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练习表 2：测量和公司。
编码经典比特。我们知道描述量子系统需要指数数量的经典比特。那么，我们能否使用量子态来存储指数数量的比特？或者，有多少经典比特可以通过这种方式在 ad 维量子系统中被编码和（完美）解码？在这个练习中，我们看到，我们需要测量才能访问存储在量子态中的信息，这一事实限制了我们可以从量子系统状态中提取的经典信息量。设 H 为 ad 维希尔伯特空间。我们的目标是将 n 个经典比特编码到量子态空间中作为密度矩阵 D(H)。n 个经典比特有 2 n 种可能的不同排列：|{0, 1} n | = 2 n。为此，我们选择一组 2 n 个状态 {ρx}x∈{0, 1}n⊂D(H)，每个状态对应一个比特串。现在我们想提出一个测量协议，这样，当测量每个 ρ x 时，我们观察到相应的位串 x ∈ { 0 , 1 } n
无CIRSPR基因组编辑时代的曙光
在1953年，沃森（Watson）和克里克（Crick）阐明了DNA的结构（双螺旋），并了解了如何保留遗传信息以及如何从该信息蛋白中产生遗传信息。从那以后，研究进展了，兴趣转移到了生物体（尤其是人类基因组）基因组的解码。2003年人类基因组解码的完成提出了预期，即根据需要对遗传信息（基因）进行编辑，并用于研究活动，例如研究疾病的原因和阐明生命现象。是对所有人类遗传信息的澄清，这导致了有用的研究结果。例如，由于遗传异常而导致的疾病如何发展，哪些基因对于维持重要活性及其功能至关重要。最初，以确切形式更改遗传信息是困难，昂贵且辛苦的，但是在2012年，“在自适应细菌免疫中的可编程双RNA引导的DNA核酸酶” 11本在《科学在线》上发表了11”，在Online上发表了11条，揭示了一种可以通过简单方法操纵遗传信息的技术。这是基因组编辑技术CRISPR-CAS9。
Ewina Tsam Kiu Pun – 生物医学工程博士及计算机科学硕士
2018 – 2024 BrainGate 临床试验联盟，研究生，罗德岛州普罗维登斯。• 论文导师：Leigh Hochberg 教授• 设计了下一代皮层内脑机接口 (iBCI)，以与 4 个临床站点的 50 多人多学科团队一起恢复截瘫患者的交流。• 开发、部署和测试了临床试验参与者体内神经生理多电极阵列记录中分布变化的实时监测算法。• 使用 LSTM 将光标控制稳定性从每日重新校准扩展到 3 个月的连续使用而无需任何重新校准，使临床试验参与者能够独立使用 iBCI。• 从 24 小时连续神经记录（例如睡眠、饮食和 iBCI 控制）中对 7 类日常活动的神经表征的分类准确率 >80%。• 将 10 多个手势解码为个人 iBCI 在桌面计算机上使用的操作命令。 • 分析和整理多年的临床神经和行为健康数据。 • 指导本科生；建立并启动新的内部网站以促进知识转移。 • 迁移团队以使用 GitHub 进行更好的代码管理和版本控制。
关于在语音神经假体设计中促进用户代理的建议
脑机接口 (BCI) 可直接从大脑活动中解码语音，旨在帮助瘫痪且无法说话的人恢复交流。尽管最近取得了一些进展，但语音的神经推理仍然不完善，限制了语音 BCI 实现流畅对话等体验的能力，从而促进主动性——即用户编写和传输信息以表达其意图的能力。在这里，我们根据神经工程的现有和新兴策略提出了促进主动性的建议。重点是实现快速、准确和可靠的性能，同时确保对解码器启动时间、解码的内容以及信息表达方式的意志控制。此外，除了受控实验环境中的神经科学进展之外，我们认为，平行的研究路线必须考虑如何将实验成功转化为现实环境。虽然这类研究最终需要潜在用户的意见，但在这里，我们确定并描述了受现有辅助技术领域开展的人为因素工作启发的设计选择，这些设计选择解决了未来现实世界语音 BCI 应用中可能出现的实际问题。
CYSAT 2023 利用太空攻击研究与战术入侵航天器
攻击者在地面站执行中间人攻击，他们在 UDP 流量中记录命令数据包 [REC-0005 ， RD-0005.01]，以便重播给航天器 [EX-0001.01]。在此示例中，UDP 模仿射频链路。可以通过 RF 信号嗅探 [REC-0005.01，IA-0008.01] 和 UDP 捕获来实施相同的攻击。从航天器的角度来看，飞行软件会处理流量，无论流量是否被编码为射频信号然后在航天器上解码。收到命令后，航天器飞行软件会通过将命令计数器数据下行链路到地面来响应，表明已收到命令 [EXF-0003.02]。在这种情况下，攻击者在地面站收集命令 [EXF-0003.01、EXF-0007]，然后迅速将流量重播到航天器 [EX-0001.01]，从而导致飞行软件再次重新处理命令 [EX-0001]。这将在下行链路命令计数器中可见 [REC-0005.02、EXF-0003.02]，除非地面操作员正在监控特定的遥测点，否则这种攻击很可能不会被注意到。如果重播的命令被视为关键命令，如启动推进器，那么可能会对航天器造成更严重的影响 [IMP-0002、IMP-0004、IMP-0005]。
通过分离任务相关的神经信号揭示运动皮层中意想不到的复杂编码但简单的解码机制
摘要 在运动皮层中，任务相关的神经反应与无关信号纠缠在一起，这使编码和解码机制的研究变得复杂。目前尚不清楚任务无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是准确地分离任务相关和无关信号，但由于任务相关信号的基本事实未知，这种方法仍然难以捉摸。因此，我们提出了一个框架来定义、提取和验证任务相关信号。通过分析执行不同伸手任务的三只猴子的分离信号，我们发现以前被认为无用的神经反应以复杂的非线性方式编码了丰富的任务信息。这些反应对于神经元冗余至关重要，并揭示了运动行为占据了比之前预期更高维的神经空间。令人惊讶的是，当结合经常被忽略的神经维度时，任务信息 24 可以像非线性解码一样准确地进行线性解码，这表明线性读出是在运动皮层中进行的。我们的研究结果提示，分离与任务相关的信号可能有助于发现更多隐藏的皮层机制。27
基因组编辑植物安全性评估指南...
中国科学家于 2002 年破译了水稻基因组。印度农业研究所 (IARI) 的科学家利用基因组测序培育出更好的水稻品种，如 Pusa Basmati-1 和 Pusa Basmati-1121，这两种水稻目前占印度大米出口的大部分。还培育出了几种转基因品种，包括抗虫棉花、耐除草剂大豆和抗病毒木瓜。因此，1 是正确的。在传统育种中，植物育种者会仔细检查他们的田地并寻找表现出所需性状的个体植物。这些性状通过一种称为突变的过程自发产生，但自然突变率非常缓慢且不可靠，无法产生育种者希望看到的所有植物性状。然而，基因组测序所需时间更短，因此更可取。因此，2 是正确的。宿主-病原体相互作用被定义为微生物或病毒在分子、细胞、生物体或种群水平上如何在宿主生物体内维持自身。基因组测序可以研究作物的整个 DNA 序列，从而有助于了解病原体的生存或繁殖区。因此，3 是正确的。因此，选项 (d) 是正确答案
大规模无线网络中灵活的、受大脑启发的通信
摘要：本文提出了在未来大规模网络中使用灵活的、受大脑启发的模拟和数字无线传输的新视角。受人类大脑中高度节能的神经脉冲传输机制的启发，我们从节能的角度考虑了非常短距离的灵活无线模拟和数字传输。考虑到电路功耗模型，比较了可用传输模式的能效指标。为了比较所考虑的系统，我们假设传输的数据来自模拟传感器。在数字传输方案的情况下，解码后的数据在接收端转换回模拟形式。此外，分析了文献中的不同功耗模型和具有不同性能的数字传输方案，以检查对于某些应用和某些信道条件，模拟传输是否可以成为数字通信的节能替代方案。模拟结果表明，在某些情况下，模拟或简化数字通信比采用 QAM 调制的数字传输更节能。
一种新型的基于异步脑信号的驱动器——......
摘要：直接应用脑信号来操作移动载人平台（例如车辆）可能有助于神经肌肉疾病患者恢复驾驶能力。本文开发了一种基于脑电图（EEG）信号的新型驾驶员-车辆接口（DVI），用于脑控车辆的连续和异步控制。所提出的 DVI 由用户界面、命令解码算法和控制模型组成。用户界面旨在呈现控制命令并诱导相应的大脑模式。开发了命令解码算法来解码控制命令。建立控制模型以将解码的命令转换为控制信号。离线实验结果表明，所开发的 DVI 可以生成准确率为 83.59% 的运动控制命令，检测时间约为 2 秒，而在空闲状态下的识别准确率为 90.06%。基于 DVI 开发了实时脑控模拟车辆，并在 U 型转弯道路上进行了测试。实验结果表明 DVI 用于连续和异步控制车辆的可行性。这项工作不仅推动了脑控汽车的研究，而且为驾驶员-车辆界面、多模式交互和智能汽车提供了宝贵的见解。
计算辅助经典量子多址接入提升网络通信速度
多址信道 (MAC) 由多个发送者同时向单个接收者传输消息组成。对于经典量子情况 (CQ MAC)，可实现的速率是假设所有消息均已解码而已知的，这是量子网络设计中的常见假设。然而，这种传统的设计方法忽略了全局网络结构，即网络拓扑。当 CQ MAC 作为量子网络通信的一部分时，这项工作表明，计算属性可用于通过依赖于网络拓扑的代码设计来提高通信速度。我们量化了具有双发送者 CQ MAC 的计算属性的代码可实现的量子通信速率。当双发送者 CQ MAC 是具有二进制离散调制的玻色子相干信道时，我们表明它实现了最大可能的通信速率（单用户容量），这是传统设计无法实现的。此外，这种速率可以通过不同的检测方法实现：量子（有或没有量子记忆）、开/关光子计数和同差（每种方法的光子功率都不同）。最后，我们描述了两个实际应用，其中一个是加密应用。