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量子计算机上的对称性破坏/对称性保持电路和对称性恢复
摘要 我们在此讨论在量子计算机上处理量子多体问题时与其对称性相关的一些方面。回顾了与对称性守恒、对称性破缺和可能的对称性恢复有关的几个特点。在简要讨论了一些与多粒子系统相关的标准对称性之后，我们讨论了在量子分析中直接编码某些对称性的优势，特别是为了减少量子寄存器大小。然而众所周知，当自发对称性破缺发生时，使用对称性破缺状态也可以成为一种独特的方式来纳入特定的内部相关性。这些方面是在量子计算的背景下讨论的。然而，只有当最初破缺的对称性得到适当恢复时，才能精确描述量子系统。介绍了几种在量子计算机上执行对称性恢复的方法，例如，通过 Grover 算法净化状态、结合使用 Hadamard 测试和 oracle 概念、通过量子相位估计和一组迭代独立的 Hadamard 测试进行对称性过滤。
内容CN-22-10
摘要：Zolpidem是一种非苯并二氮卓类药物，可作为γ-氨基丁酸-A（GABA-A）受体的阳性调节剂，对α1亚基的选择性很高。鉴于这种选择性结合，该药物具有强大的催眠活性。SARS-COV-2大流行期间的社会隔离导致焦虑，抑郁和失眠率增加。结果，研究表明，大流行期间，可能增加具有镇静作用的药物，例如唑吡坦。这项工作的目的是提供预期的证据，即即使在大流行之后，也要警告滥用Zolpidem的可能性。冠状病毒出现后，在全球范围内已经报道了对这种药物的高成瘾率。全国关于药物使用和健康调查的数据以及医疗补助的数据支持大流行期间和之后的Zolpidem持续增长和不可分犯的使用Zolpidem。因此，自大流行以来，有足够的证据支持这种药物的不加区分使用。在大流行时期，不加选择的使用镇静剂的使用率可能会继续增加，尤其是如果卫生当局未采取严格的控制措施，则尤其是。
现代嵌入时间段的消失
动态系统通常是时间变化的，其建模需要相对于时间发展的函数。最近的研究（例如神经普通微分方程）提出了一个时间依赖性的神经网络，该神经网络提供了随时间变化的神经网络。但是，我们声称建立时间相关神经网络的建筑选择显着影响其时间意识，但仍缺乏足够的验证。在这项研究中，我们对模式依赖性神经网络的结构进行了深入的分析。在这里，我们报告了消失的时间段嵌入的脆弱性，这会削弱时间依赖时间的神经网络的时间意识。fur-hoverore，我们发现在扩散模型中也可以观察到这种漏洞，因为它们采用了类似的体系结构，该体系结构结合了时间步长以在扩散过程中区分不同的时间段。我们的分析提供了这种现象的详细描述以及解决根本原因的几种解决方案。通过对神经普通微分方程和扩散模型的实验，我们观察到，通过提出的解决方案确保活着的时间意识提高了其性能，这意味着他们当前的实现缺乏足够的时间依赖性。
内容 - 陆军航空杂志
《陆军航空》是美国陆军航空协会 (AAAA) 的官方期刊。本出版物中表达的观点为作者个人观点，而非国防部或其部门的观点。内容不一定反映美国陆军的官方立场，也不一定反映 AAAA 或陆军航空出版物公司 (AAPI) 员工的立场。标题已在美国专利局注册。注册号 1,533,053。订阅数据：《陆军航空》（lSSN 0004-248X）每月出版一次，4 月和 9 月除外，由 AAPI 出版，地址为 49 Richmondville Avenue, Westport, CT 06880-2000。电话：(203) 226-8184，传真：(203) 222-9863，电子邮件：aaaa@quad-a.org。网站：http://www.quad-a.org：非 AAAA 会员订阅费：一年 30 美元；两年 58 美元；对于军事 APO 以外的国外地址，每年需加收 10 美元。单份价格：3.50 美元。广告：展示和分类广告费率列在 SRDS 商业出版物分类 90 中。邮政局长：期刊邮资在 Westport, CT 和其他办事处支付。将地址变更寄至 AAPI, 49 Richmondville Ave., Westport, CT 06880-2000。
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主动调节元素
与精神疾病相关的大多数遗传变异位于基因组的非编码区域。为了调查其功能含义，我们整合了来自Psychencode联盟和其他已发表来源的表观遗传数据，以构建候选脑部顺式调节元素的全面地图集。使用深度学习，我们对这些元素的序列语法进行了建模，并预测谱系特异性文字因子的结合位点如何有助于各种类型的神经胶质和神经元中细胞类型特异性基因调节。元素的进化史表明，大脑中的新调节信息主要是通过保守的哺乳动物元素中的较小序列突变出现的，而不是全新的人类或灵长类动物特异性序列。然而，灵长类动物特异性的候选元素，尤其是在胎儿脑发育和兴奋性神经元和星形胶质细胞中活跃的元素，与脑相关的人类性状的遗传力有关。此外，我们介绍了一个基于Web的平台PsychScreen，该平台可在患有精神疾病和健康控制的个体中各种脑细胞类型的精神码产生的遗传和表观遗传数据的交互式可视化。
具有大语言模型的历史文本成绩单的校正：探索性研究
遗产文档的自动转录质量，无论是从印刷，手稿还是音频来源，都对搜索和处理历史文本的能力都有决定性的影响。尽管在文本识别（OCR，HTR，ASR）中取得了重大进展，但从图书馆和档案收藏中得出的文本材料仍然很大程度上且嘈杂。因此，有效的转录后校正方法是必要的，并且已经进行了多年的深入研究。由于大型语言模型（LLMS）最近在各种与文本相关的任务中表现出了出色的表现，因此我们研究了它们修改不良历史抄录的能力。我们针对包括不同语言，时间段和文档类型以及不同文字质量和起源的各种校正后基准评估了14个基础语言模式。我们比较了不同模型大小的性能以及在零和少数射击设置中增加复杂性的不同提示。我们的评估表明，LLM在这项任务上毫无效率。对结果的定量和定性分析使我们能够分享有价值的见解，以便将来与LLMS校正后的历史文本工作。
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转录重编程恢复全脑范围内的 UBE3A，并挽救 Angelman 综合征小鼠模型中的行为表型
天使综合征 (AS) 是一种由大脑中泛素连接酶 E3A (UBE3A) 基因表达缺失引起的神经遗传疾病。UBE3A 基因在脑神经元中是父系印记。AS 的临床特征主要是由于大脑中母系表达的 UBE3A 缺失所致。大脑中存在父系 UBE3A 的健康拷贝，但被长非编码反义转录本 (UBE3A-ATS) 沉默。在这里，我们证明人工转录因子 (ATF-S1K) 可以在成年小鼠天使综合征 (AS) 模型中沉默 Ube3a-ATS 并恢复父系 Ube3a 的内源性生理表达。向尾静脉单次注射表达 ATF-S1K 的腺相关病毒 (AAV) (AAV-S1K) 即可实现全脑转导，并将神经元中的 UBE3A 蛋白恢复至野生型蛋白的 25%。ATF-S1K 治疗对靶位点具有高度特异性，在 AAV-S1K 给药 5 周后未检测到炎症反应。AAV-S1K 治疗 AS 小鼠在探索性运动（涉及粗大和精细运动能力的任务）中表现出行为恢复，类似于 AS 患者的低步行和速度。单次注射 AAV-S1K 治疗 AS 的特异性和耐受性表明 ATF 可作为 AS 的一种有前途的转化方法。