XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDynamical
黑色素瘤中增殖性侵入性可塑性和IFNγ信号的动态建模揭示了PD-L1表达异质性的机制
黑色素瘤细胞的抽象背景表型异质性有助于耐药性，增加的转移和免疫逃避性疾病。各自的机制已被据报道，以塑造广泛的肿瘤内和肿瘤间表型异质性，例如IFNγ信号传导和对侵入性过渡的增殖，但是它们的串扰如何影响肿瘤的进展仍然很大程度上难以捉摸。在这里，我们将动态系统建模与散装和单细胞水平的转录组数据分析整合在一起，以研究黑色素瘤表型异质性背后的基本机制及其对适应靶向治疗和免疫检查点抑制剂的影响。我们构建了一个最小的核心监管网络，该网络涉及与此过程有关的转录因子，并确定该网络启用的表型景观中的多个“吸引子”。在三种黑色素瘤细胞系（Malme3，SK-MEL-5和A375）中，通过IFNγ信号传导和增生对浸润性转变对PD-L1的协同控制进行了模型预测。结果我们证明，包括MITF，SOX10，SOX9，JUN和ZEB1的调节网络的新兴动态可以概括有关多种表型共存的实验观察结果（增殖性，神经CREST，类似于神经crest，类似于Invasive），以及可转化的细胞检查和响应的响应，包括对响应的响应，并在响应中进行了响应，并在响应中置于某些响应中，并在构成方面构成了对响应的响应。这些表型具有不同水平的PD-L1，在免疫抑制中驱动异质性。PD-L1中的这种异质性可以通过这些调节剂与IFNγ信号的组合动力学加剧。我们关于黑色素瘤细胞逃避靶向治疗和免疫检查点抑制剂的侵入性转变和PD-L1水平的变化的模型预测在来自体外和体内实验的多个RNA-SEQ数据集中得到了验证。结论我们的校准动力学模型提供了一个测试组合疗法的平台，并为转移性黑色素瘤的治疗提供了理性的途径。可以利用对PD-L1表达，侵入性过渡和IFNγ信号传导增殖的串扰的改进理解，以改善对治疗耐药和转移性黑色素瘤的临床管理。
动态平均场理论：简介-Flatiron Institute
•经典相关材料：TMS，氧化物/TMO•有机导体（1d，2d）•繁重的费米斯•cuprates•对TMOS的兴趣：SR 2 Ruo 4，Rnio 3，Rnio 3，Manganites，Manganites，Iridates，Iridates和许多其他许多…… LAO/STO • Fe-based superconductors à `Hund metals' (New route to strong correlations) SC in pressurized H 2 S 155GPa à other hydrides • SC in twisted bilayer graphene • Twisted TMDCs • à Interplay of correlations and topology/Flat bands • à Strong coupling to light, excitonic physics • SC in infinite-layer RNiO 2 • Low density金属（sto），kagome金属
借助电力缓冲动态形成多个混合储能系统的分散电力分配策略
摘要 — 由电池和超级电容器 (SC) 组成的多个混合储能系统 (HESS) 被广泛用于直流微电网以补偿功率失配。根据其特定的能量和功率特性，电池和超级电容器分别用于补偿低频和高频功率失配。本文提出了一种借助新型功率缓冲器动态形成多个 HESS 的分散功率分配策略。功率缓冲器是一种结合电容器和双向 DC-DC 转换器的设备，它用作电池和直流母线之间的接口，可轻松实现不同储能单元的即插即用以及有效、高效的功率分配。首先，功率缓冲器和超级电容器通过改进的 IV 下垂控制将功率失配分为低频和高频部分。然后，功率缓冲器根据电池各自的充电状态 (SoC) 将低频失配转移到电池进行补偿，而高频部分则由超级电容器直接处理。该新方案进一步消除了直流母线电压偏差。最后，三个案例研究的实时硬件在环 (HIL) 测试证实了所提出的控制策略的有效性。
神经网络中非线性潜在结构的动态灵活推理
流形潜在因子和神经观测之间的关系用带有 MLP 编码器和解码器网络的自动编码器 154 建模，其中流形潜在因子是瓶颈 155 表示。从神经观测到流形潜在因子的虚线仅用于 156 推理，不是生成模型的一部分。动态和流形潜在因子共同形成 157 LDM，其中流形因子是动态因子的噪声观测，构成 158 LDM 状态。动态潜在因子的时间演变用线性动态 159 方程描述。所有模型参数（LDM、自动编码器）都是在单次优化中联合学习的，通过最小化未来神经观测与过去的预测误差。在无监督 161 版本中，在训练 DFINE 模型之后，我们使用映射器 MLP 网络来学习 162 流形潜在因子和行为变量之间的映射。我们还扩展到监督式 DFINE，其中映射器 MLP 网络与所有其他模型参数同时进行训练，以达到优化效果，现在可以最小化神经和行为预测误差（方法）。（b）显示了使用 DFINE 的推理过程。我们首先使用每个时间点的非线性流形嵌入来获得流形潜在因子的噪声估计。借助动态方程，我们使用卡尔曼滤波来推断动态潜在因子 𝐱𝐱 𝑡𝑡|𝑘𝑘 并改进我们对流形潜在因子 𝐚𝐚 𝑡𝑡|𝑘𝑘 的估计，下标为
用嵌入式列液晶网络动态可调的光腔
引起了人们对不对称的Fabry -Pérot（FP）腔的重新兴趣，也称为Gires -Tournois谐振器。它们由一个光学厚和一个具有光学薄的金属镜来构成，光可以进入结构。这些光学元素以其在共鸣和增强所选波长上的光与肌电相互作用方面的易用性和有效性而闻名。[4,6,7]在FP谐振器中实现动态调谐的一般策略是，通常通过动态可调的材料（例如graphene）替换镜子之间通常位于镜子之间的被动绝缘体，[11-13]相位变化镁，[14]通过电流聚合物[14]通过（15]液晶（LCS）[16-18] [16-18] [16-18] [16-18] [16-18] [16-18][22]几项作品表明，在腔体中掺入的吲哚丁基氧化物的电控阳性促进了光吸收[12,19]的控制及其在中边缘[20]和近膜中的反射阶段。[21]其他研究利用了氧化氧化物[23]和聚合物[24-26]，其纳米结构可调节所得的反射颜色。研究人员表明，掺杂危险的氧化锌[27]和氧化铝[28]的光学泵送允许在亚皮秒级方向上进行超快调节腔共振。也可以通过轻压以非惯性方式来实现[29]液体电解质中纳米颗粒的自组装[30]和相可可的元摩擦剂。[31]为了降低制造复杂性，多种响应材料
利用多模态图变换器揭示连续大脑动态组织
摘要：大脑大规模动力学受到内在解剖基础异质性的制约。人们对时空动力学如何适应异质结构连接 (SC) 知之甚少。现代神经成像模式使得研究秒到分钟尺度的内在大脑活动成为可能。扩散磁共振成像 (dMRI) 和功能性 MRI 揭示了不同大脑区域的大规模 SC。电生理方法 (即 MEG/EEG) 提供神经活动的直接测量，并表现出复杂的神经生物学时间动态，而这是 fMRI 无法解决的。然而，大多数现有的多模态分析方法在空间或时间域中折叠大脑测量值，无法捕捉时空电路动态。在本文中，我们提出了一种新颖的时空图 Transformer 模型来整合空间和时间域中的结构和功能连接。所提出的方法使用多模态脑数据（即 fMRI、MRI、MEG 和行为表现）通过对比学习和基于多头注意的图 Transformer 来学习异构节点和图表示。所提出的对比图 Transformer 表示模型结合了受 T1 到 T2 加权（T1w/T2w）约束的异构图，以提高模型对结构功能相互作用的拟合度。使用多模态静息态脑测量的实验结果表明，所提出的方法可以突出大规模脑时空动态的局部特性，并捕捉功能连接和行为之间的依赖强度。总之，所提出的方法能够对不同的模态变体进行复杂的脑动力学解释。
电路复杂性作为量子纠缠的新型探针
在时间无关的量子系统中，纠缠熵具有固有的缩放对称性，该系统的能量没有。对称性还确保熵差异可以与零模式相关联。我们将这种对称性概括为时间依赖的系统，从具有时间依赖频率的耦合的谐波振荡器到具有时间依赖性质量的量子标量场。我们表明，这样的系统具有动力学缩放对称性，它留下了量子相关的各种度量的演变；纠缠熵，GS保真度，Loschmidt Echo和电路复杂性。使用此对称性，我们表明在系统发展不稳定性时，几个量子相关性在后期相关。然后，我们根据争夺时间和Lyapunov指数来量化此类不稳定性。发现Loschmidt Echo的指数衰减的延迟开始是由系统中最大的倒置模式确定的。另一方面，零模式在更长的时间内保留了有关系统的信息，最终导致了Loschmidt Echo的幂律衰减。我们将分析扩展到（1Þ1）维度中的时间依赖性的大规模标量字段，并讨论了零模式和倒置模式的含义。我们明确显示具有稳定模式或零模式的标量场之间的熵缩放率振荡。然后，我们对宇宙学和黑洞空位中标量场的上述效果进行定性讨论。
通过动态解耦技术实现 IBMQ 量子比特的可保护性
摘要：我们研究了动态解耦技术在可公开访问的 IBM 量子计算机 (IBMQ) 上的当前有效性。该技术也称为 bang-bang 解耦或动态对称化，包括应用脉冲序列，通过对称化量子比特与环境的相互作用来保护量子比特免于退相干。该领域的研究者研究了具有不同对称性的序列，并在通常考虑单量子比特状态的 IBMQ 设备上进行了测试。我们表明，最简单的通用序列对于在 IBMQ 设备上保存双量子比特状态很有用。为此，我们考虑了单量子比特和双量子比特状态的集合。结果表明，使用可用 IBMQ 脉冲的简单动态解耦方法不足以在没有进一步关注的情况下保护一般的单量子比特状态。尽管如此，该技术对贝尔态是有益的。这鼓励我们研究逻辑量子比特编码，例如 {| 0 ⟩ L ≡| 01 ⟩ , | 1 ⟩ L ≡| 10 ⟩} ，其中量子态的形式为 | ψ ab ⟩ = a | 0 ⟩ L + b | 1 ⟩ L 。因此，我们探索了具有大量两量子比特 | ψ ab ⟩ 状态的动态解耦的有效性，其中 a 和 b 是实数振幅。据此，我们还确定 | ψ ab ⟩ 状态最能从这种动态解耦方法中受益，并减缓了其生存概率的衰减。
