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gmcspy：python中遗传最小切割集的有效计算
表1：GMCS计算基准测试研究中使用的宝石摘要。我们考虑了大肠杆菌核心（Orth等人，2010年）; E. Coli，IML1515（Monk等人，2017年）; P. Putida，IJN1463（Nogales等人，2020）; S. cerevisiae，酵母-GEM V8.7.0（Lu等，2019）；和人类细胞，人类v1.16.0（Robinson等人。，2020年）。在人类细胞的情况下，我们考虑了两种情况：在最普遍的生长培养基（人类GEM V1.16.0）和HAM的生长培养基（Human-Gem v1.16.0_culturemedia）下。根据反应数量，代谢产物和基因的数量，考虑的每种情况的维度。最后三列分析是否（是否）考虑了所考虑的不同方法，可以将考虑的方法应用于搜索相应的GEM的GMCS。
具有不同粒子数量的系统的动力学
在这项工作中，我们提出了一种新的方法，用于使用AutoCododer（AE）（AE）（一种未加权的机器学习技术，具有最少的先验知识）来识别一维量子多体系统中的量子相变。AES的训练是通过在整个驱动参数的整个范围内通过精确的对角线化（ED）获得的减少密度矩阵（RDM）数据进行的，因此不需要对相图的事先了解。使用这种方法，我们通过跟踪AE的重建损失的变化，成功地检测了具有多种类型的多种相变的广泛模型中的相变。AE的学习表示表示，以表征不同量子相的物理现象。我们的方法论展示了一种新的方法，可以使用最少的知识，少量所需数据研究量子相变，并产生量子状态的压缩代表。
定量的Fattorini-Hautus测试和抛物线抛物线问题的最小无效控制时间
自Fattorini和Russel的开创性工作以来，抛物面部分分化方程的无效可控性已被广泛研究[17]。从Fursikov和Imanuvilov [19]以及Lebeau和Robbiano [23]的作品中，人们通常会承认，在抛物线副部分差异方程的背景下，在控制域上没有限制，并且对控制域没有限制，在内部或边界控制上没有几何限制。最近，对特定示例的研究强调了无效可控性或控制域上的几何条件的积极最小时间的存在。实际上，在[13]中的70 s中已经提供了这样的示例，但是由于特定的点控制，当时还没有理解此结果的全部范围。关于这种最小时间的最新结果已在也被视为特定的上下文中证明，即对耦合抛物线方程的控制[2，4，5，14]或对退化抛物线方程的控制[7，8，9，6]。尽管这三个设置表现出相同的定性行为，但到目前为止，它们之间尚未建立任何精确的联系。我们在本文中的目的是给出一个抽象的框架，其中包含那些不同的框架来研究最小的零控制时间属性。更确切地说，我们将将这一最小时间与（1.5）定义的时间t ∗相关联。我们将强调，这种最小的时间可以具有不同的起源。可以通过（广义）本征函数的某些定位相对于观察算子B ∗（如[13，5，5，14，7，8，9，6]）。在定理1.2中处理此方面。，但也可以通过[2，4]中的基础操作员的特征值的凝结来创建最小的时间。在定理1.3中处理了这一方面。在这两个抽象设置中，最小的无效控制时间将由t ∗给出。我们还将提出一个更通用的设置（包括之前的两个设置），以应对最小时间来自特征函数的定位和光谱的凝结的情况。在这种情况下（请参见定理1.4），我们将证明存在这种最小时间与t ∗有关，但是此最小时间的确切值将是一个开放的问题。最后，仍然有一些例子不适合我们研究的不同设置。有关其中一些示例（请参阅第二节4）我们仍将能够证明最小的空控制时间由t ∗给出。对特定示例的这种分析将需要先验最小时间的值，因此目前，在[7，8，6]中研究的退化抛物线方程将不在本文的范围内。
通过无监督学习以最少的先验知识识别量子相变
在本研究中，我们提出了一种新方法，使用自动编码器 (AE)（一种无监督机器学习技术）在极少先验知识的情况下识别一维量子多体系统中的量子相变。AE 的训练是使用通过精确对角化 (ED) 在整个驱动参数范围内获得的约化密度矩阵 (RDM) 数据进行的，因此不需要相图的先验知识。使用此方法，我们通过跟踪 AE 重构损失的变化，成功地检测到了具有多种不同类型相变的广泛模型中的相变，包括拓扑和 Berezinskii-Kosterlitz-Thouless 相变。学习到的 AE 表示用于表征不同量子相背后的物理现象。我们的方法展示了一种研究量子相变的新方法，只需极少的知识和少量所需数据，并生成量子态的压缩表示。
从最小数量的量子发射器
多光子纠缠图状态是量子通信网络，分布式量子计算和传感的基本资源。这些状态原则上可以从量子发射器（例如光学活跃的量子点或缺陷，原子系统或超导量子台）确定性地创建。但是，发现有效的计划来生产这种状态一直是一个长期的挑战。在这里，我们提出了一种算法，鉴于所需的多光子图状态，它确定了量子发射器的最小数量和可以产生它的精确操作序列。算法本身和所得操作序列在光子图状态的大小上是多项式刻度的，从而使一个人获得有效的方案，可以生成包含数百或数千个光子的图形状态。
用于检测实体肿瘤微小残留病的商业化 ctDNA 检测
摘要 通过液体活检检测循环肿瘤 DNA 已成为癌症患者的重要诊断测试。虽然某些旨在检测循环肿瘤 DNA 的商业液体活检平台已获准用于指导晚期实体瘤的临床决策，但这些检测方法在非转移性疾病治愈性治疗后检测微小残留病的临床实用性目前有限。预测疾病反应和复发对提高新辅助和辅助疗法的有效实施具有相当大的潜力。因此，许多公司正在迅速投资开发液体活检平台，以在微小残留病环境中检测循环肿瘤 DNA。在这篇综述中，我们讨论了用于检测实体瘤循环肿瘤 DNA 微小残留病的商业液体活检平台的开发和临床实施。在这里，我们旨在强调能够高度灵敏地检测肿瘤衍生的基因组变异的技术特性、区分这些商业平台的因素，以及正在进行的试验，这些试验旨在使用基于循环肿瘤 DNA 的微小残留病检测来增加液体活检的临床实施。
摘要＃8518：利用分阶段的变体用于个性化最小残留疾病
David M. Kurtz 1,2 , Jacob J. Chabon 3 , Brian J. Sworder 1 , Lyron Co Ting Keh 1 , Joanne Soo 1 , Stefan Alig 1 , Andre Schultz 1,2 , Andrea Garofalo 1 , Emily G. Hamilton 1 , Binbin Chen 1 , Mari Olsen 1 , Everett Moding 4 , Chih Long Liu 1 , Ash A. Alizadeh 1,2 , Maximilian Diehn 2,4
MAVPro：使用最少数量的地面传感器进行航空安全 ADS-B 消息验证
自 2020 年以来，广播式自动相关监视 (ADS-B) 在美国和欧洲的飞机交通管制中发挥着重要作用。ADS-B 消息包含有关飞机位置和轨迹的信息，以便更好地实时跟踪太空中的飞机。然而，缺乏安全机制将成为信任 ADS-B 技术的障碍。因此，应结合对策来确保通信安全并评估收到消息的完整性和可信度。在本文中，我们设计了一种名为 MAVPro 的消息验证协议，以评估收到的 ADS-B 消息的可信度，否则其真实性和完整性无法验证。MAVPro 背后的主要思想是将收到的 ADS-B 消息中的位置声明与预期的飞机位置进行比较，后者是使用预测轨迹信息（例如速度、经过时间、飞机加速度、航向信息）和一组预先信任的、持续更新的锚点计算得出的。如果只有一个 ADS-B 接收器收到消息，我们的协议就能够评估收到消息的可信度——而使用基于多点定位的技术验证位置声明则需要四个接收器。因此，与现有解决方案相比，我们能够大大扩展可以应用安全检查的覆盖范围。我们根据来自 OpenSky 网络的实时数据评估 MAVPro，分析其性能并验证其适用性
ASME 第 III 条对安全或风险贡献最小的物品的替代要求
轻水反应堆机组首次建造时，系统、结构和部件被确定性地分为两类：安全相关或非安全相关。这些分类决定了建造是否符合核法规（安全相关）或工业法规（非安全相关）。当前的法规和规范最初是基于这种方法制定的。20 世纪 90 年代中期，开始从确定性规则转向基于评估堆芯损坏频率 (CDF) 和大型早期释放频率 (LERF) 的风险知情方法。这种转变主要是出于确保将工厂资源引导到对工厂安全案例风险最高、影响最大的领域的愿望。
肺癌术后微小/分子残留病检测研究进展
摘要 肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因。大约 10% - 50% 的患者在根治性手术后会复发，这可能是由于微小/分子残留病 (MRD) 的持续存在。循环肿瘤 DNA (ctDNA) 是一种常见的液体活检方法，已被证明具有显著的临床价值。在本研究中，我们回顾了支持使用 ctDNA 进行 MRD 检测的证据，并讨论了术后 MRD 检测的潜在临床应用，包括监测复发、指导辅助治疗和推动肺癌临床试验。我们还将讨论阻碍 ctDNA MRD 检测常规应用的问题。多分析物方法和特定基因和分子改变的识别，尤其是甲基化，是有效的检测策略，并显示出巨大的未来发展前景。需要基于ctDNA检测的介入性前瞻性研究来确定术后MRD检测的应用是否能改善肺癌患者的临床转归，并且不同检测方法的准确性、灵敏度、特异性和稳健性仍需优化和改进。