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生物弦：高效操纵生物弦
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获取序列....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................14 获取序列.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... . ... . . . . . . . . . . . . 19 IUPAC_CODE_MAP . ... .................................................................................................................................................................................................................................................................. 23 longestConsecutive .................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 29 lowlevel-matching .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 30 MaskedXString-class .................................................................................................................................................................. . ... ................. ... . . . 47 matchPDict-inexact . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . . . . . . . . . . . . . 67 removed_to_pwalign . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 MultipleAlignment-class . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 needwunsQS . . . . . . . . . . . . . . . ... ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................81 pmatchPattern ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................85 preset_scoring_matrices ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................86 QualityScaledXStringSet 类。..................................................................................................................................................................................................................................................................................86 replaceAt ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................89 replaceLetterAt ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................93 reverse Complement .. ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................95 RNAString 类 ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................97 seqinfo 方法 ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................97 seqinfo 方法 .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 99 至复杂 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 xscat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 XString 类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 XStringPartialMatches 类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 XStringQuality-类. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 XStringSet-类. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 XStringSet-比较. . . . . . . . . . . . . . . . . ..................................................................................................................................................................................................119 XStringSet-io ........................................................................................................................................................................................................................................122 XStringSetList-class ........................................................................................................................................................................................................................................................129..................................................................................................................................................................................119 XStringSet-io ........................................................................................................................................................................................................................122 XStringSetList-类 ........................................................................................................................................................................................................................................129..................................................................................................................................................................................119 XStringSet-io ........................................................................................................................................................................................................................122 XStringSetList-类 ........................................................................................................................................................................................................................................129
隐喻分析符合词汇字符串
近年来见证了隐喻识别程序（MIP/VU）的发展，这是一种逐步的协议，旨在识别话语中隐喻使用的单词。但是，MIP（VU）的优点，该过程对打算使用其输出作为涉及定量成分的语义场分析的基础的学者给了一个问题。取决于研究问题，隐喻分析师可能对该程序标准化的分析水平（即词汇单位或词汇）（包括短语和句子）的语言有兴趣。然而，试图使该方法的独家关注与隐喻相关的单词的独家关注一直是批评的目标，以及其他基于缺乏明确的单位形成指南的理由，因此，他们的分析和测量单位不一致。利用来自美国西班牙语的报纸对迁移计划的报道（被称为DACA的迁移计划）（儿童到达的递延动作），该文章描述了分析师在尝试使用包含雾化的隐喻单词的数据集时可能会遇到的挑战，以作为后续量化半态分析的输入。它的主要方法论贡献包括提案和以下方式扩展现有MIP（VU）协议的三种可能方法的说明，以允许其以可靠和系统的方式捕获词汇之上的隐喻字符串。前两种方法是程序性的，并且需要根据研究问题来制定A-Priori组的分组指导。一个人偏离了半疾病标准（方法1），另一个采用骨科学方法（方法2）。第三种方法的自下而上，涉及LEXEMES的临时分组，并添加了一个描述性参数，该参数旨在跟踪分析师做出的分组决策，从而始终维护透明度。
宇宙字符串和其他拓扑缺陷
14单极397 14.1田间理论397 14.1.1'T HOOFT-POLYAKOV MONOPOLE 397 14.1.2电荷量化条件399 14.1.3单极质量和结构400 14.1.1.4 Bogomol'nyi Bound和Prasad-sonunerfield lim and lim lim lim 401 14.1.1.1.1.1.1.1 14.24.24.24.24.24.24.2 nmifification 40.2。阻力力403 14.2.2 Baryon衰减催化405 14.3单极的形成和演变406 14.3.1形成406 14.3.2歼灭机制407 14.3.3观察界410 14.3.4溶液求解单台面问题412 14.4单翼412 14.4单调413 14.4.14.41413 1413 1413 1413 1413 1413 1413 143 14.4.3 Langacker-Pi型号418 14.4.4因果关系419 14.4.5亚稳态单杆？420 14.5全局单脚孔421 14.5.1物理性质421 14.5.2重力场423 14.5.3进化425 14.5.4宇宙学含义426 14.5.5通过串连接的全球单极427
离壳弦 II：黑洞熵 摘要 目录
1994 年，Susskind 和 Uglum 提出，有可能从弦理论中推导出贝肯斯坦-霍金熵 A / 4 GN。在本文中，我们解释了这一论点的概念基础，同时阐明了它与诱导引力和 ER = EPR 的关系。根据 Tseytlin 的离壳计算，我们明确地从 α ′ 的领先阶球面图中推导出经典闭弦有效作用。然后，我们展示了如何利用这一点从圆锥流形上的 NLSM 的 RG 流中获得黑洞熵。 （我们还简要讨论了 Susskind 和 Uglum 提出的更成问题的“开弦图景”，其中弦在视界结束。）然后，我们将这些离壳结果与使用壳上 C / ZN 背景的竞争对手“轨道折叠复制技巧”进行比较，后者不考虑领先阶贝肯斯坦-霍金熵——除非允许快子在轨道折叠上凝聚。探讨了与 ER = EPR 猜想的可能联系。最后，我们讨论了各种扩展的前景，包括在 AdS 本体中推导出全息纠缠熵的前景。
北美防空司令部的五项原则：危险、钱袋子、政治……
从成立之初，北美防空司令部 (NORAD) 就经常被当作一种唯我主义的捷径，用来表明加拿大与美国 (CANUS) 的防务关系一切顺利。然而，除了追踪圣诞老人之外，很少有加拿大公众了解其任务，有时，人们可能会怀疑历届加拿大政府是否完全了解 NORAD 的任务。尽管如此，NORAD 仍然对加拿大的国防和安全至关重要，它降低了保卫国家路线的成本，在北极地区进行投资，这些投资可以带来民用利益，并为获取、影响和抵消美国在大陆防御方面的单边主义倾向提供了重要机会。从本质上讲，NORAD 是解决北美上空空域不可分割问题的有效解决方案。它也可能是管理当今北美面临的多领域威胁的解决方案。然而，北美防空司令部从北美航空航天部队发展为北美综合防御司令部面临着许多外部障碍，包括其自身的历史和文化。这些可以概念化为危险、钱袋、政治和范式，它们一直存在于影响加拿大参与这个独一无二的双边司令部的幕后。我们在本文的最后介绍了未来的可能性，包括新的合作伙伴和重新审视北美防空司令部的全球行动区域。危险 自第二次世界大战结束以来，北美主要通过美国在全球范围内投射政治和军事力量的能力来获得保障，冷战结束后几乎没有外部限制。反过来，加拿大也在很大程度上效仿了美国的做法，支持了许多（但不是全部）美国主导的海外承诺。尽管北美防空司令部及其新的机构合作伙伴美国北方司令部 (USNORTHCOM) 将内部重点转向恐怖主义威胁，但这种情况在 9/11 之后并没有发生实质性变化。然而，最近，历任北美防空司令部指挥官，尤其是奥肖纳西将军 (2018 – 2020) 和现任指挥官范赫克将军 (2020 - )，一再强调北美面临的一系列相对较新的国家军事和安全威胁，这些威胁无法通过海外承诺来应对。最令人担忧的主要参与者是俄罗斯和中国，它们正在开发和部署新的远程武器系统，主要目的是“通过常规打击将美国和加拿大的关键地点置于危险之中”1，通过威胁和在冲突中，从高超音速武器的发展到网络攻击，从同等竞争对手到非国家行为者，北美面临着许多威胁和对手，它们既有意图也有能力影响北美及其人民的经济和人身安全，以及他们所依赖的基于规则的自由国际世界秩序。
识别隐藏字符串的量子算法及其在拟阵问题中的应用
在本文中，我们探索了受拟阵理论启发的量子加速问题，即使用最大内积预言机和子集预言机来识别一对 n 位二进制字符串，保证它们具有相同数量的 1，并且恰好有两位不同。更具体地说，给定两个满足上述约束的字符串 s，s ′ ∈{0, 1} n，对于任何 x ∈{0, 1} n，最大内积预言机 O max (x) 返回 s·x 和 s ′·x 之间的最大值，子集预言机 O sub (x) 指示 x 中 1 的索引集是否是 s 或 s ′ 中索引集的子集。我们提出了一个量子算法，该算法消耗 O (1) 次查询来获取最大内积预言机，用于识别对 { s, s ′ } ，并证明任何经典算法都需要 Ω( n/ log 2 n ) 次查询。此外，我们提出了一个量子算法，该算法消耗 n
在早期人类胚胎发育期间细胞质弦的重要性
结果：检查了78例患者的208个胚胎的发育。81.2％的胚胎在胚泡阶段具有CS；常规IVF产生的胚胎中存在77％的Cs，而CS的86％存在于受囊肿内精子注射（ICSI）受精的胚胎中（P = 0.08）。有更多的CS+胚胎发展为较高质量的胚泡（52.1％对20.5％，p = 0.02）。在CS+组中（KID：6.1±2.1 vs. 4.7±2.07; IDA：8.0±1.9 vs. 6.8±2.3 vs. 6.8±2.3，p <0.01），在CS+组中，表征胚胎发展（KIDSCORE）和智能数据分析（IDASCORE）等表征的形态运动评分值较高。两组之间早期胚胎发育的动力学相似。但是，CS+胚胎较早地到达了胚泡阶段（TB：103.9 h vs. TB：107.6 H; P = 0.001）。
王金钊 苏黎世联邦理工学院 弦乐与场 2021，YITP，......
n 个原始系统的副本。通过假设主要鞍形几何具有 -对称性，可以取商并返回原始几何，直到固定点处的圆锥奇点。它有助于分区函数。可以进行解析延续并得到 RT 公式。
基于量子弦比较器的某些弦问题的量子算法
用于搜索的算法在 [29] 中进行了描述。利用这种思想，我们获得了几个问题的量子算法。第一个问题是字符串排序问题。假设我们有 n 个长度为 k 的字符串。众所周知 [30]，没有量子算法可以比 O(nlogn) 更快地对任意可比较对象进行排序。同时，一些研究人员试图改进隐藏常数 [31,32]。其他研究人员研究了空间有界的情况 [33]。我们专注于对字符串进行排序。在经典情况下，我们可以使用一种比任意可比较对象排序算法更好的算法。对于有限大小的字母表，基数排序具有 O(nk) 查询复杂度 [34]。它也是经典（随机或确定性）算法的下限，即 Ω(nk)。我们的字符串排序问题的量子算法的查询复杂度为 O(n(logn)·√
通过 IBM 量子计算机上的通勤泡利弦进行量子程序测试
量子计算最有前途的应用集中在解决搜索和优化任务上，特别是在物理模拟、量子化学和金融等领域。然而，目前的量子软件测试方法在工业环境中应用时面临实际限制：（i）它们不适用于与行业最相关的量子程序，（ii）它们需要完整的程序规范，而这些程序通常无法获得，（iii）它们与 IBM 等主要行业参与者目前采用的错误缓解方法不兼容。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的量子软件测试方法 QOPS。QOPS 引入了一种基于 Pauli 字符串的测试用例的新定义，以提高与不同量子程序的兼容性。QOPS 还引入了一种新的测试 oracle，它可以直接与 IBM 的 Estimator API 等工业 API 集成，并可以利用错误缓解方法在真实的噪声量子计算机上进行测试。我们还利用泡利弦的交换特性放宽了对完整程序规范的要求，使 QOPS 可用于在工业环境中测试复杂的量子程序。我们对 194,982 个真实量子程序进行了 QOPS 实证评估，与最先进的程序相比，它在测试评估中表现出色，F1 分数、准确率和召回率都堪称完美。此外，我们通过评估 QOPS 在 IBM 的三台真实量子计算机上的性能来验证其工业适用性，结合了工业和开源错误缓解方法。