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在激发状态下的量子保真度敏感性...
由于其两维的性质以及存在两个良好的物理极限 - 线性和弯曲的配置，以及中间性构造 - 质中性物种 - 质膜（Quasilinear）物种 - 由大峰值运动使其富有谱图，因此，的研究已被促进了自由度的研究。 Positive or non-monotonous anaharmonicities, the latter associated with the occurrence of the Dixon dip in the Birge-Sponer plot for nonrigid molecules [2], and anomalous ro- tational spectra due to the mixing of linear and bent characters in the wave functions of states straddling in the propinquity of the barrier to linearity [3, 4] are the most salient spectroscopic features可以在准线性物种的光谱中找到。 光谱法的显着进步和发展使得一些分子物种的高弯曲泛音的实验访问可能。 以这种方式，有可能访问实验光谱信息，从而可以在线性屏障周围研究系统[5,6]。 水[7]和NCNC [8-10]获得的结果特别相关。 最近，Cushman和Duistermaat [11]最初引入的量子单片概念并由Child [12]重新审视，这在波浪函数复杂性的系统中的分配大大帮助了状态，这是由于国家邻近的障碍与线性的障碍，妨碍了状态性的状态，妨碍了一个状态标记[5-8，13]。 这一领域的开创性作品是Hougen-Bunker-Johns Bender Hamiltonian [15]。的研究已被促进了自由度的研究。Positive or non-monotonous anaharmonicities, the latter associated with the occurrence of the Dixon dip in the Birge-Sponer plot for nonrigid molecules [2], and anomalous ro- tational spectra due to the mixing of linear and bent characters in the wave functions of states straddling in the propinquity of the barrier to linearity [3, 4] are the most salient spectroscopic features可以在准线性物种的光谱中找到。光谱法的显着进步和发展使得一些分子物种的高弯曲泛音的实验访问可能。以这种方式，有可能访问实验光谱信息，从而可以在线性屏障周围研究系统[5,6]。水[7]和NCNC [8-10]获得的结果特别相关。最近，Cushman和Duistermaat [11]最初引入的量子单片概念并由Child [12]重新审视，这在波浪函数复杂性的系统中的分配大大帮助了状态，这是由于国家邻近的障碍与线性的障碍，妨碍了状态性的状态，妨碍了一个状态标记[5-8，13]。这一领域的开创性作品是Hougen-Bunker-Johns Bender Hamiltonian [15]。这是一个从经典力学借来的概念，一旦系统能量足够大以探测局部鞍点或最大值，以防止定义全球动作角变量的定义[14]。非矛盾分子物种中弯曲振动的理论建模需要特殊工具，因为较大的振幅振动自由度强烈地伴随着自由度和旋转的自由度。这项工作后来扩展到了半irigid bender hamiltonian [16]和一般的semirigid bender hamiltonian [17]。基于上述开发的模型[18]目前是分析非矛盾分子光谱的标准方法，其中同时考虑了旋转和振动自由度的同时考虑实验术语值的建模和量子标签的分配所需。代数方法，尤其是Vibron模型是传统的分子模型的传统内部差异方法的替代方法。该模型基于对称考虑因素，并在很大程度上依赖于Lie代数的特性[19]。Vibron模型（VM）属于一个模型家族，该模型分配了U（n + 1）代数为n维问题的动力学或频谱生成代数[20]。类似的模型已成功地应用于哈德子[21,22]和核[23-25]的结构的建模。2DVM定义了一种形式主义，该形式主义能够建模弯曲程度的线性和弯曲限制案例，以及表征中间情况的大幅度模式[30-33]。在原始的Vibron模型形式主义中，由Iachello引入，双子型分子物种的反振动激发被视为集体骨气兴奋[26]，并且动态代数为u（3+1）= u（4），由于自由度的相关程度[25,25,27]。弯曲振动的二维性质以及简化Vibron模型形式主义以有效地处理多原子系统的需求，自然而然地驱动着vibron模型（2DVM）的二维极限的制定[28,29]。最近发表了在本工作中使用的代数哈密顿量的四体操作员的扩展[34]。2DVM也已用于耦合弯曲器的建模[28，35-37]，拉伸弯曲中的相互作用[38-41]和异构反应中的过渡态[42]。
审查飞行模拟保真度要求，以帮助降低“旋翼机飞行中失控”事故率
摘要 本文探讨了飞行模拟器的保真度要求，以改进训练并解决与旋翼机飞行中失控 (LOC-I) 相关的问题。为了说明背景，本文介绍了旋翼机事故统计趋势。数据显示，尽管最近采取了安全举措，但 LOC-I 旋翼机事故已被确定为事故率的一个重要且不断增长的因素。20 世纪 90 年代末，固定翼商用飞机界面临着与失控预防和恢复相关的类似情况，并通过协调的国际努力，制定了有针对性的培训计划以降低事故率。本文介绍了从固定翼计划中吸取的经验教训，以强调如何需要改进旋翼机建模和仿真工具，通过更高质量的基于模拟器的培训计划来减少旋翼机事故。本文回顾了相关的飞行模拟器认证标准，重点关注飞行模型保真度和前庭运动提示要求。旋翼机建模和运动提示研究的结果强调了相关的保真度问题，旨在确定进一步活动的领域，以提高用于 LOC-I 预防训练的模拟器标准的保真度。
离子阱量子比特寄存器的高保真同步检测
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合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
如何提高两个纠缠量子比特之间的保真度......
摘要 — 在量子计算中，使用高保真度纠缠量子比特对在两个系统之间进行通信至关重要。为了提高两个纠缠量子比特之间的保真度，人们使用一种称为蒸馏的技术。蒸馏协议有很多种。1995 年，Bennet 等人发表了一篇论文 [1]，其中介绍了一种名为 BBPSSW 的协议。1996 年，Deutsch 等人发表了一篇新论文，进一步改进了该协议，其中介绍了一种名为 DEJMPS 的新协议。最后，在 2008 年，Campbell 和 Benjamin 发表了一篇论文，介绍了一种使用光子损耗蒸馏纠缠量子比特对的最终新方法。为了将每个协议与另一个协议进行比较，我们将对每个协议进行解释。然后，将从四个不同的点对这三个协议进行比较。这些是输入灵活性 1 、成功蒸馏的概率、每次迭代的保真度改进和效率 2 。经过比较可以得出结论：DEJMPS 是总体最佳的协议，因为它在上述四点中总体排名最高。
用于耦合全阶和降阶模型的多保真计算
混合物理-机器学习模型越来越多地用于传输过程的模拟。许多与科学和工程应用相关的复杂多物理系统包括多个时空尺度，并包含一个多保真度问题，该问题在各种公式或异构计算实体之间共享一个接口。为此，我们提出了一种强大的混合分析和建模方法，结合基于物理的全阶模型 (FOM) 和数据驱动的降阶模型 (ROM)，形成混合保真度描述中面向预测数字孪生技术的集成方法的构建块。在界面上，我们引入了一个长短期记忆网络，以各种形式的界面误差校正或延长来桥接这些高保真度和低保真度模型。所提出的界面学习方法被测试为一种解决 ROM-FOM 耦合问题的新方法，使用双保真度设置解决非线性平流扩散流情况，该设置可以捕捉广泛传输过程的本质。
高保真超导量子处理器通过...
摘要 - 在维持高质量量子门的同时缩小量子数的数量仍然是量子计算的关键挑战。目前，积极可用以> 50 Qubits的超导量子处理器。对于此类系统，固定频率传输由于其长度连贯性和噪声免疫而具有吸引力。但是，由于精确的相对频率要求，缩放固定的频率档案证明了具有挑战性。在这里，我们采用激光退火来选择性地将Transmon Qubits调整为所需的频率模式。数百个退火量子的统计数据表明，经验调整精度为18.5 MHz，没有对量子相干性的可测量影响。我们在调谐的65克处理器上量化了门错误统计，中位两分之一的门限制为98.7％。基线调整统计量产生的频率等效性精度为4.7 MHz，高收益缩放量超过10 3个Qubit水平。向前迈进，我们预计选择性激光退火将在扩展固定频率体系结构中发挥核心作用。
慢交换构象开关通过高保真 Cas9 调控脱靶切割
。CC-BY 4.0 国际许可（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2020 年 12 月 7 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.12.06.413757 doi：bioRxiv 预印本
超导量子器件上的高保真软件定义量子逻辑
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通过人类细胞中的定向筛选鉴定出高保真度的SaCas9
1 温州医科大学附属眼科医院眼视光学院、卫生部视觉科学国家重点实验室、浙江省眼视光重点实验室，浙江省温州市，2 美国马里兰州贝塞斯达美国国立卫生研究院国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所分子生物学实验室，3 北京生命科学研究所，4 浙江省温州市温州医科大学附属第二医院和育英儿童医院，5 美国宾夕法尼亚州费城费城儿童医院雷蒙德·G·佩雷尔曼细胞与分子治疗中心，6 浙江省温州市温州医科大学基因组医学研究所，7 中国科学院遗传与发育生物学研究所植物细胞与染色体工程国家重点实验室和基因组编辑中心，北京