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气候行动路线图
20历史乔·柯兰（Joe Curran Parish）博士（保存和记录爱尔兰的神圣遗产）21历史玛丽安·里昂（Marian Lyons）爱尔兰历史教授在线22历史迈克尔·波特顿（Michael Potterton Moynagh Lough）博士挖掘档案23历史23历史乔纳森·赖特·赖特（Jonathan Wright）爱尔兰历史悠久的历史镇Atlas Atlas 24 Innovation Value Institute（IVI）dr tadhg Macint dr n horth Neft neft the Shorth nearth nearth nearth yearter neyter Nua-Ghaeilge爱尔兰语言期刊的TraceyNíMhaonaigh博士数字化3 26物理学Graham Kells Dr Graham Kells编码Matrix产品中的复制品密度矩阵状态27物理学DR JOOST SLINGER DR与邻居计数统计学表征Quasicrystals
在艾滋病毒患者的数字符号替代测试期间改变了角回的激活：超越信息处理速度缺陷
信息速度处理（SIP）通常在艾滋病毒（PLWH）的人中受损，通常通过测试进行评估，例如数字符号（DS）和符号搜索，这些测试也依赖于运动和执行功能。这项研究旨在使用MRI适应的数字符号替代测试（MDSST）将SIP缺陷与PLWH中的其他认知障碍分解。五十七个PLWH（34.7±11.2岁）和50名没有HIV的年龄匹配的人（PLWOH，31.8±9.9岁）完成了标准化的神经心理学测试和MDSST。的行为表现和大脑激活，并在群体分化的脑激活和认知结构域的临床评级之间提出了相关性。结果表明，PLWH在DS和符号搜索中的性能较差，响应较少，并且在MDSST中的响应较慢，并且性能与SIP和Motor评分相关。值得注意的是，与PLWOH相比，PLWH表现出更大的注意力缺陷，而不是在SIP或运动中。PLWH还表现出更大的原发性运动皮层激活和右角回激活的降低。这些发现表明，PLWH中与SIP相关的测试的性能较慢，可能部分与异常的视觉空间注意力有关，这反映在角度回去激活的降低反映的情况下，较高的运动皮层激活潜在地用作补偿机制。未来的研究应探讨在更严重受影响的PLWH中涉及SIP涉及的前额叶区域是否受到损害。
从混沌中解码量子信息
大规模量子信息处理的一个核心挑战是管理量子系统中的噪声。量子纠错 (QEC) 通过在噪声发生之前将量子态编码为量子纠错码 (QECC) 并在之后对其进行解码来解决此问题。最近，QEC 因其与量子混沌和量子引力的潜在联系而在理论物理学中引起了极大关注。随着人们对 QEC 的兴趣越来越广泛，解码问题（如何解码通用 QECC）变得越来越重要。到目前为止，已知的方法很少，但我们最近提出了两种方法：一种是基于稳定器 [1] 扩展标准类 QECC 的解码器，另一种是推广最初用于探索黑洞信息悖论的 Yoshida-Kitaev 解码器 [2]。在本次演讲中，我们将概述这些方法。
研究人员揭示量子信息理论与粒子和凝聚态物理学之间的联系
在物理学中，对称性为理论的性质提供了重要线索。例如，如果同时用 S 极替换磁场中的 N 极，用 N 极替换 S 极，即使磁场的方向已反转，物体所受的力和磁场中储存的能量仍保持不变。这是因为描述磁场的方程式相对于交换 N 极和 S 极的操作是对称的。
基于信息的分析和决策工具的全球提供商
本演示文稿包含经修订的1933年《美国证券法》第27A条的含义和1934年《美国证券交易法》第21E条的含义。这些陈述受风险和不确定性的约束，可能会导致RELX PLC的实际结果或结果（以及其子公司“ Relx”，“ We”或“我们”）与在任何前瞻性陈述中表达的陈述有重大不同。我们将任何不是历史事实的陈述视为“前瞻性陈述”。术语“ Outlook”，“估算”，“预测”，“项目”，“计划”，“打算”，“期望”，“应该”，“应该”，“可以”，“意志”，“相信”，“趋势”，“趋势”和类似的表达方式可能表明前瞻性陈述。您不应对这些前瞻性陈述不依赖，这些陈述仅在本演讲之日起说。除法律要求外，我们没有承担公开更新或发布对这些前瞻性陈述的任何修订的义务，以反映本演讲之日之后的事件或情况，或反映出意外事件的发生。可能导致实际结果或结果与前瞻性陈述中包含的估计或预测有实质性差异的重要因素包括：有关收集或使用个人数据的监管和其他更改；法律和法律解释的变化影响我们的知识产权和互联网交流；当前和未来的地缘政治，经济和市场状况；研究完整性问题或我们科学，技术和医学研究产品的付款模型的变化；我们对产品和服务的运营和需求的行业中的竞争因素；我们无法实现未来预期收购的好处；我们的网络安全系统或其他未经授权访问数据库的妥协；经济周期，贸易关系，传染病流行或流行病，恶劣天气事件，自然灾害和恐怖主义的变化；我们已经外包商业活动的第三方失败；我们系统的重大故障或中断；我们无法保留高质量的员工和管理；税法的变化和应用不确定性；汇率波动；市场状况不利或降级为我们债务的信用评级；定义福利养老金计划资产的市场价值变化以及用于重视计划负债的市场相关假设；违反公认的道德业务标准或适用法律；以及在RELX PLC向美国证券交易委员会提交的文件中不时提及的其他风险。
转录因子簇作为信息传输剂
解密基因如何解释细胞核内转录因子（TF）浓度的信息仍然是基因调节中的一个基本问题。最近的进步揭示了TF分子的异质分布，对精确解码浓度信号提出了挑战。使用荧光果蝇胚胎中荧光标记的TF双子体的高分辨率单细胞成像，我们表明双子体簇中的双聚体积累保留了母体双聚体梯度的空间信息。这些集群通过强度，大小和频率提供精确的空间提示。我们进一步发现，双子靶基因以增强子结合亲和力依赖性方式与这些簇共定位。我们的建模表明，聚类为全球核浓度提供了更快的传感机制，而不是通过简单增强子检测到的自由扩散的TF分子。
量子信息理论中的不对称克隆
我的第一句话要感谢我的主管ClémentPellegrini和Ion Nechita，这给了我在他们的监督和建议下获得博士学位的机会。在这三年中，他们的友善和支持是本文成功的必不可少的。感谢您给我机会参加许多会议，讲习班和暑期学校。这些宝贵的经验极大地丰富了我的研究和学术网络，我深表感谢。我要感谢Guillaume Aubrun，Omar Fawzi和Michael Wolf，他们接受了审查此手稿并非常小心。我还要感谢Antonio Ancin，Fabrice Gamboa和Maria Jivulescu接受我的论文辩护陪审团的成员。我要对DeMathématiquesde Toulouse研究所的常任成员和概率团队表示深切的感谢，我有机会讨论数学和其他学科。我特别感谢Tristan Benoist和Reda Chhaibi，他们的建议和鼓励对我的进步至关重要。，我要感谢所有是图卢兹量子团队的一员，或者过去曾与我们一起参加论文，实习或只是访问。感谢Arnaud，Pierre，Khurshed，Jan-Luka，Linda，Satvik，Qing-Hua，Sang-Jun以及今年加入我们的所有新学生。感谢我们的第一个博士后安娜！当然要感谢Faedi，我与他一起度过了很多小时的黑板或饮料。当然，感谢您帮助我提高塔罗牌技能。。我要感谢我在Math-ématiquesde Toulouse学院的所有博士生和博士后，我很高兴见面，并且我在公园里度过了一个愉快的时光，在实验室里度过了一段美好的时光，或者在公园里的野餐或Bier-Garten的饮料。感谢您组织实验室中的所有学生活动，尤其是学生研讨会。There are so many of you, so to mention just a few, thank you to Nicolas , Sophia , Paola , Lucas , Perla , Alberto , Fanny , Michèle , Clément , Étienne , Viviana , Anthony , Virgile , Joachim , Corentin , Mahmoud , Alain , Fu-Hsuan , Javier , Axel , Louis , I would also like to thank all the PhD students and在过去三年中，在理论物理实验室中欢迎我在物理学家中欢迎我的博士后。感谢您的所有游泳池，餐厅和电影夜晚。。感谢最好的咖啡室和研讨会上的所有讨论。特别感谢Bhupen，
使用 transformers 根据 DNA 序列和转录后信息预测基因表达水平
背景与目标：近年来，由于基因表达水平的潜在临床应用，预测基因表达水平至关重要。在此背景下，Xpresso 和其他基于卷积神经网络和 Transformer 的方法首次被提出用于此目的。然而，所有这些方法都使用标准的独热编码算法嵌入数据，从而产生非常稀疏的矩阵。此外，该模型没有考虑基因表达过程中最重要的转录后调控过程。方法：本文提出了 Transformer DeepLncLoc，一种通过处理基因启动子序列来预测 mRNA 丰度（即基因表达水平）的新方法，将该问题作为回归任务进行管理。该模型利用基于 Transformer 的架构，引入 DeepLncLoc 方法执行数据嵌入。由于 DeepLncloc 基于 word2vec 算法，因此它避免了稀疏矩阵问题。结果：该模型包含了与 mRNA 稳定性和转录因子相关的转录后信息，与最先进的方法相比，其性能显著提高。Transformer DeepLncLoc 的 R 2 评估指标达到 0.76，而 Xpresso 的 R 2 评估指标为 0.74。结论：Transformer 方法中的多头注意力机制适用于对 DNA 位置之间的相互作用进行建模，从而克服了循环模型。最后，在管道中整合转录因子数据可显著提高预测能力。