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周细胞需要生理氧张力以维持表型保真度。
（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2024年8月28日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.08.28.606682 doi：biorxiv preprint
大型语言模型可以估计公众对全球变暖的看法吗？算法保真度和偏见的经验评估
大型语言模型（LLM）可用于估计人类的态度和行为，包括公众舆论的衡量标准，这一概念称为算法忠诚度。本研究评估了LLMS在估计有关全球变暖的公众舆论时的算法忠诚度和偏见。llms是根据人口统计和/或心理协变量来进行调查反应的条件。的调查结果表明，LLM可以有效地再现总统投票行为，而不是全球变暖意见，除非包括相关的协变量。在以人口统计和协变量为条件的情况下，GPT-4表现出改善的准确性，在预测对全球变暖的信念和态度方面，范围从53％到91％。此外，我们发现了一种算法偏见，低估了黑人美国人的全球变暖意见。在强调LLMS有助于社会科学研究的潜力时，这些结果强调了调节，模型选择，调查问题格式和偏见评估的重要性。
具有肿瘤相关酶的高保真成像，具有受体工程增强的近红外荧光探针
目前，溶酶体被描述为高级细胞器，在细胞稳态中起着关键作用，并介导了各种生理过程，例如蛋白质降解和质膜修复。1,2个证据表明，溶酶体中水解酶的异常活性与疾病的发病机理，例如储存障碍，癌症，神经退行性疾病和心脏疾病。3 - 5，其中lyso- somes中的b-乳糖苷酶（b -gal）参与了糖结合物的分解代谢，其异常水平与原发性卵巢癌的发生和进展有关，使溶酶体的糖尿病癌症成为可靠的诊断和诊断的动力学诊断。6 - 10对实时途径中溶酶体中水解酶的现场监测将为溶酶体酶在疾病进展中的详细作用提供见解，并进一步有助于早期诊断和治疗策略的发展。11 - 13
具有单核苷酸的高保真DNAZYME辅助CRISPR/CAS13A系统解决特异性
有两种改善特定城市Cas12a和Cas13a核酸酶的常用方法。是工程师CRRNA，包括将合成不匹配引入crrna的间隔域，设计发夹 - 间隔者CRRNA，以及用2 0 -O -methyl修改CRRNA。21 - 25然而，必须仔细设计不匹配的CRRNA中的数量和位置，以减少无靶标的效果，而无需牺牲CAS蛋白的裂解活性。22,23更重要的是，使用发夹蛋白 - 间隔者CRRNA和2 0-O-methyl modi crrna仅将原始CRISPR/CAS系统的特定城市提高了2至3倍。24,25另一种方法是高级工程cas蛋白。26 - 28，由于复杂的蛋白质表达和筛选过程，它仍然与之合作。此外，所有这些策略旨在优化CRISPR/CAS系统的不同组成部分，而无需克服裂解效率和特定城市之间的基本交易。因此，可以显着改善特定城市的策略对于它们的实际应用（例如生物传感）非常需要，因为它们将避免误解积极的结果。dnazymes（也称为脱氧核酶，DNA酶或催化DNA），是单链DNA分子，具有
基于框架的大型语言模型的免费响应的定性分析：算法保真
今天，随着大型生成语言模型（LLM）的出现，现在可以模拟对采访问题的免费回答，例如传统上使用定性研究方法进行分析的问题。定性方法包括一系列广泛的技术，涉及对开放式访谈或以自然语言自由进行的对话进行手动分析。在这里，我们考虑使用定性分析方法对LLM产生的人工“硅参与者”是否可以进行有效的研究，以产生可以推广到真实人类种群的见解。我们分析中的关键是算法忠诚度，这是一个有效性概念捕获LLM生成的输出反映人类亚人群的信念和态度的程度。从定义上讲，高算法的忠诚度表明，LLMS引起的潜在信念可能会概括为真实的人类，而低算法的忠诚度则使此类研究无效。在这里，我们使用LLM来与“硅参与者”进行访谈，以一对一的人口统计学与一组人的参与者相匹配。使用基于框架的定性分析，我们展示了从人类和硅参与者获得的关键主题非常相似。但是，当我们分析访谈的结构和语气时，我们发现了更明显的差异。我们还发现了超准确性分歧的证据。我们得出的结论是，我们测试的LLM（GPT-3.5）没有足够的算法忠诚度，可以期望对其进行计算机研究，无法将其推广到真实的人类人群中。然而，人工智能的快速进步增加了算法忠诚度可能会改善的可能性。因此，我们强调了现在需要建立认知规范，围绕如何评估基于LLM的定性研究的有效性，尤其是关于确保代表异质生活经验的有效性。
单视3D场景重建具有高保真形状和纹理
为了进一步缓解从单视输入中恢复3D形状的歧义，我们遵循Yu等人。[84]以实现单眼，正常和分割提示，以促进训练过程。但是，由于这些图像在3D-Front [19]数据集中不可用，因此我们使用场景的3D扫描，对象的3D CAD模型以及摄像机在数据集中提供的内在和外在的pa-rameters进行调整。pix3d [69]数据集提供实例分割，但缺乏深度和正常图像。由于渲染是不可能的，因此我们将估计的深度和正常地图用作最先进的估计器的伪基真实[17]。请注意，在训练阶段的过程中，深度，正常和分割信息仅用于指导模型的学习过程，而在推理阶段则无需。这种调查表明，我们的模型仍然灵活且适用于各种情况。
电子密度：量子计算的忠诚见证人
在这项研究中，我们使用量子计算来证明分子的电子密度的评估。我们还建议电子密度可以是未来量子计算的有效验证工具，这可能证明是用常规量子化学解决方案可以解决的。电子密度的研究对于化学，物理学和材料科学的几种范围是核心。Hohenberg - Kohn定理规定电子密度是电子系统的基态特性。1通过Hellmann - Feynman定理，2个电子密度提供了有关分子内作用的力的信息。 3,4是物理科学中最丰富的可观察物之一，5-10密度奠定了密度功能理论（DFT）的基础，这是一种预测许多电子系统特性的形式主义。 11作为实验是真理的仲裁者，降压oen随着电子密度而停止。 重要的是，电子密度可以从X射线差异和散射数据的重构中重建，例如9使用，例如 ，多极模型，5 - 8,10 X射线约束波函数，12或最大熵方法。 13我们工作的一个动机是1通过Hellmann - Feynman定理，2个电子密度提供了有关分子内作用的力的信息。3,4是物理科学中最丰富的可观察物之一，5-10密度奠定了密度功能理论（DFT）的基础，这是一种预测许多电子系统特性的形式主义。11作为实验是真理的仲裁者，降压oen随着电子密度而停止。电子密度可以从X射线差异和散射数据的重构中重建，例如9使用，例如，多极模型，5 - 8,10 X射线约束波函数，12或最大熵方法。13我们工作的一个动机是
低温离子陷阱系统，用于附近的高保真性
捕获的离子是建造通用量子处理器的有前途的候选者，具有单量量[1]和两分（2-5]门，具有量子误差校正所需的保真度[6，7]。通常使用电动 - 二极孔 - 弗尔登过渡实现，在该过渡中，状态寿命足够长，可以通过自发排放来忽略不可忽略，从而导致几分钟[8-10]或更长的时间[11]。 量子转换通常位于在电肢体转变[12]上工作的光学结构域，或在同一歧管内的超细状态之间的微波域中[13]。 尽管超细量子位位于微波域中，但通常使用刺激的拉曼过渡与紧密聚焦的激光束进行操纵，因为短的光波长可以使单Qubit Soperion [14]和离子自由度和运动自由度之间的有效耦合[15]。 利用刺激的拉曼过渡的激光驱动的操作从根本上遭受了光子散射引起的不忠行动[16-18]。 此外，刺激的拉曼操作对大规模量子处理器的缩放是具有挑战性的，因为需要控制许多高强度激光束并与sub-µm精度对齐。 微波辐射可直接驱动超精细或采率量子[15]。 但是，由于微波辐射的自由空间波长远大于激光光的空间，因此自由空间空间选择性和微波辐射的自旋运动偶联是不切实际的。 有，在该过渡中，状态寿命足够长，可以通过自发排放来忽略不可忽略，从而导致几分钟[8-10]或更长的时间[11]。量子转换通常位于在电肢体转变[12]上工作的光学结构域，或在同一歧管内的超细状态之间的微波域中[13]。尽管超细量子位位于微波域中，但通常使用刺激的拉曼过渡与紧密聚焦的激光束进行操纵，因为短的光波长可以使单Qubit Soperion [14]和离子自由度和运动自由度之间的有效耦合[15]。利用刺激的拉曼过渡的激光驱动的操作从根本上遭受了光子散射引起的不忠行动[16-18]。此外，刺激的拉曼操作对大规模量子处理器的缩放是具有挑战性的，因为需要控制许多高强度激光束并与sub-µm精度对齐。微波辐射可直接驱动超精细或采率量子[15]。但是，由于微波辐射的自由空间波长远大于激光光的空间，因此自由空间空间选择性和微波辐射的自旋运动偶联是不切实际的。有如果一个人能够在微波场中设计出较大的空间梯度，则可以增加几个数量级的空间选择性[19]和自旋运动耦合。实现有效微波场梯度的一种方法是将远场微波与强，静态磁场梯度相结合[20-22]。然而，此方法需要辐射原子涂层技术[23 - 25]才能最大程度地减少反应性，因为量子状态状态需要对磁场敏感。另一种解决方案是将离子定位在微波电流导体的近场状态下[15，26，27]；在这里，场梯度取决于导体和导体几何形状的距离，而不是微波的自由空间波长。除了这些方法外，最近还使用射频场梯度振荡近距离接近离子的运动频率[28]，最近还证明了一种新型的自旋运动耦合。微波技术比激光技术更成熟，并且用于许多日常设备，例如移动电话。它的成本低于激光系统，并且也更容易控制。微波电路也可以直接整合到离子陷阱结构中，这有助于促进基于芯片的离子陷阱的产生，这些陷阱可缩放到量子“ CCD样”设备中[15，29 - 32]。
用于量子控制的高维多保真贝叶斯优化
摘要 我们提出了第一个多保真贝叶斯优化 (BO) 方法，用于解决原型量子系统的量子控制中的逆问题。我们的方法自动构建时间相关的控制场，从而实现初始和期望的最终量子态之间的转换。最重要的是，我们的 BO 方法在构建时间相关的控制场方面表现出色，即使对于难以用现有的基于梯度的方法收敛的情况也是如此。我们提供了我们的机器学习方法的详细描述以及各种机器学习算法的性能指标。总之，我们的结果表明 BO 是一种有前途的方法，可以有效、自主地设计一般量子动力系统中的控制场。
在 NISQ 时代高保真地实现 AKLT 状态......
AKLT 状态是各向同性量子海森堡自旋 1 模型的基态。它表现出激发间隙和指数衰减的关联函数，其边界处具有分数激发。到目前为止，一维 AKLT 模型仅在捕获离子和光子系统中进行了实验。在这项工作中，我们成功地在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代量子设备上准备了 AKLT 状态。具体来说，我们在 IBM 量子处理器上开发了一种非确定性算法，其中 AKLT 状态准备所需的非幺正算子嵌入在幺正算子中，每对辅助自旋 1/2 都有一个额外的辅助量子位。这种幺正算子实际上由由单量子位和最近邻 CX 门组成的参数化电路表示。与 Qiskit 的传统算子分解方法相比，我们的方法仅使用最近邻门即可实现更浅的电路深度，同时保持原始算子的 99.99% 以上的保真度。通过同时后选择每个辅助量子比特，使其属于自旋向上 |↑〉 的子空间，可以在量子计算机上通过从单重态加上辅助量子比特的初始平凡乘积状态演化系统地获得 AKLT 状态，然后通过对所有其他物理量子比特进行测量来记录该状态。我们展示了如何通过读出误差缓解在 IBM 量子处理器上进一步提高我们的实现的准确性。