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computationsIntroductionToqu ...
6量子技术和应用101 6.1扫描隧穿显微镜101 6.1.1锻炼：隧道重新审视102 6.1.2练习：表面的形状105 6.2光谱频谱107 6.2.1锻炼：氢气的发射光谱：氢气的发射光谱：锻炼108 6.2.2锻炼：氦气光谱110 6.3核磁共振6.3核能110练习：3.10练习：3.3.10练习。量子计算的块114 6.4.1练习：尺寸的祝福114 6.4.2练习：Qubit 116 6.4.3练习：量子门和繁殖器117 6.4.4练习：量子门是统一的117 6.4.4练习：Pauli旋转：Pauli旋转118 6.4.6练习119 6.4.7练习：锻炼120量子练习：铃响120量：120 6.5量子。 123 6.5.2练习：量子密钥分布123 6.6绝热量子计算126 6.6.1练习：量子最小化127
计算认知原理
当今的神经科学研究需要使用计算机科学技术来分析和绘制大脑和神经系统极其密集和复杂的神经基础。这些地图虽然视觉上引人注目，但却无法揭示它们所描绘的生命和进化系统。事实上，我们对大脑的结构和功能了解得越多，就越难解释它究竟是如何实现人类行为的。另一方面，计算机科学技术和硬件能力正在以指数级的速度发展，而使用它们所需的巨大能源消耗正在加剧已经让我们不堪重负的问题。这种快速发展的计算能力可以为它所应用的几乎所有主题提供见解，神经科学也不例外。许多最新的深度学习技术都受到大脑结构的启发，例如神经网络和神经形态算法。人类大脑本身就是最高效的计算机，它已经教会了我们很多关于如何使我们使用的硬件更强大、更高效、更智能的知识，并将继续教会我们很多关于如何使我们使用的硬件更强大、更高效、更智能的知识，而这些知识反过来又可以用来帮助我们更好地理解大脑的功能。计算认知或计算认知心理学既包括研究大脑和行为的计算机科学技术，也包括启发计算机科学技术的神经功能模式。增强我们对其中一个主题的理解和知识，有可能对另一个主题产生同样的影响。该领域的研究人员寻求应用计算机模型来揭示有关脑科学的知识，同时也升级我们的模型以使用从神经科学中学到的技术。计算认知不是两个不同的研究领域，而是认识到，通过相同的视角研究大脑和硬盘上发生的计算会受益匪浅。通过将它们的研究分开，或将每个领域视为独立的，我们剥夺了这两个领域可以转移的知识。此外，编码能力直接转化为更广泛的方法技术，人们可以采用这些方法来研究神经系统，同时减少对昂贵设备和资助研究的必要性。加州大学洛杉矶分校设有计算认知和认知心理学专业，以及认知神经科学专业。他们承认并鼓励研究计算与人类智能/认知 1 之间的联系。这些学科在当今的智力和大脑研究中被描述为日益融合。该领域研究人员可用的方法论方法种类繁多，目标明确，仅受程序员的技能和可用数据的限制。编程能力并不
苯磺酰胺衍生物作为霍乱弧菌碳酸酐酶抑制剂：计算人工智能
摘要 由于抗生素耐药性的增加，霍乱弧菌在低收入国家造成了危及生命的感染。人们研究了创新的药理学靶点，霍乱弧菌编码的碳酸酐酶 (CAs，EC：4.2.1.1) (Vch CAs) 成为一个有价值的选择。最近，我们开发了一个大型对苯和间苯磺酰胺库，其特征是具有不同柔韧性程度的部分作为 CAs 抑制剂。基于停止流的酶促测定表明该库对 Vch a CA 有强烈的抑制作用，而对其他同工型的亲和力较低。特别是环脲 9c 对 Vch a CA 的抑制作用达到纳摩尔水平（KI ¼ 4.7 nM），并且对人类同工酶具有高选择性（SI 90）。计算研究揭示了部分柔韧性对抑制活性和同工型选择性的影响，并允许进行准确的 SAR。然而，尽管 Vch CA 与细菌的毒力有关而非其存活率，我们评估了此类化合物的抗菌活性，结果没有直接活性。
通过信息扰乱量化量子计算复杂性的副本
V Veitch、SAH Mousavian、D. Gottesman 和 J Emerson。稳定器量子计算的资源理论。《新物理学杂志》，16(1):013009，2014 年
量子计算课程大纲
1. 量子力学 1.1. 斯特恩·格拉赫 1.2. 马赫-曾德干涉仪 1.3. 量子力学的假设 1.4. 薛定谔方程 1.5. X、P 交换子和海森堡原理 1.6. EV 炸弹 2. 量子计算 2.1. 单量子比特系统 2.1.1. 什么是量子比特 2.1.2. 叠加 2.1.3. 布雷克特符号和极坐标形式 2.1.3.1. 状态向量形式 2.1.3.2. 概率幅 (玻恩规则) [附证明] 2.1.4. 布洛赫球和二维平面 2.2. 测量 I： 2.2.1. 测量假设 - 测量时状态崩溃 2.2.2. 统计测量 2.2.2.1 QC 作为概率分布 2.2.2.2. 来自采样的概率 2.3. 单量子比特门 2.3.1. 旋转-计算-旋转 2.3.2. 幺正门计算 2.3.3. 泡利旋转的普遍性 2.4. 多量子比特系统 I： 2.4.1. 通过张量积实现多量子比特叠加。 2.4.2. 多量子比特门 2.4.2.1. 本机（CNOT） 2.4.2.2. 单量子比特门组合 2.4.2.3. 泡利 + CNOT 普遍性 2.4.3. 德意志-琼扎实验 2.4.4. 无克隆定理 2.5. 纠缠 2.5.1. 贝尔态 2.5.2. 密度矩阵 2.5.3. 混合态 2.5.4.量子隐形传态 2.6. 测量 II: 2.6.1. 量子算子 2.6.2. 射影测量
计算神经科学/脑物理学博士后研究奖学金
成功候选人将开发并应用基于物理的计算方法来模拟在皮层内部（局部场电位；LFP）和外部（EEG、MEG）测量的电和磁脑信号。有关这种生物物理建模方法的评论，请参阅 Einevoll 等人的《自然神经科学评论》，2013 年。在 COBRA 中，这项建模工作将与在 UiO 生物科学系 Marianne Fyhn 实验室进行的小鼠视觉皮层内部实验记录进行比较。因此，该项目还涉及开发小鼠视觉皮层网络模型。
基于精确脉冲时间的触摸定位事件计算
精确的脉冲定时和时间编码在昆虫的神经系统和高阶动物的感觉外围中得到广泛应用。然而，传统的人工神经网络 (ANN) 和机器学习算法无法利用这种编码策略，因为它们的信号表示是基于速率的。即使在人工脉冲神经网络 (SNN) 的情况下，确定时间编码优于 ANN 的速率编码策略的应用仍然是一个悬而未决的挑战。神经形态传感处理系统为探索时间编码的潜在优势提供了理想的环境，因为它们能够从相对脉冲定时中有效地提取聚类或分类时空活动模式所需的信息。在这里，我们提出了一个受沙蝎启发的神经形态模型来探索时间编码的好处，并在基于事件的传感处理任务中对其进行验证。该任务包括仅使用八个空间分离的振动传感器的相对脉冲定时来定位目标。我们提出了两种不同的方法，其中 SNN 以无监督的方式学习聚类时空模式，并展示了如何通过分析和多个 SNN 模型的数值模拟来解决该任务。我们认为，所提出的模型对于使用精确脉冲时间进行时空模式分类是最佳的，可以用作评估基于时间编码的事件感知处理模型的标准基准。
农业强化减少了推定植物的选择...
小麦的复杂进化史已经塑造了其相关的根微生物群落。但是，考虑农业强化的影响是有限的。这项研究调查了内源性（基因组多倍体化）和外源性（化肥的引入）因素如何形成有益根瘤菌的选择。，我们结合了与培养的依赖性和依赖性方法，分析根瘤菌群落组成及其在根 - 土壤界面上的相关功能，来自一系列祖先和现代小麦基因型，随着和不添加化学肥料而生长。在受控的盆栽实验中，受精和土壤室（根际，根茎）是塑造根瘤菌群落组成的主要因素，而小麦基因组从二倍体到异源倍倍倍化植物的扩展导致了下一个最大的变化。根茎衍生的可培养的细菌收集植物生长促进（PGP）的特征表明，施肥会降低大多倍小麦中假定的植物生长促进性根瘤菌的丰度，但在野生小麦祖细胞中没有。这些分离株的分类学分类表明，这些差异在很大程度上是由代表多倍体小麦中细菌杆菌的有益根细菌选择的选择驱动的。此外，与二倍体野生小麦相比，六倍小麦有益细菌种群的复杂性大大降低。因此，我们建议以肥料依赖性的方式驯化与PGP功能的根相关细菌属可能会受到损害，这是指导未来的植物育种计划的潜在至关重要的发现，以在不断变化的环境中改善作物生产系统。
功能重新安装：迈向计算病理学中的基础模型级表现
多个实例学习（MIL）是计算病理学中最广泛使用的框架，包括分型，诊断，预后等等。但是，iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器，例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力，从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题，我们提出了一个重新安装的区域变压器（R 2 T），用于在线重新安装实例功能，该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同，该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器，r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块，可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证：1）功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平，并进一步增强了基础模型特征的性能； 2）r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进； 3）R 2 T-MIL，作为R 2 T-增强的AB-MIL，以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/dearcaat/rrt-mil。