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制药商的 DNA“指纹”可与胶囊和包装联系起来
2 人链（绿色袋子）和 3 人链（红色袋子）胶囊的制作、包装和运输流程图。每条链重复此过程五次，每条链总共 10 个 ZLB 和 50 个胶囊。参与者 A 在包装胶囊（2 人链）时只接触胶囊（2 人链和 3 人链）和 ZLB。参与者 B 在包装成 ZLB（3 人链）时只接触胶囊，参与者 C 只接触 ZLB（2 人链和 3 人链）的外表面。图片来源：Forensic Science International：Genetics (2024)。DOI：10.1016/j.fsigen.2024.103182
科学家创造出一种寿命更长的激子，或将为量子信息科学带来新的可能性
“如果我们想在量子计算方面取得进展并创造更具可持续性的电子产品，我们需要更长的激子寿命和不依赖电子电荷的新信息传输方式，”领导这项研究的亚历山德拉·兰扎拉 (Alessandra Lanzara) 表示。兰扎拉是能源部劳伦斯伯克利国家实验室 (Berkeley Lab) 的高级教职科学家和加州大学伯克利分校物理学教授。“在这里，我们利用拓扑材料的特性来制造一种寿命长且对无序性非常强大的激子。”
在具有更长范围相互作用的量子模型的保形歧管上的拓扑过渡
试图显示具有更长范围相互作用的量子ISING模型的共形歧管上的拓扑转变。该模型哈密顿系统具有不同的间隙相位，具有不同的拓扑指数，并且根据横向场的存在和不存在，也具有不同的量子临界线。我们还提供了参数空间不同机制的中心电荷。在存在和不存在横向场的情况下，以及C的非宇宙特征，我们明确显示了关键，拓扑和中央电荷（C）的相互作用。我们显示了在存在横向场的情况下，在存在横向场的情况下，LIFSHITZ过渡是如何发生的。我们明确地表明了保形场理论（CFT）临界性和非CFT临界性的存在。我们提出了一个明确的计算，以找到多项式函数与Anderson-Pseudo自旋模型Hamiltonian之间的关系。我们的结果比非互动的许多人体系统的存在结果更丰富。这项工作不仅提供了保形场理论拓扑状态的新观点，而且还提供了低维量子系统的许多身体系统。
使用 ZX 演算简化稳定器分解模拟量子电路 Kissinger, A.; Wetering, JMM van de 2022，文章 / 致编辑的信
摘要 我们介绍了一种用于量子电路强经典模拟的增强技术，该技术将“稳定器求和”方法与基于 ZX 演算的自动简化策略相结合。最近有研究表明，通过将电路中的非稳定器门表示为魔法状态注入，并将它们一次分解为 2-6 个状态的块，可以对量子电路进行经典模拟，从而获得（可有效模拟的）稳定器状态的总和，并且比简单方法的项少得多。我们将这些技术从具有魔法状态注入的 Clifford 电路的原始设置改编为通用 ZX 图，并表明通过将这种“分块”分解与基于 ZX 演算的简化策略交错，我们可以获得比现有方法小几个数量级的稳定器分解。我们说明了这种技术如何对具有多达 70 个 T 门的随机 50 和 100 量子比特 Clifford + T 电路的输出以及 Bravyi 和 Gosset 先前考虑过的具有超过 1000 个 T 门的隐藏移位电路系列执行精确范数计算（从而进行强模拟）。
碳纳米管中暗三重态激子的量子限制发生率 Palotás, J.; Negyedi，M.； Kollarics，S.；牛蒡，A.；罗林格，P.；皮克
摘要：单壁碳纳米管 (SWCNT) 的光物理因其在光收集和光电子学中的潜在应用而受到深入研究。SWCNT 的激发态形成强结合的电子-空穴对，激子，其中只有单重态激子参与应用相关的光学跃迁。长寿命的自旋三重态阻碍了应用，但它们成为量子信息存储的候选者。因此，非常需要了解三重态激子的能量结构，特别是 SWCNT 手性依赖的方式。我们使用专用光谱仪报告了对几种 SWCNT 手性的三重态复合发光（即磷光）的观察结果。这得出了单重态-三重态间隙与 SWCNT 直径的关系，并遵循基于量子约束效应的预测。在高微波功率（高达 10 W）辐射下的饱和度可以确定三重态的自旋弛豫时间。我们的研究敏感地区分了最低光学活性状态是从同一纳米管上的激发态填充的，还是通过来自相邻纳米管的福斯特激子能量转移填充的。关键词：碳纳米管、光学检测磁共振、弛豫时间、量子约束、分子标尺、福斯特激子转移 U
减少量子电路中非 Clifford 门的数量 Kissinger, A.; Wetering, John van de 2020，文章 / 致编辑的信（Physical Review A
我们提出了一种减少电路中非 Clifford 量子门（特别是 T 门）数量的方法，这是有效实现容错量子计算的重要任务。此方法与大多数基准电路中无辅助 T 计数减少的先前方法相当或优于后者，在某些情况下可带来高达 50% 的改进。我们的方法首先将量子电路表示为 ZX 图，这是一种张量网络结构，可以根据 ZX 演算规则进行变换和简化。然后，我们扩展了最近的简化策略，添加了一个不同的成分，即相位小工具化，我们使用它通过 ZX 图传播非 Clifford 相位以找到非局部抵消。我们的程序可不加修改地扩展到任意相位角和变分电路的参数消除。最后，我们的优化是自检的，也就是说，我们提出的简化策略足够强大，可以独立验证输入电路和优化输出电路的相等性。我们已经在开源库 P y ZX 中实现了本文的例程。
pygraft：触手可及的合成模式和知识图的可配置生成
摘要。知识图（kgs）已成为突出的数据表示和管理范式。通常受到架构（例如，本体论）的基础，KGS不仅捕获了事实信息，而且捕获了上下文知识。在某些任务中，一些公斤将自己确立为标准基准。但是，最近的工作概述依靠有限的数据集集合不足以评估方法的概括能力。在一些数据敏感领域（例如教育或医学）中，对公共数据集的访问更加有限。为了纠正上述问题，我们释放了Pygraft，这是一种基于Python的工具，生成了高度定制的域 - 不可能的模式和KGS。合成的模式包含各种RDF和OWL构建体，而合成的KG则模仿了真实世界KGS的字符和规模。最终通过运行描述逻辑（dl）追求来确保生成资源的逻辑一致性。通过提供单个管道中同时产生模式和kg的方式，Pygraft的目的是赋予在基于图形的机器学习（ML）或更一般的KG处理等领域的基准新颖方法中生成更多样化的kgs。在基于图的ML中，这应该促进对模型性能和概括能力的更全面评估，从而超越了可用基准的有限收集。Pygraft可在以下网址提供：https：//github.com/nicolas-hbt/pygraft。
已发布版本的引用（APA）：Sopic, M., Vilne, B., Gerdts, E., Trindade, F., Uchida, S., Khatib, S., Wettinger, S. B., Devaux, Y., & Magni, P
需要采用多组学方法来改善 ASCVD 管理 ASCVD（见词汇表）仍然是一项持续的全球健康挑战，是导致过早死亡和生活质量下降的重要原因。它源于可改变的（例如生活方式、吸烟、饮酒、未控制的高血压、高胆固醇血症、肥胖和 2 型糖尿病）和不可改变的（即遗传背景、年龄和性别）风险因素的复杂相互作用 [1]。当前管理 ASCVD 的模式很大程度上依赖于临床风险算法，例如欧洲的系统冠状动脉风险评估 2 (SCORE2) 系统 [2]。然而，风险评分主要依赖于有限的一组传统风险因素，可能会忽略代表性不足的亚群 [3-5]（框 1）。这种背景凸显了对 ASCVD 管理更全面、更整体的方法的必要性。为实现这一目标，需要开展多模式研究，首先阐明 ASCVD 之外的复杂病理机制，进而发现新的生物标志物和治疗靶点，以个性化方式改善 ASCVD 管理。通过结合从基因型到表型的数据以及涵盖整个组学学科范围的无数分子中间体，我们可以更深入地了解动脉粥样硬化的复杂性并减轻其社会负担。不同组学，包括基因组学 [ 6 ， 7 ]、表观遗传学 [ 8 ]、转录组学 [ 9 ]、蛋白质组学 [ 10 ] 和代谢组学 [ 11 – 13 ]，有助于全面了解动脉粥样硬化的各个分子和病理生理方面，这对临床应用至关重要。
Sanger 生命之树 HMW DNA 碎片化：用于 PacBio HiFi 的 Diagenode Megaruptor®3
本方案描述了使用 Diagenode Megaruptor®3 从 MagAttract v.1、Plant MagAttract v.1 或 Plant MagAttract v.2 Sanger Tree of Life HMW DNA 提取方案中对 HMW DNA 进行片段化。该过程对于从生命之树计划涵盖的所有分类群中提取 DNA 非常有效，DNA 被剪切成平均 12-20 kb 大小的片段。然而，具有挑战性的样本包括那些浓度高或粘度大的样本，以及 DNA 提取后含有污染物或杂质的样本。该方案的输出是剪切的 DNA，可以使用手动或自动 SPRI 方案将其用于碎片 DNA 清理。该协议已更新为 Sanger Tree of Life HMW DNA Fragmentation：Diagenode Megaruptor® 3 for LI PacBio，以处理由 Sanger Tree of Life HMW DNA Extraction：Automated MagAttract v.2、Automated Plant MagAttract v.3 和 Automated Plant MagAttract v.4 协议产生的样本。
基金的中等动态资产优化基金旨在实现媒介至长期的通货膨胀表现。投资组合
基金的中等动态资产优化基金旨在实现媒介至长期的通货膨胀表现。投资组合将投资于中等风险状况（与南非的多项资产中等股权一致），以寻求资本保存和收入的投资者。投资组合的投资目标将通过根据该法案投资集体投资计划来实现。投资组合将使用定量投资策略来选择基础投资组合。投资的分配包含在Cogence Discovery中等动态资产优化基金资金基金中，将适合退休基金。投资组合将符合有关退休投资组合的立法（《养老基金法》第28条），因此适合作为退休投资组合的投资工具。