使用代表10个被子植物家族的56个基因组敏捷的植物标本室DNA术语,发现重叠的读取对发生在大约80%的读取对中。合并了这种重叠对后,所得的片段及其长度分布被认为反映了实际的DNA碎片。类似于古代DNA中的发生,我们发现在标本室材料中碎片末端的嘌呤过分占代表性。碎片长度的分布适合伽马而不是指数分布,而与标本年龄显然相关。观察到的伽马分布将表明高阶降低动力学,这意味着在降解过程中起作用多种过程。可能,与非重复的植物基因组相比,此处使用的基因组掠夺数据,其中重复序列或隔室具有过多的代表性,具有偏见的基因组片段长度分布和半衰期,但没有可用的数据可用于检验该假设。总体而言,我们的结果表明,我们无法确认是否存在植物档案DNA半寿命以及其速率是多少。
链接预测是图数据中的一个基本问题。在其最现实的环境中,问题包括预测一组断开对的节点对之间的丢失或将来的联系。图形神经网络(GNN)已成为链接预测的主要框架。基于GNN的方法将链接预测视为二进制分类问题,并处理极端类不平衡 - 真实图非常稀疏 - 通过对(随机均匀)进行抽样(随机均匀),不仅是用于培训,而且用于评估的脱节对。但是,我们表明,在平衡设置中链接预测的GNN的报告并不能转化为更现实的不平衡设置,并且在han-dling稀疏性方面,基于更简单的基于拓扑的方法通常会更好。这些发现激发了基于相似性的链接预测方法,该方法采用(1)基于节点属性的图形学习来增强拓扑启发式启发式,(2)解决类不平衡的排名损失,以及(3)负面采样方案,通过图分划分有效地选择硬训练对。实验表明,冰淇淋的表现优于现有的基于GNN的替代方案。
当玩家抽出一张新牌时,他们首先要查看牌面的图像,记住牌上的动物图案,以便稍后尽可能多地配对。每个玩家都拿着牌,牌面朝向其他玩家。通过放下牌来配对并抽出新牌,你手中的动物牌会在整个游戏过程中不断变化。这正是为了刺激额叶和顶叶中对心理能力很重要的脑细胞(请参阅规则手册末尾的信息)。
德国帕德博恩大学的 Christine Silberhorn 和她的同事开发出了一种成功率相对较高的新方法 [ 1 ]。他们使用单个光源连续生成偏振纠缠光子对。生成第一对光子后,其中一个光子被存储在光学环路中。当光源生成新的光子对时(这可能需要多次尝试),其中一个光子会与存储的光子发生干涉。如果成功,这种干涉将产生四光子纠缠态。该过程可以继续进行(生成新的光子对并存储一个光子),直到达到所需的多光子状态。
摘要:纠缠在量子信息处理中起着至关重要的作用。由于其独特的材料特性,碳化硅最近成为可扩展实现先进量子信息处理能力的有希望的候选者。然而,迄今为止,在碳化硅中仅报道了核自旋的纠缠,而纠缠光子源,无论是基于块体还是芯片级技术,仍然难以捉摸。在这里,我们首次报告了集成碳化硅平台中纠缠光子源的演示。具体而言,通过在4H绝缘体上碳化硅平台中的紧凑微环谐振器中实现自发四波混频,在电信C波段波长处有效地产生强相关的光子对。在泵浦功率为 0 时,最大巧合与意外比率超过 600。17 mW,对应的成对率为 ( 9 ± 1 ) × 10 3 对/秒。针对此类信号-闲置光子对创建并验证了能量-时间纠缠,双光子干涉条纹的可见度大于 99%。还测量了预期的单光子特性,预期的 𝑔 ( 2 ) ( 0 ) 约为 10 − 3 ,表明 SiC 平台有望成为量子应用的完全集成、CMOS 兼容的单光子源。