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StarryNet：帮助研究人员评估未来……
未来的天地一体化网络（ISTN）不仅为普适、低延迟互联网服务带来了新机遇，也面临着全球卫星动力学带来的新挑战。研究人员开展各类实验，系统地探索 ISTN 中的新问题大有裨益。然而，现有的实验方法要么注重真实性但缺乏灵活性（如实时卫星），要么注重灵活性但缺乏真实性（如 ISTN 模拟器）。本文提出了一种新颖的实验框架 S TARRY N ET，研究人员可以利用该框架方便地构建可信且灵活的实验网络环境（ENE），模拟卫星动力学和大规模 ISTN 的网络行为。S TARRY N ET 采用真实数据驱动、轻量级仿真辅助的方法在地面虚拟环境中构建物理 ISTN 的数字孪生，同时实现了星座一致性、网络化系统的真实性和灵活性。在公开的和真实的星座相关信息的驱动下，我们展示了 S TARRY N ET 可接受的保真度，并展示了其支持各种 ISTN 实验的灵活性，例如评估用于空间地面集成的不同联网机制，以及评估未来 ISTN 的网络弹性。
话语和偏见
本章讨论了在研究种族偏见与其在话语中的表现之间的关系时的一些理论和方法问题。本讨论的背景是一个研究项目，该项目涉及种族主义在话语和交流中的再现，特别是在日常对话（Van Dijk，1984，1987a）、报刊新闻报道（Van Dijk，1983，1988a）和教科书（Van Dijk，1987b）的背景下。这个研究项目的基本假设是，种族偏见主要是通过白人主导群体成员之间的各种话语交流而获得、分享和合法化的。这一假设意味着，对少数民族话语的系统分析可以为种族主义的两个基本方面提供重要的见解。首先，话语分析可以告诉我们一些关于种族偏见的认知表征的内容和结构，以及它们在说话或写作过程中加工的特性。其次，这样的分析可以让我们准确地理解白人群体成员在交流互动中如何有说服力地向其他内群体成员传达这种种族偏见，以及种族偏见如何在主导群体中传播和共享。
巨大的量子加速需要多少结构？
我面向广大科学界人士，介绍了三十年来哪些类型的问题可以通过量子计算机实现指数级加速的研究——从经典算法（如 Simon 和 Shor 的算法）到 2022 年 4 月 Yamakawa 和 Zhandry 的突破。我既讨论了量子电路模型（这是我们在实践中最终关心的，但我们的知识根本不完整），也讨论了所谓的 oracle 或黑盒或查询复杂性模型，我们已经设法获得了更为透彻的理解，然后为我们对电路模型的猜想提供了信息。我讨论了将注意力转移到采样任务上的优缺点，就像在最近的量子霸权实验中所做的那样。我对广泛重复的关于实际机器学习和优化问题的指数量子加速的说法提出了一些怀疑。通过许多例子，我试图传达“奇异守恒定律”，根据该定律，每个允许指数量子加速的问题都必须具有一些不寻常的属性，以允许振幅集中在未知的正确答案上。2022 年 5 月 21 日在比利时布鲁塞尔举行的第 28 届索尔维物理会议上发表的报告员演讲的编辑记录。
发现黑盒优化的表示
黑盒优化中解决方案的编码是一种微妙的、手工平衡，既要考虑表达能力和领域知识，又要考虑探索各种解决方案和确保这些解决方案有用。我们的主要见解是，这个过程可以通过使用质量多样性算法（此处为 MAP-Elites）生成高性能解决方案的数据集，然后从该数据集中学习生成模型（此处为变分自动编码器）的表示来实现自动化。我们的第二个见解是，这种表示可用于将质量多样性优化扩展到更高维度，但前提是我们要仔细混合使用学习到的表示生成的解决方案和使用传统变分算子生成的解决方案。我们通过学习一千个关节平面臂的逆运动学的低维编码来展示这些能力。结果表明，学习到的表示使得能够以比标准 MAP-Elites 少几个数量级的评估来解决高维问题，并且一旦解决，生成的编码可用于快速优化新颖但相似的任务。所提出的技术不仅可以将质量多样性算法扩展到高维，而且表明黑盒优化编码可以自动学习，而不是手动设计。
样本效率强大的多代理增强学习...
要克服加强学习中的SIM到实现差距（RL），学到的政策必须保持对环境不确定性的影响。尽管在多机构环境中，在单一机构方案中广泛研究了鲁棒的RL，但问题仍在研究中 - 尽管事实证明，环境不确定性提出的概率通常会因战略互动而加剧。这项工作着重于在分销强劲的马尔可夫游戏（RMGS）中学习，这是标准马尔可夫游戏的强大变体，其中每个代理都旨在学习一项政策，当部署的环境偏离其自身规定的不确定性不确定的不确定设置时，它最大程度地提高了自己的最差表现。这为所有与经典的游戏理论平衡概念保持一致的代理人提供了一系列强大的平衡策略。假设来自生成模型的非自适应采样机制，我们提出了一种基于样本模型的算法（DR-NVI），具有有限样本的复杂性，可保证学习游戏理论平衡的各种概念的强大变体。我们还建立了一个用于解决RMG的信息理论下限，该结合与问题相关因素（例如状态空间的大小，目标准确性和地平线长度）确定了DR-NVI的近乎最佳样本复杂性。
供应链中食品安全的区块链实施
由于食品行业的全球化，参与者的数量随着易腐商品的扩展而增加，并且在食品供应链中的信息方面增加了可变性。这导致了一个更复杂的食品系统，因此很难解决粮食供应链中的问题。食物供应连锁店的复杂性会带来挑战，包括食品安全问题，食物浪费，食物损失和成本问题。最近，联合国环境计划（2024）报告说，在到达征服之前，约有13％的食物在生产和运输过程中丢失，而制造业和零售水平的效率低下会导致杂货店中约30％的食品被丢弃。由于此事，不道德的做法和透明度问题造成了严重的问题，例如食物召回和食品欺诈。此外，食物召回已导致供应链中的巨大成本，并损害了对消费者的信任。因此，缺乏透明度，即跟踪食品以及了解食品供应链中的环境影响，可能会使人们的信任问题变得更加恶化，从而表现出对创新解决方案的重要需求（Duan等，2020）。
量子开关在广义承诺问题中的实际计算优势
量子开关是一种量子计算原语，通过应用叠加阶运算来提供计算优势。特别是，它可以减少解决承诺问题所需的门查询次数，当目标是区分给定一组酉门的一组属性时。在这项工作中，我们使用复阿达玛矩阵来引入更一般的承诺问题，这将问题归结为已知的傅里叶和阿达玛承诺问题作为极限情况。我们的概括放宽了对矩阵大小、门数和量子系统维数的限制，提供了更多参数供探索。此外，它得出结论，连续变量系统对于实现最一般的承诺问题是必不可少的。在有限维情况下，矩阵族被限制为所谓的 Butson-Hadamard 类型，并且矩阵的复杂性作为约束进入。我们引入了“每个门查询”参数，并用它来证明量子开关在连续和离散情况下都具有计算优势。我们的结果应该会启发使用量子开关实现承诺问题，其中可以更自由地选择参数，因此可以更自由地选择实验设置。
一种正交激活的 CRISPR-Cas13d 纳米前药，可逆转化学耐药性，从而增强化学光动力疗法
通过运输氧化/还原形式的谷胱甘肽及其药物偶联物来改变细胞的氧化还原状态；并且与癌症的不良临床结果（例如预后不良）密切相关。4因此，MRP1 是耐药癌细胞的“致命弱点”之一。5越来越多的证据表明，通过基因沉默方法下调 MRP1 基因可以逆转 MRP1 介导的耐药性。6例如，已发现成簇的规律间隔的短回文重复相关蛋白 9 (CRISPR-Cas9) 技术可以逆转由 ATP 结合盒 (ABC) 转运蛋白介导的 MDR，由于其设计简单、靶区域灵活、编辑效率更高和多路复用，其结果明显高于其他基因编辑技术。 7 – 10 尽管取得了巨大进展，但大多数 CRISPR-Cas9 系统仍然存在一些棘手的问题，包括非靶标基因组改变和基因毒性、Cas9 特异性 T 细胞的潜在免疫风险以及不令人满意的靶向递送。8 为了应对这一挑战，RNA 引导的 VI 型 Cas 蛋白 CRISPR-Cas13d 已被证实可在不改变基因组的情况下敲低靶基因。11,12 重要的是，与 Cas9 蛋白相比，
化学科学 - RSC 出版
通过运输氧化/还原形式的谷胱甘肽及其药物偶联物来改变细胞的氧化还原状态；并且与癌症的不良临床结果（例如预后不良）密切相关。4因此，MRP1 是耐药癌细胞的“致命弱点”之一。5越来越多的证据表明，通过基因沉默方法下调 MRP1 基因可以逆转 MRP1 介导的耐药性。6例如，已发现成簇的规律间隔的短回文重复相关蛋白 9 (CRISPR-Cas9) 技术可以逆转由 ATP 结合盒 (ABC) 转运蛋白介导的 MDR，由于其设计简单、靶区域灵活、编辑效率更高和多路复用，其结果明显高于其他基因编辑技术。 7 – 10 尽管取得了巨大进展，但大多数 CRISPR-Cas9 系统仍然存在一些棘手的问题，包括非靶标基因组改变和基因毒性、Cas9 特异性 T 细胞的潜在免疫风险以及不令人满意的靶向递送。8 为了应对这一挑战，RNA 引导的 VI 型 Cas 蛋白 CRISPR-Cas13d 已被证实可在不改变基因组的情况下敲低靶基因。11,12 重要的是，与 Cas9 蛋白相比，
具有决策图的噪声感知量子电路模拟
摘要 — 由于量子计算机能够比传统计算机更快地解决重要问题，近几十年来，大量资源投入到这项技术的开发中。尽管量子计算机的发展已经取得了巨大进步，但它们仍然是一项新兴技术，限制了其访问和可靠性。因此，量子算法的研究仍然严重依赖于在传统硬件上运行的量子电路模拟器。然而，在传统硬件上模拟量子计算机的执行难度呈指数级增长，这也是量子计算成为一项有趣技术的原因。量子计算机的噪声感知模拟尤其复杂，即在量子电路模拟过程中考虑当今量子硬件中常见的噪声效应。在这项工作中，我们研究了决策图在这项任务中的应用。为此，我们提出了两种不同的噪声感知量子电路模拟方法，研究了如何使用决策图实现它们，并为每种提出的噪声感知模拟方案实现了基于决策图的解决方案。在广泛的评估中，我们发现了进一步改进的潜力，并且与目前的技术水平相比，还展示了显著的速度提升。