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广泛分布的植物物种的系统地理学揭示了隐秘的遗传谱系以及对变暖和干旱条件的平行表型反应
注：聚类是指系统发育分析中显示的 S . vulgaris 种群的遗传聚类关系（图 2）。显著影响以粗体表示。对于二元数据（发芽、开花、存活），采用二项分布；对于计数数据（花、叶、枝的数量），采用泊松误差分布。
大规模并行报告分析中基于序列的条形码偏差校正
大规模并行报告基因检测 (MPRA) 是一种高通量方法，用于评估数千个候选顺式调控元件 (CRE) 的体外活性。在这些检测中，候选序列被克隆到由独特 DNA 序列标记的报告基因的上游或下游。然而，标签序列本身可能会影响报告基因的表达，并导致测量的顺式调控活性出现重大潜在偏差。在这里，我们提出了一种基于序列的方法来校正标签序列特异性效应，并表明我们的方法可以显著减少这种变异源并提高 MPRA 对功能性调控变体的识别。我们还表明我们的模型可以捕获与 mRNA 转录后调控相关的序列特征。因此，这种新方法不仅有助于提高 MPRA 实验中对调控信号的检测，而且还有助于设计更好的 MPRA 协议。
平行电场和磁场对Rydberg的影响...
我们研究单层Rydberg状态的直接和间接磁脱糖，以及在外部平行电和磁场中的Xenes（硅，德国烯和Stanene）的双层异质结构，垂直于单层和异质结构。我们通过使用Rytova-keldysh的数值整合来计算Rydberg States，1 S，2 S，2 S，3 S，3 S和4 S的结合能，用于直接磁铁电位的电位，用于直接磁铁的潜力，以及Rytova-keldysh和rytova-keldysh和coulombys的潜力。后者允许了解筛查在Xenes中的作用。在外部垂直电场中，Xene单层的屈曲结构导致sublatices之间的潜在差异，从而使电子和孔质量调整磁性能量和磁性能量，以及磁磁相连的同系数（DMCS）。我们报告了电力和磁场对结合能和DMC的能量贡献。通过电力和磁场直接和间接杂志的能量贡献的可调性。还表明，直接激子的DMC可以通过电场调节，并且可以通过电场调谐间接磁性脱位的DMC，并通过HBN层的数量来操纵。因此，可以通过外部电气和磁场以及HBN层的数量来控制电子设备设计的可能性。Xenes单层和异质结构中磁性excitons的结合能和DMC的计算是新颖的，可以将其与实验结果进行比较。
北美家鼠快速气候适应和平行进化的基因组学
不同种群在相似的选择压力下，基因型和表型的平行变化提供了令人信服的适应性证据。家鼠（Mus musculus domesticus）最近定居在北美，生活在各种各样的环境中。在这里，我们测量了从北美西部纬度 21˚ 的五个种群中采样的家鼠的表型和基因型分化，并将我们的结果与北美东部的平行纬度梯度进行了比较。首先，我们表明小鼠在横断面之间在基因上存在差异，这表明它们在北美东部和西部的类似环境中独立定居。接下来，我们发现西部横断面两端的小鼠在体重和筑巢行为方面存在遗传差异，这与东部横断面的差异相似，表明表型发生了平行变化。然后，我们进行全基因组选择扫描和全基因组关联研究，以确定选择目标和体重候选基因。我们发现一些基因组特征是每个横断面所独有的，表明种群对选择的反应是特定的。然而，东部和西部家鼠横断面中受选择的基因之间存在显著的重叠，这证明了在北美地区相似的选择压力下，基因进化是平行的。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
可靠性分析具有不同开关的温暖待机系列平行系统和生命周期的寿命
已广泛研究了系统可靠性，以确保系统的安全和操作。保持高性能或可用性的性能通常是必不可少的，而冗余是一种有效的技术，它是方便的操作和短时间内的。冗余方法已在各种关键基础架构中用于提高系统可靠性[13，35，43，45]。转换开关在冗余系统中起重要作用。开关故障即使系统元素正在运行，也可以影响系统的可靠性。因此，已经在系统中考虑了不完善的转换开关，并且已经由许多学者研究[17,34,36]。温暖的待机是提高应用程序可靠性的实际冗余技术之一。基于概率理论的温暖待机系统的可靠性分析已被许多学者（例如她和Pecht [32]，Li等人）广泛研究。[19]，Yuan和Meng [40]，依此类推。尽管事实证明概率理论对系统可靠性分析有效，但我们需要长期累积频率才能近似实际值，以估算元素寿命的概率分布，这意味着统计数据需要大量观察数据。实际上，由于技术或经济的困难，我们通常无法准确获得完整的数据。使用概率理论处理系统可靠性存在局限性。在1965年，扎德[41]提出了模糊理论，并定义了一些模糊集的概念。在1975年，考夫曼[15]将模糊理论引入了可靠性工程。模糊理论在理论和工程学中都有一般应用。例如，模糊系统的可靠性[12,14,16,31]，图片模糊编号[2]，模糊软图[3]，模糊逻辑关系[20]等。尽管概率理论和模糊理论已广泛应用于可靠性分析中，但刘[22]声称某种不确定性既不是随机性也不是模糊性。为了处理人类的不确定性现象，不确定性理论于2007年建立[22]，并于2010年对其进行了重新构建[24]。如今，不确定性理论已应用于不同的领域，例如不确定的可靠性分析[8、11、28、37、42、44、46]，不确定的优化[38]，不确定图[21]，不确定的积分[39]，不确定的[39]，不确定的序列[5]等。
实现“GRACE-I”卫星任务，用于并行观测
o 例如，在具有大倾斜角的钟摆轨道上飞行（这会增加对东西重力变化的敏感性）将需要进一步研究，因为由此产生的两个航天器的相对速度可能对于 LRI 操作来说太高。o 对于低于 420 公里的高度（为了进一步增加对重力变化的敏感性），非重力力的增加幅度可能对于加速度计来说太大，可能需要更复杂的 AOCS。o 将航天器的分离从 220 公里增加到 300 或 400 公里（这将降低加速度计误差的影响）另一方面会增加两颗卫星之间的指向要求，这可能会抵消大距离的积极影响。所有这三个都需要在后续研究中进一步调查。
由固有并联 TFET 和 MOSFET 组成的纳米 FET 结构，性能得到改善
在本文中，我们揭示了一种新结构，其中金属氧化物半导体场效应晶体管 (MOSFET) 与隧道场效应晶体管 (TFET) 并联以增加导通电流。为了提高器件中的隧道电流注入率，利用了栅极和衬底电极中的功函数工程以及通道 (源极袋) 中的掺杂工程。为了进一步增强器件的导通电流，通过在结构中结合 MOSFET 使用热离子注入机制。此外，使用异质栅极电介质来减少寄生电容。我们的分析表明，与 DW HGD SP TFET 相比，PTM-FET 晶体管在跨导、I on /I off 电流比、短通道效应（如 DIBL）、早期电压、最大传感器功率增益、单边功率增益、增益带宽积、单位增益频率和寄生电容方面具有多项优势。PTM-FET 晶体管的上述优势可以成为在低功耗和高性能集成电路应用中使用该器件的窗口。2020 作者。由 Elsevier BV 代表艾因夏姆斯大学工程学院出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc- nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
MultiCrispr：用于数千个目标的主要编辑和平行定位的GRNA设计
针对编码基因组通过CRISPR/ CAS9技术引入核苷酸缺失/插入已成为一种标准程序。它迅速产生了多种方法，例如素数编辑，顶点接近标记或同源性修复，但是，支持生物信息学工具的支持落后于此。新的CRISPR/CAS9应用程序通常会重新征询特定的GRNA设计功能，并且通常缺少一种通用工具。在这里，我们介绍了R/生物导体工具MulticRispr，旨在设计单个grnas和复杂的grna libraries。包装易于使用；在效率和特定的效率上，检测，分数和锻炼;每个目标或CRISPR/CAS9序列可视化和聚集结果；最后返回GRNA的范围和序列。是通用的，多晶状体定义的，并实现了基因组算术框架，作为便利适应最近引入的技术的基础，例如素数编辑或尚未出现。其性能和设计构想（例如目标集） - 特定过滤渲染多晶层在处理类似筛选的方法时选择的工具。
通过 TRAP-seq 对细胞中的 CRISPR 编辑进行大规模并行量化，可以更好地设计出高效、准确的 Cas9、ABE、CBE gRNA
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者，此版本于 2020 年 5 月 21 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.05.20.103614 doi：bioRxiv 预印本