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非马尔可夫反馈用于优化量子误差校正
玻色子代码允许在单个组件设备中对逻辑量子位进行编码，利用谐振子的无限大希尔伯特空间。特别是，最近已证明 Gottesman-Kitaev-Preskill 代码的可校正性远远超过同一系统中最佳被动编码的盈亏平衡点。目前针对该系统的量子误差校正 (QEC) 方法基于使用反馈的协议，但响应仅基于最新的测量结果。在我们的工作中，我们使用最近提出的反馈-GRAPE（带反馈的梯度上升脉冲工程）方法来训练循环神经网络，该网络提供基于记忆的 QEC 方案，以非马尔可夫方式响应之前测量结果的完整历史，优化所有后续的单一操作。这种方法明显优于当前策略，并为更强大的基于测量的 QEC 协议铺平了道路。
2025; 15(4): 1420-1438. doi: 10.7150/thno.104698 研究论文 优化环状 RNA 疫苗以实现更优的癌症免疫治疗
原理：环状 RNA (circRNA) 因其稳定性、持续的蛋白质表达和内在的免疫刺激特性而成为一种有前途的 mRNA 疫苗平台，引起了人们的关注。本研究旨在通过筛选有效的内部核糖体进入位点 (IRES) 和提高 circRNA 翻译效率来设计和优化 circRNA 癌症疫苗平台，以改善癌症免疫治疗。方法：我们筛选了 29 种 IRES 元素，以确定对免疫细胞翻译最有效的元素，最终发现了肠道病毒 A (EV-A) IRES。使用 SHAPE-MaP 技术，我们分析了 circRNA 的二级结构，并引入了有针对性的突变和缺失以优化翻译效率。此外，我们研究了间隔序列和 microRNA 识别位点在 circRNA 设计中的调控作用，并研究了 IRES 介导的翻译起始背后的机制。结果：EV-A IRES 被确定为对免疫细胞翻译最有效的。间隔序列的结构修饰和优化提高了 circRNA 的翻译效率。比较研究表明，与传统的线性 mRNA 疫苗相比，circRNA 疫苗可诱导更强的 T 细胞免疫反应，并表现出更好的肿瘤预防和治疗效果。结论：优化的肿瘤抗原 circRNA 疫苗平台为癌症免疫治疗提供了一种稳定、有效的传统 mRNA 疫苗替代品，可增强免疫反应并改善治疗效果。这项工作为开发基于 circRNA 的疫苗作为癌症治疗的新策略奠定了基础。
在使用机器学习模型的植物分类中优化的特征集
摘要：拯救地球成为任何个人的最大优先和责任。环境和生态系统健康评估研究需要精确耕作，使疾病的早期鉴定并优化作物管理。自动植物叶检测将是对生物多样性研究的关键贡献之一。建议的工作提供了在分类植物叶子中的优化功能。这项工作使用了十四个二植物植物叶，即苹果，蓝莓，樱桃，玉米，棉花，葡萄，花生，桃子，胡椒，土豆，覆盆子，大豆，草莓，草莓和番茄。拍摄20，357张图像大约是用于培训和测试目的。功能包括形状，纹理，HSI和小波。使用特征优化技术（例如XG增强，Pearson相关，卡方和ANOVA）降低功能。寻找最佳分类器，五个分类器，即随机森林，k-neart邻居，支持向量机，na'贝叶斯和决策树的超参数变化。SVM分类器给出了最佳结果，并通过四倍的交叉验证获得了99.59％的精度。这项工作的新颖性在于使用农民获得的知识来部署特征。关键字：生态系统：生物多样性：分类：HSI：小波：
对优化结构，电子结构，光谱分析和热力学参数的计算DFT
以12个步骤实现了胞嘧啶分子的优化结构，其优化能为-10749.84 eV。4.94 eV的Homo-Lumo能隙表示化学稳定性。氧原子表现出最负电位，氢原子显示出最积极的电位。状态的密度揭示了4.92 eV的能隙，确认了等效轨道能级。计算出的硬度（2.47 eV）和柔软度（0.41 eV -1）表明稳定性和极化性。化学势为-3.97 eV，电负性为3.97 eV。3.19 eV的亲电指数表示强烈的亲电行为。Mulliken电荷分析鉴定H13具有最高的正电荷和最高负电荷的N5。振动分析显示，在3100-3300 cm -1，N-H处的C-H振动为3500-3700 cm -1，而C = O时为1771.10 cm -1。热力学特性，例如热容量，内部能量，焓和熵随温度的增加，而Gibbs自由能降低。
计算 DFT 洞察胞嘧啶的优化结构、电子结构、光谱分析和热力学参数
胞嘧啶分子的结构优化通过12步实现，优化能量为-10749.84 eV。4.94 eV的HOMO-LUMO能隙表明化学稳定性。氧原子表现出最负的电势，氢原子表现出最正的电势。态密度显示能隙为4.92 eV，证实了等效轨道能级。计算的硬度（2.47 eV）和柔软度（0.41 eV -1 ）表明稳定性和极化性。化学势为-3.97 eV，电负性为3.97 eV。亲电指数为3.19 eV，表明亲电行为强。Mulliken电荷分析确定H13具有最高的正电荷，N5具有最高的负电荷。振动分析表明CH振动在3100-3300cm -1 ，NH在3500-3700cm -1 ，C=O振动在1771.10cm -1 。热力学性质如热容量、内能、焓和熵随温度的升高而增大，而吉布斯自由能则降低。
优化基于面部表达的神经疾病患者的重症监护的深度学习模型
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es1364优化的深度学习模型，以基于面部表达的神经疾病患者的重症监护，以面部表达患者的患者Dattatray G. Kulkarni 6和Parikshit N. Mahalle 7，*抽象的面部表情在非语言交流中起着重要作用。阅读患有神经疾病的人的面部表情至关重要，因为它们可能大大降低了口头交流能力。这样的评估需要接受医学专家的彻底检查，这可能是昂贵且具有挑战性的。借助低成本，非侵入性的，自动化的面部表达检测技术，专家可以诊断神经系统疾病。为了确定帕金森氏症，中风，阿尔茨海默氏症和贝尔麻痹疾病的人的面部表情，这项研究构建了一种微调的深度学习模型（FTDLM）。该数据集最初是从著名的互联网站点收集的。此外，还会收集使用公共访问的来源，患者最常见的面部表情的原始照片，例如通常，快乐，悲伤和愤怒。确定在寻找帕金森氏病症状时确定个体差异是否可行是数据分析的目的。裁剪以更改输入图像的图像。随后，检查了采用高斯滤波器的预处理方法，以消除噪声。使用FTDLM，使用预处理的图像来对情绪进行分类。在此建议的模型中合并了新的卷积神经网络（NCNN）和增强的黄金搜索算法（EGSA）。egsa在NCNN中用于选择超参数。建议的方法是在Python中进行的，准确性，灵敏度，特异性，回忆和精度的统计测量用于评估性能。此外，这与传统方法相反。
使用优化的，神经塑料增强抑郁症的神经塑料增强技术（一-D）
作者声明了潜在的竞争利益，如下所示：DV是AMPA Health的联合创始人，并拥有AMPA Health和ARC Health Partners的权益。BM受友好健康组和AMPA健康的雇用。AE由Neurostim TMS中心使用。AD受AMPA Health的使用。NW受神经TMS中心的使用，并拥有ARC Health Partners和AMPA Health的权益。FVR已获得幼苗基金会，CIHR和Brain Canada的支持。他是卑诗省精神分裂症协会董事会的志愿主任，他已获得Magventure的实物设备支持，以供研究人员发起的研究。JD已获得美国国立卫生研究院（NIH），加拿大卫生研究院（CIHR），Brain Canada和安大略省大脑学院的赠款支持。 他已经获得了Magventure的实物设备支持，以进行研究人员发起的研究。 他还收到了TMS Neuro Solutions和ARC Health Partners的咨询费。 他是AMPA Health的联合创始人，并拥有AMPA Health和ARC Health Partners的权益。JD已获得美国国立卫生研究院（NIH），加拿大卫生研究院（CIHR），Brain Canada和安大略省大脑学院的赠款支持。他已经获得了Magventure的实物设备支持，以进行研究人员发起的研究。他还收到了TMS Neuro Solutions和ARC Health Partners的咨询费。他是AMPA Health的联合创始人，并拥有AMPA Health和ARC Health Partners的权益。
在Intel和Cortex-M4
摘要。SQISIGN是一种著名的量子后签名计划，因为它的组合签名和公钥尺寸很小。然而，SqiSign的su su su su su su s squisign squisign squisign squignition时间也不短。为了改善这一点，最近的研究探索了Sqisign的一维和二维变体，每个变体都有不同的特征。特别是Sqisign2d的效果签名和验证时间使其成为最近研究的重点。然而，缺乏含有光学的一维验证实现阻碍了这些不同变体之间的彻底比较。这项工作弥合了文献中的这一差距：我们提供了一维SQISIGN验证的最先进的实现，包括新的优化。我们报告了一个破纪录的一维SQISIGN验证时间为8.55 mcycles在猛禽湖上的处理器上，在同一处理器上与Sqisign2D紧密相匹配。对于未压缩的签名，签名大小会加倍，我们仅在5.6 mcycles中验证。利用了等级计算中可用的固有的并行性，我们提出的5核变体可以低至1.3 mcycles。此外，我们提出了支持32位和64位处理器的第一个实现。它包括Cortex-M4的优化汇编代码，并已与PQM4项目集成在一起。我们的结果激发了对一维SQISIGN的进一步研究，因为它具有基于ISEGEN的方案的独特特征。
使用优化增强算法实现脑卒中早期检测的可解释和可解读模型
摘要：背景/目标：中风是全球突出的健康问题，造成大量死亡和衰弱。当脑血流受损时，就会发生中风，导致不可逆的脑细胞损伤或死亡。利用机器学习的力量，本文提出了一种基于一系列综合因素预测中风患者生存率的系统方法。这些因素包括人口统计属性、病史、生活方式因素和生理指标。方法：提出了一种有效的随机抽样方法来处理高度偏差的中风数据。使用优化的增强机器学习算法进行中风预测，并利用 LIME 和 SHAP 的可解释 AI 提供支持。这使模型能够辨别复杂的数据模式并建立所选特征与患者生存之间的相关性。结果：研究了三种增强算法在中风预测中的性能，包括梯度增强 (GB)、AdaBoost (ADB) 和 XGBoost (XGB)，其中 XGB 总体上取得了最佳结果，训练准确率为 96.97%，测试准确率为 92.13%。结论：通过这种方法，该研究旨在发现可行的见解，以指导医疗从业者为中风患者制定个性化的治疗策略。
OSE-IDS：优化的堆叠集合入侵检测...
摘要 - 随着网络犯罪的发展越来越多，智能网络入侵检测系统（NIDS）的存在在网络基础架构中是必不可少的。此外，还有许多挑战面临基于人工智能的NID设计，例如网络流量中的无关功能，罕见的恶意流量示例以及机器学习模型选择和模型的Mypermeters finetuning的努力。这项研究提出了与这些挑战有关的有效NID，以准确检测恶意行为。首先，一种并行混合特征选择方法过滤了最重要的功能。第二，为了解决数据不平衡，我们集成了一项合并的随机下采样策略和合成少数民族过采样技术 - 编辑了最近的邻居技术，以确保对少数派攻击的平衡表示。最后，堆叠的集合分类器包括通过自动化机器学习方法选择的四种最佳基本模型。使用CICIDS2017数据集（用于入侵检测研究的综合基准），我们的方法达到了令人印象深刻的99.76％的令人印象深刻的检测率，从而有效地识别了多数族裔和少数类别。索引术语 - 开为单位，异常检测器，最佳特征选择，不平衡数据集，SMOTE，集合分类器。