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![arXiv:2201.09508v2 [q-bio.QM] 2022 年 8 月 9 日](/simg/b\b192213e1dcdb06b52f1fb0928ecbcd6ca74dfe1.webp)
arXiv:2201.09508v2 [q-bio.QM] 2022 年 8 月 9 日
药物-靶标相互作用 (DTI) 的发现是一个非常有前途的研究领域，具有巨大的潜力。通过计算方法准确识别药物和蛋白质之间的可靠相互作用，通常利用从不同数据源检索到的异构信息，可以促进有效药物的开发。尽管随机游走和矩阵分解技术在 DTI 预测中被广泛使用，但它们有几个局限性。基于随机游走的嵌入生成通常以无监督的方式进行，而矩阵分解中的线性相似性组合会扭曲不同观点提供的个体见解。为了解决这些问题，我们采用多层网络方法来处理不同的药物和靶标相似性，并提出了一种新的优化框架，称为基于多相似性 DeepWalk 的矩阵分解 (MDMF)，用于 DTI 预测。该框架统一了嵌入生成和交互预测，学习药物和靶标的向量表示，不仅可以在所有超层中保持高阶接近度和层特定的局部不变性，还可以近似其内积的相互作用。此外，我们开发了一种集成方法 (MDMF2A)，该方法集成了 MDMF 模型的两个实例，分别优化了精确召回曲线下面积 (AUPR) 和受试者工作特征曲线下面积 (AUC)。对现实世界 DTI 数据集的实证研究表明，我们的方法在四种不同设置中实现了比当前最先进的方法具有统计显著改进。此外，对高排名非相互作用对的验证也证明了 MDMF2A 发现新型 DTI 的潜力。
![arXiv:2005.07874v3 [physics.ed-ph] 2020 年 8 月 8 日](/simg/9\96aed76ecc41ca9c8f34a2072eb6adcb9e638707.webp)
arXiv:2005.07874v3 [physics.ed-ph] 2020 年 8 月 8 日
过去几年，随着全球产业和政府的巨额投资，量子信息科学与技术 (QIST) 领域得到了巨大的扩展。随着该领域的扩展，对 QIST 的劳动力需求和公众对它的了解也在不断增加，至少是在表面层面上。学生在科普文章中阅读有关量子计算和相关技术的文章，变得好奇并渴望了解更多信息。然而，他们进入这些领域存在障碍，因为他们通常必须学习物理 (或相关领域) 课程，而且即使这样，他们也只能在高三，最好是高三才能学习和使用量子力学 (QM) 的完整数学机制。这是因为，传统上，学生首先要花大量时间学习在位置空间中解薛定谔方程，然后才能看到有限希尔伯特空间问题，例如磁场中的自旋。有些书籍 [1–4] 从有限希尔伯特空间开始，这样更容易理解，因为在这种情况下，主要的先决条件是线性代数。事实上，人们可以在没有上过 QM 课程的情况下学习量子信息，而且有些教科书也采用这种方法，例如 Mermin 撰写的关于量子计算的优秀书籍 [5]。参考文献 [6–9] 介绍了量子计算高中模块，这些模块也是从有限希尔伯特空间开始，并且假设学生具备线性代数知识或在模块开始时快速介绍线性代数。但这可能是一个障碍，因为线性代数通常不包含在标准高中课程中（至少在美国不包含）。一个雄心勃勃的基于多媒体的 MOOC 已经开发出来，用于向非科学家教授 QM [10]。然而，这仍然需要学生投入大约一个月的时间来完成课程。一般来说，现有资源要么需要一些高中以外的高等数学知识，要么需要投入大量时间（数周）才能有意义地解决问题并真正了解 QIST。这可能会限制 QIST 外展活动的范围和受众，这些活动旨在吸引年轻学生进入 STEM 领域并提高普通公众的科学素养。在这里，我们描述了我们两个人（EB、SEE）在 NSF 赞助的 EFRI 项目下开发的一个外展计划。我们的方法部分基于我们中的一个人（TR）在 2015 年设计的一种简单机制，当时他被要求在英国一个针对 12-14 岁学生的数学营教授一些量子计算课程，后来在 2017 年初在卢旺达非洲数学科学研究所举办的为期一周的系列讲座中进行了改进。这些讲座是针对具有统计和数据分析背景的硕士生。这门课程的讲稿被编成了《Q 代表量子》一书 [11]。这使得没有任何线性代数（或其他复杂数学）背景的学生能够充分了解量子信息的基础知识并执行简单的计算。本书第一部分的 pdf 副本可在 qisforquantum.org 免费获取。从今以后，我们将本书及其介绍的形式称为 QI4Q。EB 和 SEE 开发的其余推广计划使用 IBM Quantum (IBM Q) Experience 模拟器和设备，学生在其中运行电路并将结果与他们使用 QI4Q 形式进行的纸笔工作进行比较。最后阶段涉及我们其中一人（EB）开发的一款名为“Money or Tiger”的量子游戏。总而言之，推广计划有四个要素：
人与文化的负责人 - 8月24日
– Employer pension contributions of 6% (and up to 8% after two years) – Year round ‘early finish' Fridays at 4.30pm – Summer working hours (finish at 1pm on Fridays for six weeks in the summer) – Employee Assistance Programme including access to medical and legal support – Life Assurance scheme with AIG including SmartHealth service with access to 24/7 online GP appointments – Interest-free new starter loans of up to £1,000 – Cycle to Work Scheme and TravelCard贷款计划 - 增强的产妇，亲子鉴定，共同的父母和收养薪水和病假薪水津贴 - 专注的工作人员 - 奖励，比赛和奖品
MTech 招生简章 2022 年 8 月
电气工程系的教职员工精通最新的工业实践，并努力将理论理解与实际应用联系起来。我们与工业界有着密切的互动。事实证明，从工业界收到的持续反馈有助于教育学生，使他们能够培养技能，以应对现实世界中的工程挑战。我们始终鼓励学生分享自己的想法，而不仅仅是遵循指示。
![arXiv:2009.01686v2 [quant-ph] 2021 年 8 月 7 日](/simg/9\9ede1be631b53026d9f30d763f4d38e8cc5ca7db.webp)
arXiv:2009.01686v2 [quant-ph] 2021 年 8 月 7 日
QUINGO 开发团队： 傅学锋，国防科技大学计算机学院量子信息研究所、高性能计算国家重点实验室，中国 俞金涛，数学工程与先进计算国家重点实验室，中国 苏星，国防科技大学计算机学院，中国 蒋涵如，鹏程实验室量子计算中心，中国 吴华，华东师范大学上海市可信计算重点实验室，中国 程福成、邓曦、张金荣，鹏程实验室量子计算中心，中国 金磊、杨一航、徐乐、胡春超，郑州大学信息工程学院，中国 黄安琪、黄光耀、强小刚、邓明堂、徐萍、徐伟霞，国防科技大学计算机学院量子信息研究所、高性能计算国家重点实验室，中国国防科技大学计算机学院，中国 刘万伟，国防科技大学计算机学院，中国 张宇，中国科学技术大学计算机科学与技术学院，中国 邓宇欣，华东师范大学上海市可信计算重点实验室，中国 吴俊杰，国防科技大学计算机学院量子信息研究所、高性能计算国家重点实验室，中国 冯远，悉尼科技大学量子软件与信息中心，澳大利亚
![arxiv：2108.01170v1 [Quant-ph] 2021年8月2日](/simg/b\bd2555fac184cf172dbca9e56dbb5786c309ab00.webp)
arxiv：2108.01170v1 [Quant-ph] 2021年8月2日
经典的长基线干涉法已成为确定恒星距离或成像光源的一种广泛接受的方法[1，2]。中心想法是确保两种或多个望远镜在两个或多个望远镜上的星光的连贯性，然后使用van cittert-zernike定理[3，4]来提取有关源的信息。这导致了许多显着的进步，包括使用射频望远镜[5，6]对黑洞的第一个观察，系外角直径估计[7]和PULSAR正确的运动测量[8]。然而，在光学频率中，这种类别干涉量技术的基本限制，例如量子射击噪声[9]和通过长基线传输过程中的恒星光子损失。量子增强的望远镜旨在通过采用量子信息理论[10]的概念来克服这些困难，其中一些在实验中已实施，包括长距离纠缠分配[11，12]，量子逻辑术语[13，14]和Quan-Tum Tumm tum tum tum tum tum tum tum tum tum tum tum tum memories [15，16]。因此，使用这些Quantum资源设计干涉学设置变得吸引人。量子中继器的发展[17，18]激发了非本地设置的探索，以实现纠缠量子状态的可靠，长距离分布。一对望远镜的空间局部方案不允许将望远镜在望远镜位置之间进行物理地将望远镜收集的光进行。Gottesman等。Gottesman等。对于弱热光源（如星光），与非局部建议相比，在空间局部方案（如杂尼检测）等局部方案将始终提供有关源的信息[19]。[20]建议通过在望远镜之间建立量子中继器链接来克服长基线的传输损失问题的开创性建议[17]，但是该方案需要一个
![arXiv:2008.02961v1 [cs.LG] 2020 年 8 月 7 日](/simg/b\bc53b3eb7e6bbf3aa8bc375edc753c582e872e41.webp)
arXiv:2008.02961v1 [cs.LG] 2020 年 8 月 7 日
摘要。静息状态功能磁共振成像 (rsfMRI) 产生的功能连接组可作为个人的认知指纹。连接指纹已被证明在许多机器学习任务中很有用，例如预测特定于受试者的行为特征或任务引起的活动。在这项工作中，我们提出了一种基于表面的卷积神经网络 (BrainSurfCNN) 模型，用于根据其静息状态指纹预测单个任务对比。我们引入了重建对比损失，以加强模型输出的受试者特异性，同时最大限度地减少预测误差。所提出的方法显著提高了预测对比在完善的基线上的准确性。此外，BrainSurfCNN 的预测也超过了受试者识别任务中的重测基准。5
线路卡 - BBSI - 数字 - 8 月
在组织方面，我们试图超越传统的分销模式，专注于高度主动的客户支持。借助必要的技术支持和客户参与计划，我们致力于帮助客户提高效率并改善运营和财务绩效。
![arxiv：2408.05139v1 [cond-mat.str-el] 2024年8月9日](/simg/f\fca1bbeb0ed7d6f65a09e00985dcf9fb2efb9efe.webp)
arxiv：2408.05139v1 [cond-mat.str-el] 2024年8月9日
在存在强施加的位移场的情况下，我们研究了菱形多层石墨烯（RNG）中的分数量子异常大厅（FQAH）效应。我们首先引入了RNG的相互作用模型，其中包括非相互作用的连续体模型和多体库仑相互作用。然后，我们讨论RNG中的整数量子异常大厅（IQAH）效应以及Hartree-Fock方法在理解其外观中的作用。接下来，我们使用受约束的Hartree-fock和精确的对角线化方法的组合探索RNG中的FQAH效应。我们通过FQAH间隙的大小来表征FQAH相的稳定性，并发现RNG通常具有稳定的FQAH相，尽管所需的位移场在不同的N值之间差异很大。我们的工作确立了iqah和fqah在RNG中的理论普遍性。
Terumo Corporate Guide 2024 Aug
从早期开始，Terumo一直在促进跨学院干预（TRI），其中导管通过手腕插入。与转志冠状动脉干预相比，TRI可以减少出血并发症并缩短住院，从而增加成本效益。最初，TRI主要用于治疗心脏的动脉。最近，它已扩展到包括外周种治疗和化学栓塞以治疗肝癌（介入肿瘤学）。Terumo致力于开发设备，以支持更广泛的跨性别方法。为了进一步推广这些产品，Terumo还提供了有关其适当使用和支持证据的培训。我们将继续增强患者的生活质量并促进医疗成本效率。