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第三十章
(2) 听证会。一旦申请人满足第 (1s) (a) 款的要求，部门可安排该事项进行公开听证会。听证会通知应发送给申请人，并应根据第 985 章以第 1 类通知和部门互联网网站上的通知形式发布。部门可发出其认为适当的进一步通知，并应向要求发出此类通知的利害关系人发出通知。部门可通过部门建立的电子通知系统向利害关系人发出通知。根据本款以第 1 类通知、部门互联网网站上的通知和部门建立的电子通知系统发布的听证会通知应包括听证会的时间、日期和地点、申请人的姓名和地址、申请主题摘要以及说明可在部门互联网网站上查看申请副本的位置的信息。摘要应包含申请主题的简短、准确、易懂、通俗易懂的语言描述。部门办公室应提供一份申请书供公众查阅，部门区域办公室应提供至少一份申请书，受影响地区的主要公共图书馆应提供至少一份申请书。尽管有第 227.42 条的规定，听证会应为信息听证会，不得视为有争议案件听证会，也不得转换为有争议案件听证会。
指挥高度
1量子传感是指使用量子力学来构建极其精确的传感器。这是评估具有最接近的运营潜力的量子技术的应用。2量子通信利用量子物理定律来保护数据。量子通信技术的主要近任期应用利用了一种称为量子键分布（QKD）的方法，在该方法中，在网络上以常规位（0s或1s）的形式发送加密的数据，而解密信息的密钥则使用量子状态进行编码和传输，并使用量子状态进行编码和传输。长期应用程序包括联网量子计算机和传感器。3量子计算使用量子力学原理来更快地对数据执行操作，并且具有比常规计算更有效的处理能力。在常规计算中，位只能存在于两个物理状态之一中：0或1表示必须顺序执行计算，而在量子计算中可以同时执行两个状态的“超定位”（0和1），这意味着可以同时执行多个计算。将其视为轻开关。在常规计算中，灯光关闭或打开。使用量子计算，可以在调光器上考虑光开关。此外，Qubits可以彼此“纠缠”，这意味着一个量子的状态也会影响另一个量子的状态，即使它们相距甚远。这允许创建量子电路，这些电路可以执行复杂的计算，而常规计算是不可能的。
第 32 号 - 陆军出版局
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支持信息合成硅量子点...
图 S2(a) 和 S1(b) 分别显示了合成状态和氢化硅化 Si-QDs（样品 1）的 Si 2p 光谱。合成状态的 Si-QDs 在 99.6 和 100.5 eV 处出现峰，分别对应于 Si 2p 1/2 和 Si 2p 3/2 ，这是元素 Si 的特征，还有其他氧化 Si 物质，Si 1+（100.4 eV）、Si 2+（101.9 eV）、Si 3+（102.6 eV）和 Si 4+（103.7 eV）。1, 2。元素 Si 峰的存在证实样品由 Si 制成。宽氧化峰表明氢化物端接的 Si-QDs 在转移过程中与环境氧发生了反应，而 Si-QDs 本质上并不存在这些反应。对于氢化硅化 Si-NC（图 S2(b)），我们发现元素 Si 峰与合成样品类似，还有对应于 Si-C（101.3 eV）和 Si- R/Si(O)R（101.8 和 102.3 eV）3 的峰，而氧化 Si 物质没有产生显著贡献。图 S2(c) 中所示的氢化硅化 Si-QDs 的 C 1s 光谱分别显示存在 C=C（284.5 eV）、CC（285.1 eV）和 C- Si（283.9 eV）4，没有氧化物相关峰，与 Si 2p 元素光谱一致。该结果与 FTIR 观察结果一致，并证实了氢化物封端的 Si-QDs 通过氢化硅化用烷基钝化。
预印本：探索心智、算法和计算的计算理论 1 Jordan Dopkins ( jdopkins@gsu.edu ) 佐治亚州立大学，佩里
第 2 节区分了两种关于计算心智理论 (CTM) 历史的观点。传统观点将 CTM 追溯到行为主义心理学的缺陷以及 20 世纪 40 年代和 50 年代数字计算机的出现。Colombo 和 Piccinini 拒绝了这种观点，认为它扭曲并过度简化了 CTM。相反，他们主张以更基本的概念（如算法或机制）为基础的历史基础。有关其他示例，请参阅 Isaac 2018 和 Uckelman 2018。我认为他们的方法有四个优点。首先，它提供了对 CTM 的开创性贡献的细致入微的理解。以 McCulloch 和 PiS 1943 年的论文为例，该论文讨论了“全或无”神经信号及其用 1 和 0 表示的方式。Colombo 和 Piccinini 对 CTM 历史的思考方式使我们能够超越数字计算机信号的类比，并将该论文置于更悠久的算法形式化尝试历史中，可以追溯到莱布尼茨或尤利。其次，它捕捉了 CTM 与数字计算机无关的方面，例如大脑对连续变量的模拟操作，正如图灵 (1950) 和冯·诺依曼 (1958) 所讨论的那样。第三，Colombo 和 Piccinini 的方法通过强调与算法和机制相关的特定点，增强了思维/计算机类比。最后，它将历史叙述扩展至波斯数学家 Al-Khwarizmi (c.780-850)，并将笛卡尔、霍布斯和洛夫莱斯等熟悉的人物联系起来。
OCR GCSE 计算机科学 (J277) 修订指南
计算机架构 这是计算机硬件的内部逻辑结构和组织。它说明了计算机的各个不同部分如何组合在一起并有效地协同工作 冯·诺依曼架构 冯·诺依曼架构解释了所有设备在处理信息时如何遵循一般规则。所有数据和程序都存储在计算机内存中，并以二进制数字（0 和 1）的形式存储。 输入 — 数据通过输入设备（如键盘、鼠标、麦克风等）输入到设备中 CPU — 数据由 CPU 通过控制单元和 ALU 处理 内存单元 — 数据在 CPU 和计算机内存之间传输 输出 — 最后，经过处理后，数据通过输出设备（如显示器、扬声器、打印机等）输出给用户 输入设备 我们用来将信息发送到计算机的设备，例如鼠标、键盘、麦克风等 输出设备 我们用来将信息从计算机中发送出去的设备，例如显示器、扬声器、打印机等 CPU（中央处理单元） 这是计算机的大脑。它使用提取、解码、执行周期 Hz (赫兹) 来处理用户提供的所有指令。这是我们测量 CPU 速度的标准。1Hz = 每秒可执行 1 条指令。CPU 的常见速度现在以兆赫 (MHz) 或千兆赫 (Ghz) 为单位
一种新型的深度学习方法，使用Alexnet在阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍中对脑电图分类
摘要 - 阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症的最常见形式。轻度认知障碍（MCI）是描述前驱AD的阶段的术语，代表了早期AD诊断中的“危险因素”，这是由于老龄化引起的正常认知能力下降。脑电图（EEG）已被广泛研究以进行AD表征，但可靠的早期诊断继续提出挑战。这项研究的目的是使用EEG衍生的功能图像和深度学习技术引入AD患者，MCI受试者和年龄匹配的健康对照组（HC）受试者之间进行分类的新型方法。将141名年龄匹配受试者（52 AD，37 MCI，52 HC）的EEG记录转换为2D灰度图像，代表21 EEG通道之间的Pearson相关系数和距离LEMPEL-ZIV复杂性（DLZC）。每种特征类型都是从原始记录中分割的1s，2s，5s和10s的EEG时期计算的。CNN体系结构ALEXNET已修改并用于这项三向分类任务，并使用70/30拆分进行训练和验证，并使用每个不同的时期长度和EEG衍生的图像进行验证。使用来自10S时期的DLZC衍生图像作为模型的输入获得了73.49％的最大分类精度，但使用从Pearson相关系数和5S时期获得的图像达到了98.13％的分类精度达到98.13％。
量子纠错码
量子纠错（QEC）这一学科的发展已有二十年，比量子计算本身的发展稍短一些。QEC 是量子计算中最关键的部分，因为它确保计算的可靠性，否则计算设备的输出就是垃圾。因此，每个量子计算机科学家都必须了解 QEC 和容错量子计算的框架。最开始的想法是编码，它也是所有经典通信、计算、密码学和相关领域的核心。编码可用于防范噪音或敌人。编码是指使用冗余来增强信息对噪音（错误）的鲁棒性的过程。例如，我们可以将 0 编码为一串 0，将 1 编码为一串 1，这样几个位的翻转就不会影响我们编码的信息。信息处理以编码的方式进行：首先编码，然后执行所需的操作，然后解码，最后读出所需的结果。此外，编码也发生在自然物理系统中：宏观可观测量被编码在统计系统的微观细节中，物体的内部体积属性可以编码在其边界中，等等。好的编码往往与有吸引力的物理学有关，而找到好的编码当然也需要技巧性的工作。
小分子结合的丙链蛋白酶受体的晶体结构
Apelin受体（APJR）属于A类G蛋白偶联受体（GPCR）组，该组与心脏发育，心血管稳态和心脏收缩密切相关[1,2]。APJR信号通路的激活可以减轻或治疗许多与心血管相关的疾病，例如心力衰竭和高血压（图1）。许多制药公司，例如Amgen，BMS和Sanofi，都试图开发有效的APJR激动剂配体；但是，到目前为止，还没有成功销售药物。要开发APJR的新激动剂，尤其是小分子药物，了解小分子结合模式的分子机制至关重要。To investigate the molecular mechanism of a small- molecule ligand, we chose a potent small-molecule agonist, (1S,2R)-N-(4-(2,6-dimethoxyphenyl)-5-(6- methylpyridin-2-yl)-4H-1,2,4-triazol-3-yl)-1-hydroxy- 1-（5-甲基吡啶蛋白-2-基）丙烷-2-磺酰胺（称为CMPD644），类似于开发用于治疗心力衰竭的临床阶段药物候选药物（美国专利WO2016187308A1，AMGER INC。）。经过几轮优化后，我们通过冷冻方法在复合物中获得了CMPD644结合的APJR结构，其下游异三聚体G A I G BG [3]。有趣的是，我们观察到来自一个Cryo-EM数据集的两种类型的APJR-GI耦合化学测定法。二聚体APJR和单体APJR采用2：1和1：1（受体：G蛋白）化学计量比（图2）。这提供了第一个直接的结构证据，表明配体结合和G蛋白偶联APJR信号复合物中同型和单体共存。了解小分子配体结合
神经计算与应用
摘要：脑电图 (EEG) 记录有助于解码张开/闭合手部的动作准备。为此，通过波束形成解决逆问题，提取运动皮层中的皮层源信号（相对于运动开始提前 1 秒）。EEG 源时期用作源时间图输入到自定义深度卷积神经网络 (CNN)，该神经网络经过训练可执行双向分类任务：手闭合前 (HC) 与静息状态 (RE) 以及手张开前 (HO) 与 RE。虽然深度 CNN 效果很好（HC 与 RE 的准确率高达 89.65+-5.29%，HO 与 RE 的准确率高达 90.50+-5.35%），但在本研究中，我们探索了深度 CNN 的可解释性，以进一步了解手部亚运动准备过程中皮层源的隐藏激活机制。具体来说，进行遮挡敏感性分析以调查哪个皮质区域最好参与分类过程。实验结果显示，受试者的皮质激活具有反复出现的空间模式；特别是靠近纵向裂隙的中央区域以及运动前区和初级运动皮质的右颞区似乎参与程度很高。这些发现鼓励深入研究似乎在手的张开/闭合准备中发挥关键作用的皮质区域。