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重新布线蛋白质序列和结构生成模型以增强蛋白质稳定性预测
快速增长的数据需要可靠且持久的存储解决方案。DNA由于其高信息密度和长期稳定性而成为一种有希望的媒介。但是，DNA存储是一个复杂的过程，每个阶段都会引入噪声和错误，包括合成错误，存储衰减和测序错误，它需要对错误校正的代码（ECC）才能获得可靠的数据恢复。要设计一种最佳数据恢复方法，对DNA数据存储通道中噪声结构的综合理解至关重要。由于在体外运行DNA数据存储实验仍然很昂贵且耗时，因此必须进行模拟模型，以模仿真实数据中的误差模式并模拟实验。现有的仿真工具通常依赖固定的误差概率或特定于某些技术。在这项研究中，我们提出了一个基于变压器的生成框架，用于模拟DNA数据存储通道中的错误。我们的模拟器将寡素（DNA序列写入）作为输入，并生成错误的输出DNA读取，与常见DNA数据存储管道的真实输出非常相似。它捕获了随机和有偏见的误差模式，例如K-MER和过渡错误，无论过程或技术如何。我们通过分析两个使用不同技术处理的数据集来证明模拟器的有效性。在第一种情况下，使用Illumina Miseq处理，由DDS-E-SIM模拟的序列显示出与原始数据集的总误率偏差仅为0.1％。第二次使用牛津纳米孔技术进行的偏差为0.7％。基本级别和K-MER错误与原始数据集紧密对齐。此外，我们的模拟器从35,329个序列中生成100,743个独特的橄榄岩，每个序列读取五次，证明了其同时模拟偏置错误和随机属性的能力。我们的模拟器以优越的精度和处理多种测序技术的能力优于现有的模拟器。
QLDPC是新的错误校正
要了解对有效操作的需求，它有助于从量子电路的工作原理开始。量子电路是一系列逻辑操作步骤，该步骤在一组逻辑Qubits上运行。逻辑操作是门或一组门。与其他逻辑操作结合完成后，它们完成了程序或算法。电路的步骤越多，电路深度就越大。表面代码是汇编深度（即步骤数）的最佳类别。Photonic的新SHYPS代码可以以类似于Sur-Sur-face代码所获得的深度构成算法。这是非凡的，考虑到表面代码一直在开发和优化数十年。随着这些和其他QLDPC代码的研究和开发的继续，SHYPS效率的进一步提高。
眼睛练习对学童眼睛剧和折射率的影响
抽象目标：包括近视，远视和散光在内的折射错误，如果不纠正，可能会导致视觉障碍，最终影响学习成绩和生活质量。本研究旨在评估小学生眼镜练习对眼睛疲劳和屈光不正的影响。方法：该研究包括170名Aundi Patti Taluk周围公立学校屈光不正的学生。获得了从街区医疗官和公立学校的校长进行这项研究的许可。该研究建议得到政府托里医学院机构伦理委员会的批准。自愿和机密性得到了确保。纳入标准是8至15岁的儿童，眼睛疲劳和折射率<3.00屈光度。任何先天性眼缺陷儿童都被排除在外。将儿童分为85，以进行对照，而实验组则按随机数分为85。样本量通过使用计算机软件的功率分析来估算样本量，并发现功率为90％和5％的置信度。该研究于2022年2月至2023年4月进行。结果：有关眼睛疲劳问卷的数据表明，两组的预测试中的刺痛，瘙痒，发红，头痛和视力模糊等症状都适中至重度。测试后的结果显示实验组有显着改善，与对照组相比，症状降低至不小（p <0.001），表明眼睛运动的有效性。与预测试（-1.5）相比，在测试后（-1.5）中，实验组的中位二膜中位数的中位二元格（-1.5）显示出显着改善，而对照组没有显着变化。组间比较在测试后（p <0.001），但在预测试中没有显着。这些发现证实，干预措施可有效缓解眼睛症状和改善视力。结论：该研究提供了支持眼运动在减轻学童症状的有效性的证据。
大哥观看公共当局的简报（欺诈，错误和恢复）在下议院进行第二次阅读的法案
帐户寻找与福利付款相关的人。拟议的措施迫使第三方组织拖拉所有客户的帐户，以“核实索赔人对福利的权利”。 7这项新的权力将修改1992年《社会保障管理法》（“ SSAA”），允许DWP通过要求第三方提供资格验证通知（EVN）（例如银行，建筑社会或信用合作社），以进行福利接受者的个人数据，以进行无疑的欺诈活动而进行大规模监测。发出后，EVN要求接收者向国务卿提供有关帐户持有人，帐户和“帐户如何符合资格标准”的“指定详细信息”（在新插入的sch。3b（1）（3））。在法案面前未指定此类个人细节的范围。为了进行这项高度复杂的监控并向DWP提供如此广泛的客户信息，银行将必须根据DWP提供的未知搜索标准处理所有银行帐户持有人的数据并运行自动监视扫描。在保守党政府失败的数据保护和数字信息（“ DPDI”）法案的第二次阅读辩论中，沃克斯勋爵警告说，几乎相同的大众银行间谍权力的提议“构成了对监视社会的令人担忧的蔓延水平”。8
使用转移学习和注意力的高级种族分类：实时指标，错误分析和可视化的轻量级学习
背景和目标：深度学习技巧极大地推动了面部图像的种族分类进步。尽管取得了这些进步，但许多现有方法依赖于复杂的模型，这些模型需要大量的计算成本并表现出缓慢的处理速度。本研究旨在通过利用转移学习以及结合了基于注意力的学习的改进的有效网络模型来介绍一种有效，强大的种族分类方法。方法：在这项研究中，有效的网络被用作基本模型，应用转移学习和注意机制来增强其在种族分类任务中的功效。有效NET的分类器组件在战略上进行了修改，以最大程度地减少参数计数，从而在不损害分类精度的情况下提高处理速度。为了解决数据集不平衡，我们实施了广泛的数据增强和随机的过采样技术。修改模型经过严格培训和在全面的数据集上进行了评估，并通过准确性，精度，召回和F1得分指标进行了评估。结果：修改后的有效网络模型表现出显着的分类精度，同时显着降低了UTK-FACE数据集的计算需求。具体来说，该模型的准确度为88.19％，反映了基本模型的增强2％。此外，它证明记忆消耗和参数计数减少了9-14％。此外，提出的方法增强了培训样本少约50％的班级测试准确性约5％。实时评估显示，处理速度的速度比基本模型快14％，并且达到了最高的F1得分结果，这强调了其对实际应用的有效性。结论：本研究提出了一个基于改进的有效网络体系结构的高效种族分类模型，该模型利用转移学习和基于注意力的学习来实现最先进的表现。所提出的方法不仅持有高精度，还可以确保快速处理速度，使其非常适合实时应用。调查结果表明，这种轻巧的模型可以有效地与更复杂和计算密集的最新方法相抗衡，从而为实践种族分类提供了宝贵的资产。
基于自旋轨道扭矩的交叉阵列用于抗错误二进制卷积神经网络
摘要 — 卷积神经网络 (CNN) 是最重要的深度神经网络 (DNN) 类别之一，有助于解决许多与图像识别和计算机视觉相关的任务。它们使用传统 CMOS 技术和数字设计技术的传统实现仍然被认为非常耗能。浮点 CNN 主要依赖于 MAC（乘法和累加）运算。最近，基于 XNOR 和位计数运算的经济高效的 Bite-wise CNN 已被视为可能的硬件实现候选。然而，由于内存和计算核心之间密集的数据提取导致的冯诺依曼瓶颈限制了它们在硬件上的可扩展性。XNOR-BITCOUNT 操作可以通过在忆阻交叉开关阵列上执行的内存计算 (IMC) 范例轻松实现。在新兴的忆阻设备中，自旋轨道扭矩磁随机存取存储器 (SOT-MRAM) 提供了具有更高导通电阻的可能性，从而可以降低读取电流，因为所有交叉开关阵列都是并行读取的。这有助于进一步降低能耗，为更大的交叉开关设计铺平道路。本研究提出了一种基于 SOT-MRAM 的交叉开关架构，能耗极低；我们研究了工艺变异性对突触权重的影响，并对整个交叉开关阵列进行了蒙特卡罗模拟，以评估错误率。模拟结果表明，与其他忆阻解决方案相比，此实现的能耗较低，每次读取操作的能耗为 65.89 fJ。该设计对工艺变化也具有很强的鲁棒性，读取误差极低，最高可达 10%。
涉及感觉运动控制的多任务处理过程中的错误相关电位：脑机接口的 ERP 和离线解码研究
人类通过感知和应对错误来实现高效的行为。错误相关电位 (ErrP) 是在感知错误时发生的电生理反应。有人提出利用 ErrP 来提高脑机接口 (BCI) 的准确性，利用大脑的自然错误检测过程来提高系统性能。然而，外部和环境因素对 ErrP 可检测性的影响仍然不太清楚，特别是在涉及 BCI 操作和感觉运动控制的多任务场景中。在此，我们假设感觉运动控制的困难会导致多任务处理中的神经资源分散，从而导致 ErrP 特征的减少。为了检验这一点，我们进行了一项实验，其中指示参与者将球保持在板上的指定区域内，同时尝试通过运动想象控制显示屏上的光标。BCI 以 30% 的随机概率提供错误反馈。根据感觉运动控制的难度，我们采用了三种场景——无球（单任务）、轻量球（简单任务）和重量球（困难任务）——来描述 ErrP。此外，为了研究多任务对 ErrP-BCI 性能的影响，我们离线分析了单次试验分类准确度。与我们的假设相反，改变感觉运动控制的难度不会导致 ErrP 特征发生显著变化。然而，多任务会显著影响 ErrP 分类准确度。事后分析显示，在单任务 ErrP 上训练的分类器在困难任务场景下准确度降低。据我们所知，这项研究是首次在离线框架内研究在涉及感觉运动控制和 BCI 操作的多任务环境中 ErrP 是如何被调节的。尽管 ErrP 特征保持不变，但观察到的准确度变化表明，在实现基于 ErrP 的实时 BCI 之前，需要设计考虑任务负荷的分类器。
（t，s） - 爆炸错误均非最佳代码
摘要 - 非常纠正一系列错误的代码引起了显着关注。最重要的原因之一是，在某些新兴技术（例如DNA存储）中发生了误差爆发。在本文中，我们研究了一种称为A（t，s）爆炸的错误，该错误删除了连续的符号并在同一坐标处插入s任意符号。请注意，A（t，s）爆炸误差可以看作是插入爆发（t = 0），删除爆发（s = 0）和替换（t = s）的概括。我们的主要贡献是给出Q -ary（t，s）的显式构造 - 启动校正log n + o（1）冗余位的校正代码，对于任何给定的恒定非负整数t，s和q≥2。这些代码具有最佳的冗余，直到添加剂常数。此外，我们应用我们的（t，s） - 启动校正代码来对抗其他各种类型的错误并改善相应的结果。特别是，我们的副产品之一是一个置换代码，能够纠正具有log n + o（1）冗余位的t稳定删除的爆发，这是最佳的添加剂常数。
如何纠正粗糙的 - ...
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-d4d4dbh-v4 orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0000-6066-6066-8043不通过chemrxiv对内容进行同行评论。许可证：CC BY-NC-ND 4.0
不要在疫苗存储和处理中犯这些可预防的错误！
防腐剂，可以使用直到小瓶的到期日期，除非疫苗以某种方式污染或妥协，否则包裹插入中定义了超越使用日期（bud）。对于某些疫苗，制造商可以指定一旦输入了MDV或刺穿橡胶止动，必须在一定小时或几天内使用疫苗。有关特定的指导，请参阅包装插入（请参阅www.immunize.org/official-guidance/fda/ pkg-inserts）。