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对小量子处理器的连续参数化量子门的样本有效验证
大多数近期量子信息处理设备将无法实现量子误差校正和相关的逻辑量子门集。相反，量子电路将使用设备的物理NATIVE GATE直接进行。这些天然门通常具有参数化（例如，旋转角度），该参数为执行连续的操作范围提供了效果。验证对于在这些设备的可靠性中获得信心很重要。在这项工作中，我们展示了一种方法，用于对小量子处理器的连续参数化量子的样本验证，最多约为10吨。此过程涉及生成从设备的天然门集中选择的随机参数层的随机分析，然后随机堆积与此序列的近似近相，以便执行该设备上的完整座位应在其初始状态附近离开该设备。我们表明，通过这项技术进行的估计值的差异低于通过跨凝结基准标记进行的实现估计值。这提供了实验 -
考虑 DLR 安全约束的可再生能源接入对自动重构混合交直流微电网随机能量管理的敏感性分析
摘要 — 本文旨在研究在存在可再生能源并考虑动态线路额定值 (DLR) 约束的情况下随机可重构混合交直流微电网 (MG) 的最优调度。DLR 是一个实际限制，可能会影响线路的载流量，特别是在孤岛模式下，当线路在与公用事业互连点缺乏主发电源时达到最大容量。为了防止线路过载，开发了重构技术，通过一些预置开关来改变网络的拓扑结构。采用线性化技术来解决节点交流功率流和 DLR 约束的非线性问题。无迹变换技术用于模拟不确定性，包括可再生能源发电、每小时负荷需求和每小时市场价格以及 DLR 不确定性，例如太阳辐射、风速和环境温度。最后，进行敏感性分析，以了解风速和太阳辐射对混合交流-直流 MG 能量管理的影响。在改进的 IEEE-33 总线测试系统上检查了所提出方法的性能，证明了所提出的技术在最小化混合
金属有机框架及其复合材料的各向异性
表面活性剂浓度与样品液滴的直径成正比。29浊度法是快速量化微生物的另一种方法。该方法基于以下理论：在低pH值下脂肽生物表面活性剂的溶解度将降低，并且该方法适合对高浓度脂肽溶液的定量分析。30高性能液相色谱（HPLC）也用于致命蛋白肽生物表面活性剂的定性和定量分析。通常通过紫外检测器分析，但是脂肽的紫外线吸收相对较弱，并且不适合定量分析较低浓度的脂肽溶液。31 - 33当脂肪肽从1-溴乙酰基苯乙烯衍生而来时，可以通过肾上腺探测器对其进行分析。34尽管改进的HPLC方法克服了脂肽溶液的痕量检测的限制，但脂肽的检测极限较低，但衍生过程很复杂，并且准确的定量阳离子范围受到限制。此外，据报道了一种基于可见的颜色shi s筛查表面上产生的新定量方法。35可以通过颜色变化来筛选表面表面菌株的菌株很方便，但是该方法的定量准确性不是很好。还采用了其他方法或技术来估计通过傅立叶变换红外（FT-IR）表格 - 36个溶血活性37或界面张力测试在筛选菌株期间生物表面活性剂的产量。但是，由于过程的复杂性或不方便的校准，这些方法不适用于生物表面活性剂的快速和准确定量。石油扩散技术是定量分析生物表面活性剂含量的好方法。它依靠生物表面活性剂来减少油LM的表面张力，以在油LM的中心形成一个油扩散环，然后根据扩散环的直径来判断生物表面活性剂的含量。但是，传统石油传播技术的不稳定和巨大错误限制了其进一步的应用。不同的分析方法具有其自身的特征，并且这些分析方法的建立使生物表面活性剂的定量分析和越来越完善的表面活性剂量筛选，这也为本文开发提供了理论基础。这项研究旨在修改先前描述的定性石油扩散技术38，以便将其定期应用以量化生物表面活性剂的浓度。它包括（1）通过优化油性材料，图像采集和计算方法来估计修饰的油扩散技术。（2）完全准确的定量阳离子25 - 300毫克每L rhamnolipid标准溶液，5 - 200 mg每L脂蛋白肽标准溶液，以及快速定量单类生物性活性剂溶液。（3）通过建立不同生物表面活性剂标准解决方案的定量标准曲线，比较和分析了改进的技术和传统技术的优势。最后，判断了油样水样中鼠李糖脂和脂肽的含量。结果为研究微生物油位移技术机制提供了一些理论和数据支持。
论人工智能在精神病学中的作用
根据最新的成人精神病学发病率调查，英格兰大约六分之一的成年人符合精神障碍的标准。1然而，在许多情况下，尽管仍存在污名化和资源过度紧张的情况，我们仍然依赖这些人来争取自己的诊断和治疗。显然，问题是多方面的，人工智能（AI）并不是灵丹妙药。然而，在本分析中，我将论证人工智能是一种工具，可以利用它来减轻未来精神卫生服务日益加重的负担。虽然没有单一的可接受定义，但艾达·阿琳·乔伊纳将人工智能描述为“能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统的理论和开发，例如视觉感知、语音识别、决策和语言间翻译”。2由于“人类智能”是主观的，因此人工智能领域是动态和多样化的。机器学习是一个更具体的术语，指的是人工智能技术的一个子集，它允许机器自动从过去的数据中学习，而无需显式编程。深度学习是机器学习的一个子集，它使用一种称为神经网络的特殊建模技术从数据中学习。这将在深度学习部分进行更详细的讨论。在本文中，我通过跟踪患者的诊断、监测和治疗过程来探索人工智能在精神病学中的作用。最后，我提请大家注意伦理问题和该技术的当前局限性，这些问题可能会成为其采用的障碍。
反选择标记 PIGA 在工程设计缺失细胞系中的应用以及 CRISPR 缺失效率的表征
CRISPR / Cas9 系统是一种基因组工程技术，已应用于基因的插入/缺失突变以及靶基因的缺失和替换。在这里，我们描述了人类 X 染色体上 PIGA 基因座上的成对 gRNA 缺失，范围从 17 kb 到 2 Mb。我们发现缺失大小和缺失效率之间没有明显的线性相关性，拓扑关联域对缺失频率没有实质性影响。利用这种精确的缺失技术，我们设计了一系列设计缺失细胞系，包括一种缺失两个 X 染色体反选择（负选择）标记 PIGA 和 HPRT1 的细胞系，以及带有每个单独缺失的其他细胞系。PIGA 编码糖基磷脂酰肌醇 (GPI) 锚生物合成装置的组成部分。 PIGA 基因反选择标记具有独特的特点，包括现有的单细胞水平 PIGA 功能和功能丧失检测，以及存在一种有效的反选择剂 proaerolysin，我们经常用它来筛选表达 PIGA 的细胞。这些设计细胞系可以作为具有多种选择标记的通用平台，可能特别适用于大规模基因组工程项目，例如 Genome Project-Write (GP-write)。
ReMOT 控制递送 CRISPR-Cas9 核糖核蛋白复合物以诱导疾病媒介蚊子淡色库蚊的种系诱变
淡色库蚊复合体分布广泛，导致蚊媒疾病在人类中的传播难以预防。使用 CRISPR/Cas9 基因编辑是一种有效的技术，有可能解决日益严重的蚊媒疾病问题。本研究利用 ReMOT 控制技术在淡色库蚊中生产转基因蚊子。通过注射 60 只成年雌蚊建立了显微注射系统——需 14 µ l 注射混合物，使用≤1 µ l 的内体释放试剂（氯喹或皂苷）不会发生沉淀。在采血后 24 小时（卵黄发生高峰期）注射 P2C 增强型绿色荧光蛋白-Cas9（P2C-EGFP-Cas9）核糖核蛋白复合物进入卵巢的效率为 100%。利用此方法进行KMO敲除，我们发现当通过ReMOT Control将P2C-Cas9 RNP复合物注射到淡色库蚊成年血淋巴中时，卵巢中也能发生基因编辑。在氯喹组，筛选出的2,251只G 0 子代中，9只个体表现出白眼和马赛克眼表型。在皂苷组，筛选出的2,462只G 0 子代中，观察到8只突变个体。测序结果显示13 bp的缺失，进一步证实了发生基因编辑的事实。总之，ReMOT Control在淡色库蚊中的成功应用，不仅为该方法提供了基本参数（注射参数和注射时间），而且有利于蚊虫生物学和防治的研究。
评估农业废物肥料和家禽肥料的潜力
摘要尼日利亚的尼日尔三角洲地区遭受石油污染，这会影响生态系统功能和人类健康，这需要找到利用当地资源的可持续补救选择。在这项工作中，主要用作农业目的的牛粪（CM）和家禽粪（PM），用于在实验室尺度上生物化原油污染的土壤。除了容易访问外，CM和PM还具有可持续的生物外源，可用于多种微生物，可用于生物学。在1.5个月研究结束时，评估了修正案对NC 10 -NC 40范围内指定的石油总碳氢化合物（STPH）的影响。与CM污染的土壤相比，观察到在PM对土壤中的STPH降解明显更高（23％）；自然衰减土壤（Rena）增加了1％的降解。分析的样品中的前主导级分数为NC 16 -NC 35。与CM修订选项相比，PM修正案可以更好地对这些部分进行生物修复。此外，生物塑料比修正案与受污染的土壤的影响表明，每种形成的生物添加的比率为1：1（w/w）的比率比比率1：2（w/w）更好，这表明修正的量较高，而污染的土壤与污染的土壤的量越高，则有效的生物化量越有效。这项研究的结果证明了PM作为可持续，负担得起和本地生物修复技术的潜力，该技术在尼日尔三角洲的原油污染的土壤中恢复了土壤。
将BERT与LDA结合：改进的主题建模在孟加拉语语言中
摘要 - 主题建模是一种广泛使用的技术，用于从未标记的文本数据中提取隐藏的模式，从而促进了各种功能，例如文档组织，内容建议和检索。尽管传统上应用于英语文本，但主题建模最近在其他语言中获得了吸引力，包括孟加拉语，这是由于孟加拉语内容在线的日益增长的驱动而驱动。最近的研究已将某些主题建模方法应用于孟加拉语，但其在绩效方面的有效性尚未得到充分影响。本文介绍了Bert-LDA（一种混合主题建模的方法），应用于孟加拉新闻语料库，其中包括从在线孟加拉新闻门户收集的各种类别的文章。潜在的dirichlet分配（LDA）是一个概率模型，将每个文档表示为主题的混合，而Bert-LDA则利用了Bert上下文嵌入的语义丰富，结合了LDA的强大主题建模功能。通过整合两种方法的优势，我们的方法旨在提高本伽利文本主题建模的性能。实验结果表明，所提出的BERT-LDA模型始终优于各种评估指标的传统主题建模技术，从而在从孟加拉语文本数据中提取有意义的见解方面有了重大改进。
基于可解释人工智能的钢板制造故障诊断和洞察收集
摘要 — 随着工业 4.0 的到来，数据科学和可解释人工智能 (XAI) 在最近的文献中引起了相当大的兴趣。然而，就计算机编码和必要的数学工具而言，进入 XAI 的门槛确实很高。对于钢板故障诊断，这项工作报告了一种将基于 XAI 的见解纳入数据科学开发高精度分类器过程的方法。使用合成少数过采样技术 (SMOTE) 和中心点概念，从 XAI 工具中获得见解。已经收获了 Ceteris Peribus 配置文件、部分依赖性和故障配置文件。此外，还从优化的随机森林和关联规则挖掘中提取了 IF-THEN 规则形式的见解。将所有见解整合到一个集成分类器中，已实现 94% 的 10 倍交叉验证性能。总而言之，这项工作做出了三个主要贡献，即：：基于利用 medoids 和 SMOTE 的方法，收集见解并纳入模型开发过程。其次，这些见解本身就是贡献，因为它们使钢铁制造业的人类专家受益，第三，已经开发出高精度故障诊断分类器。
接触式触觉显示中空间差异问题的视觉引导
摘要 — 在虚拟环境中，视觉和触觉场景之间的空间差异会对用户的表现和体验产生负面影响。本文展示了在具有接触式触觉显示器的触觉增强虚拟系统中，由于姿势差异而导致的空间差异是如何发生的。为了缓解这个问题，我们提出了视觉引导，这是一种动态操纵视觉场景以补偿差异的算法。在涉及按钮按下任务和±150 mm 和±40 ◦ 之间的空间差异的一对研究中验证了该算法的有效性。实验结果表明，使用该技术的差异试验产生的错误率和速度峰值数量（代表目标运动的数量）与零空间差异试验中达到的相当。此结果也是在无需专门的适应或训练过程的情况下实现的，从而确保用户可以立即使用该算法。一对后续研究还表明，该算法对模拟器晕动症的主观评分影响不大，这表明偶尔使用该算法不会对用户对虚拟环境的体验产生负面影响。我们相信，本文提出的视觉引导算法可用于在结合遭遇式触觉显示的各种触觉训练应用中创造更有用、更引人注目的体验。