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mRNA 移动组：从噪声中解读信号的挑战和机遇
生物体通讯需要对通过空间或时间发送到接收细胞的信息进行编码，然后解码该信息以激活下游响应。定义什么是功能信号对于理解细胞间通讯至关重要。在这篇评论中，我们深入研究了长距离信使 RNA (mRNA) 运动领域已知和未知的内容，并从信息论领域汲取灵感，以提供有关功能性信号分子定义的观点。尽管许多研究支持数百到数千个 mRNA 通过植物维管系统进行长距离运动，但只有少数这些转录本与信号功能有关。由于我们目前对影响 mRNA 移动性的因素缺乏了解，因此很难确定移动 mRNA 是否通常在植物通讯中发挥作用。进一步深入了解有关移动 mRNA 本质的未解决问题，有助于理解这些大分子的信号传导潜力。
补充信息：利用薄硅量子阱降低量子点中的电荷噪声
其中，我们计算形成量子阱的平面数 ( n qw ) 并乘以 d qw 。因此，厚度测量的预期不确定性在于是否考虑了阱的初始平面和最后一个平面，即标准偏差由 σ = 2 d qw 给出。考虑到这一点，对于异质结构 B，其中 x = 0.31，在量子阱的不同区域 n qw = 33（3 次）和 34 进行了四次不同的测量，计数（002）平面。在平均实验 δ 为 -1.6±0.2 % 的情况下，我们得到 d qw = 2.704±0.007 Å，从而得到平均厚度 t qw = 9.0±0.5 nm。对于异质结构 C，x = 0. 31 并进行了两次计数 (002) 面的测量，n qw = 19 和 20。根据平均实验 δ -1.7±0.5 %，我们获得 d qw = 2 . 701 ± 0 . 014 Å，从而得出平均厚度 t qw = 5 . 3 ± 0 . 5 nm。
无监督的机器学习应用程序，以识别MOSFET晶体管电离辐射效应的噪声事件的单事件瞬变（集合）
本文介绍了K-均无监督的机器学习算法的新应用，以在电子设备的重合离子辐照实验中识别噪声中的单个事件瞬态（SET）事件的问题。我们通过分析MOSFET晶体管的几种重型离子照射产生的集合事件的实验数据集来探索K-均值算法的性能。分别使用隔离森林和随机森林算法研究了所选特征（平均偏差，偏度和峰度）的数据异常和有效性。结果表明，K均值算法具有很高的能力，可以使用前四个统计矩作为特征从噪声中识别事件，从而允许将这种方法用于现场事件检测和诊断，而无需以前的算法训练或实验数据的预先分析。
在傅立叶过滤波前传感，基本限制和定量比较中建模噪声传播
上下文。自适应光学器件（AO）是一种允许地面望远镜的角度分辨率的技术。波前传感器（WFS）是此类系统的关键组成部分之一，驱动基本的性能限制。目标。在本文中，我们专注于特定类别的WFS：傅立叶过滤波前传感器（FFWFSS）。此类以其极高的灵敏度而闻名。然而，缺乏任何类型的FFWF的清晰而全面的噪声传播模型。方法。考虑到读出的噪声和光子噪声，我们得出了一个简单而全面的模型，使我们能够了解这些噪声如何在线性框架中的相重建中传播。结果。这种新的噪声传播模型适用于任何类型的FFWF，它允许人们重新审视这些传感器的基本灵敏度极限。此外，还进行了广泛使用的FFWFSS之间的新比较。我们专注于使用的两个主要FFWFS类：Zernike WFS（ZWFS）和金字塔WFS（PWFS），从而带来了对其行为的新理解。
有效空气质量和噪音管理的评估距离
本出版物是一套 EPA 指导工具之一，供规划部门、开发商、持牌和无牌工业工厂的所有者、规划和其他顾问、政府部门和社区使用。它包含 EPA 就拟议的新建或扩建开发项目、规划和设计规范修正案或持牌工业流程变更提供建议所依据的信息。本出版物解释了需要向 EPA 提供哪些类型的信息，以促进申请/提交的顺利处理和评估，避免不必要的延误和支持者的成本。
使用张量网络解码器对泡利噪声进行量子编码的随机 Clifford 电路
其中 p I + p X + p Y + p Z = 1。我们主要考虑去极化噪声的情况 p X = p Y = p Z = p / 3，p I = (1 − p )。▶ 众所周知 1 使用随机 Clifford 单位向量进行编码，可以实现称为哈希界限的速率
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
NEF 验证研究：（2）飞机噪音及其影响的审查
在本介绍之后，本报告包括六章技术材料，随后是一章结论。第 2 章回顾了 NEF 措施和其他早期飞机噪音措施的历史发展，以及目前加拿大土地使用规划中飞机噪音限值的起源。第 3 章广泛研究了飞机噪音对人类的影响。回顾了现有研究并提出了一些新的分析。第 4 章考虑了与 NEF 措施基本原则相关的各种具体问题。第 5 章讨论了针对飞机噪音的各种可能的对策。第 6 章比较了其他国家管制飞机噪音的方法。第 7 章汇集了前面几章的材料，以建立飞机噪音水平可接受限值的新值。最后，第 8 章提出了总结本报告各章研究结果的结论。
通过深度学习实现实时降噪
生物测量通常受到大量非平稳噪声的污染，需要有效的降噪技术。我们提出了一种新的实时深度学习算法，该算法可以自适应地产生与噪声相反的信号，从而发生破坏性干扰。作为概念验证，我们通过使用定制的、灵活的、3D 打印的复合电极降低脑电图中的肌电图噪声来展示该算法的性能。使用此设置，通过消除宽带肌肉噪声，EEG 的信噪比平均提高了 4dB，最高提高了 10dB。这一概念不仅可以自适应地提高 EEG 的信噪比，还可以应用于广泛的生物、工业和消费者应用，例如工业传感或降噪耳机。