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“CRISPR 与临床——近在咫尺却又遥不可及”
基因治疗是一个前景光明的新领域，最近 CRISPR 技术又丰富了这一领域。CRISPR 或成簇的规律间隔短回文重复序列技术源自细菌防御系统，该系统已适应哺乳动物（包括人类）细胞，以前所未有的精确度诱导基因组改变。该系统的简便性和精确性也保证了其可轻松应用于临床。为了将任何技术应用于临床，除了科学进步，我们还需要可扩展性和监管平台来促进其使用。这对于治疗和诊断都是如此。在诊断领域，我们已经在基于 CRISPR 的 COVID 19 诊断方面拥有丰富的经验。会议还将讨论这一问题，并参考开发基于 CRISPR 的快速准确的即时诊断方法，用于传染性和非传染性疾病。会议将邀请基础科学领域的最前沿演讲者、工作成果正在临床转化的科学家、来自行业、科学机构和患者权益组织的参与者。在观众的积极参与下，此次会议旨在促进对话并为印度有效、安全且可访问的基于 CRISPR 的基因治疗和诊断制定蓝图。
量子内积的电路设计与高效模拟及其对近期混合量子-经典机器学习影响的实证研究
在量子计算机上可验证的较低复杂度。然而，量子电路 (QC) 的 QIP 体现仍不清楚，更不用说对 QIP 电路的 (彻底) 评估，特别是在 NISQ 时代的实际环境中，通过混合量子经典管道将 QIP 应用于 ML。在本文中，我们从头开始精心设计 QIP 电路，其复杂性与理论复杂性一致。为了使模拟在经典计算机上易于处理，特别是当它集成在基于梯度的混合 ML 管道中时，我们进一步设计了一种高效的模拟方案，直接模拟输出状态。实验表明，与之前的电路模拟器相比，该方案将模拟速度提高了 68k 倍以上。这使我们能够对典型的机器学习任务进行实证评估，从通过神经网络的监督和自监督学习到 K 均值聚类。结果表明，在量子比特足够的情况下，典型量子机制带来的计算误差一般不会对最终的数值结果产生太大影响。然而，某些任务（例如 K-Means 中的排序）可能对量子噪声更加敏感。
消费级功能性近红外光谱的验证
消费级神经技术产品已经问世几十年了。这些产品中的大多数都基于脑电图 (EEG)，而脑电图 (EEG) 是一项对噪声敏感的技术。另一种选择是功能性近红外光谱 (fNIRS)，这是一种不断发展的神经成像技术，能够实时测量大脑的血流动力学活动。FNIRS 已成功通过功能性磁共振成像 (fMRI) 验证。最近，瑞典公司 Mendi 推出了一款微型无线消费级 fNIRS。本研究旨在比较 Mendi fNIRS 与成熟的实验室 fNIRS 设备对大脑活动的测量结果。19 名参与者（年龄 18-53 岁）进行了两次 Stroop 测试，同时测量了额极（布罗德曼 10 区）的氧合情况。首先，在实验室环境中使用 Biopac 的 fNIRS 设备进行测试，几周后，在家庭环境中使用 Mendi 设备重复该测试。对数据的初步分析显示，两种设备的测量结果具有良好的一致性。在群体层面，相关性为 0.81。这些中期结果需要通过更可靠的分析和后续研究来证实，但 Mendi 设备有望在群体层面提供有效的大脑活动测量，并且该设备很可能用于实验室外的研究。
近同侪辅导计划
编辑并撰写者有 Emily J. Griffith 1 和 Gloria Lee 2、Joel C. Corbo 3、Gabriela Huckabee 4、Hannah Inés Shamloo 5、Gina Quan 6、Anna Zaniewski 7、Noah Charles 8、Brianne Gutmann 6、Gabrielle Jones-Hall 9、Mayisha Zeb Nakib 10、Benjamin Pollard 11,12、Marisa Romanelli 10、Devyn Shafer 13、Megan Marshall Smith 14、Chandra Turpen 15
A2M3O12和相关陶瓷家族中的负和接近零热扩展：评论
本综述介绍了A 2 M 3 O 12和相关陶瓷家族中的材料历史，包括它们的异常热膨胀及其对机制的当前理解，以及相关因素，例如水平镜和单斜骨对正常相位过渡。在当前的知识，挑战和应用机遇方面介绍了其他特性，包括热机械，热和离子传导以及光学特性。最大的挑战之一是整体的生产，总结了整合和烧结的各种方法。这些陶瓷与其他材料相结合时具有很大的希望，并且提出了此类复合材料的最新进展。这些问题是在负和接近零热扩展陶瓷的潜在应用的背景下，这仍然对未来的材料研究人员面临挑战。
修改模糊遗传算法：规则生成和缓存的最近邻居策略
摘要：遗传算法（GA）比其他方法（例如梯度下降或随机搜索）更有用，尤其是对于具有许多局部最小值和Maxima的非不同的函数，例如梯度下降或随机搜索。标准GA方法的缺点之一是需要设置许多超参数，并且基于复杂规则而不是更直观的模糊规则，选择压力是基于复杂的规则。通过模糊逻辑调整此类参数的遗传算法的变体，以使参数更新原理更容易解释，构成模糊遗传算法（FGAS）的类别。本文提出了对具有N个特性和自动生成规则的两个相对模糊遗传算法（FGA）的修改，以及旨在改善模拟运行时的计算优化。在基准功能（Ackley，Griewank，Rastrigin和Schwefel）上评估了修改，并且选择了每个修改方法的最佳设置（即成员资格功能，术语数，T-norm和t-conorm）。将结果与标准GA和粒子群优化（PSO）进行了比较。结果表明，FGA方法可以使用缓存和最近的邻居方法进行优化，而不会失去准确性和收敛性。证明这两种修改后的方法在统计学上的表现明显比基线方法差。结果，我们提出了对现有两种算法的两种优化：通过缓存和测试其性能，通过规则生成和最近的邻居估算进行外推。
对话教学法的系统定量文献综述
摘要。将可持续电动汽车（EV）技术与建筑和运输部门的更新能源相结合是减少能源消耗的有效方法，以满足几乎为零的能源建筑（NZEBS）概念。为此，通过双向建筑物与智能建筑物的整合，由可再生能源（如光电伏特系统）提供的智能建筑物，已引起了世界各地研究人员的显着关注。为了满足和优化使用V2G-H-B（V2-X）的智能建筑物的能源需求，其中包括车辆对居家（V2H），车辆到建造（V2B）和车辆到网格（V2G）技术，需要一种能量工程策略。基于插件的电池电动汽车，插电式混合动力电动汽车和氢燃料电池电动汽车是为实施整合方法的汽车。本研究的主要目的是回顾智能建筑物和电动汽车整合的拟议的处理，以便将基于混合燃料电池的电动汽车的未来整合到建筑物和电网上。先前的研究证明了电池寿命的局限性，因为充电和放电要求大量导致电池收集。无线转换器或电线连接的双向转换器，是将能量从车辆转移到网格/建筑物/房屋的组件，反之亦然。这项研究将表明将基于氢的杂化电动汽车用作能量转移或V2-X溶液。
使用k-neartift加权融合的人重新识别*
摘要：亲自识别，重新排列是通过完善检索结果的初始排名来提高整体准确性的关键步骤。先前的研究主要集中在单视图像的特征上，这些特征可能会导致偏见和诸如姿势变化，观点变化和遮挡等问题。使用多视图来介绍一个人可以帮助减少视图偏差。在这项工作中，我们提出了一种有效的重新级别方法，该方法通过使用K-Neartivt加权融合（KWF）方法来汇总邻居的功能来生成多视图特征。具体来说，我们假设从重新识别模型中提取的特征在表示相同的身份时高度相似。因此，我们以无监督的方式选择K相邻功能来生成多视图功能。此外，本研究探讨了特征聚合过程中的重量选择策略，从而使我们能够确定有效的策略。我们的重新排列方法不需要模型进行微调或额外的注释，因此它适用于大规模数据集。我们在重新识别数据集Market1501，MSMT17和遮挡的dukemtmc上评估我们的方法。结果表明，从初始排名结果中重新列出顶级M候选者时，我们的方法会显着提高列表@1并映射。具体而言，与初始结果相比，我们的重新排列方法在具有挑战性的数据集中，等级@1的提高分别为9.8％ / 22.0％：MSMT17和闭塞性dukemtmc。此外，我们的方法证明了与其他重新排列方法相比，计算效率的实质性提高。
用于高效近传感器数据分析的低功耗跨精度浮点集群
摘要 — 低功耗（1-20 mW）近传感器计算的最新应用需要采用浮点算法来协调高精度结果和宽动态范围。在本文中，我们提出了一种低功耗多核计算集群，该集群利用跨精度计算的细粒度可调原理，以最低的功率预算为近传感器应用提供支持。我们的解决方案基于开源 RISC-V 架构，将并行化和子字矢量化与专用互连设计相结合，能够在内核之间共享浮点单元 (FPU)。在此架构的基础上，我们提供了全面的软件堆栈支持，包括并行低级运行时、编译工具链和高级编程模型，旨在支持端到端应用程序的开发。我们对周期精确的 FPGA 仿真器上的跨精度集群的设计空间进行了详尽的探索，并改变了内核和 FPU 的数量以最大限度地提高性能。正交地，我们进行了垂直探索，以确定在非功能性要求（工作频率、功率和面积）方面最有效的解决方案。我们对一组代表近传感器处理域的基准进行了实验评估，并通过对功耗进行布局布线后分析来补充时序结果。与最先进的技术相比，我们的解决方案在能源效率方面优于竞争对手，在单精度标量上达到 97 Gflop/s/W 的峰值，在半精度矢量上达到 162 Gflop/s/W。最后，一个实际用例证明了我们的方法在满足精度约束方面的有效性。
紫外激发下 Ba{4}{3}{17}$:Yb$^{3+}$:Eu$^{3+}$ 纳米粒子的近红外下转换发光
根据国际能源署 (IEA) 和欧洲环境署 (EEA) 的数据，能源消耗量逐年增加。这刺激了人们对新能源的探索和现有能源效率的提高。据预测，到 2030 年，光伏设备将产生太瓦级能源，同时千瓦时成本也将降低 [1]。太阳能是最经济实惠的能源之一。硅基太阳能电池主要用于太阳能利用。大部分能源将由硅太阳能电池板产生。除了硅之外，还有各种多层复合材料，如 GaAs、CdTe、Cu(In,Ga)Se 2 和最近提出的钙钛矿结构 [2, 3]。后者价格昂贵，难以在工业规模上生产。此外，由于有毒成分，过期后处理也存在问题，使用此类复合材料违背了绿色化学的原则。硅的优势在于化学可用性、技术链的成熟度、电子元件（包括含有稀土元素的元件）的处理。同时，硅基太阳能电池的一个严重缺点是光电转换效率 (LECE) 相对较低，即最佳样品的转换效率不高于 25% [4,5]。硅的最高光敏性区域位于约 1 µ m，其 LECE 光谱与太阳发射光谱的对应性较差。通过将太阳辐射从紫外线和蓝色光谱范围向下转换为 1 µ m 光谱范围来提高硅太阳能电池板的效率是一项紧迫的任务，对于太空应用而言，这非常现实 [6– 9]。潜在的发射体是三价镱离子，因为它的近红外 (NIR) 发光带约为 1000 nm（ 2 F 5 / 2 – 2 F 7 / 2 跃迁）[9–13]，与硅电池的 LECE 光谱顶部高度重合。Ba 4 Y 3 F 17 [14–17] 是经过深入研究的新型发光基质之一，因为它表现出下转换发光的高量子产率 [14]。对于在这些光谱区域吸收的各种敏化阳离子，能量可以从紫外和蓝色光谱区域转移到镱。一种特别有效的能量转移机制是通过敏化剂离子的逐步弛豫，通过量子切割机制激发两个受体离子 [12, 13, 18, 19]。量子切割表现出高达 195% 的高量子效率系数，但 NIR 发光的量子产率较低。更有效的途径是在具有更高发光量子产率的系统中简单地降档。一种有前途的组合物是 Yb/Eu 掺杂对，因为铕的吸收光谱包含 UV 和蓝色光谱区域的几条线。镱发光的最高直接测量量子产率（2.对于 SrF 2 :Yb (1.0 mol %):Eu (0.05 mol %) 粉末，在 266 nm 泵浦下达到 5 % [20]。本文旨在合成 Ba 4 Y 3 F 17 :Yb:Eu 固溶体并研究其发光性能。该样品旨在用于增强硅太阳能电池的 LECE。