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神经电路选择性，多路复用的药理学靶向前额叶皮层预测基因座神经元驱动抗伤害感受
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2024年8月28日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.06.08.598059 doi：biorxiv preprint
Semaphorin 6D 调节杏仁核回路，以产生情绪、代谢和炎症输出
Yoshimitsu Nakanishi，1，2，3，4，18 Mayuko Izumi，1，2，2，3，4，18 Hiroaki Matsushita，3，5 Yoshihisa koyama，4，6，6，6 diego diez，7 dieoge diez，8 hyota takamatsu，8 hyota takamatsu，1，2 shohei koyama，1 shehei koyama，1 yumay 1，2 yumay 1，2 yum 1，2 Yumy 1，2 Yum.2 Yumiik，1，1，2 Yuta Yamaguchi，1，2 Tomoki Mae，1 Yu Noda，1 Kamon Nakaya，1 Satoshi Nojima，9 Fuminori Sugihara，10 Daisuke Okuzaki，4，11，11，12，12，15，15，15 Mashito，13 ，19， * 1呼吸医学和临床免疫学系，大阪大学，大阪大学565-0871，日本2号免疫病理学系，世界首要国际研究中心免疫研究中心倡议倡议中心研究中心（WPI-IFREC） Chugai Pharmaceutical Co. Ltd.研究部门有限公司，在247-8530，日本6神经科学与细胞生物学系，大阪大学医学研究生院，大阪565-0871，日本7成瘾研究单位，大阪精神病学研究中心，大阪医学中心，大阪大学，osaka apai Osaka 565-0871，日本10生物功能成像实验室，意愿单细胞基因组学），WPI-IFREC，大阪大学，大阪大学565-0871，日本12基因组信息研究中心，研究所研究所（RIMD），大阪565-0871，OSAKA 13 565-07，大阪大学565-0871，日本15号教育与研究中心（CIDER），大阪大学，大阪565-0871 NOLOGY（AMED- CRIEST），大阪大学，大阪大学565-0871，日本日本17号高级模态和DDS（CAMAD），Osaka 565 CORS
GraphiQ：光子图状态的量子电路设计
光子图态的生成主要有两种方法：概率法和确定性法。在概率法情况下，使用线性光学、探测器和后选择实现的融合门 [12、13]，从小的纠缠态构建图态。然而，考虑到融合的概率性质，所需资源会随着图态大小呈指数增长 [14]。另一方面，确定性方法利用发射体（如量子点、捕获离子或金刚石中的氮空位中心 [15]）之间的纠缠操作，直接生成图态，而无需概率融合。最近使用此类架构进行的实验演示 [ 16 ] 已达到令人印象深刻的里程碑，例如，生成 10 量子比特线性簇状态 [ 17 , 18 ] 和 14 量子比特 Greenberger–Horne–Zeilinger (GHZ) 状态 [ 19 ]。还有各种基于量子发射器的方法的理论提案，用于生成二维图状态 [ 15 , 20 – 22 ]。由于量子发射器相干时间的限制及其耦合方面的挑战，通过此类方法生成的图状态仍然太小，无法用于许多实际应用。
深度逆建模揭示神经回路机制中的动态相关不变性
摘要 8 神经群体动态受许多细胞、突触和网络特性的影响。不仅要了解电路参数的协调变化如何改变神经活动，而且要了解动态何时不受此类变化的影响或对此类变化保持不变。计算建模揭示了单个神经元和小电路中的不变性，这些不变性被认为反映了它们对变化和扰动的鲁棒性。然而，将这些见解推广到皮层和其他大脑区域的较大电路仍然具有挑战性。一个关键的瓶颈在于使用脉冲网络模型对神经回路进行逆向建模，即识别与神经记录中观察到的动态定量匹配的参数配置。在这里，我们提出了神经动力学自动模型推断 (AutoMIND)，以有效发现不变的电路模型配置。 AutoMIND 利用具有自适应 16 脉冲神经元和群集连接的机械模型，该模型显示了丰富的时空动态。概率 17 深度生成模型（仅在网络模拟上训练）然后返回与给定目标神经活动观察一致的许多参数配置。应用于多个数据集后，AutoMIND 发现了人类大脑类器官在早期发育过程中同步网络爆发的电路模型 19，以及捕捉小鼠海马和皮层中神经像素记录的复杂频率曲线的模型 20。在每种情况下，我们都获得了 21 数百种配置，这些配置组成一个（非线性）参数子空间，其中种群动态保持不变 22。令人惊讶的是，不变子空间的全局和局部几何形状并不固定，而是因不同的动态而异 23。总之，我们的研究结果揭示了不同 24 种群体动态背后的电路参数的动态相关不变性，同时展示了 AutoMIND 在神经电路逆向建模方面的灵活性。25
在圣市巡回法院。路易斯
密苏里州埃里克·拉斯穆森（Eric Rasmussen）的状态，））原告，）原因编号1722-CC00955 v。））部门：22 Missouri-Illinois）大都会区和）美国Securitas Security Services，INC。））））））））被告。 ）
意法半导体公司在克罗尔镇扩建并增加集成电路制造基地的业务（38）
然而，该文件仍然有几点需要改进或澄清，特别是有关生物多样性、大气排放和雨水排放的初始状态。该研究并未具体说明已实施的项目阶段框架内计划的避免和减少措施是否实际得到实施，也未说明这些措施的有效性，以及如果有效性不足时可能进行的调整。关于影响，需要提供有关气候变化对地下水影响的考虑、干旱期的预测、项目实施中期阶段的噪音水平测量以及项目开发期间对环境的影响的详细信息。
光子集成电路的稳健表征
关键词：可编程光子集成电路、相位恢复、稳健表征 摘要：光子集成电路 (PIC) 提供超宽光学带宽，可为信号处理应用提供前所未有的数据吞吐量。动态可重构性可以补偿制造缺陷和波动的外部环境，调整自适应均衡和训练光学神经网络。PIC 重构的初始步骤需要测量其动态性能，通常由其频率响应描述。虽然测量幅度响应很简单，例如使用可调激光器和光功率计，但由于各种因素（包括测试连接中的相位变化和仪器限制），测量相位响应存在挑战。为了应对这些挑战，提出了一种通用且稳健的表征技术，该技术使用耦合到信号处理核心 (SPC) 的片上参考路径，其延迟大于或小于信号处理路径上的总延迟。芯片功率响应的傅里叶变换揭示了 SPC 的脉冲响应。该方法对低参考路径功率和不精确的延迟更具鲁棒性。使用有限脉冲响应 (FIR) 结构的实验证明了快速 SPC 训练，克服了热串扰和设备缺陷。这种方法为 PIC 特性提供了一种有前途的解决方案，有助于加快物理参数训练，以用于通信和光学神经网络中的高级应用。
优化量子电路通常很困难
为了使量子计算尽可能高效地完成，优化底层量子电路中使用的门数量非常重要。在本文中，我们发现许多近似通用量子电路的门优化问题都是 NP 难的。具体来说，我们通过将问题简化为布尔可满足性，证明了优化 Clifford+T 电路中的 T 计数或 T 深度（它们是执行容错量子计算的计算成本的重要指标）是 NP 难的。通过类似的论证，我们证明了优化 Clifford+T 电路中的 CNOT 门或 Hadamard 门的数量也是 NP 难的。同样改变相同的论证，我们还确定了优化可逆经典电路中 Toffoli 门数量的难度。我们找到了 NP NQP 的 T 计数和 Toffoli 计数问题的上限。最后，我们还证明，对于任何非 Clifford 门 G，在 Clifford+ G 门集上优化 G 计数是 NP 难题，其中我们只需要在运算符范数中的某个小距离内匹配目标单元。