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早期的压力会破坏大脑奖励电路的成熟，促进疾病
AAV2 -RETRO -CAG -FLEX -TDOMATO -WPRE病毒，可允许逆行进入投影神经元，从而为NAC提供传入的输入。b示例局部感染的CRH +轴突末端的共聚焦显微照片在内侧NAC壳中。c逆行跟踪将内侧BLA识别为CRH + NAC输入的强大来源。d 3D图像（z-stack;0.5μm步长）确认在AAV-RETRO感染细胞（红色）的BLA中定位，共表达内源性CRH（绿色）；双重标记的神经元=黄色。e - 从BLA到内侧NAC壳的CRH +轴突投影的g顺行追踪。e，AAV1-DIO-TDTOMATO构建体和病毒遗传实验设计。f病毒注射仅限于中央杏仁核（CEA）的BLA，G，通过在BLA CRH +神经元中的TDTomato选择性表达显示。h bla-origin CRH +轴突和内侧NAC壳中的端子。i - K病毒注射到BLA中的内侧NAC壳逆转录感染的SOMATA。i将荧光原位杂交（FISH）与BLA中CRH +细胞中的GAD67 mRNA进行免疫染色。箭头指向共定位的GAD67 mRNA和病毒 - 重复蛋白标记。j a bla→NAC细胞（红色）共表达内源性CRH（绿色）和VGAT（Magenta），但K不会共表达谷氨酸能标记Camkii。** = Calleja的主要岛，AC前委员会，DB对角线带。i和k中的比例尺= 10 µm。在至少两个独立的垃圾中评估了在小鼠中评估发现发现，病毒注射，投射评估和免疫组织化学的。信用：自然通讯（2023）。doi：10.1038/s41467-023-36780-x
IL-2恢复免疫力为不同的细胞电路
白介素2（IL-2）是关键的稳态细胞因子，在免疫原性和耐受性免疫调节中都具有治疗性应用。临床用途受到多效性功能和广泛的受体表达的阻碍，并具有意外的不良事件。在这里，我们开发了一种新型的小鼠菌株来转移IL-2的产生，从而识别上下文结果。网络分析确定了Treg和Treg和常规CD4 T细胞中IL-2产生的竞争性适应性成本的优先访问。CD8 T和NK细胞表现出对自分泌IL-2产生的偏爱。IL-2来自树突状细胞扩增的Tregs，而B细胞产生的IL-2诱导了两个依赖于上下文的电路：CD8 + Tregs和ILC2细胞的急剧扩张，后者驱动下游下游，IL-5 - 介导的，eried，嗜酸性粒细胞电路。源特异性效应证明了IL-2功能的上下文影响，并有可能解释在临床试验期间观察到的不良影响。靶向的IL-2产生有可能基于临床可取性在IL-2网络中放大或淬灭特定电路。
多指MOSFET几何形状对RF电路的电性能的影响
摘要 - 低成本，低功率和高效率集成系统的需求增加使设计射频（RF）模拟电路变得更加复杂。使用多指MOSFET是一种优化电路性能的有吸引力的技术。与单指MOSFET相比，它降低了硅区域，门电阻和寄生电容，这主要影响高频和噪声性能。但是，选择最佳手指数量仍然是一个具有挑战性的问题。本文研究了手指的数量（NF）对晶体管参数的影响，并评估其对RF收发器中多个关键功能的影响。该研究专门关注NF的函数，该研究在130 nm CMOS技术中实施的民用RF电路的性能。首先，提出了差异RF带通滤波器的设计。结果表明，使用多指MOSFET会导致芯片面积减少66.5％，功率消耗量增加了15％，而噪声图则减少了43％，与常规方法相比，线性性和频率范围的改善。然后，根据NF的不同配置，已经设计了一种在2.4 GHz左右运行的无电感LC-VCO和LNA。获得的结果通过应用多手指优化显示了该区域，功率增益，频率和噪声性能的改善，并表明保持NF的增加可以降低稳定性，线性和功耗。还通过蒙特卡洛模拟测试了所提出的电路，从而证实了它们的稳健性和不匹配变化。不同提议的电路和NF配置之间的详细分析比较证明，当NF较低时，MF技术是可靠的。
使用 ZX 演算简化稳定器分解模拟量子电路 Kissinger, A.; Wetering, JMM van de 2022，文章 / 致编辑的信
摘要 我们介绍了一种用于量子电路强经典模拟的增强技术，该技术将“稳定器求和”方法与基于 ZX 演算的自动简化策略相结合。最近有研究表明，通过将电路中的非稳定器门表示为魔法状态注入，并将它们一次分解为 2-6 个状态的块，可以对量子电路进行经典模拟，从而获得（可有效模拟的）稳定器状态的总和，并且比简单方法的项少得多。我们将这些技术从具有魔法状态注入的 Clifford 电路的原始设置改编为通用 ZX 图，并表明通过将这种“分块”分解与基于 ZX 演算的简化策略交错，我们可以获得比现有方法小几个数量级的稳定器分解。我们说明了这种技术如何对具有多达 70 个 T 门的随机 50 和 100 量子比特 Clifford + T 电路的输出以及 Bravyi 和 Gosset 先前考虑过的具有超过 1000 个 T 门的隐藏移位电路系列执行精确范数计算（从而进行强模拟）。
减少量子电路中非 Clifford 门的数量 Kissinger, A.; Wetering, John van de 2020，文章 / 致编辑的信（Physical Review A
我们提出了一种减少电路中非 Clifford 量子门（特别是 T 门）数量的方法，这是有效实现容错量子计算的重要任务。此方法与大多数基准电路中无辅助 T 计数减少的先前方法相当或优于后者，在某些情况下可带来高达 50% 的改进。我们的方法首先将量子电路表示为 ZX 图，这是一种张量网络结构，可以根据 ZX 演算规则进行变换和简化。然后，我们扩展了最近的简化策略，添加了一个不同的成分，即相位小工具化，我们使用它通过 ZX 图传播非 Clifford 相位以找到非局部抵消。我们的程序可不加修改地扩展到任意相位角和变分电路的参数消除。最后，我们的优化是自检的，也就是说，我们提出的简化策略足够强大，可以独立验证输入电路和优化输出电路的相等性。我们已经在开源库 P y ZX 中实现了本文的例程。
路由量子电路
我们认为，在最近的几项研究中研究的量子理论结构无法在量子电路的标准框架内得到充分描述。当子系统的组合由希尔伯特空间的直接和与张量积的非平凡混合描述时，情况尤其如此。因此，我们提出了量子电路框架的扩展，由路由线性映射和路由量子电路给出。我们证明这个新框架允许在电路图方面进行一致且直观的图形表示，适用于纯量子理论和混合量子理论，并在几种情况下举例说明了它的使用，包括量子信道的叠加和幺正的因果分解。我们表明，我们的框架包含了 Lorenz 和 Barrett 的“扩展电路图” [ arXiv:2001.07774 (2020)]，我们将其作为特例推导出来，赋予它们合理的语义。
RRAM 的写入终止电路：从技术到应用考虑的整体方法
摘要 虽然电阻式随机存取存储器 (RRAM) 如今被视为未来计算的有前途的解决方案，但这些技术在编程电压、开关速度和实现的电阻值方面存在内在的可变性。写入终止 (WT) 电路是解决这些问题的潜在解决方案。然而，以前报道的 WT 电路并没有表现出足够的可靠性。在这项工作中，我们提出了一种工业上可用的 WT 电路，该电路使用根据实际测量校准的 RRAM 模型进行模拟。我们执行了大量 CMOS 和 RRAM 可变性模拟，以提取所提出的 WT 电路的实际性能。最后，我们使用从实际边缘级数据密集型应用中提取的内存痕迹来模拟所提出的 WT 电路的效果。总体而言，我们在位级别展示了 2 × 到 40 × 的能量增益。此外，由于采用了所提出的 WT 电路，我们展示了 1.9 × 到 16.2 × 的能量增益，具体取决于应用程序的内存访问模式。
一种在早期嗅觉电路中重新格式化气味浓度的进化保守的方案
了解感官外围的刺激是如何进行重新格式化以产生有用表示的是神经科学的一个有趣的挑战。在嗅觉中，评估气味浓度是许多行为（例如跟踪和导航）的关键。最初，随着气味浓度的增加，第一阶感觉神经元的平均响应也会增加。，二阶神经元的平均响应仍会随着浓度的增加而浮出水面 - 这种转化是有助于浓度不变的气味识别，但似乎在将其发送到更高的大脑区域之前似乎会丢弃浓度信息。通过将来自不同物种的神经数据与计算模型相结合，我们提出了策略，尽管人口水平的平均反应平均反应，但二阶神经元通过该策略提供了浓度。我们发现，个体的二阶神经具有不同的浓度响应曲线，这些响应曲线是每个气味的独特曲线 - 有些神经元的反应更高，而另一些神经元的反应较少，而这些神经元的反应较少，而这种不同的差异共同产生了不同的组合表示，以使浓度不同。我们表明，可以使用电路计算（称为分裂性变种）来概括此编码方案，并且我们得出了这种偏差的能力条件。然后，我们讨论了两种机制（基于峰值速率与时序），高阶大脑区域可以通过重新格式表示的气味浓度来解释气味浓度。由于脊椎动物和无脊椎动物嗅觉系统很可能是依赖进化的，因此我们的发现表明，尽管新的电路结构存在明显的差异，但仍在相似的算法溶液上汇聚。最后，在陆地脊椎动物中，平行的嗅觉途径已经进化，其二阶神经元没有表现出如此多样化的响应曲线。相反，该途径中的神经元平均以更单一的方式表示浓度信息，从而使气味更容易地进行和识别，而牺牲了能源利用来增加。
噪声量子电路高效模拟博士后职位
我们正在寻找一名博士后，以开发基于超导电路的量子计算机中噪声过程的高效但现实的模拟算法。特别令人感兴趣的是考虑在量子误差校正稳定器代码或其他量子算法的背景下进行此类模拟，其中中间电路测量和量子比特重置很重要。这项工作预计将建立在现有框架的基础上，但重点是经典系统硬件感知加速技术，包括 CPU 并行性、卸载到 GPU 以及可能开发专用的基于 FPGA 的加速器。根据用例，应用范围可能从 Pauli 模拟到全密度矩阵模拟不等。针对内部构建的硬件（包括 25 量子比特芯片）调整真实的噪声模拟也有望成为该项目的一部分。
保真度衰减和在随机量子电路中积累的误差
本文研究了随机量子电路中的保真度衰减，重点是掉期操作。所考虑的模型交织了具有任意排列的2量门的层。作者分析了通过故障掉期门的组合实现的2 Quibit门和故障排列的效果。为了易于分析，该模型由可解决的模型替代，其中置换量用π→𝑅π𝑅取代，以从HAAR随机分布中取样。