XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemUnific
生命代码：具有多词序列统一的中央教条建模
如分子生物学的中心教条所示，DNA，RNA和蛋白之间的相互作用是生物过程的基础。现代生物学预训练的模型在分析这些大分子方面取得了巨大的成功，但它们的感染性质仍未得到探索。在本文中，我们遵循Central Dogma的指导来重新设计数据和模型管道，并提供一个全面的框架，即生命代码，这些框架涵盖了不同的生物功能。至于数据流，我们提出了一条统一的管道来通过将RNA转录并反向翻译为基于核苷酸的序列来整合多词数据。至于模型，我们设计了一个密码子令牌和混合长期架构，以用遮罩的建模预训练编码编码和非编码区域的相互作用。通过编码序列对翻译和折叠过程进行建模，生命代码通过从现成的蛋白质语言模型中的知识分离来学习相应的氨基酸的蛋白质结构。这样的设计使生命代码能够在遗传序列中捕获复杂的相互作用，从而更全面地了解了与中央教条的多摩学。广泛的实验表明，生命代码在三个OMIC的各种任务上实现了状态绩效，突出了其进步多摩学分析和解释的潜力。
OSMU24：量子基础、粒子物理学和力的统一
代数方式：克利福德、海森堡和狄拉克对量子基础的遗产。BJ Hiley。2024 年 3 月 1 日摘要。罗杰·彭罗斯两周前的演讲得出结论，广义相对论（等效原理）和量子力学（叠加原理）的基本原理之间的冲突导致了两个现实，一个是经典的，一个是量子的。该论点基于薛定谔图景。在这次演讲中，我着手表明，如果使用海森堡图景，那么只有一个现实。论证从海森堡群结构开始，该结构具有经典和量子域的基本正交和辛对称性。克利福德认识到群在古典物理学中的作用，它在产生众所周知的正交泡利、狄拉克和彭罗斯扭子代数方面起着根本性的作用。辛对称性隐藏在冯·诺依曼的一篇被忽视的论文中，而冯·诺依曼实际上发现了 Moyal 星积代数。冯·诺依曼的论文导致了 Stone-von Neumann 定理，该定理表明，各种图像、薛定谔、海森堡、相互作用等在幺正变换下是等价的。我将展示 Bohm 版本的非相对论薛定谔方程是如何从星积代数中产生的。该乘积必然会引入一种新的能量质量，即“量子势能”，DeWitt (1952) 表明其几何起源与标量曲率张量有关。该结构揭示了共形重标度出现背后的原因，希望能够更好地理解静止质量问题。
认知神经科学中神经机制的批判性视角：走向统一
摘要 认知神经科学的核心追求是寻找认知的神经机制，而研究项目则倾向于采用不同的策略来寻找这些机制。但什么是神经机制？我们如何知道我们已经抓住了它们？在这里，我通过一个将 Marr 的层次与机制哲学研究相结合的框架来回答这些问题。由此，出现了以下目标：需要解释的是认知的计算，而解释本身由机制给出——由算法和实现它们的大脑部分组成。这揭示了认知神经科学研究的界限。在前机制阶段，认知计算与大脑中的现象相关联，从而缩小了机制在时空中的位置和时间。在机制阶段，确定了计算如何从各部分之间有组织的交互中产生——填补了前机械模型。我解释了为什么转向机械建模有助于我们实现目标，同时概述了这样做的路线图。最后，我认为神经机制的解释范围可以通过跨研究收集的效应大小来近似，而不仅仅是概念分析。这些观点综合起来形成了一个机制议程，使子领域能够在理论层面上相互联系。
西贡河流域：航行、贸易、缓解、入侵、解放和统一之路
西贡河位于越南南部，源头位于柬埔寨东南部。这条河向东南流淌约 225 公里，最终流入南中国海。大多数阅读越南历史的人都知道美越战争 (1965-1973)。然而，在那之前的几个世纪，越南与中国、高棉、占族和蒙古人交战过。越南的历史始于红河三角洲，那里的农民首先种植水稻。随后是与中国的数千年斗争。在 1968 年春节攻势期间，西贡河流域是北越军队 (NVA) 从柬埔寨胡志明小道前往西贡的通道。北越军队在古芝附近的旧冲积台地上挖掘了古芝和铁三角土隧道，以躲避美军和空军轰炸机。1962 年，位于西贡北部边缘的新山一空军基地收到了第一批蓝剂，这是一种含砷除草剂，用于摧毁水稻作物。越南受二恶英 (TCDD) 和砷污染最严重的地点是西贡河上的边和空军基地，距离胡志明市东北部仅 30 公里。相邻的边和市人口超过 80 万。胡志明市港是越南和东南亚最重要的河港。这条河可通航吃水达 9 米的船只。越南直到 19 世纪才成为一个统一的国家。它的独立很快受到法国殖民主义的影响，然后又受到美国对越南战争的破坏性干预。越南战争档案馆胡志明市的 2 号档案馆收藏了越南共和国 (RV) 总统吴廷琰政府与美国总统肯尼迪政府之间有关 Khai Huang 计划（村庄战略）的残留信件。此外，档案馆还包含 RV 军队在湄公河三角洲的一些战术除草剂喷洒记录。
量子算法的大统一
与传统算法相比，量子算法在解决各种问题时都具有显著的加速效果。量子搜索、量子相位估计和哈密顿模拟算法是这一优势的最有力论据，这些算法是大量复合量子算法的子程序。最近，许多量子算法通过一种称为量子奇异值变换 (QSVT) 的新技术结合在一起，该技术使人们能够对嵌入酉矩阵的线性算子的奇异值进行多项式变换。在关于 QSVT 的开创性 GSLW'19 论文 [Gilyén et al. , ACM STOC 2019] 中，涵盖了许多算法，包括振幅放大、量子线性系统问题方法和量子模拟。在这里，我们通过这些发展提供了一个教学教程，首先说明了如何将量子信号处理推广到量子特征值变换，QSVT 自然而然地从中产生。与 GSLW'19 并行，我们使用 QSVT 构建直观的量子算法，用于搜索、相位估计和汉密尔顿模拟，并展示特征值阈值问题和矩阵求逆的算法。本概述说明了 QSVT 是如何成为一个包含三种主要量子算法的单一框架的，这表明量子算法实现了大统一。
