XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRandom
CRISPR基础编辑器基于靶向的随机诱变（...
通过靶向的随机诱变（TRM）工具定向所需基因座的进化（DE）是一种强大的方法，用于产生具有新颖或改进功能的遗传变异，尤其是在复杂的基因组中。基于TRM的DE涉及开发目标DNA序列的突变库，并筛选所需特性的变体。然而，很长一段时间以来，DE方法仅限于细菌和酵母菌。最近，基于CRISPR/CAS和DNA脱氨酶的工具可以避开持久的障碍，例如较长的寿命，小型图书馆大小和低突变率，以促进多细胞生物本机遗传环境的DE。不是很明显的，基于脱氨酶的基础编辑-TRM（BE-TRM）工具通过实现基础取代和对目标DNA序列的随机化来大大扩展了DE方案的范围和效率。BE-TRM工具为所需蛋白质的连续分子演化，代谢途径工程，创建所需基因座的突变库以发展新功能以及其他应用，例如预测赋予抗生素耐药性的突变体。此重新查看提供了有关DE的BE-TRM工具的最新进展，其在生物学中的应用以及未来的方向以进行进一步改进的更新。[BMB报告2024; 57（1）：30-39]
使用量子随机存储内存和...
简介。作为物理和计算机科学领域的前沿主题，量子信息科学通常是一个迅速发展且价值高度的研究领域，在计算中广泛应用[1-4]，数据科学和机器学习[5，6]，通信[7-13]和Sensing [14 - 16]。在不久的将来，量子组合可能会给某些特定算法带来重要的优势。量子通信将严格构成数据安全性和隐私性，根据物理定律提高传输效率；量子传感可能会显着提高测量精度。量子数据的产生，处理和应用以及这些数据的处理以及其经典同行目前正在挑战量子科学中的口头和实验性问题。在本文中，我们提出了所谓的量子数据中心（QDC）的概念，这是一个统一的概念，指的是某些特定的量子硬件，可以有效地处理量子数据，并将提供经典数据和量子处理器之间的效率界面。提出的QDC的关键组件是量子随机存储器（QRAM）[17-25]，该设备允许用户从数据库中访问叠加中的多个不同元素（可以是经典或量子）。至少，QDC由QRAM组成，该QRAM耦合到量子网络。我们构建了与原始应用相关的QDC理论。我们提出了示例的明确构造，包括：QDC作为易于故障的量子计算中数据查找的实现； QDC作为所谓的多方私人Quantum沟通的介体（下面定义），该通信结合了量子私人查询（QPQ）[26]和量子
PAISAWISE：预算管理和预测随机
预测分析广泛用于财务管理，为预测支出，优化预算分配和最小化风险提供了现实世界的解决方案。在公司财务计划中进行了一个重要的应用，在公司财务计划中，公司使用预测模型预测收入陷入困境并相应地调整其策略。为了进行检查，跨国公司采用预测模型来预测基于历史销售数据，全球市场趋势和经济指标的季度收益**。同样，**个人理财应用程序**，例如Mint和YNAB，利用预测分析来分析用户支出习惯，建议优化的预算分配，并提醒用户潜在的超支风险。
随机颗粒物材料中的平均传输波
抽象的微波遥感在穿过云或致密冰时会显着改变。这种现象不是微波唯一的；例如，在穿过异质组织时，超声也会受到破坏。了解充满粒子的环境中的平均传输是改善数据提取的核心，甚至可以创建可以选择性地阻断或吸收某些波频率的材料。大多数计算平均传输场的方法都假定其满足具有复杂有效波数的波动方程。然而，最近的理论工作已经预测了一个以上的有效波，即使在统计上的各向同性和标量波的材料中也可以传播。在这项工作中，我们通过使用不做任何统计假设的高保真蒙特卡洛模拟，提供了这些预测多个有效波的第一个明确证据。为了实现这一目标，有必要填充颗粒物材料理论中缺失的链接：我们证明，入射波不会在材料中传播，通常将其作为称为Ewald -Oseen灭绝定理的假设。通过证明这一点，我们得出结论，灭绝长度（灭绝的距离所需的距离）等于粒子之间的相关长度。
量子随机存取存储器的实用性 - EliScholar
本论文由 EliScholar（耶鲁大学学术出版数字平台）免费开放供您阅读。该论文已被 EliScholar（耶鲁大学学术出版数字平台）的授权管理员接受，并被收录到耶鲁大学艺术与科学研究生院论文中。如需更多信息，请联系 elischolar@yale.edu。
布尔功能的量子随机访问代码
a n n p 7→m随机访问代码（RAC）是n位编码为m位的编码，使得可以以概率至少p恢复任何初始位，而在量子RAC（QRAC）中，n位编码为M Qubits。自从提出的提议以来，RAC的思想以许多不同的方式被推广，例如允许使用共享纠缠（称为纠缠辅助的随机访问代码，或简单地称为earac）或恢复多个位而不是一个位。在本文中，我们将RAC的概念推广到在初始位的任何固定大小的子集上恢复给定的布尔函数f的值，我们称之为f -random访问代码。我们使用经典（F -RAC）和量子（f -QRAC）编码的F -andom访问代码的协议，以及许多不同的资源，例如私有或共享随机性，共享纠缠（F -EARAC）和Popescu -Rohrlich框（F -PRRAC）。我们协议的成功概率的特征在于布尔函数f的噪声稳定性。此外，我们对任何F -QRAC的成功概率具有上限，并具有共享的随机性，将其成功概率与乘法常数（和F -Racs逐个扩展）相匹配，这意味着量子协议只能在其经典对应物中获得有限的优势。
学习使用机器学习击败随机游走......
在我的论文中，我使用不同的机器学习技术来预测汇率的方向性变化。我首先分析了无抛补利率平价 (UIP) 及其无法预测汇率变化的情况。使用线性回归，我表明 UIP 方程中的 β 系数在短期和长期内都不等于零。这表明货币风险溢价对于理解汇率变化的重要性。然而，风险溢价和市场预期极难衡量。因此，随机游走是预测短期外汇汇率变化的最佳模型。这让我想问：我们能否使用最新的机器学习技术比随机游走模型更准确地预测外汇汇率？我探索了各种机器学习技术，包括主成分分析 (PCA)、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN) 和情绪分析，以预测一系列发达国家和发展中国家的汇率方向性变化。
当地风轮廓的表征：随机森林...
摘要。在转子扫地面积的高度上进行准确的风速确定对于资源进行至关重要。ERA5数据与通过“测量，相关，预测”（MCP）方法结合使用短期测量，在这种情况下通常用于离岸应用。然而，ERA5由于其低分辨率而引起的限制位点特异性风速变化。为了解决这个问题，我们开发了随机的森林模型，将近地面风速扩展到200 m，重点关注北海的荷兰部分。基于在四个位置收集的公共2年浮动激光循环数据，15％的测试子集表明，在其余85％的现场风能中，在其余85％的森林模型中训练的随机森林模型在准确性，偏见，偏见和相关方面都超过了MCP经过MCP校正的ERA5风能。在没有转子高度测量值的情况下，该模型在200 km区域内训练有效地处理垂直延伸，尽管偏置增加。我们受区域训练的随机森林模型在捕获风速变化和局部效应方面表现出较高的精度，与校正的ERE5相比，AV的偏差低于5％，并且与测量值的偏差为20％。10分钟随机预测的风速捕获了功率谱的中尺度部分，其中ERE5显示出降解。对于稳定条件，与不稳定的条件相比，根平方平方误差和偏置分别大于12％和29％，这可以归因于稳定地层期间在较高高度处的去耦效应。我们的研究通过机器学习方法（特定的随机森林）强调了风资源评估的潜在增强。未来的研究可能会探索扩展较高高度的随机森林方法，从而使新一代的离岸风力涡轮机构成新一代，并通过跨国公司的跨国激光雷达网络在北海中唤醒群集，这取决于数据可用性。
深层生成建模，而不是随机数据
当丢失的过程取决于丢失的值本身时，需要在基于可能的基于可能性的suplce时明确建模并考虑到它。，我们提出了一种在丢失过程取决于丢失的数据的情况下构建和拟合深层变量模型（DLVM）的方法。特别是，深层神经网络使我们能够显着建模给定数据的缺失模式的条件分布。这允许对缺失类型的先验信息（例如，自我审查）进入模型。我们的推理技术基于重要性加权推断，涉及最大化关节可能性的下限。通过在潜在空间和数据空间中使用重新聚集技巧来获得界限的随机梯度。我们在各种数据集和缺少的模式上显示，明确建模丢失过程是无价的。