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共同转型：我们的五大可持续发展战略
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无限维度中的量子主导
定义（量子主导） 设 HA , HB 为有限维希尔伯特空间。设 ρ, σ ∈ B ( HA ⊗ HB ) 为两个兼容的二分量子态（即 ρ A = σ A ）。如果存在一个量子通道（完全正的迹保持线性映射） E : B ( HB ) → B ( HB ) 使得 ( IA ⊗E ) ρ = σ ，则我们称 ρ 量子主导 σ （表示为 σ ≺ q ρ ）。
安全性和功效来自OCU400修饰剂基因治疗的1/2期临床试验，用于治疗视网膜炎
通过稳定或改善BCVA，LLVA和MLMT评估的受试者人群的响应者分析。两个受试者仅在MLMT中就经历了稳定或改善。参数上的非响应者在其旁边用 *符号表示。稳定：BCVA和LLVA（±4个字母更改），MLMT：0 lux级别更改；改进：BCVA和LLVA（≥5个字母更改）； MLMT：≥1lux级别的变化。
人类TDP-43的保守区域在结构上类似于膜结合蛋白FARP1和蛋白质伴侣Bag6和Cyp33
1a人类TDP-43（HSTDP-43）的示意图：NTD-氨基末端结构域，NLS-核定位信号，RRM-RNA识别基序，LCR-low复杂性区域；在RRM1中类似PIASE的序列和假定的聚集和RRM2中的纤维化启动序列被证明，并以粉红色显示顺式P225。1B HSTDP-43 NTD结构域与斑马鱼Farp1的Ferm结构域以及Dali产生的人类Bag6的泛素样域。1C的HSTDP-43残基的溶解倾向为绘制的TDP-43序列绘制的脂质结合区域无序；预测的脂质结合区域无序表示为黑色矩形，并根据HSTDP-43氨基酸序列编号。重组的1d噻铁黄素T荧光在37°C或65°C下在胆固醇（C）和磷脂酰胆碱（PC）的情况下在生理温度下或在65°C下在生理温度下或65°C下在生理温度下或65°C下在生理温度下孵育的HSTDP-43构建体和对照样品；误差线表示来自一式三份实验的平均值的标准误差。1E HSTDP-43 RRM1和小鼠TDP-43 RRM2主题达利生成的叠加到HSCYP33 RRM域的3D模型； MMTDP43 RRM2顺式Proline P225标有粉红色的星号。1f欧米茄生成的人，小鼠，鸡肉和鱼Farp1和TDP-43的多个序列比对，以及Zebra Fish Ferm域的二级结构元素相对于多个序列对齐信息的二级结构元素的二级结构元素；白色和黑色钻石分别代表了TDP-43和FARP1中的假定或实验确认的脂质结合残基。1G人和小鼠CYP33 RRM和PPIASE结构域的多个序列对齐，以及人和小鼠TDP-43 RRM1和RRM2基序； HSTDP-43 RRM1或HSCYP33 PPIASE域的二级结构元素的ESPRIPT生成的渲染相对于多个序列比对信息； TDP-43 rrm2中的顺式脯氨酸用粉红色的星号表示，并且在所有排列序列中，粉红色矩形突出显示了该位置。 CYP33参与底物结合的残基用白色球表示，其中一些与肽基prolyl prolyl cis-Trans异构化的HSCYP33残基由黑色球体表示，而催化HSCYP33 S239不包括由于空间限制而包括。
地中海雷吉奥·卡拉布里亚大学
在本文中，提出了基于混合域的深度学习（DL）神经系统，以从脑电图记录（EEG）记录中解释手部运动制备阶段。该系统利用从时间域和时频域中提取的构建，作为混合策略的一部分，以区分暂时窗口（即，EEG时期）前面的手部副群（开放/关闭）和休息状态。对于每个EEG时期，分别通过波束成形和连续的小波变换（CWT）估算了运动皮层中相关的皮质源信号和相应的时频（TF）图。设计了两个卷积神经网络（CNN）：具体而言，第一个CNN在时间（T）数据的数据集（即EEG来源）上进行了训练，并被称为T-CNN；第二个CNN通过TF数据数据集（即脑电图源的TF-MAP）进行了训练，并称为TF-CNN。分别从T-CNN和TF-CNN中提取的两组特征和TF-特征分别在单个特征向量（表示为TTF-Features矢量）中串联，该功能用作输入，用于输入标准的多层clas-si i sii-siie-siifination-Filefips。实验结果表明，与基于时间和仅频率的基准基准方法相比，我们所提出的杂种域DL方法的性能有了显着的性能提高，达到76.21±3.77％的平均准确性。
石墨烯和其他二维材料的折叠
图2：（a）弯曲角α的石墨烯片。橙色圆圈表示带有弯曲段的区域，如（b）所述。（b）弯曲石墨烯蜂窝结构，显示碳碳键。每个二面角θ（从C-C键的平面扭曲中）由连接原子（红线）的三个键（4个碳原子）定义。二面角确定弯曲。由3个碳原子给出的两个相邻的碳键角用φ和ψ表示，它们定义了每个平面（分别为紫色和绿色）。
计算机视觉 - 直方图处理-CSE IITM
•t应满足以下条件 - t（r）是单一的值，并且在r处在[0,1] - t（r）范围内的情况下增加范围内也有所不同[0,1] 1. 1.第一个要求是可逆转的是可逆性，并且单调性可确保级别的级别确保级别的级别。从s向r的转换用r = t -1（s）
量子计算 4 – 量子比特与门
假设我们有两个量子比特。如果这是两个经典比特，那么将有四种可能的状态，即 00、01、10 和 11。相应地，两个量子比特系统有四个计算基础状态，分别表示为 |00 ⟩ 、|01 ⟩ 、|10 ⟩ 、|11 ⟩ 。一对量子比特也可以存在于这四种状态的叠加中，因此两个量子比特的量子态涉及将一个复系数（有时称为振幅）与每个计算基础状态相关联，这样描述两个量子比特的状态向量就是