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量子图像传输算法的量子误差校正效率
由于纳米技术领域的最新发展，一台工作的量子计算机已经成为一种实际的可能性，但是还有很长的路要走[1]。类似的情况发生在Quantum的通信中。光通道在量子通信中是可取的（例如，参见[2-10]）。量子信号传输的概念出现在量子算法研究甚至耳朵的一开始。Abbe Rayleigh衍射极限限制了经典成像方法的空间分辨率。quanth-TUM成像利用光子之间的相关性，以繁殖具有较高分辨率的结构。量子相关的n-photon状态可能超过1 / n的经典限制1 / n的倍数，将其与海森贝格极限相对[11-13]。quanth-tam成像在通信，材料调查，生物学等中都有许多应用。[14 - 17]。在1998年，史蒂文·温伯格（Steven Weinberg）将注意力转移到了测量问题上，该问题并不能使人们能够使用量子纠缠系统中包含的完整信息。由于这个原因，研究人员试图在构造量子算法（包括量子信息传输算法）的同时避免不必要的测量。它导致在传输系统中使用大量元素。另一个问题是
通过神经元对阿尔茨海默氏病的因果遗传生物标志物揭示神经结构中的基因回溯：一种突破性的反向 - 片上尖峰分类，有效的中位数... 基于闩锁的快速下垂响应的设计 llmcarbon
摘要阿尔茨海默氏病（AD）影响了全球超过5500万人，但关键的遗传贡献者仍然没有尚未确定。利用基因组元素模型的最新进展，我们提出了创新的反向基因发现技术，这是一种神经网络结构中一种突破性的神经元到基因的回溯方法，以阐明新型的因果关系遗传生物标志物推动了AD套装。逆向基因 - 包括三个关键创新。首先，我们利用这样的观察结果，即引起AD的概率最高的基因（定义为最有因果基因（MCG））必须具有激活那些引起AD的最高可能性的神经元的最高可能性，该神经元被引起AD的可能性最高，被罚款为最大的神经元（MCNS）。其次，我们在输入层处取代基因令牌表示，以允许每个基因（已知或新颖的AD）表示为输入空间中的疾病和独特的实体。最后，与现有的神经网络体系结构相反，该架构以馈送方式跟踪从输入层到输出层的神经激活，我们开发了一种创新的回溯方法，可以跟踪从MCNS到输入层的向后进行识别，从而识别最引起的代币（MCTS）和Corre-McGs。逆向基因 - 高度解释性，可推广和适应性，为在其他疾病情景中应用提供了有希望的方法。
Hache和Bace1抑制潜在的反阿尔茨海默氏症的潜在
According to Scheme 1 , compounds 2 – 5 were synthe- sized starting from 3-{4-[(benzylethylamino) methyl]- phenyl}-6-methoxychromen-2-one, and compounds 6 – 9 from 3-{4-[(benzylethylamino)methyl]phenyl}-7-meth- oxychromen-2-one, which were treated with 48% HBr to分别是羟基衍生物10和11。随后用2个氨基乙基兄弟的替代分别给出了中间体12和13。通过CF 3 COOH的保护组（BOC）释放了主要氨基函数（14和15）。通过与DCC激活（3,5-二氟苯基）的苯甲酸，3,5-二苯基纤维素酸反应形成最终膜衍生物（2-9），形成了3,4-二二氢氢氢羟基酸或3,4-二二氯环酸的过程，四二二二氯环酸，四二二二氯环酸，均一构成四个二二氯环酸，分别构成了均可构成的两种过程，分别构成了两次均可构成的均可构成的两种过程，分别构成了两种均可构成的二型均可分析。 （3,5-二氟苯基）乙酸，3,5-二氟肾上腺素，3,4-二二氟羟基羟基苯甲酸和3,4-二氯环酸（1.3 eporiv）在N 2 Cl 2下溶于Ch 2 Cl 2。然后，将DCC（1.4当量）添加到每个反应器中。氨基衍生物14（在第一个系列中）或15（在第二次系列中）（在第二个系列中）（1.0当量）在0 C下添加，并在室温下在n 2下2小时搅拌每种混合物。从每个溶液中填充DCU。通过灰烬色谱法对每种粗产物的纯化产生了轴向酰胺2 - 9（Tabel 1）。
脑电图谱的机器学习在GABA能麻醉期间对无意识进行了分类
在当前的麻醉学实践中，麻醉师推断出无意识状态，而无需直接监测大脑。药物和患者特异性的脑电图（EEG）特定的麻醉引起的潜意识的特征已被鉴定。我们将机器学习方法应用于构建分类模型，以在麻醉引起的无意识期间对无意识状态的实时跟踪。我们使用交叉验证选择和训练最佳性能模型，使用33,159 2S段的脑电图数据记录在7位健康志愿者中，他们收到了丙泊酚越来越多的兴奋剂，同时响应刺激，以直接评估无意识。在相同条件下收集的3个剩下的志愿者（中位志愿者AUCS 0.99-0.99）对13,929 2s EEG段进行测试时，的交叉验证模型表现出色。 模型在对27名手术患者的队列进行测试时显示出强烈的概括，这些手术患者在不同的情况下仅接受单独的临床数据集中收集的丙泊酚，并使用不同的硬件（中位患者AUC 0.95-0.98），并在病例中采取了模型预测，并采取了模型预测。 对17例接受七氟醚（单独或除丙泊酚之外）的患者的表现也很强（AUC中位数为0.88-0.92）。 这些结果表明，即使对具有类似神经机械的不同麻醉剂进行测试，EEG光谱特征也可以预测不同意性。的交叉验证模型表现出色。模型在对27名手术患者的队列进行测试时显示出强烈的概括，这些手术患者在不同的情况下仅接受单独的临床数据集中收集的丙泊酚，并使用不同的硬件（中位患者AUC 0.95-0.98），并在病例中采取了模型预测，并采取了模型预测。对17例接受七氟醚（单独或除丙泊酚之外）的患者的表现也很强（AUC中位数为0.88-0.92）。这些结果表明，即使对具有类似神经机械的不同麻醉剂进行测试，EEG光谱特征也可以预测不同意性。有了高性能的无意识预测，我们可以准确地监测麻醉状态，并且该方法可用于设计输液泵，以对患者的神经活动有明显的反应。
芯片粘接样品制备对 MEMS 传感器应用测量机械性能的影响
摘要 — 计算建模通常用于设计和优化电子封装，以提高性能和可靠性。影响计算模型准确性的因素之一是材料性质的准确性。特别是微机电系统传感器，通常对封装中材料性质的细微变化极为敏感。因此，即使由于样品制备方法或测试技术不同而导致的材料特性测量值出现微小变化，也会影响用于设计或分析传感器性能的计算模型的准确性。对于需要固化的材料，材料特性的挑战更大。例如，芯片粘接聚合物在制造过程中具有严格的固化曲线要求。这种固化条件通常很难在实验室中复制，并且用于材料特性分析的样品不一定代表最终产品中的实际组件。本研究调查了温度固化曲线、固化过程中施加的压力以及样品制备技术等参数对两种芯片粘接弹性体随温度变化的热机械性能的影响。使用动态机械分析和热机械分析等一系列技术测量芯片粘接材料的机械性能，包括弹性模量 (E)、热膨胀系数和玻璃化转变温度。分析针对与典型传感器应用相对应的宽温度范围进行。结果表明，样品制备和表征技术对测量有相当大的影响，从而通过计算建模得出不同的 MEMS 传感器性能预测。
人工智能、理论、建模和实验的融合——材料与制造领域的前景、挑战和机遇
人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 是一个活跃的研究领域，在各种商业应用中取得了巨大的成功。它将在许多科学和工程领域发挥重要作用并产生重大影响，特别是材料和制造领域。在过去的几十年里，人工智能和机器学习已经成为工程和科学领域理论、计算建模和实验方面的重要补充。人工智能和机器学习模型具有巨大的潜力，特别是在那些机制仍未完全理解的研究领域，或者计算模型运行成本太高而无法获得所需时空分辨率的准确解决方案。在本文中，我们介绍了一些最近的工作和有希望的研究方向，以将人工智能和机器学习整合到工程和科学中。我们试图提供更广阔的视角、开放的挑战和独特的机会，将人工智能、理论、建模和实验整合到材料和制造领域。首先，可以使用实验或计算模型来生成数据来训练人工智能/机器学习模型。训练后的人工智能/机器学习模型可以看作是相应耗时的实验或计算模型的快速替代模型。开发了一种具有量化不确定性的卷积编码器-解码器网络 (ConvPDE-UQ) [1]，用于预测不同域上的偏微分方程的解，其速度比传统的有限元求解器快得多。设计了一种名为 Peri-Net [2] 的深度神经网络，用于分析裂纹模式，其速度比近场动力学求解器快得多。具有量化不确定性的深度神经网络
由DNA的多态性VNTR标记排除
宫内和早期产后营养不良导致身体，脾脏和胸腺的显着和持久的体重减轻。断奶母亲后代的平均体重为25 10 g，而对照组的平均体重为75和20 g。断奶时，营养不良后代的平均脾脏重量为0.19 a 0.05 g，其对照的平均体重为0.4和0.13 g。在脾脏重量的情况下，但没有营养不良的后代的胸腺重量在大约70天后抓住了控制。重新加入长达4个月后，营养不良的胸腺重量仍然显着（p <0.01），小于相应的重量匹配对照。在断奶营养不良的后代的脾脏和胸腺中的原发性和二颗斑块形成细胞（PFC）几乎没有检测到其对照组的脾脏，意味着50 x LO3 LO3 lo3 lo3 lo3初级PFC和70 x LO3二次PFC的近似值。对照胸腺中的相关值为20 x LO2主要PFC和8 x LO2次级PFC。在向后代进行了4个月的重新加入后，其脾脏中的主要和继发性PFC增加到了其对照中的水平约一半，而胸腺中的PFC仍几乎无法检测到。另一方面，在断奶营养不良的后代的脾脏中，平均原发性和次级玫瑰花塞形成细胞（RFC）在对照组中的8＆90 x LO3中小于1 x lo3（p <0.001）。在thymus中也是平均初级和次级RFC也小于1 x
用于自动编码器的可扩展变分量子电路 - ...
摘要 — 药物分子的从头设计被认为是一个耗时且昂贵的过程，并且计算方法已应用于药物发现流程的每个阶段。变分自动编码器是一种计算机辅助设计方法，它基于现有的分子数据集探索化学空间。量子机器学习已成为一种非典型学习方法，由于其强大的表达能力，可能会加速一些经典学习任务。然而，近期的量子计算机受到量子比特数量有限的困扰，这阻碍了高维空间中的表示学习。我们提出了一种可扩展的量子生成自动编码器（SQ-VAE），用于同时重建和采样药物分子，以及相应的原始变体（SQ-AE）以实现更好的重建。提出了混合量子经典网络中的架构策略，例如可调量子层深度、异构学习率和修补量子电路，以学习高维数据集，例如配体靶向药物。在选择合适的架构策略后，针对 8x8 和 32x32 等不同维度报告了大量实验结果。在所有实验中，将量子生成自动编码器的性能与相应的经典自动编码器进行了比较。结果表明，归一化的低维分子可以获得量子计算优势，并且量子生成自动编码器生成的高维分子在相同的学习期内具有更好的药物特性。索引术语 — 量子机器学习、变分自动编码器、药物发现
![arXiv:2103.12314v2 [quant-ph] 2021 年 5 月 24 日](/simg/1\14a960d401c9a561a177416ead0051902368a6e4.webp)
arXiv:2103.12314v2 [quant-ph] 2021 年 5 月 24 日
量子资源理论也许是量子物理学史上最具革命性的框架。它在统一必要量子效应的量化方法以及确定在从量子信息到计算等领域的特定应用中优化其实用性的协议方面发挥了重要作用。此外，资源理论已经将相干性、非经典性和纠缠等激进的量子现象从仅仅令人感兴趣转变为有助于实现现实思想。一般的量子资源理论框架依赖于将所有可能的量子态分为两组的方法，即自由集和资源集。与自由态集相关的是，从相应物理系统的自然约束中产生的许多自由量子操作。然后，量子资源理论的任务是发现从受限操作集中产生的可能方面作为资源。随着与标准谐振子量子光学态相对应的各种资源理论的快速发展，广义量子光学态也沿着同一方向取得了重大进展。广义量子光学框架力图引入一些当代流行的思想，包括非线性、PT 对称非厄米理论、q 变形玻色子系统等，以实现与标准量子光学和信息理论相似但更高层次的目标。在本文中，我们回顾了不同广义量子光学状态的非经典资源理论的发展及其在量子信息理论背景下的实用性。
匈牙利第一个高精度重力大地水准面：HGG2013
本文介绍了匈牙利第一个精度极高（厘米级精度）的大地水准面。该重力大地水准面的计算基于最新的重力位模型：EGM2008（2008 年发布的地球重力模型）。计算这个新的重力大地水准面所用的方法是卷积形式的斯托克斯积分。对格网重力异常应用了地形校正，以获得相应的减小异常。还考虑了间接影响。因此，计算出了一种新的大地水准面模型，并将其作为 GRS80（1980 年大地参考系统）中的数据网格提供，该模型分布在研究区域，纬度 45 至 49 度和经度 16 至 23 度之间，分布在 161x281 规则网格上，网格大小为 1.5’x1.5’。将这种新的高精度大地水准面和全球大地水准面 EGM2008 与匈牙利 18 个 GPS/水准点测得的大地水准面起伏进行比较。新大地水准面的精度和可靠性有所提高，与全球大地水准面相比，它能更准确地拟合这些 GPS/水准点的大地水准面高度。此外，这种新大地水准面的标准偏差（3.6 厘米）小于迄今为止为匈牙利（及其周边地区）开发的任何大地水准面的标准偏差。为匈牙利获得的这个大地水准面将补充为一些欧洲国家获得的高精度大地水准面，因为新的大地水准面和其他大地水准面将共同提供欧洲高精度大地水准面的完整图景。这个新模型将有助于通过 GPS 在该研究区域进行正高测定，因为它将允许在山区和偏远地区进行正高测定，而这些地区的水准测量存在许多后勤问题。关键词：重力、大地水准面、FFT、GPS/水准测量、匈牙利