示或暗示的情况有重大不同。这些风险和不确定性包括但不限于Autolus的临床前或临床计划不会及时或成本有效的基础或完全有效的产品的风险；早期临床试验的结果并不总是可以预测未来的结果。临床试验的成本，时机和结果；许多产品候选人不会及时或成本效益或根本没有成为批准的药物；能够让患者参加临床试验的能力；以及可能的安全性和功效问题。For a discussion of other risks and uncertainties, and other important factors, any of which could cause Autolus' actual results to differ from those contained in the forward-looking statements, see the section titled "Risk Factors" in Autolus' Annual Report on Form 20-F filed with the Securities and Exchange Commission, or the SEC, on March 7, 2023 and in Autolus' Quarterly Report on Form 10-Q filed with the Securities and Exchange Commission on November 9, 2023年，以及随后向美国证券交易委员会提交文件中的潜在风险，不确定性和其他重要因素的讨论。本演示文稿中的所有信息都是截至演示日期，并且自动公司没有义务公开更新任何前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式，但法律要求除外。因此，您不应依靠这些前瞻性陈述代表公司在本演示日期之日起的任何日期的观点。
可编程的硅光子芯片（在IMEC的...
第一个提出的网格架构是用于纯病房的网格，其中光在一组输入波导端口和一组脱离波导端口之间向一个方向流动。正确尺寸后，此类网格可以生成输入中光的任何可能的线性组合。如果输入端口处的光波的振幅和相位代表复数的向量，则电路本身将实现矩阵 - 向量乘法（MVM），其结果由光学输出波的振幅和相表示。这种近乎实用的算术是开发程序Mable光子学的主要驱动因素之一，因为MVM操作位于许多神经网络和机器学习算法的核心。相同的网格体系结构也证明对量子信息处理非常有价值，当与单个光子一起使用时，它们的组件充当潜在的量子逻辑门。
电编程的掺杂梯度优化了共轭聚合物的热电功率因子
功能分级的材料（FGM）在无机热电学的背景下被广泛探索，但尚未在有机热电学中进行。在这里，研究了掺杂梯度对化学掺杂共轭聚合物的热电特性的影响。柜台的平面漂移用于中等电场中，用于在由寡聚侧链的聚噻吩中创建侧向掺杂梯度，并用2,3,5,5,6-Tetra-fuoro-tetra-tetra-fuoro-tetrace-tetrachachacyanoquinainoimeneimetimethane（f 4 tcnq）（F 4 TCNQ）。拉曼显微镜表明，在50μm宽的通道上的偏置电压仅为5 V，足以触发反逆漂移，从而导致掺杂梯度。分级通道的有效电导率随偏置电压降低，而观察到Seebeck系数的总体增加，可产生高达八倍的功率因数。动力学蒙特卡洛模拟分级纤维的模拟解释了在高电导率下，在高电导率下seebeck系数的掷骰，以及由于高掺杂剂浓度下的库仑散射而增加的迁移率。因此，发现FGM概念是提高尚未最佳掺杂的有机半导体的热电性能的一种方式，这可以减轻新材料的筛选以及设备的制造。
基于可重编程的配体结合特异性的基于PYR1的矫形CID模块
植物使用化学诱导的二聚化（CID）模块（包括受体pyr1和HAB1）感知脱落酸（ABA），这是由配体激活的pyr1抑制的磷酸酶。此系统是唯一的，因为可以重新编程配体识别的相对容易。为了扩展Pyr1系统，我们设计了一个正交的“*”模块，该模块携带了二聚体界面盐桥； X射线晶体学，生化和体内分析证实了其正交性。我们使用此模块创建了Pyr1* mandi /hab1*和pyr1* azin /hab1*，它们对其激活的配体曼陀果实和偶氮甲基具有纳摩尔敏感性。在拟南芥和酿酒酵母中进行的实验证明了使用活物生物传感器和构建多输入/输出遗传电路的抗抑郁剂污染物的敏感检测。我们的新模块启用了用于植物和真核合成生物学的可编码的多渠道CID系统，可以增强新的基于植物和微生物的感应方式。
超声可编程的氢键有机框架，用于Sono-femogenetics
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2023年12月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.12.13.571396 doi：Biorxiv Preprint
揭示帕金森病中神经自适应深部脑刺激编程的复杂性
在过去的三十年中，帕金森病 (PD) 的深部脑刺激 (DBS) 一直以连续开环方式应用，对特定患者一天内的状态或症状变化没有反应。最近神经刺激器技术的进步使得闭环自适应 DBS (aDBS) 成为 PD 的治疗选择，在不久的将来，刺激将以基于需求的方式进行调整。虽然 aDBS 在治疗运动症状方面具有巨大的临床潜力，但它也带来了更好地了解如何实施它以最大限度地发挥其益处的需求。从这个角度来看，我们根据对几种支持 aDBS 的研究神经刺激器的经验，概述了为 aDBS 编程几个关键参数的注意事项。从本质上讲，aDBS 取决于成功识别相关生物标志物，这些标志物可以实时可靠地测量，并与控制刺激适应的控制策略相结合。然而，诸如刺激允许适应的窗口以及刺激改变的速率等辅助参数对性能的影响同样巨大，并且会根据控制策略和患者而变化。标准化的 aDBS 编程协议对于确保其在临床实践中的有效应用至关重要。
神经形态编程的概念和范例
神经形态计算机的价值主要取决于我们对其进行编程以执行相关任务的能力。目前，神经形态计算机大多局限于从深度学习改编而来的机器学习方法。然而，如果我们能利用神经形态计算机的计算特性来发挥其全部功能，那么它的潜力将远远超出深度学习。神经形态编程必然不同于传统编程，需要我们对编程的总体思维方式进行范式转变。本文的贡献包括：1）对神经形态计算机背景下“编程”含义的概念分析；2）探索神经形态计算中前景广阔但被忽视的现有编程范式。目标是拓展神经形态编程方法的视野，从而使研究人员能够摆脱现有方法的束缚，探索新的方向。
综述：利用基于 CRISPR/Cas9 的基因组编辑工具对免疫系统细胞进行重编程的创新策略：癌症管理的新时代
摘要：成簇的规律间隔短回文重复序列/相关蛋白 9 (CRISPR/Cas9) 系统研究的最新进展彻底改变了基因组编辑技术及其在细胞分化和免疫反应行为中的应用。该技术进一步帮助人们了解癌症进展的奥秘，并可能设计出新的抗肿瘤免疫疗法。基于 CRISPR/Cas9 的基因组编辑现在通常用于设计配备重组 T 细胞受体 (TCR) 或嵌合抗原受体 (CAR) 的通用 T 细胞。此外，该技术还用于细胞因子刺激、抗体设计、自然杀伤 (NK) 细胞转移以及克服免疫检查点。CRISPR/Cas9 在制备过继细胞转移 (ACT) 免疫疗法构建块方面的创新潜力为抗肿瘤免疫疗法打开了一扇新的窗口，其中一些已经获得了 FDA 批准。免疫遗传调节剂的操纵为免疫肿瘤学中基于 CRISPR/Cas9 的筛选的设计、实施和解释开辟了新的界面。淋巴瘤、黑色素瘤、肺癌和肝癌等多种癌症都已采用这种策略治疗，而这种策略曾被认为是不可能的。在免疫细胞内安全有效地传递 CRISPR/Cas9 系统以实现基因组编辑策略是一项具有挑战性的任务，需要对其进行分类才能实现有效的免疫治疗。已经使用了多种靶向方法，例如病毒介导、电穿孔、微注射和基于纳米制剂的方法，但每种方法都有一些局限性。在这里，我们详细介绍了通过免疫疗法与 CRISPR/Cas9 技术合作进行癌症管理的最新进展。此外，我们还阐述了一些创新方法，这些方法将这种基因组编辑系统靶向免疫系统细胞内以对其进行重新编程，作为一种新的抗癌免疫治疗策略。此外，还讨论了未来的前景和临床试验。关键词：CRISPR/Cas9、肿瘤微环境、免疫反应、分子靶向治疗、癌症免疫治疗、纳米技术、临床研究