XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMargin
量子测量作为边缘化和嵌套量子系统
摘要 — 在之前的工作中，我们已经展示了量子力学的基本概念和术语如何与复值量子质量函数的因式分解和边际相关，它们是联合概率质量函数的推广。在本文中，我们利用量子质量函数，讨论了从幺正相互作用和边缘化的角度实现测量。由此可见，经典测量结果严格属于局部模型，即更详细模型的边际。由边缘化产生的经典变量在非边缘化模型中不存在，不同的边缘化可能会产生不兼容的经典变量。这些观察结果由 Frauchiger-Renner 悖论说明，该悖论从量子质量函数的角度进行分析（和解决）。自始至终，本文使用因子图来表示在不同时间点具有多个测量值的量子系统/模型。
Casgen：CRISPR CAS蛋白设计的正规生成模型，具有分类和基于保证金的优化
群集定期间隔短的短质体重复序列（CRISPR）相关蛋白（CAS）系统通过提供高精度和多功能性来彻底改变了基因组编辑。然而，大多数基因组编辑应用都依赖数量有限的良好特征的CAS9和CAS12变体，从而限制了更广泛的基因组工程应用的潜力。在这项研究中，我们广泛探索了CAS9和Cas12蛋白，并开发了Casgen，这是一种基于边缘的基于边缘的潜在空间正则化的新型深层生成模型，以增强新生成的Cas9和Cas12蛋白的质量。具体来说，卡斯根采用一种结合分类来过滤非CAS序列的策略，对潜在空间的贝叶斯优化来指导功能相关的设计，并使用基于Alphafold的分析进行彻底的结构验证，以确保稳健的蛋白质产生。我们从知名的生物数据库（例如InterPro和PDB）中收集了一个具有3,021 cas9、597 Cas12和597个非CAS蛋白序列的综合数据集。为了验证生成的蛋白质，我们使用BLAST工具进行了序列对齐，以确保新颖性并过滤到与现有CAS蛋白的高度相似序列。使用AlphaFold2和AlphaFold3的结构预测证实，生成的蛋白质与已知CAS9和CAS12变体具有很高的结构相似性，TM分数在0.70至0.85之间，并且root-Mean-square偏差（RMSD）值低于2.00。序列身份分析进一步表明，生成的CAS9直系同源物在已知变体中表现出28％至55％的身份，而CAS12A变体的身份高达48％。我们的结果表明，提出的CAS生成模型具有通过设计保留功能完整性的各种CAS蛋白来扩展基因组编辑工具包的重要潜力。开发的深层生成方法为合成生物学和治疗应用提供了有希望的途径，从而为开发了更精确，更通用的CAS基因组编辑工具的开发。
Casgen：CRISPR CAS蛋白设计的正规生成模型，具有分类和基于保证金的优化
群集定期间隔短的短质体重复序列（CRISPR）相关蛋白（CAS）系统通过提供高精度和多功能性来彻底改变了基因组编辑。然而，大多数基因组编辑应用都依赖数量有限的良好特征的CAS9和CAS12变体，从而限制了更广泛的基因组工程应用的潜力。在这项研究中，我们广泛探索了CAS9和Cas12蛋白，并开发了Casgen，这是一种基于边缘的基于边缘的潜在空间正则化的新型深层生成模型，以增强新生成的Cas9和Cas12蛋白的质量。具体来说，卡斯根采用一种结合分类来过滤非CAS序列的策略，对潜在空间的贝叶斯优化来指导功能相关的设计，并使用基于Alphafold的分析进行彻底的结构验证，以确保稳健的蛋白质产生。我们从知名的生物数据库（例如InterPro和PDB）中收集了一个具有3,021 cas9、597 Cas12和597个非CAS蛋白序列的综合数据集。为了验证生成的蛋白质，我们使用BLAST工具进行了序列对齐，以确保新颖性并过滤到与现有CAS蛋白的高度相似序列。使用AlphaFold2和AlphaFold3的结构预测证实，生成的蛋白质与已知CAS9和CAS12变体具有很高的结构相似性，TM分数在0.70至0.85之间，并且root-Mean-square偏差（RMSD）值低于2.00。序列身份分析进一步表明，生成的CAS9直系同源物在已知变体中表现出28％至55％的身份，而CAS12A变体的身份高达48％。我们的结果表明，提出的CAS生成模型具有通过设计保留功能完整性的各种CAS蛋白来扩展基因组编辑工具包的重要潜力。开发的深层生成方法为合成生物学和治疗应用提供了有希望的途径，从而为开发了更精确，更通用的CAS基因组编辑工具的开发。
美国和加拿大边缘人群对 COVID-19 疫苗的犹豫：范围审查方案
。CC-BY 4.0 国际许可 它是根据作者/资助者提供的，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。（未经同行评审认证）
系统边距Outlook
北爱尔兰，本报告每周一和周五都发布，不包括银行假期。免责声明：尽管已经采取了合理的护理和预防措施来确保其准确性，但本报告和本文中包含的信息在没有任何形式的保证或代表性方面就其质量，准确性和完整性提供了任何形式的保证或陈述。本文中包含的所有信息均需更改，恕不另行通知。soni（作为北爱尔兰的传输系统运营商）对本报告中的任何不准确，错误或遗漏不承担任何责任，并且在法律责任允许的最大范围内，对本文所包含的信息的使用或依赖本文所包含的信息造成的任何损失或损害所允许的最大责任。本报告中所采取的任何行动以及本文所包含的信息都是出于用户的自由风险和酌处权，建议当事方就本报告所涵盖的事项寻求单独和独立的意见。
系统边距Outlook
注意：本报告中已包括临时紧急发电（TEG），根据其在使用非市场的使用的要求，该法规第16（2）条（EU）2019/941条（EU）在欧洲议会的2019/941条中以及2019年6月5日在2019年6月5日在2019年6月5日对电力部门的临时使用（以及临时）的使用（以及RP的规定），以及RP（RP）的特定范围（以及RP）（'RP）（'RP），以及RP的规定。爱尔兰计划（“ RPP”），由公用事业委员会（CRU）于2023年5月31日批准。teg只有在电源系统将进入系统警报状态或紧急状态并在很明显的情况下派遣的情况下，才能将其包括在保证金计算中。在RPP中指定的，鉴于TEG的市场外应用，在新图中分别报告了其对系统保证金前景的影响。
系统利润率展望
注：临时应急发电 (TEG) 已包含在本报告中，依据的是 2019 年 6 月 5 日欧洲议会和理事会关于电力行业风险准备的条例 (EU) 2019/941（“RP 条例”）第 16(2) 条中关于非市场发电使用的要求，以及爱尔兰公用事业监管委员会 (CRU) 于 2023 年 5 月 31 日批准的爱尔兰风险准备计划（“RPP”）中规定的临时应急发电使用的具体要求。仅当电力系统否则将进入系统警戒状态或紧急状态时，才可将 TEG 纳入保证金计算，并在显然单靠市场措施不足以防止电力供应状况进一步恶化时进行调度。如 RPP 中所述，鉴于 TEG 的市场外应用，其对系统保证金前景的影响将在新的图表中单独报告。
一种用于学习余量的近乎最佳算法，带有Massart Noise ∗
我们研究了在Massart噪声存在下PAC学习γ-摩尔金半空间的问题。没有计算考虑因素，该学习问题的样本复杂性已知为Eθ（1 /（γ2ǫ））。对问题的事先计算算法产生样品复杂性〜o（1 /（γ4ǫ3）），并达到η +ǫ的0-1误差，其中η<1/2是噪声速率的上限。最近的工作给出了信息计算交易的证据，表明对1 /ǫ的二次依赖是计算上有效算法所必需的。我们的主要结果是具有样品复杂性eθ（1 /（γ2ǫ2））的计算上有效的学习者，几乎与该下限匹配。此外，我们的算法是简单且实用的，它依靠在线SGD依靠精心选择的凸损失序列。