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基于时空脑电图帧的胶囊神经网络实现跨对象情绪识别
头皮脑电图是头皮电位与时间的关系图，因此，由于电极在头皮上的位置，它可以捕获空间信息，以及脑电波变化的时间信息。在本文中，我们提出了一种新方法，通过将信号合并到稀疏的时空框架中来组合表示空间和时间信息，以便计算机视觉领域的深度学习算法可以轻松地对其进行处理。在脑电图情绪识别设置中，还定义了模型对测试数据的熟悉度，并引入了一种数据拆分形式，使得模型必须在熟悉度最低的集合上执行。在 DEAP 数据集上训练 CapsNet 架构以执行跨主题二元分类任务，并分析了使用贝叶斯优化对超参数的调整。该模型报告称，对于 LOO 主题，最佳情况准确率为 0.85396，平均情况准确率为 0.57165，对于未见主题-未见记录分类，最佳情况准确率为 1.0，平均情况准确率为 0.51071，这与其他文献报告的结果相当。
多种内分泌肿瘤1型，其基因中具有移码突变，伴随着巨大的宫颈脂肪瘤和胰腺中的多个脂肪沉积物：病例报告
©作者。2021 Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可证获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式的使用，共享，适应，分发和复制，只要您适当地归功于原始作者（S）和来源，并提供了与Creative Commons许可的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
量子参考框架之间动态转换的组结构
最近，显示出参考帧与量子系统相关联时，需要修改此类量子参考框架之间的转换定律以考虑参考帧的量子和动态特征。这导致了量子系统的相位空间变量的关系描述，量子系统的一部分是量子系统的一部分。虽然这种转换被证明是系统的哈密顿量的对称性，但对于它们是否享受群体结构，与Quantum机械师中的classical参考框架相似的问题仍然没有答案。在这项工作中，我们确定了包含量子参考框架的量子系统相空间上的规范变换，并表明这些转换封闭了由lie代数定义的组结构，这与量子机械的通常的galilei代数不同。我们进一步发现，这个新代数的要素实际上是先前确定的量子参考帧转换的构建块，我们是我们恢复的。最后，我们展示了如何通过采用控制惯性转换的量子性质引入的附加非交通性的参数的零极限来从量子参考框架之间的一组转换中获得的经典参考框架之间的转换。
量子参考系中模糊的量子达尔文主义
量子达尔文主义通过量子系统与环境的相关性来描述量子系统的客观性——假设的观察者可以通过测量环境来恢复这些信息。然而，观察是相对于参考系进行的。在这里，我们采用 [Giacomini et al. , Nat. Commun. 10, 494 (2019) ] 的形式，并考虑改变量子参考系对客观性的影响。我们发现客观性取决于非退化相对分离、条件状态局部化和环境宏观分数。由于纠缠和相干性以及统计混合和经典相关性的可互换性，不同参考系中存在不同的客观信息。因此，客观性在量子参考系中都是主观的。
通用对称组的量子参考帧
完全相关的量子理论需要说明量子参考框架的变化，其中量子参考框架是描述其他系统的量子系统。通过介绍一种关系形式主义，该形式主义与对称组G的元素构建坐标系，我们定义了一般的操作机构，用于在与g组相关的quantum参考框架之间可逆地变化。这将已知的运算符和提升的已知运算符概括为任意有限和紧凑的群体，包括非亚洲群体。我们显示在哪些条件下，人们可以将坐标选择分配给物理系统（形成参考框架）以及如何在它们之间进行可逆转换，从而在其他坐标系统的“叠加”之间提供转换。我们从关系物理学原理和参考框架的连贯变化中获得量子参考框架的变化。我们证明了一个定理，指出与这些原理一致的量子参考框架的更改是统一的，并且仅当参考系统带有G的左右常规表示。在对称组G是半直接乘积G =n⋊p或直接生产的情况下，我们还定义了经典和量子系统的参考框架的不可逆变化，或者提供了沿途量子参考系统的可逆性和不可逆变化的多个示例。fi-finally，我们将本工作中发展的关系形式主义和参考框架的变化应用于Wigner的朋友的场景，并使用与间接推理的间接推理使用测量运算符相对于关系的Quanth Quanth quantum Quanthimagrianics得出了相似的结论。
考虑到最佳时间框架 - for-dna-forensic- ...
调查价值。在性侵犯护士检查员（SANE）检查期间收集的信息和证据的调查价值可以在案例结果中发挥关键作用。并非所有案件都可以解决或依赖这一证据；但是，确保以严格的方式收集和检查法医样品很重要。当退化或其他原因有可能将法医证据的价值降低为调查时，请仔细考虑收集此类证据的负担可能会导致受害者前进之前。了解和理解证据收集和测试（例如，何时何时以及如何收集证据）对调查结果的局限性和价值至关重要。
来自有限时钟参考框架的量子纠错码的连续横向门组
在介绍参考帧纠错任务 [ 1 ] 之后，我们展示如何通过使用参考帧与时钟对齐，将一组连续的阿贝尔横向逻辑门添加到任何纠错码中。据此，我们进一步探索一种绕过 Eastin 和 Knill 的无行定理的方法，该定理指出，如果局部错误是可校正的，则横向门组必须是有限阶的。我们可以通过在解码过程中引入一个小错误来做到这一点，该错误随着所用帧的维数而减小。此外，我们表明，这个误差有多小与量子钟的精确度之间存在直接关系：时钟越精确，误差越小；如果时间可以在量子力学中完美测量，则会违反无行定理。在多种参考系和误差模型的场景下研究了误差的渐近缩放。该方案还扩展到未知位置的误差，我们展示了如何通过参考系上的简单多数投票相关误差校正方案来实现这一点。在展望中，我们讨论了与 AdS/CFT 对应和 Page-Wooters 机制相关的结果。
上游开放阅读框的基因组编辑启用...
通过上游开放式阅读框（UORF）的翻译调节已成为控制从下游初级ORF（PORFS）1-5合成的蛋白质量的一般机制。我们发现，植物中内源性UORF的基因组编辑能够调节来自四个porfs的mRNA的翻译，这些porfs涉及发育或抗氧化生物合成。针对具有UORF启动密码子的区域的单个指定RNA可以产生多个突变。UORF编辑后，我们观察到四个porfs中的mRNA翻译数量不同。值得注意的是，编辑了LSGGP2的UORF，该UORF在生菜中编码了维生素C生物合成的关键酶，不仅增加了氧化应激耐受性，而且增加了抗坏血酸含量的含量约150％。这些数据表明，编辑植物UORFS提供了一种可推广，有效的方法来操纵mRNA的翻译，可用于剖析生物学机制并改善农作物。
优化芯片与表面增强引线框架的连接，以实现 QFN 封装的 MSL-1 性能
扁平无引线 (QFN) 半导体封装是增长最为稳定的芯片载体类型之一，随着原始设备制造商 (OEM) 努力将更多的信号处理功能放入更小的空间，预计 QFN 封装将继续增长。由于 QFN 封装体积小、尺寸紧凑、输入/输出高、散热性好，因此成为芯片组整合、小型化和高功率密度芯片的热门选择，尤其是汽车和射频市场。与任何封装一样，可靠性至关重要，由于 QFN 封装被广泛接受，OEM、集成设备制造商 (IDM) 和外包组装和测试供应商 (OSATS) 要求继续提高 QFN 封装的可靠性。化学工艺处理铜引线框架的表面，以增强模塑化合物的附着力，并减少芯片封装中的分层，从而提高 QFN 封装的可靠性。这些化学工艺导致铜表面微粗糙化，同时沉积一层耐热薄膜，增强环氧封装材料和引线框架表面之间的化学键合。通常，这种工艺可以可靠地提供 JEDEC MSL-1 性能。虽然这种化学预处理工艺在分层方面提供了更好的性能，但它会给引线框架封装商带来其他挑战。表面粗糙度的增加会加剧芯片粘接粘合剂渗出（环氧树脂渗出或 EBO）的趋势，导致银填充粘合剂分离并对封装质量和可靠性产生负面影响。此外，渗入引线框架表面的任何环氧树脂都会干扰其他下游工艺，例如向下粘合或模塑料粘合。
对QFN软件包MSL-1性能的表面增强的铅框架的模具优化（第2部分）
UAD Flat No-Leads（QFN）半导体软件包代表了最稳定的芯片载体类型之一，预计随着原始设备制造商（OEMS）努力将更多的信号处理放入较小的空间中，它们可以继续生长。由于它们的低调，凝结的外形，高I/O和高热量耗散，因此它们是芯片组合固结，微型化和具有高功率密度的芯片的流行选择，尤其是对于汽车和RF市场。与任何软件包一样，可靠性至关重要，并且由于其广泛接受，OEM，集成设备制造商（IDM）以及外包组装和测试供应商（OSAT）的需求继续提高QFN的可靠性。处理铜铅框架表面，增强霉菌复合粘附并减少芯片包装中的分层的化学过程，可提高QFN的可靠性。这些化学过程会导致铜表面的微型粗糙，同时沉积热稳健的膜，从而增强了环氧封装剂与铅框架表面之间的化学键。通常，这种类型的过程可以可靠地提供JEDEC MSL-1性能。虽然这种化学预处理过程在分层方面提供了改进的性能，但它可以为铅框架打包器带来其他挑战。增加表面粗糙度放大了模具的趋势附着在流血（环氧树脂流出或EBO）上，从而导致充满银色的粘合剂，以分离和负面影响包装质量和可靠性。此外，在铅框架表面出血的任何环氧树脂都可以干扰其他下游过程，例如下键或霉菌化合物粘附。