储层计算是一种植根于经常性神经网络的时间序列处理的监督机器学习方法[1,2]。受到大脑机制的启发,许多相互连接的人工神经元过程输入输入并显示内部记忆。反复的神经网络随后适合于语音识别等时间任务[3,4],但以难以训练的代价。网络的所有权重需要在时间[5]中使用反向传播进行训练,这是一种耗时的,并非总是在融合[6]。不同,在储层计算(RC)中,仅训练输出层的权重以处理信息[7,8]。这些结构是由三个元素组成的:将数据注入系统中的输入层,由随机连接的大量神经元(或节点)组成的储层,以及一个外部(或读取)层以从储层中提取信息。在储层上的某些条件下,用简单的线性回归训练输出层就足够了[1,8]。在本文中,我们使用单个非线性节点(如[9]中)提供了储层协议的设计。尽管最近的作品已通过光学频率梳子的频率组件成功实现了储层和神经形态的组合[10-12],但我们在这里利用了时间特征,即脉冲基础,光频率梳子作为储层的节点。此外,使用相干性同伴检测,因此可以在场的相分量中编码信息,而不是其强度或弹性。我们表明,尽管有少量的节点和低可线性的节点,但我们的协议具有良好的性能,同时显示非线性记忆和预测可供使。我们的系统建立在可以使用光脉冲来构建尖峰储层的概念上[13,14],并且信息注入的相位编码可以在光子储层计算机中获得更好的性能[15,16]。基于光学的计算[17]可能能够给予对电子设备的速度或能源效率。
美国爱达荷州伯克利国家实验室的能源与环境科学技术局。美国爱达荷州伯克利国家实验室的能源与环境科学技术局。美国爱达荷州伯克利国家实验室的能源与环境科学技术局。
土地管理局 (BLM) 拥有并经营 CJ Strike 水库;但是,黑沙度假村和露营地租给了第三方。根据爱达荷电力公司 (IPC) 联邦能源管理委员会 (FERC) 颁发的 CJ Strike 水电项目水力发电设施许可证(FERC 编号 2055),并遵守 2006 年 3 月 29 日的 CJ Strike 土地管理计划,IPC 有责任保护 CJ Strike 水库的海岸线。IPC 和土地管理局 (BLM) 在合作评估现有海岸线状况后提出了这项工作。该评估包括对 1998 年至 2022 年期间该地点的航拍图像进行比较,结果显示,从 1998 年到 2022 年,项目区域的西南海岸线已侵蚀约 60-70 英尺,而 RV 区域北部的海岸线从 2004 年到 2022 年侵蚀了 30-40 英尺。
摘要:碳青霉烯是用于治疗多药耐药细菌感染的最后一度抗生素。对碳青霉烯的抵抗已被指定为紧急威胁,并且在医疗机构中正在增加。然而,关于医疗保健环境之外的碳青霉烯菌(CRB)的分布和特征仍然知之甚少。在这里,我们调查了美国加利福尼亚州十种多样化的淡水和海水环境中CRB的分布,从圣路易斯·奥比斯波县(San Luis Obispo County)到圣贝纳迪诺县(San Bernardino County),结合了直接隔离和富集方法,以增加孤立的CRB的多样性。在调查的位置,我们选择了30个CRB以进一步表征。这些分离株被鉴定为属气管属,肠杆菌,肠球菌,佩尼比杆菌,假单胞菌,鞘杆菌和肾小球的成员。这些分离株对碳青霉烯,其他β-内酰胺和通常对其他抗生素(四环素,庆大霉素或环丙沙星)具有抗性。我们还发现,属于属气管属,肠杆菌(BLA IMI-2)和stenotrophomonas(BLA L1)的9种分离物产生了碳青霉酶。总体而言,我们的发现表明,对不同类型的水生环境进行采样并结合不同的隔离方法会增加获得的环境CRB的多样性。此外,我们的研究还支持天然水系统越来越公认的作用,这是一种对碳青霉烯和其他抗生素的抗性细菌的储层,包括携带碳青霉酶基因的细菌。
量子储存器计算是一种神经启发式机器学习方法,利用量子系统的丰富动态来解决时间任务。它因适用于 NISQ 设备、易于快速训练以及潜在的量子优势而备受关注。尽管已经提出了几种类型的系统作为量子储存器,但尚未确定由粒子统计引起的差异。在这项工作中,通过测量线性和非线性存储容量来评估和比较玻色子、费米子和量子比特存储过去输入信息的能力。虽然一般来说,系统的性能会随着希尔伯特空间大小的增加而提高,但结果表明信息传播能力也是一个关键因素。对于最简单的储存器汉密尔顿选择,以及对于每个最多受一次激发的玻色子,费米子由于其固有的非局部特性而提供最佳储存器。另一方面,定制的输入注入策略可以利用希尔伯特空间的丰富自由度进行玻色子量子库计算,并增强与量子比特和费米子相比的计算能力。
摘要:地下储氢已被公认为储存大量氢气的关键技术,有助于氢经济的工业规模应用。然而,人们对地下储氢的了解甚少,导致项目风险很高。因此,本研究考察了盖层可用性和氢气注入率对氢气回收率和氢气泄漏率的影响,以解决与地下储氢有关的一些基本问题。建立了三维非均质储层模型,并利用该模型分析了盖层和氢气注入率对氢气地下储存效率的影响。结果表明,盖层和注入率对氢气泄漏以及捕获和回收的氢气量都有重要影响。结论是,当没有盖层时,较高的注入率会增加氢气泄漏。此外,较低的注入率和盖层可用性会增加回收的氢气量。因此,这项工作为地下储氢项目评估提供了基本信息,并支持能源供应链的脱碳。
HIV 病毒库仍然是实现 HIV 治疗性治愈的一道难以攻克的障碍。已经开发出几种清除病毒库的策略,包括“清除并杀死”方法,该方法基于重新激活潜伏病毒库将允许宿主抗 HIV 免疫细胞随后将其消除的理念。然而,临床试验测试某些类别的潜伏再激活剂 (LRA) 迄今为止表明,其对减少病毒库的影响微乎其微。对重新激活的 HIV 表达细胞的强大免疫反应是该策略奏效的关键。目前增强抗 HIV 免疫力的重点是使用嵌合抗原受体 (CAR)。目前,HIV 特异性 CAR 正应用于外周 T 细胞、NK 细胞和干细胞,以增强对 HIV 感染细胞的识别和杀灭。在这篇综述中,我们总结了当前在设计 HIV 定向 CAR 表达细胞以促进 HIV 消除方面的进展。我们还总结了增强“踢”策略的当前 LRA,以及新一代 LRA 和 HIV 特异性 CAR T 细胞疗法的组合如何提供针对病毒库和实现体内 HIV 清除的最佳策略。
摘要 - 到现在,我们目睹了半导体行业的微型化趋势,并得到了纳米级表征和制造方面的开创性发现和设计的支持。为了促进趋势并产生越来越小,更快,更便宜的计算设备,纳米电子设备的大小现在达到了原子或分子的规模,这无疑是对新型设备的技术目标。随着趋势,我们探讨了在单个蛋白质分子上实施储层计算的非常规途径,并具有小型世界网络特性的介入神经形态连接。我们选择了izhikevich尖峰神经元作为电子处理器,与Verotoxin蛋白的原子相对应,其分子作为连接处理器的通信网络的“硬件”结构。我们在单个读数层上申请,以监督方式采用各种培训方法来研究分子结构化储层计算(RC)系统是否能够处理机器学习基准。我们从基于峰值依赖性塑性的远程监督方法开始,并以线性回归和缩放的共轭梯度背部传播训练方法继续进行。RC网络被评估为标准MNIST和扩展MNIST数据集的手写数字图像上的概念概念,并与其他类似方法相比,证明了可接受的分类精度。
基于物理的神经形态计算是当前数字技术的有前途的算法,因为其能量效率,并行性的潜力和较大的带宽。在各种体系结构中,复发性神经网络(RNN)特别适合以频度依赖性(例如音频和视频信号)处理数据[?]。但是,他们解决特定任务的监督培训通常是数据密集型的,需要调整网络的互发矩阵,这是硬件实现的挑战。储层计算(RC)提供了一个框架来通过简化训练过程来克服此问题,从本质上讲,将RNN未经训练以及在结合RNN节点的瞬时响应的输出层上使用简单的lin-1 eR-ear回归[??]。这些考虑因素通过使用七个技术平台(包括微电子学,旋转和光子学[??]。在后一类中,已经提出了各种插曲[? ]包括大规模的自由空间体系结构[???],光反馈体系结构[???]和光子集成电路[??]。这些物理系统已经在各种任务上证明了最先进的性能,包括非线性通道均衡,混乱的时间序列预测和语音识别[?]。],其中一个物理非线性反馈体系结构依赖于时间延迟储层(TDRC)方法[?