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量子退火实现单幅图像超分辨率
本文提出了一种基于量子计算的算法来解决单图像超分辨率（SISR）问题。SISR 的一个著名经典方法依赖于成熟的逐块稀疏建模。然而，该领域的现状是深度神经网络（DNN）已表现出远超传统方法的效果。不过，量子计算有望很快在机器学习问题中变得越来越突出。因此，在本文中，我们有幸对将量子计算算法应用于 SISR 这一重要的图像增强问题进行了早期探索。在量子计算的两种范式，即通用门量子计算和绝热量子计算（AQC）中，后者已成功应用于实际的计算机视觉问题，其中量子并行性已被利用来有效地解决组合优化问题。本研究展示了如何将量子 SISR 公式化为稀疏编码优化问题，该问题使用通过 D-Wave Leap 平台访问的量子退火器进行求解。所提出的基于 AQC 的算法被证明可以实现比传统模拟更快的速度，同时保持相当的 SISR 精度 1 。
使用跨颗粒波前显微镜
荧光显微镜是细胞生物学1 - 3中普遍存在的表征技术。活细胞的荧光标记不仅可以专门突出生物分子，细胞器或细胞室，还可以绘制物理化学量，例如离子浓度，动作电位，pH，pH，分子方向等。在过去的二十年中，荧光显微镜经历了深刻的改进，并开发了许多变体，从而在空间分辨率，速度，信号噪声比率，特异性，标记技术和3D成像方面推动了成像的极限。然而，荧光显微镜受到限制。它本质上仍然是侵入性的，因为它需要用分子染料或蛋白质4将样品标记。此外，由于荧光标签的光漂白和光吸毒性，无法任意长时间进行实时观察。最后，荧光分子并不总是忠实地标记它们应该的内容，而伪影有时会发生5。定量相显微镜（QPM）是另一个专门针对细胞生物学领域6、7的成像技术家族。与荧光显微镜不同，QPM技术不含标签且非特异性。它们仅对样品的折射率敏感。他们的主要好处是与明亮的场显微镜相比，提供更好的对比度。由于QPM不含标签，因此它们不会遭受与荧光显微镜相关的上述缺陷。但是，QPM本质上不是特定的。此外，生物学介质的折射率和质量密度之间存在的密切关系为QPM提供了QPM的独特能力，可以测量和映射培养物中细胞的质量，从而实现细胞生长的定量监测，以及在第8-11级的亚细胞级别的质量转运。尤其没有任何分子探针的光漂白，并且如果使用红色或红外照明，可以取消光毒性，以非侵入性的方式使图像获取为任意长时间的习得12。一个人无法选择细胞的功能来突出显示，尽管最近一些涉及机器学习的作品试图提高此限制13，14。荧光显微镜和QPM因此以互补方法的形式出现，并将它们结合起来提供多种好处。OPD图像显示的细节在荧光图像中无法看到，反之亦然。OPD揭示了细胞中的所有内容，尤其是细胞的部分未荧光标记的部分。例如，它可以清楚地突出片状膜，核，囊泡或线粒体。相反，荧光受特异性受益，因为它仅突出显示细胞中标记的物体，尤其是对比度太低的对象，无法在OPD图像上看到。然而，荧光显微镜和QPM很少相关。然而，将荧光显微镜与QPM技术偶联至少具有三个重要应用：（i）它将提供生物分子或细胞器的空间分布（例如微管，肌动蛋白，线粒体等）或物理化学参数与细胞的总体形态相关，并具有出色的对比度，包括细胞的微弱部分，例如层状脂肪膜。我们设想重要的应用，例如在细胞内贩运研究中；
液滴：处理单细胞液滴数据的实用程序
AmbientContribMaximum。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2环境。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 AmbientContribsParse。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 Ambient -ProfileBimodal。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10个环境回复融化。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11个barcoderanks。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 14个嵌合龙。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>11个barcoderanks。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14个嵌合龙。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17个清洁量。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 defaultDrops。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21个倒影器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23个空滴定。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25个kenumyDropsCellranger。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 engodesequences。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 GET10xmolinFostats。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34个hasheddrops。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 makecountmatrix。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>40个read10xCounts。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>42 read10xmolinfo。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>45个重新效果。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 removeAmbience。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48个交换。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。50 write10xcounts。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53
7541测试单
BM019 using Non-dispersive Infra-Red Spectroscopy and Chemiluminescence Isotopic Tests Documented In-House Methods Isotopes: Sr AM005 using Thermal Ionisation Mass Spectrometry (TIMS) Chemical Tests FLEXIBLE SCOPE ENCOMPASSING: ROCKS / GEOLOGICAL MATERIALS, SEDIMENTS, SOILS, ANIMAL TISSUE, LEACHATES, WATERS, CHEMICAL PRODUCTS (Liquids, Solids, Organic,无机喂食，植物材料，作物
SCRL：利用加固学习来评估单细胞数据中的命运决策
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
OPA：单个客户端的单发私人聚合...
我们的工作最大程度地减少了安全计算中的互动，从而解决了沟通的高昂成本，尤其是与许多客户。我们介绍了单次私人聚合OPA，使客户只能在单服务器设置中进行每个聚合评估一次。这简化了辍学和动态参与，与Bonawitz等人等多轮协议形成鲜明对比。（CCS'17）（以及随后的作品），并避免了类似于Yoso的复杂委员会选择。OPA的沟通行为紧密地模仿每个客户群只会说话一次的学习。OPA建立在LWR，LWE，班级组和DCR上，可确保所有客户的单轮通信，同时还可以在客户数量中实现次线性开销，从而使其渐近且实用。我们通过中止和投入验证实现恶意安全，以防止中毒攻击，这在联邦学习中尤其重要，在这种学习中，对手试图操纵梯度以降低模型性能或引入偏见。我们从（阈值）密钥同型PRF和（2）的种子同源性PRG和秘密共享的（2）建立了两种口味（1）。阈值关键同构PRF解决了以前依赖于DDH和LWR的工作中观察到的缺点。（加密，2013年），将其标记为对我们工作的独立贡献。我们的其他贡献包括（阈值）键合型PRF和种子塑形PRG的新结构，这些构造是在LWE，DCR假设和其他未知顺序的类组下安全的结构。
单一的认知成本和步态参数
虽然NSNP的身体症状有充分的文献记录，但围绕其认知意义的全面理解，人们的兴趣有很大的兴趣。毫无疑问，包括颈部疼痛在内的慢性疼痛可以通过复杂的机制网络深刻而明确地影响认知功能[11]。这些机制涵盖了疼痛引起的分散注意力，经过广泛改变的感觉输入以及压倒性的心理压力，这些心理压力与这种情况的慢性不适性固有地交织在一起[12]。这些多方面和相互关联的因素集体和协同性地对个人造成了重大认知负担，从而使任务的执行使得需要并发的身体和认知努力更加艰巨，更强大[13]。
单细胞拷贝数更改签名分析揭示了1
此预印本版的版权持有人于2025年3月4日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.03.02.641098 doi：Biorxiv Preprint