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World File Search System高维
一种用于诊断高维数据的有效混合方法...
收到日期 2022-01-15；修订日期 2022-04-01；接受日期 2022-04-05 摘要：阿尔茨海默病 (AD) 是最常见的痴呆症类型，是记忆丧失和其他认知障碍的常见术语。这种疾病非常危险，足以干扰日常生活。在早期阶段识别 AD 仍然是一项极具挑战性的任务，同时，其进展在观察到任何症状之前几年就已经发展起来了。诊断过程中解决的基本问题是数据的高维性。然而，并非所有特征都与解决问题相关，有时，包括一些不相关的特征可能会降低学习性能。因此，通过选择最相关的特征来进行特征减少是必不可少的。在这项工作中，提出了一种用于高维特征选择的混合方法随机森林部分群优化 (RF-PSO)。这项工作背后的根本原因是通过创建一种可临床转化的机器学习方法来支持老年病学家诊断 AD。为此，我们使用了阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI) 创建的数据集。ADNI 数据集包含 900 名患者，在基线评估后至少三年内可以进行诊断随访。之所以选择它们，是因为它们在解决具有高数据维度的大规模优化问题方面具有优势。实验表明，RF-PSO 优于文献中发现的大多数其他方法。与它们相比，它取得了更高的性能。该方法在所有 AD 阶段的准确率达到 95%。与达到 86% 的随机森林相比，部分群优化达到 89%。关键词：阿尔茨海默病、机器学习、特征选择、高维
通过对齐低维潜在表征来比较高维神经记录
神经科学中的许多问题都涉及对大量神经元反应的理解。然而，当处理大规模神经活动时，解释变得困难，并且在两种动物之间或不同时间点之间的比较变得具有挑战性。我们在现代神经科学中面临的一个主要挑战是对应性，例如，我们不会在完全相同的时间记录完全相同的神经元。如果没有某种方法将两个或多个数据集联系起来，那么比较不同的神经活动模式集合就变得不可能。在这里，我们描述了利用神经记录中共享的潜在结构来解决这一对应性挑战的方法。我们回顾了将两个数据集映射到可直接比较的共享空间的算法，并认为对齐是比较跨时间、神经元子集和个体的高维神经活动的关键。
生理学的自动化、高维评估...
摘要 行为和生理是许多研究中必不可少的读数，但并未从改变分子和细胞表型的高维数据革命中受益。为了解决这个问题，我们开发了一种方法，将市售的自动表型硬件与系统生物学分析流程相结合，以生成小鼠行为/生理的高维读数，以及直观且与健康相关的汇总统计数据（弹性和生物年龄）。我们使用这个平台纵向评估了数百只年龄从 3 个月到 3.4 岁的杂交小鼠的衰老情况。与只能通过基于挑战的任务在动物能力极限下测量衰老的假设相反，我们观察到从生命早期开始的普遍生理和行为衰老。通过网络连接分析，我们发现生物体水平的弹性随着年龄的增长而加速下降，这与个体表型的轨迹不同。我们开发了一种联合衰老和生存预测衰老率 (CASPAR) 方法，用于联合预测实际年龄和生存时间，并表明生成的模型能够同时预测这两个变量，这是单独的年龄和死亡率预测模型无法捕捉到的行为。这项研究提供了小鼠生理衰老的独特高分辨率视图，并表明系统级生理分析提供了单个表型无法捕捉到的见解。本文描述的方法允许以更高的通量、分辨率和表型范围研究衰老以及影响行为和生理的其他过程。
强度调制器消光高维量子密钥分发的实用安全性
量子密钥分发 (QKD) [1,2] 开创了两个远距离通信方 (通常称为 Alice 和 Bob) 在窃听者 (称为 Eve) 面前共享密钥的全新方式。自第一个 QKD 协议——BB84 协议 [1] 提出以来，QKD 已成为量子信息技术的关注焦点 [3,4]。QKD 的无条件安全性已通过不同方法得到证明 [5–7]，该安全性由量子力学定律保证。在传统的 BB84 协议之后，各种类型的新型 QKD 协议相继被提出。其中，高维量子密钥分发 (HD-QKD) 因具有在单个光子上编码多个比特的出色能力以及对信道噪声的强容忍度而备受关注。在高维量子密钥分发系统中，信息被编码在量子态的高维自由度上，如时间能量纠缠[8–10]、时间箱编码[11，12]、路径[13，14]和轨道角动量[15–17]。HD-QKD协议的安全性证明也已建立[18–20]。随着高维量子态制备和测量技术的发展，近年来不同的HD-QKD方案取得了许多突破性的成果[21–23]。其中，基于时间箱的HD-QKD方案[11，23]实现了创纪录的密钥速率，并且可以抵御一般的相干攻击。不幸的是，现实的QKD系统中的实际设备往往存在缺陷，很少符合理论安全模型[24，25]。因此，QKD的理论和实践之间始终存在差距。在过去的几十年里，QKD系统的实用安全性得到了广泛的研究。窃听者可以窃取
带有量子频率处理器的高维离散傅里叶变换门
摘要：离散傅里叶变换 (DFT) 是光子量子信息的基础，但将其扩展到高维的能力在很大程度上取决于物理编码，而频率箱等新兴平台缺乏实用方法。在本文中，我们表明，d 点频率箱 DFT 可以用固定的三分量量子频率处理器 (QFP) 实现，只需在 d 每次增量增加时向电光调制信号添加一个射频谐波即可。我们在数值模拟中验证了门保真度 FW > 0.9997 和成功概率 PW > 0.965，最高 d = 10，并通过实验实现了 d = 3 的解决方案，利用并行 DFT 的测量来量化纠缠并对多个双光子频率箱状态进行层析成像。我们的结果为量子通信和网络中的高维频率箱协议提供了新的机会。
细胞和分子生物学 人工智能和机器学习在癌症研究中的高维作用
人工智能和机器学习在癌症研究中的作用有几个优势，主要是扩大信息处理规模和提高临床决策的准确性。精准医学、数字医学和转化医学当前使用的关键支持工具，在此称为“智能系统”（IS），利用前所未有的数据量，旨在模拟与患者结果相关的潜在异构影响和变量。由于 IS 的功能和性能与复杂的诊断和治疗决策相关，因此在高维数据中检测到的丰富模式和特征对于推理目的可能至关重要。这样的发现任务也存在许多挑战。首先，可解释模型的生成来自结构化和非结构化输入信息的混合。其次，设计和实施自动化临床决策流程，以绘制疾病轨迹和患者档案。最终，临床影响取决于数据是否有效地经过协调、整合、验证等步骤。这项研究的目的是讨论 IS 应用于通过各种相互关联的癌症领域（高通量基因组学、实验生物学、医学图像处理、放射组学、患者电子记录等）获得的多模态数据的转化价值。
高维的全量子层析成像 -
在很大程度上是由于整体两国频率梳（BFCS）[1]的出现，由于其固有的高尺寸和纠缠与fiftic网络的固有的高尺寸和纠缠相对于频率域中的量子信息处理越来越关注。但是，此类状态的量子状态层析成像（QST）需要进行主动频率混合操作的复杂而精确的工程[2-4]，这很难扩展。为了加强这些局限性，我们提出了一种新颖的SO，它采用了脉冲塑造器和电动相调制器（EOM）来执行隆起操作，而不是以规定的方式进行混合。结合了最先进的贝叶斯统计方法[5]，我们成功地验证了纠缠和重建由芯片SI 3 N 4微孔共振器（MRR）产生的BFC的全密度ma-Trix，最高为8×8- dimensional dimensional dimensials timensials Twip Qud-QudqudiT hilbert Space，最高频率为water water forsy Bins water for derumension for derumense for derumension for derumension。总体而言，我们的方法为频率可实现的操作提供了一种实验性的频率键断层扫描方法。编码单个光子的量子信息水平，称为光子Qudits [6]，量子通信和网络相关的关键范围[7]，例如较高的信息能力[8]，增加噪声耐受性[9]，以及对Bell不平等现象的强烈侵害[10]。已经在许多自由度中探索了光子量的生成和操纵，包括路径[11，12]，轨道角度[13，14]，频率箱[2，3，15]和时间箱[16，17]。综合光子学在缩放量子状态的复杂性[18，19]和量子操作[20]中起关键作用，并且自由度的频率程度特别有吸引力，因为芯片BFC可以以紧凑的方式产生大量的频谱纠缠的垃圾箱。
用非冗余小波代表高维数据的动力学
数据科学中的一个至关重要的问题是将高维数据中的有意义的信息提取到一个低维功能集中，这些特征可以在不同级别上表示原始数据。小波分析是将时间序列信号分解为具有详细时间分辨率的几个级别的普遍方法。但是，获得的小波在每个样本中以及一个人群中的不同样本之间相互交织并过度代表。在这里，使用模拟尖峰，实验性尖峰，钙成像信号和人类电视学信号的神经科学数据，我们在小波之间利用条件互信息进行特征选择。验证了所选特征的有意义，以高精度地解码刺激或条件，但仅使用一小部分特征。这些结果提供了一种新的小波分析方法，用于提取时空神经数据动力学的基本特征，然后可以通过代表性特征支持机器学习的新型模型设计。
引用：Anderson EW，Fishbein J，Hong J等。喹啉酸是一种kynurenine/色氨酸途径代谢产物，与认知受损的TES div>相关联 抗DSDNA抗体之间的临床意义是多种流量免疫测定和crithidia luciliae分析中的多种种族种族群体 补充方法 在全身性红斑狼疮的Belimimab处理后T细胞分析变化的高维分析
抽象目标干扰素-Alpha是SLE发病机理的重要原因，它诱导了Kynurenine/Throptophan（Kyn/TRP）途径的酶2,3-二氧酶。这会导致Kyn/TRP途径代谢产物，喹啉酸（QA），N-甲基D-天冬氨酸谷氨酸助剂受体（NMDAR）激动剂和kynurencic Acidist（KA），NMDAR抗体机的潜在神经毒性失衡。我们确定了SLE中是否与认知功能障碍（CD）和抑郁症相关的QA/KA比率。方法这项横断面研究包括74名SLE和74个健康对照（HC）受试者。一切都没有神经精神疾病的史。血清代谢产物水平（Kyn，TRP，QA，KA）同时测量认知评估（自动神经心理评估指标（ANAM），2×2阵列），情绪和疼痛，并在SLE和HC之间进行比较。SLE中的多变量建模用于评估与认知性能和抑郁症的代谢产物的关联。结果血清KYN/TRP和QA/KA比率在SLE与HC相比升高（P <0.0001）。SLE在五个ANAM测试中的四项（全p≤0.02）和2×2阵列（p <0.01）中的表现要比HC差，并且抑郁得分较高（p <0.01）。在SLE，升高的QA/KA比率与匹配性能（MTS），工作记忆和视觉空间处理任务（P <0.05）相关。具有QA/KA比率升高的SLE受试者的抑郁几率也略高，但这并没有达到显着性（P = 0.09）。SLE中的多变量建模证实了在考虑潜在的混杂因素时，质量保留量比/ ka比与MTS性能差之间的关联（p <0.05）。结论升高血清KYN/TRP和QA/KA比率确认SLE中的Kyn/TRP途径激活。增加的质量质量/KA比率与认知差差之间的新型关联支持该途径作为SLE介导的CD的潜在生物标志物或治疗靶标的进一步研究。
访问光博士的高维信息......
获取光/光子携带的信息对于信息科学的基础研究以及量子和经典层面的许多光应用都至关重要。在本次演讲中，我将首先介绍一系列直接断层扫描协议，这些协议可以表征各种类型的结构光或高维光子状态。首先，我们展示了一些用于 OAM 状态、拉盖尔-高斯模式和厄米-高斯模式的高性能模式分类器。然后，我们介绍一些无扫描直接断层扫描协议，这些协议可以测量高维空间模式、空间矢量模式和部分相干模式（混合状态）。这些直接断层扫描方法将读数直接与描述要测量的量子系统的复值状态向量或其他量相关联，因此可以显著降低高维状态断层扫描程序的复杂性。此外，我们表明可以设计断层扫描协议，以便可以在单个实验装置中获取描述光子状态所需的所有信息，而无需任何扫描。这对于量子和经典光子状态的实时计量尤其有趣。在工作的第二部分，我将介绍一些关于湍流环境中稳健的高信息容量光通信协议的最新工作。我将展示一种基于湍流弹性矢量光束的通信方案以及一种基于相位共轭的方案，以通过 340m 自由空间链路实现使用 OAM 模式的低串扰通信。最后，我还将介绍一种矢量相位共轭方案，该方案可通过 1 公里的多模光纤实现 210 空间模式通信。这些实现可以导致在现实环境中实际开展高维光通信。