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利用读出信号的实时反馈进行深度强化学习的快速量子门设计
高保真量子门的设计很困难，因为它需要优化两个相互竞争的效应，即最大化门速度和最小化量子比特子空间的泄漏。我们提出了一种深度强化学习算法，该算法使用两个代理同时解决超导传输量子比特的速度和泄漏挑战。第一个代理使用从奖励中学习到的策略构建量子比特同相控制脉冲，以补偿短门时间。在整个构建全长脉冲的中间时间步骤中获得奖励，使代理能够探索较短脉冲的前景。第二个代理确定异相脉冲以针对泄漏。这两个代理都使用来自嘈杂硬件的实时数据进行训练，从而提供适应不可预测的硬件噪声的无模型门设计。为了减少测量分类错误的影响，代理直接在探测量子比特的读出信号上进行训练。我们通过在 IBM 硬件上设计不同持续时间的 X 和 X 的平方根门来展示概念验证实验。仅经过 200 次训练迭代，我们的算法就能构建新的控制脉冲，速度比默认 IBM 门快两倍，同时在状态保真度和泄漏率方面与其性能相当。随着我们自定义控制脉冲的长度增加，它们开始超越默认门。门操作速度和保真度的改进为量子模拟、量子化学和近期及未来量子设备上的其他算法中更高的电路深度开辟了道路。
在...
光刺激（来自数字微型摩尔设备的2-D灯罩用固态CW激光照明）和两个光子成像仅限于不同的光学Z-Planes，可以通过分别翻译扩散器和主要目标来灵活，独立地调整这些光学Z-plan。 （底部）在光刺激和成像期之间交替（滚动）。每个红色条代表一个多光子成像的单一框架。光刺激和成像期交错。（b）显微镜示意图。dm，二分色镜。dmd，数字微型摩尔设备。i，虹膜膜片。L1-L12，镜头。o，主要目标。PMT，光电倍增管。PS，潜望镜。s，快门。SM，扫描镜子。（c）（顶部）使用可移动扩散器将图案化的光刺激和多光子成像平面解）的例证。以4F镜头配置将扩散器成像成样品中；沿光路的扩散器转换会导致相应的投影平面轴向移动。OFP，客观焦平面。 PSP，光刺激平面。 （d）DMD芯片到CCD摄像头到2P显微镜注册。 我们注册了DMD刺激场（DMD像素尺寸= 2.4 µm，样品 1d）至148OFP，客观焦平面。PSP，光刺激平面。（d）DMD芯片到CCD摄像头到2P显微镜注册。我们注册了DMD刺激场（DMD像素尺寸= 2.4 µm，样品1d）至148（i）两个光子显微照片，分别为10 µm荧光微粒；箭头标记了两个微粒，这是较大的DMD调节投影靶模式（8 microbeads）的一部分，它们被视为受托点； （ii）更大的视野（包括目标微头）的广阔场荧光图像（全场照明）； （iii）从2p图像中选择的ROI用于生成DMD-Chip灯罩；这些进一步投影在主要的客观焦平面上，并使用主CCD摄像头（CCD 1）成像； （iv）DMD生成的照片刺激口罩和（II）中10 µm微粒的宽场荧光图像的覆盖层；请注意，荧光仅限于由DMD光刺激掩模靶向的微粒，并具有最小的溢出到相邻（靶）的微粒（请参阅信托标记）。
CAP 731 - 飞行数据记录系统和驾驶舱语音记录器的批准、运行可维护性和读出
执行数字飞行数据记录器 (DFDR) 定期强制读数的组织已制定程序，以确保正确解释数据帧布局文档中的所有信息，用于定期强制读取相关记录装置，并且仅对已转换为工程单位的数据进行任何评估。此外，组织发布的任何报告都应通过文件编号和发布状态引用执行读数的数据帧布局文档。
CAP 731 - 飞行数据记录系统和驾驶舱语音记录器的批准、运行可维护性和读出
执行数字飞行数据记录器 (DFDR) 定期强制读数的组织已制定程序，以确保正确解释数据框布局文档中的所有信息，用于相关记录装置的定期强制读数，并且仅对已转换为工程单位的数据进行任何评估。此外，组织发布的任何报告都应通过文件编号和发布状态引用执行读数的数据框布局文档。
![研究论文 [ 18 F]FDG 摄取的早期变化可作为 HER-2 阳性癌症异种移植中 PI3K/Akt/mTOR 靶向药物的读数](/simg/g:\will\search\icon\source\6\68e7ce878701cb93111dd957e4492949599c9d26.webp)
研究论文 [ 18 F]FDG 摄取的早期变化可作为 HER-2 阳性癌症异种移植中 PI3K/Akt/mTOR 靶向药物的读数
我们研究了 [ 18 F]FDG PET 作为 PI3K 通路靶向治疗反应生物标志物在两种 HER-2 过表达癌症模型中的潜在用途。方法 . CD-1 裸鼠接种 HER-2 过表达的 JIMT1（曲妥珠单抗耐药）或 SKOV3（曲妥珠单抗敏感）人类癌细胞。动物接受曲妥珠单抗、依维莫司（mTOR 抑制剂）、PIK90（PI3K 抑制剂）、生理盐水或联合疗法治疗。在治疗开始后、治疗开始后两天和七天进行 [ 18 F]FDG 扫描。在 CT 图像上勾画肿瘤，并计算相对肿瘤体积 (RTV) 和最大标准化摄取值 (SUV max )。用 ELISA 测定蛋白质肿瘤裂解物上的 pS6 和 pAkt 水平。结果。在 SKOV3 异种移植瘤中，所有治疗方案均导致 RTV 和 delta SUV max（ΔSUV max）逐渐下降。对于所有治疗方案，2 天后的 ΔSUV max 可预测 7 天后的 RTV（r = 0:69，p = 0:030）。在 JIMT1 肿瘤中，依维莫司或 PIK90 单药治疗在治疗 7 天后导致 RTV（分别为 -30%±10% 和 -20%±20%）和 ΔSUV max（分别为 -39%±36% 和 -42%±8%）下降，但不会提前下降，而曲妥珠单抗与对照组相比导致不显着的增加。联合疗法在第 2 天就已导致 RTV 和 Δ SUV max 下降，但曲妥珠单抗 + 依维莫司除外，在该疗法中观察到早期反应。对于所有联合治疗，2 天后的 Δ SUV max 可预测 7 天后的 RTV (r = 0.48，p = 0.028)，但当排除与依维莫司 (r = 0.59，p = 0.023) 或曲妥珠单抗 (r = 0.69，p = 0.015) 联合使用时，相关性可以得到改善。结论。2 天后 [18 F]FDG 的降低与治疗 7 天后的肿瘤体积变化相关，并证实了使用 [18 F]FDG PET 作为早期反应生物标志物的效果。然而，由于负反馈回路和不同通路之间的串扰导致[ 18 F]FDG 摄取暂时增加，含有曲妥珠单抗或依维莫司的方案中的治疗反应可能被低估。
通过同心环轨迹读数的全脑氘代谢成像可以评估神经葡萄糖代谢的区域变化
Almuhaideb，A.，Papathanasiou，N。和Bomanji，J。（2011）。肿瘤学中的18 F-FDG PET/CT成像。沙特医学史，31（1），3 - 13。Bednarik，P.，Goranovic，D.，Svatkova，A.，Niess，F.，Hingerl，L.，Strasser，B.，Deelchand，D.K.，Spurny-Dworak，B.，Krssak，B.，Krssak，B.，Krssak，M.，Trattnig，M.（1）h磁共振光谱成像在人脑7 t处的氘化葡萄糖和神经递质代谢的代谢。自然生物 - 医学工程，7（8），1001 - 1013。Chiew，M.，Jiang，W.，Burns，B.，Larson，P.，Steel，A.，Jezzard，P.，Albert Thomas，M。，＆Emir，U。E.（2018）。 密度加权同心环的k空间轨迹（1）h磁共振光谱成像在生物医学中的7 t nmr，31（1），e3838。 Clarke，W。T.和Chiew，M。（2022）。 使用低级别方法对MRSI的降解的不确定性。 医学中的磁共振，87（2），574 - 588。 Clarke，W。T.，Hingerl，L.，Strasser，B.，Bogner，W.，Valkovic，L。，＆Rodgers，C。T.（2023）。 使用同心环对人心脏的三维，2.5分钟的7T磷磁共振成像。 生物医学中的 nmr，36（1），e4813。 Cocking，D.，Damion，R。A.，Franks，H.，Jaconelli，M.，Wilkinson，D.，Brook，M.，Auer，D.P。，＆Bowtell，R。（2023）。 d（2）o给药期间7T处的氘脑成像。 医学中的磁共振，89（4），1514 - 1521。 Crameri，F。，Shephard，G。E.和Heron，P。J. （2020）。 滥用科学传播中的色彩。 （2018）。Chiew，M.，Jiang，W.，Burns，B.，Larson，P.，Steel，A.，Jezzard，P.，Albert Thomas，M。，＆Emir，U。E.（2018）。密度加权同心环的k空间轨迹（1）h磁共振光谱成像在生物医学中的7 t nmr，31（1），e3838。Clarke，W。T.和Chiew，M。（2022）。使用低级别方法对MRSI的降解的不确定性。医学中的磁共振，87（2），574 - 588。Clarke，W。T.，Hingerl，L.，Strasser，B.，Bogner，W.，Valkovic，L。，＆Rodgers，C。T.（2023）。使用同心环对人心脏的三维，2.5分钟的7T磷磁共振成像。nmr，36（1），e4813。Cocking，D.，Damion，R。A.，Franks，H.，Jaconelli，M.，Wilkinson，D.，Brook，M.，Auer，D.P。，＆Bowtell，R。（2023）。d（2）o给药期间7T处的氘脑成像。医学中的磁共振，89（4），1514 - 1521。Crameri，F。，Shephard，G。E.和Heron，P。J.（2020）。滥用科学传播中的色彩。（2018）。自然通讯，11（1），5444。de feyter，H。M.，Behar，K。L.，Corbin，Z。A.，Fulbright，R。K.，Brown，P.B.，McIntyre，S.，Nixon，T。W.，Rothman，D。L.和De Graaf，R。A. 用于基于MRI的3D代谢的代谢成像（DMI）的代谢成像（DMI）。 Science Advances，4（8），EAAT7314。 de Graaf，R。A.，Pan，J.W.，Telang，F.，Lee，J.H.，Brown，P.，Novotny，E.J.，Hetherington，H.P。，＆Rothman，D。L.（2001）。 在人脑灰质和白质中glu-cose运输的差异。 典型的血液流量和代谢杂志，21（5），483 - 492。DeGraaf，R。A.，Thomas，M。A.，Behar，K。L.，＆de Feyter，H。M.（2021）。 在基于氘的同位素标记研究中的动力学同位素效应和标记损失的表征。 ACS化学神经科学，12（1），234 - 243。DeWinter，J.C。F.（2013）。 使用学生的t检验，其样本量极小。 实践评估，研究和评估，18（10）。 Dienel，G。A. （2019）。 脑葡萄糖代谢：能量学与功能的整合。 生理评论，99（1），949 - 1045。 Furuyama，J。K.，Wilson，N。E.和Thomas，M。A. （2012）。 光谱成像在体内使用强烈的圆形回声平面轨迹。 医学中的磁共振，67（6），1515 - 1522。A.，Fulbright，R。K.，Brown，P.B.，McIntyre，S.，Nixon，T。W.，Rothman，D。L.和De Graaf，R。A.用于基于MRI的3D代谢的代谢成像（DMI）的代谢成像（DMI）。Science Advances，4（8），EAAT7314。 de Graaf，R。A.，Pan，J.W.，Telang，F.，Lee，J.H.，Brown，P.，Novotny，E.J.，Hetherington，H.P。，＆Rothman，D。L.（2001）。 在人脑灰质和白质中glu-cose运输的差异。 典型的血液流量和代谢杂志，21（5），483 - 492。DeGraaf，R。A.，Thomas，M。A.，Behar，K。L.，＆de Feyter，H。M.（2021）。 在基于氘的同位素标记研究中的动力学同位素效应和标记损失的表征。 ACS化学神经科学，12（1），234 - 243。DeWinter，J.C。F.（2013）。 使用学生的t检验，其样本量极小。 实践评估，研究和评估，18（10）。 Dienel，G。A. （2019）。 脑葡萄糖代谢：能量学与功能的整合。 生理评论，99（1），949 - 1045。 Furuyama，J。K.，Wilson，N。E.和Thomas，M。A. （2012）。 光谱成像在体内使用强烈的圆形回声平面轨迹。 医学中的磁共振，67（6），1515 - 1522。Science Advances，4（8），EAAT7314。de Graaf，R。A.，Pan，J.W.，Telang，F.，Lee，J.H.，Brown，P.，Novotny，E.J.，Hetherington，H.P。，＆Rothman，D。L.（2001）。 在人脑灰质和白质中glu-cose运输的差异。 典型的血液流量和代谢杂志，21（5），483 - 492。DeGraaf，R。A.，Thomas，M。A.，Behar，K。L.，＆de Feyter，H。M.（2021）。 在基于氘的同位素标记研究中的动力学同位素效应和标记损失的表征。 ACS化学神经科学，12（1），234 - 243。DeWinter，J.C。F.（2013）。 使用学生的t检验，其样本量极小。 实践评估，研究和评估，18（10）。 Dienel，G。A. （2019）。 脑葡萄糖代谢：能量学与功能的整合。 生理评论，99（1），949 - 1045。 Furuyama，J。K.，Wilson，N。E.和Thomas，M。A. （2012）。 光谱成像在体内使用强烈的圆形回声平面轨迹。 医学中的磁共振，67（6），1515 - 1522。de Graaf，R。A.，Pan，J.W.，Telang，F.，Lee，J.H.，Brown，P.，Novotny，E.J.，Hetherington，H.P。，＆Rothman，D。L.（2001）。在人脑灰质和白质中glu-cose运输的差异。典型的血液流量和代谢杂志，21（5），483 - 492。DeGraaf，R。A.，Thomas，M。A.，Behar，K。L.，＆de Feyter，H。M.（2021）。在基于氘的同位素标记研究中的动力学同位素效应和标记损失的表征。ACS化学神经科学，12（1），234 - 243。DeWinter，J.C。F.（2013）。使用学生的t检验，其样本量极小。实践评估，研究和评估，18（10）。Dienel，G。A.（2019）。脑葡萄糖代谢：能量学与功能的整合。生理评论，99（1），949 - 1045。Furuyama，J。K.，Wilson，N。E.和Thomas，M。A.（2012）。光谱成像在体内使用强烈的圆形回声平面轨迹。医学中的磁共振，67（6），1515 - 1522。
前哨淋巴结活检可避免腋窝淋巴结清扫... - AIR Unimi
unimi.it › retrieve › handle PDF 作者：U Veronesi · 1997 · 被引用次数：2643 — 作者：U Veronesi · 1997 被引用次数：2643 the reliability of external-body lymphoscintigraphy for ... transduced into digital readout and acoustic signals. The intensity.
proosilica gt
• EF lens control (order option -18) • Event channel • Image chunk data • IEEE 1588 Precision Time Protocol • RS232 • Storable user sets • StreamBytesPerSecond (bandwidth control) • Stream hold • Sync out modes: Trigger ready, input, exposing, readout, imaging, strobe, GPO • Tap mode switchable in Vimba Viewer 2.0 or later (four-tap,一击）•温度监视（主板和传感器板）•触发以太网动作命令
单次自旋量子比特的稳健且快速的后处理......
建立低误差和快速的量子比特读出检测方法对于有效的量子误差校正至关重要。在这里，我们测试神经网络以对一组单次自旋检测事件进行分类，这些事件是我们的量子比特测量的读出信号。此读出信号包含一个随机峰值，对于该峰值，包括高斯噪声的贝叶斯推理滤波器在理论上是最佳的。因此，我们将通过各种策略训练的神经网络与后一种算法进行了基准测试。使用 10 6 个实验记录的单次读出轨迹训练网络不会提高后处理性能。与贝叶斯推理滤波器相比，由合成生成的测量轨迹训练的网络在检测误差和后处理速度方面表现相似。事实证明，这种神经网络对信号偏移、长度和延迟以及信噪比的波动更具鲁棒性。值得注意的是，当我们使用由合成读出轨迹结合我们设置的测量信号噪声训练的网络时，我们发现 Rabi 振荡的可见性增加了 7%。因此，我们的贡献代表了神经网络的软件和硬件实现在可扩展自旋量子比特处理器架构中可能发挥的有益作用的一个例子。