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先前的FC受体激活prime巨噬细胞通过长期和短期机制提高对IgG的敏感性2 3 4 5 Annalize Bond 1，1编码流感病毒血凝素的mRNA疫苗...
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年11月17日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.11.15.566914 doi：Biorxiv Preprint
集成光子芯片中的编码纠错
1 香港理工大学量子技术研究所 (IQT)，香港 2 南洋理工大学量子科学与工程中心 (QSec)，新加坡 639798 3 哥本哈根大学尼尔斯·玻尔研究所混合量子网络中心 (Hy-Q)，丹麦哥本哈根 DK-1165 4 布里斯托大学 HH Wills 物理实验室和电气电子工程系量子工程技术实验室，布里斯托 BS8 1QU，英国 5 同济大学物理科学与工程学院精密光学工程研究所，上海 200092，中国 6 新加坡科技研究局微电子研究所，新加坡 138634 7 先进微晶圆代工厂，新加坡 117685 8 新加坡国立大学量子技术中心，新加坡 117543 9 南洋理工大学国立教育学院，新加坡 637616
线性量子光学的稳健 W 状态编码
错误检测和纠正是任何可扩展量子计算架构的必要先决条件。鉴于量子系统中不可避免地存在不必要的物理噪声，并且错误容易随着计算的进行而扩散，计算结果可能会受到严重破坏。无论选择哪种物理实现，这一观察结果都适用。在光子量子信息处理的背景下，人们对包括玻色子采样在内的被动线性光学量子计算产生了浓厚的兴趣，因为这种模型通过快速、主动控制消除了前馈的极具挑战性的要求。也就是说，这些系统在定义上是被动的。在通常情况下，错误检测和纠正技术本质上是主动的，这使得它们与该模型不兼容，这引起人们的怀疑，即物理错误过程可能是一个难以逾越的障碍。这里我们探索了一种基于光子量子比特 W 状态编码的光子误差检测技术，该技术完全是被动的、基于后选择的，并且与这些近期感兴趣的光子架构兼容。我们表明，这种 W 状态冗余编码技术能够通过简单的扇出式操作抑制光子量子比特上的失相噪声，该操作由光学傅里叶变换网络实现，现在可以轻松实现。该协议有效地将失相噪声映射到预兆故障，在理想的无噪声极限下故障概率为零。我们在单个光子量子比特通过嘈杂通信或量子存储通道的背景下提出我们的方案，该方案尚未推广到更一般的全量子计算背景。
多模态刺激的多模态大脑编码模型
图 3：整个大脑和语言（AG、PTL 和 IFG）、视觉（EVC、SV 和 MT）和听觉皮层（AC）的多个 ROI 中的多模态和个体模态特征的视频和音频模态的平均归一化大脑对齐。误差线表示参与者平均值的标准误差。∗ 表示多模态嵌入明显优于单模态视频模型（VM）的情况，即 p ≤ 0.05。∧ 表示多模态嵌入明显优于单模态语音模型（SM）的情况，即 p ≤ 0.05。3
论量子玻尔兹曼方法中数据编码的重要性
摘要 近年来，量子玻尔兹曼方法越来越受到人们的关注，因为一旦这种新兴计算技术成熟并且容错多量子比特系统可用，它们可能为在量子计算机上解决流体动力学问题提供一条可行的途径。开发玻尔兹曼方程的从头到尾量子算法的主要挑战在于将相关数据有效地编码为量子比特（量子位），并将流式传输、碰撞和反射步骤公式化为一个综合的幺正操作。目前关于量子玻尔兹曼方法的文献大多为管道的各个阶段提出数据编码和量子原语，假设它们可以组合成一个完整的算法。在本文中，我们通过展示文献中常讨论的编码，无论是碰撞还是流式传输步骤都不能是幺正的，从而推翻了这一假设。基于这一里程碑式的结果，我们提出了一种新颖的编码，其中用于编码速度的量子比特数取决于想要模拟的时间步数，上限取决于网格点的总数。鉴于现有编码所建立的非幺正性结果，据我们所知，我们的编码方法是目前已知的唯一一种可用于从头到尾量子玻尔兹曼求解器的方法，其中碰撞和流动步骤都作为幺正操作实现。
词汇提示对编码短语结构
参考：张奇，伯诺雷特·莎拉（Bernolet Sarah），哈特苏克·罗伯特·J ..-词汇提示对短语结构编码的影响：荷兰语，认知和神经科学生产的证据 - ISSN 2327-3801- Abingdon，Abingdon，Abingdon，Routledge Journals，Routledge Journals，taylor＆Francis＆Francis＆Francis lt，37：2（2） 182-208全文（出版商的doi）：https：//doi.org/10.10.1080/23273798.2021.1978511引用此参考：
编码流感病毒血凝素的mRNA疫苗（...
流感病毒会引起流行病，并每年引起大量发病率，并导致一定的死亡率。季节性流感疫苗具有不完全的有效性，并引起狭窄的抗体反应，这种抗体反应通常无法防止流感病毒中发生的突变。因此，已经研究了各种疫苗方法以提高安全性和有效性。在这里，我们评估了在BALB/C小鼠模型中编码血凝素（HA）蛋白的mRNA流感疫苗。结果表明，mRNA疫苗接种引起对当前四价疫苗中每种流感病毒菌株的中和和血清抗体的中和抗体，旨在防止四种不同的流感病毒，包括两个流感病毒病毒病毒（IAV）和两个流行型流感（IBV），以及几个不同的抗体，以及几个不同的抗体症状，构成了较大的抗体症状。测定（HAI）和病毒中和测定法。二次mRNA疫苗的抗体滴度可与单价疫苗与每种测试的病毒引起的抗体相当，而不论mRNA促进疫苗后的剂量如何。与未用编码H1 HA的mRNA接种的小鼠相比，用编码H1 HA接种的mRNA接种的小鼠减少了体重减轻和肺病毒滴度。总体而言，这项研究表明，基于mRNA的季节性流感疫苗的功效是其替代当前可用的分裂灭活和实时衰减的季节性流感疫苗的潜力。
双向联想记忆中的二进制编码
人工神经网络 (ANN) 是受生物神经网络结构和功能启发而产生的计算模型。它们可以成为解释认知过程的一种有趣方法 [Hasson 等人，2020 年]。认知建模中使用的一组值得注意的 ANN 是双向联想记忆 (BAM)，它基于神经动力学视角运行。BAM 使用反馈权重来学习刺激对，并且具有抗噪性，能够在仅提供部分信息的情况下回忆起输入 [Acevedo-Mosqueda 等人，2013 年]。BAM 通常使用双极编码，其中输入向量由 -1 和 1 的值组成，因为它比二进制编码提高了学习性能，其中输入向量由 0 和 1 组成 [Kosko，2021 年]。然而，在使用 ANN 进行认知建模时，它们必须建立在基于大脑中发生的过程的原则之上，同时避免仅仅提高计算效率的方法 [O'Reilly，1998]。二进制编码被认为在生物学上更合理，因为它更接近于脉冲的存在和不存在。此外，它提供了 0 的吸收特性，这可以实现更多的认知过程，如真正的稀疏性、门控、过滤等。因此，本文
MSE-NET：一种新颖的主奴隶编码网络...- e-space
遥感场景（RSS）图像分类在城市规划和环境保护等各个领域中起着至关重要的作用。然而，由于较高的阶层间相似性和类内变异性，实现RSS图像的准确性分类对当前卷积神经网络（CNN）基于基于的卷积神经网络（CNN）和基于视觉变压器（VIT）的方法构成了巨大挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的双重编码方法，该方法从特征提取和融合的两个角度来看，名为Master-Slave编码网络（MSE-NET）。基于VIT的主编码器提取了高级语义特征，而基于CNN的从属编码器捕获了相对较低级别的空间结构信息。sec-，为了有效地整合两个编码器的特征信息，本文进一步制定了两种融合策略。第一个策略涉及辅助增强单元（AEU），该单元消除了两个编码器之间的语义差异，可增强对奴隶编码器的空间环境意识并促进有效的特征学习。交互式感知单元（IPU）作为第二种策略，促进了两个编码器表示的相互作用和集成，以提取更具歧视性的特征信息。此外，我们在四个广泛使用的RSS数据集上进行了比较实验，包括RSSCN7，Siri-Whu，空中图像数据集（AID）和NWPU-RESISC45（NWPU45），以验证有效性