XiaoMi-AI文件搜索系统
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组合复合DNA的错误校正代码
摘要 - DNA中的DATA存储是作为档案数字数据的可能解决方案而开发的。最近，为了进一步提高基于DNA的数据存储系统的潜在能力，建议了组合复合DNA合成方法。这种方法通过利用短DNA片段试剂（称为短生物）来扩展DNA字母。短期是字母符号的构建块，每个符号由固定数量的短裤组成。因此，当读取信息时，可能缺少构成符号组成的一部分的短毛，因此无法确定符号。在本文中，我们将此类型的错误建模为一种不对称错误，并提出了可以在此设置中纠正此类错误的代码构造。我们还提供了此类错误校正代码的冗余的下限，并为我们的构造提供了明确的编码器和解码器。我们建议的误差模型也得到了对根据组合方案产生DNA的数据的分析的分析。最后，我们还提供了观察此类错误事件的概率的统计评估，这是读取深度的函数。
组合问题的解决方案的分子计算
ERA1分钟以获得具有良好信号到噪声的近场荧光光谱。此外，Xie和Dunn（33）以及Ambrose等人的最新工作。（34）表明，金属涂层的探针尖端可以显着扰动所检测到的分子的电子正确。在很大程度上，远场共聚焦荧光广告提供了无限的激光吞吐量和三维截面的capabil，但确实是无创的，尽管其分辨率受到衍射有限。这些效果有望允许在单分子水平上以及在线荧光鉴定和分类内分子和auantum构造的纳米结构上的在线荧光鉴定和分类。这项工作中实现的非凡灵敏度允许对单个分子的动力学以及这种分子在溶液中可能经历的化学和生化作用的直接，实时研究。
第 13 届组合搜索研讨会的经验教训
组合搜索研讨会 (SoCS) 是人工智能 (AI) 研究人员的年度会议，他们对符号状态空间搜索的理论和实践感兴趣。SoCS 2020 现已进入第 13 届，于 5 月 26 日至 28 日完全在线举行。将 SoCS 以虚拟会议的形式举行是应对全球冠状病毒大流行的一项最新决定。对于 SoCS 系列研讨会以及更广泛的 AI 社区来说，这是一个重大转变，该社区重视线下会议作为传播新科学成果的主要方式。由于时间较早，SoCS 2020 被社区中的一些人视为一次实验，领先于其他决定推迟或转向完全在线形式的大型人工智能会议，例如约束编程原则与实践会议、欧洲人工智能会议、国际自动规划和调度会议 (ICAPS)、国际人工智能联合会议以及国际知识表示和推理原理会议。
PDX 衍生的原发性肿瘤中的组合药物筛选...
大多数儿童肉瘤的一线治疗是基于化疗联合放疗和手术。大量患者出现耐药性和复发性肿瘤。因此，具有使复发性肿瘤细胞对化疗重新敏感的潜力的药物具有重要的临床意义。在这里，我们使用了 PDX 衍生的原发性横纹肌肉瘤细胞的药物分析平台，筛选了一个大型药物库，以寻找使复发性肿瘤细胞对横纹肌肉瘤治疗中使用的标准化疗药物重新敏感的化合物。我们确定 ABT-263 (navitoclax) 是增强一般化学敏感性的最有效化合物，并在体外和体内使用不同的药理学和遗传学方法来检测 NOXA-BCL-XL/MCL-1 平衡是否参与调节药物反应。因此，我们的数据表明，内在线粒体凋亡级联的参与者是刺激横纹肌肉瘤一线治疗反应的主要目标。
利用组合构建量子自旋液体...
自旋量子液体是直到零温[1]都检测不到磁对称破缺序的系统，而是存在拓扑序[2]。理论方面，有许多模型哈密顿量存在量子自旋液体状态[3,4]。规范对称性在这些模型中很常见，无论是离散的还是连续的，内在的还是突现的。许多规范模型，如 Z 2 环面代码 [3] 和分形模型，如 X 立方体 [5,6]，都是使用多自旋相互作用定义的。本文我们表明，这些模型中精确的局部 Z 2 规范对称性可以仅由两自旋相互作用产生。在两自旋哈密顿量的某些低能量极限下可以产生有效的多自旋相互作用并不意外；新颖之处在于我们讨论的对称性是精确的。我们阐明了组合规范对称性的概念，它解释了为什么可以构造具有精确 Z 2 规范对称性的局部两自旋哈密顿量。保持代数的变换和单项式矩阵——我们从一组 N 个自旋 1/2 自由度开始，比如我们熟悉的 N 个位点晶格上的自旋模型。自旋算子是泡利矩阵 σ α i ，其中 α = x , y , z 且 i = 1 , . . . , N 。不同位点上的自旋交换，而相同位点上的自旋满足通常的角动量代数。让我们问一个简单的问题：这 3 N 个算子的哪些变换可以保持所有的交换和反交换关系？对于 N 玻色子或费米子，这个问题很容易回答；允许的单粒子变换集属于酉群 U ( N )，因为需要满足对易关系或反对易关系。但对于自旋来说，问题更难；不能简单地混合不同自旋的空间分量并保留位点内和位点间的代数。N 个自旋的希尔伯特空间是 2 N 维的，这个空间中允许的算子是 2 N × 2 N 酉矩阵，对应于群 SU (2 N )。自旋算子的一般变换 σ ai → U σ ai U † 保留了代数，但也同时作用于许多自旋：它将 3 N 单自旋算子 σ ai 与 SU (2 N ) 的其他（多自旋）2 2 N − 1 − 3 N 生成器混合。
量子启发遗传算法解决组合优化问题
工程、金融和基因组学等众多行业都遇到了组合优化问题。这些问题需要通过从有限的集合中选择最佳组合或排列来优化给定的目标函数，但要受到特定限制（Smith，2010 年）。然而，由于这些问题本身就很复杂，因此有时很难通过计算解决，而且需要很长时间。研究人员已经使用了各种优化策略来解决这些问题，其中遗传算法 (GA) 脱颖而出（Goldberg，1989 年）。在问题的解空间中寻找解决方案是通过遗传算法完成的，遗传算法的灵感来自自然选择和进化的思想。它们使用选择、交叉和突变等遗传运算符在几代中开发出一个潜在解决方案群体（Holland，1975 年）。尽管 GA 能够有效地处理各种优化问题，但 Mitchell（1998 年）发现，在处理具有高维解空间的困难组合优化问题时，它们的性能可能会下降。此外，搜索过程可能会陷入局部最优，这使得找到整体最优解决方案变得更加困难（Vose，1999）。
通过LLM驱动的迭代细胞优化 -
我们提出了一种新颖的方式，将灵活的，与上下文相关的约束集成为组合优化，通过将大型语言模型（LLMS）与传统算法一起使用。尽管LLM擅长解释细微的，当地指定的要求，但他们在执行全球组合可行性方面挣扎。为了弥合此间隙，我们提出了一个迭代的微调框架，其中算法反馈逐渐完善了LLM的输出分布。将其解释为模拟退火，我们引入了一个基于“粗糙可学习性”假设的形式模型，为收敛提供了样本复杂性界限。对调度，图形连接和聚类任务的经验评估表明，与基线采样方法相比，我们的框架平衡了本地表达的约束的灵活性和严格的全局优化。我们的结果突出了混合AI驱动组合推理的有希望的方向。项目代码：https：//github.com/pranjal-awasthi/test time-ft
组合优化问题的转移加固学习
摘要：强化学习是各个领域的重要技术，尤其是在加固学习的自动化机器学习中（AUTORL）。在组合优化中将转移学习（TL）与Autorl的集成是需要进一步研究的领域。本文同时采用Autorl和TL来有效地应对组合优化的挑战，特别是不对称的旅行推销员问题（ATSP）和顺序排序问题（SOP）。进行了统计分析，以评估TL对上述问题的影响。fur-hoverore，将auto_tl_rl算法作为一种新颖的贡献引入，结合了自动和TL方法。经验结果强烈支持这种整合的有效性，在比传统技术效率明显高得多的解决方案中，初步分析结果提高了85.7％。此外，在13个实例中减少了计算时间（即在92.8％的模拟问题中）。TL集成模型的表现优于最佳基准，证明其优越的收敛性。AUTO_TL_RL算法设计允许在ATSP和SOP域之间进行平滑的过渡。在全面的评估中，在分析的78％的实例中，Auto_TL_RL明显优于传统方法。
一个用于基因组数据组合分析的灵活工具包
在这里，我们介绍了TrackPlot，这是一个Python软件包，用于通过可编程和基于互动的Web方法生成出版物质量可视化。与生成实地的程序的现有范围相比，TrackPlot提供了一个多功能平台，可在各种来源中视觉解释基因组数据，包括具有功能域映射，同种型，同种型的基因注释，而没有通过SCRNA-SECRED和长期访问的范围以及杂色的范围，以及任何杂色的访问范围，并提供了透明度的范围，以及杂色的范围。符合主要期刊要求的输出文件。TrackPlot软件包是一种开源软件，可以在Bioconda（https://anaconda.org/bioconda/trackplot）上免费获得，Docker（https://hub.docker.com/r/r/r/r/ygidtu/trackplot） （https://github.com/ygidtu/trackplot），还提供了用于本地部署的内置Web服务器。
组合抗癌药物屏幕识别靶标...
未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本的版权持有人（此版本发布于2022年4月15日。; https：//doi.org/10.1101/2022.04.14.14.488411 doi：Biorxiv Preprint