对称的正定定义(SPD)矩阵渗透到许多科学学科,包括机器学习,优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状,SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means,现在是某些应用中的金标准,例如脑部计算机界面(BCI)。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中,或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时,阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵,从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性,并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估,这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线,证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明,所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字:SPD矩阵,平均值,缺少数据,数据插补。
由Nucleus Biologics开发和制造的 VITRONECTIN XF™是一种定义的,无XENO的细胞培养基质,支持HPSC的生长和分化。 Use with mTeSR ™ 1 ( Catalog #85850 ), mTeSR ™ Plus ( Catalog #100-0276 ), TeSR ™ -E8 ™ ( Catalog #05990 ), or TeSR ™ -AOF ( Catalog #100-0401 ) medium to provide a defined culture system for the maintenance of ES and iPS cells and greater control over the culture environment, resulting in more consistent在下游应用中,细胞群体和可重复的结果。 人类ES和IPS细胞在玻璃连蛋白XF™上培养的细胞保留多能性和正常菌落形态,而无需适应步骤(图1)。 与温和的细胞解离试剂(GCDR;目录#07174)或RELESR™(目录#05872)搭配以维持高质量的培养物。VITRONECTIN XF™是一种定义的,无XENO的细胞培养基质,支持HPSC的生长和分化。Use with mTeSR ™ 1 ( Catalog #85850 ), mTeSR ™ Plus ( Catalog #100-0276 ), TeSR ™ -E8 ™ ( Catalog #05990 ), or TeSR ™ -AOF ( Catalog #100-0401 ) medium to provide a defined culture system for the maintenance of ES and iPS cells and greater control over the culture environment, resulting in more consistent在下游应用中,细胞群体和可重复的结果。人类ES和IPS细胞在玻璃连蛋白XF™上培养的细胞保留多能性和正常菌落形态,而无需适应步骤(图1)。与温和的细胞解离试剂(GCDR;目录#07174)或RELESR™(目录#05872)搭配以维持高质量的培养物。
对称的正定定义(SPD)矩阵渗透到许多科学学科,包括机器学习,优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状,SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means,现在是某些应用中的金标准,例如脑部计算机界面(BCI)。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中,或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时,阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵,从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性,并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估,这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线,证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明,所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字:SPD矩阵,平均值,缺少数据,数据插补。
摘要 - 分子相互作用对于大多数生物学过程至关重要。发现和鉴定分子之间的潜在关联可以提供对生物学探索,诊断和治疗性干预措施以及药物开发的见解。到目前为止,已经提出了许多相关的计算方法,但是其中大多数通常仅限于特定域,并依靠复杂的预处理程序,这限制了模型将其应用于其他任务的能力。因此,探索准确预测潜在关联的广义方法仍然是一个挑战。在这项研究中,我们提出了用于分子相互作用预测的左右过渡矩阵(LRTM)。从扩散模型的角度来看,我们构造了两个过渡矩阵,以建模无向图信息传播。这允许建模链接的过渡概率,从而有助于分子两部分网络中的链接预测。广泛的实验结果表明,所提出的LRTM算法的性能优于比较方法。此外,所提出的算法具有交叉任务预测的潜力。此外,案例研究表明,LRTM是可以有效地应用于实际应用的强大工具。
大脑计算机界面域中使用的抽象脑电图数据通常具有低于标准的信噪比,并且数据采集很昂贵。有效且常用的分类器来区分事件相关电位是线性判别分析,但是,它需要对特征分布进行估计。虽然功能协方差矩阵提供了此信息,但其大量的免费参数要求使用正规化方法,例如Ledoit -Wolf收缩。假设与事件相关的潜在记录的噪声没有时间锁定,我们建议将与事件相关潜在数据的协方差矩阵分离,以进一步改善线性歧视分析的协方差矩阵的估计值。我们比较了三种正则变体和基于黎曼几何形状的特征表示,与我们提出的新型线性判别分析与时间耦合的协方差估计值进行了比较。对14个脑电图数据集的广泛评估表明,新颖的方法可将分类性能提高到小型训练数据集的最高四个百分点,并优雅地收敛于标准收缩率调查的LDA对大型培训数据集的性能。鉴于这些结果,该领域的从业人员应考虑使用线性判别分析来对事件相关的电位进行分类时,应考虑使用我们提出的时间耦合协方差估计,尤其是在很少有培训数据点可用时。
摘要:本文对量子电路酉矩阵的自动生成进行了研究。我们认为量子电路分为六种类型,并给出了每一种类型的酉算子表达式。在此基础上,提出了一种计算电路酉矩阵的详细算法。然后,对于由量子逻辑门组成的量子逻辑电路,引入一种利用真值表计算量子电路酉矩阵的快速方法作为补充。最后,我们将所提算法应用于基于NCT库(包括非门、受控非门、Toffoli门)和广义Toffoli(GT)库的不同可逆基准电路并给出实验结果。关键词:量子电路,酉矩阵,量子逻辑门,可逆电路,真值表。
摘要:求解线性方程组是经典辨识系统中最常见、最基本的问题之一。给定一个系数矩阵A和一个向量b,最终任务是寻找解x使得Ax=b。基于奇异值估计技术,该文提出一种改进的量子方案,对于一般的m×n维矩阵A,在O(κ2√rpolylog(mn)/ϵ)时间内得到线性方程组解对应的量子态|x⟩,该方案优于现有的量子算法,其中κ为条件数,r为矩阵A的秩,ϵ为精度参数。同时,我们还设计了一个针对齐次线性方程组的量子电路,并取得了指数级的提升。我们方案中的系数矩阵A是与稀疏性无关的非方阵,可以应用于更一般的场合。我们的研究提供了一个通用的量子线性系统求解器,可以丰富量子计算的研究范围。
尽管与近红外光通信中使用的光子器件相比,GaN microLED 器件的射频带宽相对较小,但它们能够缩小到 1 μ m 到 10 μ m 之间的非常小的间距,并且具有高亮度和在高温下工作的能力,这使它们成为短距离光通信的有趣器件。人工智能 (AI) 或高性能计算 (HPC) 等应用正在推动更高性能、更好能源效率和低延迟短距离互连的发展。事实上,据报道,15 AI 开发所需的硬件性能的扩展速度远远快于互连和内存数据速率。因此,芯片间或芯片内通信预计将成为 AI 技术进步的主要限制因素,这加强了人们对 GaN microLED 等新型短距离光互连的兴趣。我们介绍了 CEA-LETI 最近开展的工作,重点是开发短距离芯片到芯片光通信,如图 1 所示,使用 InGaN/GaN microLED 和微型光电二极管 (microPD)。这项工作利用了最初为微型显示器开发并适用于 200 毫米 ASIC 的外延、器件和集成工艺。在概述 microLED 在通信方面的预期优势并将其与替代技术进行比较后,我们将简要介绍一种集成工艺,该工艺旨在在控制 ASIC 上方组装密集的 microLED 矩阵。将重点介绍主要的性能指标,以评估
摘要:编码的代数理论是现代代数应用领域之一。遗传矩阵和代数生物学是进一步理解遗传密码模式和规则的最新进展。遗传密码由DNA和RNA中的四种核苷酸(A、C、G、T)的组合编码而成。DNA决定了生物体的结构和功能,包含完整的遗传信息。DNA碱基对(A、C、G、T)构成双螺旋几何曲线,定义了64个标准遗传三联体,并进一步将64个遗传密码子退化为20种氨基酸。在三角学中,四个基本三角函数(sin x、tan x、cos x、cot x)为傅里叶分析对信号信息进行编码提供了基础。本文利用这4对三角函数基(sin x、tan x、cos x和cot x)生成了64个类似64个标准遗传密码的三角三元组,进一步研究了这64个三角函数,得到了20个类似20个氨基酸的三角三元组。这一相似性表明,通用遗传密码与三角函数的通用性之间存在相似性联系。这种联系可能为进一步揭示遗传密码的模式提供桥梁。这表明矩阵代数是生物信息学和代数生物学中一种有前途的工具和足够的语言。
摘要:酚类化合物是植物的生物活性代谢物,因其对人类健康具有广泛益处而受到广泛研究。由于目前人们对天然化合物的鉴定和表征越来越感兴趣,因此开发了基于先进技术的新型分析方法。本文总结了多酚鉴定和定量的最新进展。讨论了从高压液相色谱法到联用光谱法等分析技术。特别讨论了高分辨率质谱法,从目标定量到非目标综合化学分析。结构解析是天然产物研究的重要步骤之一。讨论了质谱数据处理方法,包括采集模式选择、精确质量测量、元素组成、质谱库搜索算法和通过质量碎裂途径进行结构确认。