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World File Search System高保真
在NISQ时代量子处理器上对AKLT状态的高保真实现
许多现实世界中的问题需要从棘手的多维分布中取样。这些样本可以通过使用蒙特卡洛近似值来估计其统计特性来研究物理系统的行为。通过此类分配进行抽样一直是一个挑战，是通过扰动近似或马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）技术进行的[1]。如果变量强烈耦合并且没有小参数，则无法应用扰动近似，并且使用MCMC方法。为了确保通过MCMC方法生成的样品的渐近精确性，使用了大都市 - 危机算法（MH），该算法（MH）使用模型和目标密度，即使仅知道这些密度仅为比例性恒定，也可以应用。但是，MCMC技术具有其局限性，例如相关样本的产生，阶段过渡期间的临界减速以及较高的仿真成本。在过去的几年中，已经开发了几种基于学习的方法来从此类分布中进行采样。生成对抗网络（GAN）[2-4]和变异自动编码器（VAE）[5，6]在给定的目标分布的给定样本中学到的采样分布中表现出了显着的功效。vaes是近似密度模型，因为它们为样品提供了近似的密度值。gans生成样品，而没有明确估计样品的密度值；因此，它们也称为隐式密度模型。他们两个都不能保证样品的精确性。这些此外，由于它们没有提供精确的模型密度，因此不能使用MH等方法对其进行修改或偏低。另一方面，基于流量的生成模型，例如标准化流（NF）[7，8]明确对目标分布进行建模并提供精确的模型密度值。它们与MH一起用于保证样品的精确性。在物理应用中，人们对通过物理配置（例如，经典磁体的每种自旋的方向）对概率分布进行取样感兴趣，这些分布是通过物理模型进行参数的。这些物理模型取决于一组参数，在以下内容中称为C，例如温度t或耦合常数。例如，在ISING模型和XY模型中，系统的属性取决于温度和最接近的近纽布交换（或包括在内的其他邻居或环形交换）耦合常数。改变这些参数也可以通过相变驱动系统，该相变已通过机器学习技术进行了研究[9-17]。建模此类分布的一种方法是为每个外部参数的每个设置重新训练生成模型。为了研究系统的性质，需要样本来进行外部参数的不同设置。这会导致在不同的环境中反复训练该模型，从而增加培训成本。许多晶格理论已经使用标准化流[18-20]建模。建模此类分布的替代方法是训练以外部参数为条件的生成模型。
开发具有标准化接口的高保真汽车激光雷达传感器模型
摘要：本文介绍了一种开发独立于工具的高保真基于光线追踪的光检测和测距 (LiDAR) 模型的过程。该虚拟 LiDAR 传感器包括扫描模式的精确建模和 LiDAR 传感器的完整信号处理工具链。它是使用标准化开放仿真接口 (OSI) 3.0.2 和功能模型接口 (FMI) 2.0 开发为功能模型单元 (FMU)。随后，它被集成到两个商业软件虚拟环境框架中以证明其可交换性。此外，通过在时间域和点云级别比较模拟和实际测量数据来验证 LiDAR 传感器模型的准确性。验证结果表明，模拟和测量的时间域信号幅度的平均绝对百分比误差 (MAPE) 为 1.7%。此外，从虚拟目标和真实目标接收的点数 N points 和平均强度 I mean 的 MAPE 分别为 8.5% 和 9.3%。据作者所知，这是迄今为止报告的接收点数 N points 和平均强度 I mean 的最小误差。此外，距离误差 d error 低于实际 LiDAR 传感器的测距精度，对于此用例为 2 cm。此外，将试验场测量结果与商业软件提供的最先进的 LiDAR 模型和提出的 LiDAR 模型进行了比较，以测量
高保真 Cas13 变体用于靶向 RNA 降解，且副作用最小
CRISPR-Cas13 系统最近已用于各种生物体的靶向 RNA 降解。然而，旁观者 RNA 的附带降解已成为其体内应用的主要障碍。我们设计了一种双荧光报告系统，用于检测附带效应并筛选哺乳动物细胞中的 Cas13 变体。在 200 多种工程变体中，几种 Cas13 变体（包括 Cas13d 和 Cas13X）表现出有效的靶向活性，但附带活性明显降低。此外，这些变体不存在由 Cas13 诱导的转录组范围的脱靶和细胞生长停滞。重要的是，高保真 Cas13 变体表现出与野生型 Cas13 相当的 RNA 敲低活性，但在转基因小鼠和腺相关病毒介导的体细胞靶向中没有可检测到的附带损伤。因此，现在可以使用附带效应最小的高保真 Cas13 变体来在基础研究和治疗应用中靶向降解 RNA。
高保真碱基编辑器，没有可检测的全基因组脱靶效应
预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此版本的版权所有者于 2020 年 2 月 9 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.02.07.939074 doi：bioRxiv 预印本
Spin-Photon网络中的可扩展和高保真量子随机访问存储
量子随机访问存储器（QRAM）被认为是必不可少的计算单元，可以在量子信息处理中实现多名速度。建议的实现包括使用中性原子和超导电路来构建二进制树，但这些系统仍然需要证明基本组件。在这里，我们提出了一个与固态记忆集成的光子集成电路（PIC）结构，作为构造QRAM的可行平台。我们还提出了一种基于量子传送的替代方案，并将其扩展到量子网络的背景。这两个实现都意识到了两个关键的QRAM操作，（1）量子状态传输和（2）量子路由，并具有已证明的组件：电气调节器，一个Mach-Zehnder干涉仪（MZI）网络，以及与人工原子相连的基于自旋记忆的记忆和固定的纳米腔。我们的方法从基于光子先驱的内置误差检测中获得了好处。详细介绍了QRAM的效率和查询效果的理论分析表明，我们的建议为一般QRAM提供了可行的近期设计。
F-553L渗流高保真PCR套件，200 x 50 µL
Lot Quantity Description 3070014 0.2 kU Phusion DNA Polymerase 3130783 0.4 mL 10 mM dNTP MixPhusion kit component 3048246 0.04 mL Lambda-DNA 3085897 0.4 mL Lambda & PhiX MixReady to Use Marker 3016845 0.05 mL Primer Mix 1.3 kb 3083834 0.05 mL Primer Mix 10 kb 3121943 3×1.5 ml 5x phusion hf缓冲液3121933 1.5 ml 50 mm MGCl2 3087331 1.5 ml 5x 5x phusion GC缓冲液3085597 0.5 ml DMSO
具有里德堡原子的高保真控制相位量子门
• 任意单量子比特旋转门和相位门，加上某些双量子比特门（如CZ或CNOT）门，组成通用门集。• 单量子比特门需要精确控制原子与电磁波的相互作用；双量子比特门需要精确控制原子与原子之间的相互作用
单视3D场景重建具有高保真形状和纹理
为了进一步缓解从单视输入中恢复3D形状的歧义，我们遵循Yu等人。[84]以实现单眼，正常和分割提示，以促进训练过程。但是，由于这些图像在3D-Front [19]数据集中不可用，因此我们使用场景的3D扫描，对象的3D CAD模型以及摄像机在数据集中提供的内在和外在的pa-rameters进行调整。pix3d [69]数据集提供实例分割，但缺乏深度和正常图像。由于渲染是不可能的，因此我们将估计的深度和正常地图用作最先进的估计器的伪基真实[17]。请注意，在训练阶段的过程中，深度，正常和分割信息仅用于指导模型的学习过程，而在推理阶段则无需。这种调查表明，我们的模型仍然灵活且适用于各种情况。
慢交换构象开关通过高保真 Cas9 调控脱靶切割
。CC-BY 4.0 国际许可（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2020 年 12 月 7 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.12.06.413757 doi：bioRxiv 预印本
Spin-Photon网络中的可扩展和高保真量子随机访问存储
量子随机访问存储器（QRAM）被认为是必不可少的计算单元，可以在量子信息处理中实现多名速度。建议的实现包括使用中性原子和超导电路来构建二进制树，但这些系统仍然需要证明基本组件。在这里，我们提出了一个与固态记忆集成的光子集成电路（PIC）结构，作为构造QRAM的可行平台。我们还提出了一种基于量子传送的替代方案，并将其扩展到量子网络的背景。这两个实现都意识到了两个关键的QRAM操作，（1）量子状态传输和（2）量子路由，并具有已证明的组件：电气调节器，一个Mach-Zehnder干涉仪（MZI）网络，以及与人工原子相连的基于自旋记忆的记忆和固定的纳米腔。我们的方法从基于光子先驱的内置误差检测中获得了好处。详细介绍了QRAM的效率和查询效果的理论分析表明，我们的建议为一般QRAM提供了可行的近期设计。