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通过光谱扩散的图生成
在本文中，我们提出了Grasp，这是一种基于1）图拉普拉斯矩阵的光谱分解位置的新型图生成模型和2）扩散过程。具体来说，我们建议使用剥离模型对特征向量和特征值进行采样，从中我们可以从中重建图形拉普拉斯和邻接矩阵。我们的突变不变模型还可以通过将它们连接到每个节点的特征值来处理节点特征。使用拉普拉斯频谱使我们能够自然捕获图形的结构特征，并直接在节点空间中工作，同时避免限制其他方法的适用性。这是通过截断符号来实现的，正如我们在实验中所显示的那样，这会导致更快但准确的生成过程。在合成和现实世界图上进行的一系列实验表明，我们模型对最新的替代方案的优势。
可通过基于晶格的Snarks
摘要。完全同态加密（FHE）是一种普遍的加密原始原始性，可以在加密数据上计算。在各种加密协议中，这可以使计算将计算外包给第三方，同时保留输入对计算的隐私。但是，这些方案对对手做出了诚实而有趣的假设。以前的工作试图通过将FHE与可验证的计算（VC）相结合来重新移动此假设。最近的工作通过引入环上的同构计算的完整性检查来提高了这种方法的灵活性。但是，对于大乘积深度的电路，有效的fhe也需要称为维护操作的非环计算，即Modswitching和Keyswitching，无法通过现有构造有效验证。我们提出了第一个有效可验证的FHE方案，该方案通常使用双CRT表示，在该方案中通常计算了FHE方案，并使用基于晶格的Snarks来分别证明该计算的组件，包括维护操作，包括维护操作。因此，我们的构造理论上可以处理引导操作。我们还介绍了对包含多个密文 - ciphertext多平台的计算的加密数据的可验证计算的首次实现。具体而言，我们验证了一个近似神经网络的同态计算，该计算在不到1秒钟内包含三层和> 100个密文，同时保持合理的摊贩成本。
通过张量 - 网络对锂离子电池进行建模 -
电化学模型和ECM都可以视为基于物理的模型。尽管最近进行了许多研究，但仍发现它们不足以捕获由电化学，热过程和电气过程以及寄生虫反应的混合而产生的全部libs复杂动态，尤其是在计算能力的限制时。鉴于当今的LIB系统在运行中提供了许多数据，因此从系统识别或机器学习的角度来看，纯数据驱动的方法为Lib Modeling提供了有价值的替代方法（Ljung，1999; Verhaegen and Verdult，2007; Murphy; Murphy，2012; Hu and de Callafon，2017; Hu and de Callafon，2017; hu; hu; hu; hu; hu et 2020;跳过基本的物理和特点，这些方法提取了黑框模型，以通过参考统计和优化方法来关联LIB的输入和输出数据。可以在
通过静电自组装的DNA夹纳米颗粒
完整的作者清单：伊丽莎白的杰吉斯；俄亥俄州立大学，William G. Lowrie化学与生物分子工程系De Araujo Fernandes Jr.，Silvio；俄亥俄州立大学，William G. Lowrie化学与生物分子工程系；俄亥俄州立大学病理学系和医学院神经研究所；俄亥俄州立大学通过工程和科学研究（CCE-CURES）CUI，YIXIAO治愈癌症；俄亥俄州立大学，生物医学工程罗宾斯，阿里尔；俄亥俄州立大学，物理学；俄亥俄州立大学，生物物理学计划，卡洛斯卡斯特罗；俄亥俄州立大学，机械和航空工程；俄亥俄州立大学，生物物理学计划Poirier，迈克尔；俄亥俄州立大学，物理学；俄亥俄州立大学，生物物理学计划Gurcan，Metin； Wake Forest医学院生物医学信息学中心Otero，Jose；俄亥俄州立大学病理学系和医学院神经研究所；俄亥俄州立大学通过工程和科学研究（CCE-CURES）冬季治愈癌症；俄亥俄州立大学，William G. Lowrie化学与生物分子工程系；俄亥俄州立大学，生物医学工程；俄亥俄州立大学通过工程和科学研究（CCE-CURES）治愈癌症；俄亥俄州立大学生物物理学计划
通过预测编码逆转差异
深度学习已重新定义了人工神经网络的兴起，这是受到大脑神经元网络的启发。多年来，AI和神经科学之间的这些相互作用为这两个领域带来了巨大的好处，从而使神经网络可以在大量应用中使用。神经网络使用反向分化的有效实现，称为反向传播（BP）。然而，这种算法通常因其生物学上的不可使用性而受到批评（例如，缺乏众议员的本地更新规则）。因此，越来越多地研究了依靠预测性编码（PC）的生物学上合理的学习方法，即描述大脑中信息处理的框架。最近的著作证明，这些方法可以将BP近似于多层感知器（MLP）的一定余量，并在任何其他复杂模型上均非渐近，并且PC的变量零差异推理学习（Z-IL）能够准确地在MLP上实现BP。然而，最近的文字还表明，尚无生物学上合理的方法，可以准确地复制BP在Complex模型上的重量更新。为了填补这一空白，在本文中，我们通过在计算图上直接定义它来概括（PC和）Z-IL，并表明它可以执行精确的反向分化。什么结果是第一个PC（并且在生物学上是合理的）算法，它等同于BP在任何神经网络上更新参数，从而在神经科学和深度学习的构图研究之间提供了桥梁。此外，以上结果尤其是立即提供了BP的新型局部和平行实现。
通过偶氮苯聚合物的光流化进行光图案化
在当前基于光的图案化技术中，图像被投射到感光材料上以在光聚焦的区域中生成图案。因此，图案的大小、形状和周期性由光掩模或投影图像上的特征决定，材料本身通常不会在改变特征方面发挥积极作用。相比之下，偶氮苯聚合物提供了一种独特的光图案化平台，其中偶氮苯基团的光异构化可以在分子、微观和宏观尺度上引起大量的材料运动。通过暴露于干涉光束可以产生稳定的表面浮雕图案。因此，可以以非常简单的方式在大面积上制造具有二维和三维空间控制的周期性纳米和微观结构。偏振光可用于通过不寻常的固体到液体的转变引导固体偶氮苯聚合物沿光偏振方向流动，从而允许使用光制造复杂结构。本综述总结了使用偶氮苯聚合物进行先进制造的最新进展。包括简要介绍偶氮苯聚合物的有趣的光学行为，然后讨论偶氮苯聚合物的最新发展和成功应用，特别是在微纳米制造领域。
通过定期驾驶纠缠转向
复杂系统中多体量子动力学的控制是寻求可靠生产和操纵大规模量子纠缠状态的关键挑战。最近，在Rydberg原子阵列中进行了淬灭实验[Bluvstein等。Science 371，1355（2021）]证明，与量子多体疤痕相关的相干复兴可以通过周期性驾驶稳定，从而在广泛的参数方面产生稳定的亚谐波响应。我们分析了一个简单的，相关的模型，其中这些现象源于有效的Floquet统一中的时空顺序，对应于预先策略中离散的时晶行为。与常规离散的时间晶体不同，次谐波响应仅适用于与量子疤痕相关的n´eel样初始状态。我们预测扰动的鲁棒性，并确定在未来实验中可以观察到的新兴时间尺度。我们的结果表明，通过将定期驾驶与多体疤痕相结合，在相互作用的量子系统中控制纠缠的途径。
通过桌面验证 Covid-19 疫苗接种情况
本工作辅助工具详细说明了如何通过桌面访问将您的 Covid-19 疫苗接种验证数据输入 Workday。输入验证数据有两个步骤：1) 上传您的 Covid-19 疫苗接种卡的正面和背面照片。2) 将您接种的 Covid-19 疫苗的详细信息输入您的个人资料中。
通过正交非...广播纠缠
在本文中，我们广泛研究了将纠缠广播为状态相关与状态独立克隆器的问题。我们首先重新概念化状态相关量子克隆机 (SD-QCM) 的概念，在此过程中，我们引入了不同类型的 SD-QCM，即正交和非正交克隆器。我们推导出这些克隆器的保真度将变得独立于输入状态的条件。我们注意到，这种构造允许我们以拥有输入状态的部分信息为代价来最大化克隆保真度。在关于纠缠广播的讨论中，我们以一般的两量子比特状态作为资源开始，然后我们考虑贝尔对角态的一个具体例子。我们在输入资源状态上局部和非局部地应用状态相关和状态独立克隆器（正交和非正交），并根据输入状态参数获得纠缠广播的范围。我们的研究结果突出了状态依赖型克隆器在广播纠缠方面优于状态独立型克隆器的几个例子。我们的研究提供了一个比较视角，即在两个量子比特场景中通过克隆广播纠缠，即当我们对资源集合有所了解时，以及当我们没有此类信息时。
通过短信进行远程 Android 访问
在当今的生活方式中，手机在我们的日常生活中扮演着不可或缺的关键角色。它是我们生活的一部分，就像呼吸一样重要。我们的每条路线都直接或间接地依赖于手机。而每个人都有的共同恐惧是手机依赖症，即没有手机恐惧症。每个人每天都会因为放错手机而感到恐惧，哪怕只是一分钟。在日常繁忙的工作中，手机放在某个地方然后被遗忘的情况非常常见，比如在办公室、大学、户外、家里等等。这时，真正令人担心的是，如果手机被别人发现，有人会滥用个人数据、联系方式或短信。为了解决这个问题，需要一个工具来访问手机设置，以控制系统的某些关键功能。如果我们能够控制关键功能，它将发挥重要作用。通过切换模式（如启用声音配置文件，我们可以让手机响铃或静音，这样就没有人知道了）来跟踪手机将大有帮助。获取最近通话联系人列表或获取短信最新列表，并远程执行所有这些活动。为了实现这一点，设计了一个 Android 应用程序，可以远程访问放错位置的 Android 手机