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劳伦斯伯克利国家实验室
直接从神经信号解码行为、感知或认知状态对于脑机接口研究至关重要，也是系统神经科学的重要工具。在过去十年中，深度学习已成为从语音识别到图像分割等许多机器学习任务的最新方法。深度网络在其他领域的成功引发了神经科学领域新一轮的应用浪潮。在本文中，我们回顾了深度学习的神经解码方法。我们描述了用于从从脉冲到 fMRI 的神经记录模式中提取有用特征的架构。此外，我们探索了如何利用深度学习来预测包括运动、语音和视觉在内的常见输出，重点是如何将预训练的深度网络作为复杂解码目标（如声学语音或图像）的先验。深度学习已被证明是一种有用的工具，可用于提高广泛任务中神经解码的准确性和灵活性，我们指出了未来科学发展的领域。
用蛋白水解靶向靶向嵌合体（...
摘要：Na 3 BI是第一个实验验证的拓扑狄拉克半学（TDS），是托管相对论迪拉克费米斯的石墨烯的3D类似物。从基本的角度来看，其非常规动量 - 能量的关系很有趣，具有令人兴奋的物理特性，例如手性荷载体，手性异常和弱反定位。它还显示出实现拓扑电子设备（例如拓扑晶体管）的希望。在这篇综述中，提出了过去几年在Na 3 BI上取得的实质进展的概述，重点是通过分子束外途径合成的技术相关的大面积薄膜。引入了基于Na 3 BI的独特电子特性的关键理论方面。接下来，审查了不同底物的增长过程。光谱和微观特征被说明，并在不同兴奋剂方面对半古典和量子转运现象进行了分析。解决了由二维限制而产生的新兴特性，包括厚度依赖性和电场驱动的拓扑相变，对当前挑战和预期的未来进步的前景进行了探索。
劳伦斯伯克利国家实验室
自 19 世纪末的“电流之战”以来，交流电 (AC) 一直主导着配电。然而，近年来，直流电 (DC) 再次兴起，挑战了交流电。随着直流电源（光伏、电池存储）的使用增加、直流终端用途（电子产品、电动汽车、固态照明）以及电力电子技术的进步，建筑物中的直流配电已被提议作为一种在转型中的建筑行业中实现更高效率、成本节约和弹性的方法。许多研究通过功率损耗模拟（Gerber 等人，2018 年；Denkenberger 等人，2012 年；Fregosi 等人，2015 年）或实际测量（Boeke 和 Wendt，2015 年；Noritake 等人，2014 年）估计了在具有现场直流发电、存储和负载的建筑物中直流配电的潜在节能效果。
劳伦斯伯克利国家实验室
量子算法能够利用多项式数量的量子比特探索指数级的多种状态，因而在各类工业和科学应用中前景广阔。量子游走是研究最为深入的量子算法之一 [1]。与经典随机游走一样，其量子变体也被广泛用于增强各种量子计算和模拟 [2,3]。虽然量子游走与经典随机游走有着本质区别，但量子算法接近经典算法还是有一定的限度 [4]。经典随机游走的一个有用特性是它可以用马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 进行有效模拟，因为后续运动仅取决于当前位置，而不取决于之前的历史。这种 MC 性质是一些模拟多体物理系统的算法的核心，其中生成过程近似于局部的。对于同样具有重要量子特性的物理系统，MCMC 的速度是以固有量子模拟的准确性为代价的。高能物理中的部分子簇射就是这样一个物理系统 [ 5 ]，其中夸克或胶子辐射出几乎共线的夸克和胶子簇射。真正的量子效应可以近似为 MCMC 的修正 [ 6 ]，但无法在经典 MCMC 方法中直接有效实现。考虑以下量子树：每一步，自旋为 1/2 的粒子可以向左移动一个单位或向右移动一个单位。经过 N 步，该系统形成一个二叉树，其中 2 N
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量子计算机的一个备受期待的应用是作为量子多体系统的通用模拟器，正如理查德·费曼在 20 世纪 80 年代所推测的那样。过去十年，量子计算在模拟量子系统静态特性（即小分子的基态能量）方面取得了越来越多的成功。然而，在当前到不久的将来的嘈杂中型量子计算机上模拟量子多体动力学仍然是一个挑战。在这里，我们展示了在 IBM 的 Q16 Melbourne 量子处理器和 Rigetti 的 Aspen 量子处理器上成功模拟非平凡量子动力学；即通过原子厚度的二维材料中的 THz 辐射超快速控制新兴磁性。其中包括执行此类模拟的完整代码和分步教程，以降低未来对这两台量子计算机进行研究的门槛。因此，这项工作为近期量子计算机上各种量子动力学的有前景的研究奠定了基础，包括 Floquet 态的动态局部化和噪声环境中量子比特的拓扑保护。
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量子计算中的挑战之一是将单一操作员合成为具有多组栅极复杂性的量子电路。通用单位的确切合成通常需要大量的门。我们通过放松统一的约束并通过块编码将其互换为Ancilla Qubits互换来提出一种新型的近似量子电路合成技术。这种方法结合了较小的块编码，易于合成，将其合成为较大的操作员的量子电路。由于使用块编码，我们的技术不仅限于统一操作员，还可以应用于任意操作员的合成。我们表明，在某些假设下，可以用Polyrogarithmic Gate的复杂性合成可以通过规范多地表表达近似的运算符。
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一目了然：劳伦斯·利弗莫尔国家...
s＆t任务 - 这是劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（LLNL）的标志。在为DOE/国家核安全管理局（NNSA）和其他联邦机构服务中，LLNL开发和应用世界一流的S＆T，以确保该国核威慑的安全，安全和可靠性。成立于1952年，LLNL还采用S＆T来面对从核扩散和恐怖主义到能源短缺以及威胁国家安全和全球稳定的气候变化的危险。使用涵盖科学和工程学的所有学科以及利用无与伦比的设施的多学科方法，实验室推动了界限，为反恐和不扩散，国防和智力以及能源和环境安全提供突破性。
劳伦斯·伯克利国家实验室
合成生物学的进步促进了将异源代谢途径掺入各种细菌底盘中，从而导致靶向生物产品的合成。然而，异源生产途径的总产量可能会遭受低浮标，酶滥交，有毒中间体的形成或对竞争反应的中间损失，这最终阻碍了其全部潜力。基于蛋白质的细菌微校区（BMC）的自组装，易于修饰的，提供了一种复杂的方法来克服这些障碍，通过充当与细胞的调节性和代谢网络解耦的自主催化模块。More than a decade of fun- damental research on various types of BMCs, particularly structural studies of shells and their self-assembly, the recruitment of enzymes to BMC shell scaffolds, and the involve- ment of ancillary proteins such as transporters, regulators, and activating enzymes in the integration of BMCs into the cell's metabolism, has signi fi cantly moved the fi eld 向前。这些进步使生物工程师能够设计合成的多酶BMC，以促进乙醇或氢的产生，增加细胞多磷酸盐水平，并将甘油转化为丙二醇或甲酸盐或丙酮酸。这些开创性的努力揭示了合成BMC的巨大潜力，以封装非本性多酶生化途径以合成高价值产品。