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用于量子科学和精密测量的超冷多原子分子
极性分子由于其固有的电偶极矩和可控的复杂性，成为标准模型 (BSM) 以外物理的精确测量搜索和量子模拟/计算的强大平台。这导致了许多在量子水平上冷却和控制分子的实验努力。由于其独特的旋转和振动模式，多原子分子（含有三个或更多原子的分子）最近引起了人们的关注，作为与原子和双原子分子相比具有明显优势和挑战的量子资源。在这里，我们讨论了多原子分子激光冷却到超冷状态的结果，以及使用多原子分子大大改进基本对称性测试、暗物质搜索和 CP 破坏 BSM 物理搜索的未来前景。
牙龈成纤维细胞抑制成骨过程...
在口腔和颌面外科手术领域中，骨组织的再生是一个关键的挑战，尤其是在涉及牙周缺陷，牙槽脊增加和牙科植入物放置的情况下。这些程序的成功通常取决于有效促进成骨的能力，同时管理软组织环境（Tan等，2021; Wu等，2019）。在牙周的细胞成分中，在这种复杂的生物学相互作用中出现了牙龈纤维细胞作为关键参与者（Parisi等，2024）。本研究旨在探索牙龈纤维细胞对由骨替代物质（BSM）介导的成骨过程的影响，并阐明了基本机制。在各种临床情况下，由于疾病，创伤或手术干预导致骨骼结构损失，BSM被广泛用于促进骨骼再生。这些材料充当破骨支架，为骨细胞附着，增殖和分化提供了表面。但是，BSM的有效性不仅取决于其物理特性，但也受到细胞微环境的显着影响（Chen等，2018）。牙龈纤维细胞是牙龈正常中的主要细胞类型，有助于牙周韧带的形成和维持，以及牙龈组织的整体完整性（Wielento等，2023）。Wnt/β -catenin信号通路是成骨细胞分化和骨形成的关键调节剂。这些细胞可以分泌多种细胞因子，生长因子和细胞外基质成分，这些细胞因子可能会影响其他细胞类型的行为，包括成骨细胞和破骨细胞（Parisi等，2024; Wielento et al。; Wielento等，2023; 2023; Fadl and Leask，20223; Wielento等人。最近的证据表明，牙龈纤维细胞可能会对由BSMS介导的成骨作用产生抑制作用，这可能是通过对骨形成至关重要的信号通路的调节（Ghuman等，2019）。异常激活或抑制此途径会导致骨重塑的失衡，从而导致过度的骨形成或骨质减少条件（Liu等，2022）。在BSM介导的成骨的背景下，牙龈纤维细胞与Wnt/β-蛋白途径之间的相互作用变得特别相关。我们的假设是牙龈纤维细胞可能会释放可溶性因子或参与细胞 - 细胞接触相互作用，从而干扰骨基元基因细胞中的Wnt/β -catenin信号传导，从而抑制其分化为成熟成骨细胞。为了解决这一假设，当前的研究将使用体外和体内模型研究牙龈纤维细胞对成骨的直接和间接作用。我们将评估关键成骨标志物的表达，已知可调节Wnt/β-加度蛋白途径的可溶性因子的分泌以及在BSMS存在下与牙龈纤维细胞共培养的骨基因细胞的功能反应。了解牙龈纤维细胞影响BSM介导的成骨的机制对于此外，我们将探讨目标干预措施消除牙龈纤维细胞的抑制作用的潜力，以增强BSMS的成骨潜力。
利用经典和量子异常检测揭示标准模型以外的物理学
摘要 在微观尺度上发现新物理现象的希望很大程度上依赖于从高能物理实验中获得的观测结果，例如在大型强子对撞机 (LHC) 上进行的实验。然而，目前的实验并没有显示出可以指导更多超标准模型 (BSM) 理论发展的新物理迹象。从 LHC 产生的大量数据中识别新物理特征属于异常检测类，是最大的计算挑战之一。在本文中，我们提出了一种在监督学习环境中执行异常检测的新策略，该策略基于通过随机过程人工创建异常。对于由此产生的监督学习问题，我们成功地应用了经典和量子支持向量分类器（分别为 CSVC 和 QSVC）来识别 SM 事件中的人工异常。更有希望的是，我们发现使用经过训练以识别人工异常的 SVC，可以高精度地识别真实的 BSM 事件。同时，我们还探索了量子算法提高分类准确性的潜力，并为充分利用这种新颖的计算范式提供了合理的条件。
功率MOSFET WAFERS的降压 - 电气
Wafer Warpage是半导体制造商面临的基线问题，实际上，在与制造功率金属氧化物半导体磁场效应晶体管（MOSFET）的制造的人中尤为明显。这是因为垂直MOSFET与传统的外侧对应物相比会经历更大的经线效应。wafers超过其临界价值的瓦金（Wafers）在自动处理过程中无法通过吸尘器吸附来削减其临界价值；晶圆上制造的设备也面临可靠性问题。本文介绍了用于减少电源MOSFET晶体经纪的各种机制的分析。通过改变背面金属化（BSM）厚度，膜沉积的溅射功率和晶片温度（即将低温条件引入过程中）来检查扭曲行为。结果表明，当前端制造过程完成后，BSM厚度和晶圆的温度都与晶圆经膜的相关性明显相关。晶圆弓水平与溅射功率的大小直接成比例。当溅射功率降低时，诱发残留应力较小以变形晶片结构。因此，可以调整溅射功率，以确保扭曲效应保持在其临界值以下。关键字：经形，功率MOSFET，残余压力，背面金属化，溅射功率，低温温度
1 Nora病毒在分裂的肠道干细胞中增殖...
最近对深度学习可靠性（DL）进行骨表面修饰（BSM）的批评，例如Courtenay等人提出的。（2024）基于一系列早期发表的研究，引起了人们对该方法疗效的担忧。然而，他们的批评忽略了关于在DL中使用小型和不平衡数据集的基本原则。通过减少培训和验证集的大小 - 在训练集中仅比测试集大20％，而某些班级验证集则在10张图像下大 - 这些作者可能无意中生成了不足的模型，以尝试复制和测试原始研究。此外，图像预处理期间编码的错误导致了根本上有偏见的模型的发展，这些模型无法有效地评估和复制原始研究的可靠性。在这项研究中，我们并不是要直接反驳其批评，而是将其作为重新评估DL在Taphonomic研究中的效率和解决方案的机会。我们通过将它们作为新的基线模型与旨在解决潜在偏见的优化模型进行比较，重新审视了应用于三个目标数据集的原始DL模型。具体来说，我们考虑了质量不佳的图像数据集引起的问题，并且可能过于适应验证集。为了确保我们的发现的鲁棒性，我们实施了其他方法，包括增强的图像数据增强，原始训练验证集的K折交叉验证以及使用模型 - 敏捷的元学习（MAML）的几次学习方法。后一种方法促进了单独的培训，验证和测试集的无偏使用。所有方法的结果都是一致的，与原始基线模型相当（如果几乎并不相同）。作为最终验证步骤，我们使用了最近生成的BSM的图像作为基线模型的测试集。结果几乎保持不变。这加强了以下结论：原始模型不受方法论上的过度拟合，并突出了它们在区分BSM中的细微效力。但是，重要的是要认识到这些模型代表了试点研究，受原始数据集的局限性在图像质量和样本量方面的限制。利用具有更高质量图像的较大数据集的未来工作具有增强模型概括的潜力，从而提高了Taphononic研究中深度学习方法的适用性和可靠性。
基于标准模型对称性的数据导向新物理搜索
摘要 我们建议利用标准模型 (SM) 的对称性 (精确或近似) 来使用数据导向范式 (DDP) 探索标准模型以外的物理学 (BSM)。对称性非常强大，因为它们提供了两个无需模拟即可进行比较的样本。专注于数据，可以有效地识别表现出显著不对称性的排他性选择并标记为进一步研究。使用比较两个矩阵的简单通用检验统计量已经提供了良好的灵敏度，仅略差于依赖于对信号形状的精确了解的轮廓似然比检验统计量。这可用于快速扫描大量测量数据，以尝试识别感兴趣的区域。我们还证明弱监督神经网络也可以用于此目的。
MSCI 中国全股小型股指数 - 2023 年 5 月 11 日
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JHEP02（2025）081
摘要：异常检测是一种至关重要的技术，用于探索大型强子对撞机（LHC）的标准模型（BSM）以外的新物理学的特征。LHC产生的大量碰撞需要复杂的深度学习技术。相似性学习是一种自我监督的机器学习，通过估计其与背景事件的相似性来检测异常信号。在本文中，我们通过相似性学习探讨了量子计算机对异常检测的潜力，利用量子计算的力量来增强已知的相似性学习方法。在嘈杂的中间量子量子（NISQ）设备的领域中，我们采用了混合经典的量词网络来搜索Di-Higgs生产渠道中的重标量共振。在没有量子噪声的情况下，混合网络表现出对已知相似性学习方法的改善。此外，我们采用了一种聚类算法来减少有限射击计数的测量噪声，从而导致混合网络性能提高了9％。我们的分析强调了量子算法在LHC数据分析中的适用性，其中随着耐断层量子计算机的出现，预计会进行改进。