在核反应实验中,测量的衰变能谱可以洞悉衰变系统的壳结构。然而,由于探测器分辨率和接受效应,从测量中提取底层物理信息具有挑战性。Richardson-Lucy (RL) 算法是一种常用于光学的去模糊方法,已被证明是一种成功的图像恢复技术,该算法被应用于我们的实验核物理数据。该方法的唯一输入是观察到的能谱和探测器的响应矩阵(也称为传输矩阵)。我们证明该技术可以帮助从测量的衰变能谱中获取有关粒子非结合系统壳结构的信息,而这些信息无法通过卡方拟合等传统方法立即获取。出于类似的目的,我们开发了一个机器学习模型,该模型使用深度神经网络 (DNN) 分类器从测量的衰变能谱中识别共振状态。我们在模拟数据和实验测量中测试了这两种方法的性能。然后,我们将这两种算法应用于通过不变质谱测量的 26 O → 24 O + n + n 衰变能谱。使用 RL 算法对测量的衰变能谱进行去模糊处理后恢复的共振状态与 DNN 分类器发现的状态一致。去模糊处理和 DNN 方法均表明 26 O 的原始衰变能谱在约 0.15 MeV、1.50 MeV 和 5.00 MeV 处出现三个峰,半宽分别为 0.29 MeV、0.80 MeV 和 1.85 MeV。
其中 T 是时间排序算子。虽然 U(t2,t1) 的显式计算极其困难,但显然时间相关哈密顿量引起的动力学将 t1 时的量子态双射映射到 t2 时的量子态,并保持相互的标量积。因此,如果系统最初处于高熵 S>0 的混合态,它将永远保持混合态,且熵完全相同。即使对 H(t) 在时间上的完全理想控制,也无法以这种方式产生相干性。因此,必须考虑开放系统。生成单一状态的标准方法是使感兴趣的系统与冷系统进行热接触。一般来说,这是一个极其缓慢的过程。目标量子态必须是某个给定系统的基态。另外,一般的光泵浦和特别是激光冷却 [1] 都是利用共振泵浦和自发衰变来降低微观系统熵的成熟技术。最近,工程耗散已被认为是在小型 [2-4] 和扩展系统 [5,6] 中产生目标纠缠量子态的一种手段。实验上,已经证明了两个量子比特 [7,8] 和两个捕获的中观铯云 [9] 存在纠缠。在本文中,我们表明,如果涉及中间、高度激发和衰减态,周期性驱动可以使量子系统收敛到相干量子态。关键方面是泵浦脉冲周期与内部过程的时间常数(这里是拉莫尔进动)的可比性。这将我们的提议与已建立的光泵浦协议区分开来。完全无序的初始混合物可以变得几乎相干。最终混合物的熵仅为 S ≈ kB ln2,对应于两种状态的混合。一个吸引人的优点是,一旦关闭驱动,林德布拉衰变就不再重要,系统仅受哈密顿动力学支配。本研究的重点是通过示范性方式展示在周期性激光脉冲作用下小自旋系统中熵的大幅降低。选择该系统的动机是量子点中电子自旋与核自旋相互作用的实验[10-17]。所研究的模型也适用于分子自由基中的电子自旋[18]或分子磁体,见参考文献[19-21]。在有机分子中,自旋浴由有机配体中氢原子核的核自旋决定。
无义介导的 mRNA 衰变 (NMD) 是一种真核 RNA 衰变途径,在细胞应激反应、分化和病毒防御中发挥作用。它在基因表达的质量控制和转录后调控中发挥作用。NMD 也已成为癌症进展的调节剂,尽管现有证据支持其既是肿瘤抑制因子又是促肿瘤发生因子,具体取决于模型。为了进一步研究 NMD 在癌症中的作用,我们在 HT1080 人纤维肌瘤细胞系中敲除了 NMD 因子 SMG7,从而抑制了 NMD 功能。然后,我们比较了亲本细胞系、SMG7 敲除细胞系和我们重新引入 SMG7 两种亚型的拯救细胞系的致癌特性。我们还测试了一种抑制 NMD 因子 SMG1 的药物的效果,以区分 NMD 依赖性效应和假定的 NMD 非依赖性 SMG7 功能。使用基于细胞的分析和小鼠异种移植肿瘤模型,我们发现抑制 NMD 功能会严重损害致癌表型。分子通路分析表明,抑制 NMD 会大大降低基质金属蛋白酶 9 (MMP9) 的表达,而 MMP9 的重新表达会部分挽救致癌表型。由于 MMP9 促进癌细胞迁移和侵袭、转移和血管生成,其下调可能有助于降低 NMD 抑制细胞的致瘤性。总之,我们的结果凸显了 NMD 抑制作为一种治疗方法的潜在价值。
抽象的木质衰变真菌和细菌在自然生态系统中起着至关重要的作用,这有助于木质纤维素材料和营养循环的分解。但是,他们的活动在木材耐用性方面构成了重大挑战,影响了依赖木材作为建筑材料的行业。本评论研究了微生物的多样性破坏木材使用的室内和室外。此外,讨论了微生物鉴定的传统和先进方法,重点是基于DNA的,与培养的测序方法,近年来,其重要性大大增加。它还概述了木材保护的各种选项,从设计到化学木材保存和木材修饰方法。这应该说明结合对衰减生物的生态理解,精确识别和创新木材保护方法的重要性,以实现长期的木材利用。
G Adhikari 1 , S Al Kharusi 2 , E Angelico 3 , G Anton 4 , IJ Arnquist 5 , I Badhrees 6 , 35 , J Bane 7 , V Belov 8 , EP Bernard 9 , T Bhatta 10 , A Bolotnikov 11 , PA Breur 12 , JP Brodsky 9 , E Brown 13 , T Brunner 2 , 14 , E Caden 15 , 36 , GF Cao 16 , 37 , L Cao 17 , C Chambers 2 , B Chana 6 , SA Charlebois 18 , D Chernyak 19 , M Chiu 11 , B Cleveland 15 , 36 , R Collister 6 , SA Czyz 9 , J Dalmasson 3 , T Daniels 20 , L Darroch 2 , R DeVoe 3 , ML Di Vacri 5 , J Dilling 14 , 21 , YY Ding 16 , A Dolgolenko 8 , MJ Dolinski 22 , A Dragone 12 , J Echevers 23 , M Elbeltagi 6 , L Fabris 24 , D Fairbank 25 , W Fairbank 25 , J Farine 15 , 37 , S Ferrara 5 , S Feyzbakhsh 7 , YS Fu 16 , G Gallina 14 , 21 , P Gautam 22 , G Giacomini 11 , W Gillis 7 , C Gingras 2 , D Goeldi 6 , R Gornea 6 , G Gratta 3 , CA Hardy 3 , K Harouaka 5 , M赫夫纳 9 , EW 霍普 5 , A 豪斯 9 , A 艾弗森 25 , A 贾米尔 26 , M 朱厄尔 3 , 38 , XS 江 16 , A 卡列林 8 , LJ 考夫曼 12 , I 科托夫 11 , R 克鲁肯 14 , 21 , A 库琴科夫 8 , KS 库马尔 7 , Y 兰 2 , A 拉尔森 27 , KG 利奇 28 , BG 莱纳多 3 , DS 伦纳德 29 , G 李 16 , S 李 23 , Z 李 16 , C 利恰尔迪 15 , 36 , R 林赛 30 , R 麦克莱伦 10 , M 马赫塔布 14 , P 马特尔-迪翁 18 , J 马斯布 31 , N 马萨克雷特 14 , T McElroy 2, 39, K McMichael 13, M Medina Peregrina 2, T Michel 4, B Mong 12, DC Moore 26, K Murray 2, J Nattress 24, CR Natzke 28, RJ Newby 24, K Ni 1, F Nolet 18, O Nusair 19, JC Nzobadila Ondze 30, K Odgers 13, A Odian 12, JL Orrell 5, GS Ortega 5, CT Overman 5, S Parent 18, A Perna 15, A Piepke 19, A Pocar 7, JF Pratte 18, N Priel 3, V Radeka 11, E Raguzin 11, GJ Ramonnye 30, T Rao 11 , H Rasiwala 2 , S Rescia 11 , F Retière 14 , J Ringuette 28 , V Riot 9 , T Rossignol 18 , PC Rowson 12 , N Roy 18 , R Saldanha 5 , S Sangiorgio 9 , X Shang 2 , AK Soma 22 , F Spadoni 5 ,
抽象量子计算机有可能加快某些计算任务。在机器学习领域中,这种可能性的可能性是使用量子技术,而量子技术可能无法经典模拟,但可以在某些任务中提供出色的性能。机器学习算法在粒子物理学中无处不在,并且随着量子机学习技术的进步,这些量子技术可能会采用类似的采用。在这项工作中,实现了量子支持向量机(QSVM)进行信号背景分类。我们研究了不同量子编码电路的效果,该过程将经典数据转换为量子状态,对最终分类态度。我们显示了一种编码方法,该方法在接收器操作特征曲线(AUC)下达到了使用量子电路模拟确定的0.848的平均面积。对于同一数据集,使用径向基础函数(RBF)内核的经典支持向量机(SVM)的AUC为0.793。使用数据集的简化版本,我们在IBM量子IBMQ_CASABLANCA设备上运行了算法,平均AUC为0.703。随着量子计算机的错误率和可用性的进一步提高,它们可以在高能量物理学中形成一种新的数据分析方法。
高能对撞机中基本粒子量子特性的测试开始出现。顶夸克和反顶夸克系统中的纠缠和贝尔不等式违反尤其令人感兴趣,因为顶夸克是经历级联衰变的不稳定粒子。我们争论顶夸克和反顶夸克在不同衰变阶段的空间分离标准。我们考虑了三个不同情况下的因果分离:顶夸克衰变、W 玻色子衰变以及轻子/喷流与宏观仪器接触时。我们表明,当要求顶夸克和 W 玻色子都在空间间隔内衰变时,事件的空间分数最小。对于通常需要贝尔不等式违反的高不变质量,这几乎与顶夸克衰变要求相同。我们还包括一个选项,用于将顶夸克衰变中的 b 夸克的角度相关性用于自旋相关性测量。我们要求顶夸克和 b 强子衰变都是空间分离的。再次,我们发现在高不变质量下,它几乎与顶夸克和反顶夸克之间的空间分离要求相同。我们为我们提出的标准提供了数值。如果满足这样的标准,则保证系统不存在因果关系。
中微子真实本质的实验探索可以追溯到核物理学和粒子物理学的早期,现在正利用高精度和大规模的实验、机器和探测器。对假设的难以置信的罕见事件——原子核的无中微子双重贝塔衰变——的观察将表明中微子是其自身的反粒子,并有助于回答为什么宇宙中的物质多于反物质的基本问题。由于来自探测器的巧合但罕见的背景(即非信号)数据,当前和计划中的实验只能探索无中微子双重贝塔衰变的某些理论。要完全解决原子核是否能发生这种尚未检测到的反应,需要在探测器技术上取得新的突破,通过消除背景事件,达到难以捉摸的“正常有序”无中微子双重贝塔衰变模式。该研究项目将把核物理研发领域的最新进展统一并整合到一种新型探测器中,该探测器能够展示无背景无中微子双贝塔衰变搜索。值得注意的是,这将包括能够在单离子水平上检测氙气双贝塔衰变产生的钡++离子的传感器。此外,该探测器将综合直接紫外光收集和快速光学相机,以实现无中微子双贝塔衰变事件的高分辨率 3D 成像。实现无背景无中微子双贝塔衰变搜索将使科学办公室对无中微子双贝塔衰变的高优先级搜索达到前所未有的灵敏度水平。