XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtemporal
超导Qubits
在多个量子位上表现出显着的时间和空间相关性的噪声可能对易于断层的量子计算和量子增强的计量学尤其有害。然而，到目前为止，尚未报道对即使是两数量子系统的噪声环境的完整频谱表征。我们提出并在实验上证明了基于连续控制调制的两量偏角噪声光谱的方案。通过将自旋锁定松弛度的思想与统计动机的稳健估计方法相结合，我们的协议允许同时重建所有单量和两倍的互相关光谱，包括访问其独特的非分类特征。仅采用单一QUIT控制操作和状态训练测量，而不需要纠缠状态的准备或读取两量点的可观察物。我们的实验演示使用了两个与共享的彩色工程噪声源相连的超导码位，但我们的方法可移植到各种dephasing主导的Qubit架构上。通过将量子噪声光谱推向单量环境，我们的工作预示着工程和自然发生的噪声环境中时空相关的特征。
因果关系 - 时空图神经网络用于时空时间序列
时空时间序列通常是通过放置在不同位置的监视传感器来收集的，这些传感器通常由于各种故障而包含缺失值，例如机械损坏和内部中断。归纳缺失值对于分析时间序列至关重要。恢复特定的数据点时，大多数现有方法都考虑了与该点相关的所有信息，较小的因果关系。在数据收集期间，不可避免地包括一些未知的混杂因素，例如，时间序列中的背景噪声和构造的传感器网络中的非杂货快捷方式边缘。这些混杂因素可以打开后门路径并在输入和输出之间建立非泡沫相关性。过度探索这些非毒性相关性可能会导致过度拟合。在本文中，我们首先从因果的角度重新审视时空时间序列，并展示如何通过前门调整来阻止混杂因素。基于前门调整的结果，我们引入了一种新颖的C技术性-Ware Sp aTiot e Mpo r al图神经网络（CASPER），其中包含一种新型的基于及时的解码器（PBD）和空间 - 可导致的因果发生（SCA）。PBD可以减少混杂因素的影响，而SCA可以发现嵌入之间的因果关系稀疏。理论分析表明，SCA根据梯度值发现因果关系。我们在三个现实世界数据集上评估Casper，实验结果表明，Casper可以胜过基准，并可以有效地发现因果关系。
大黄蜂微生物群在暴露于室外环境时显示时间继承和乳酸细菌的增加
问题：大的地球大黄蜂（Bombus terrestris）保持了社会核心肠道微生物，与蜜蜂相似，蜜蜂对宿主的健康和抵抗起着重要作用。在实验室条件下使用商业蜂箱进行的实验仅限于垂直传播的微生物和忽视环境因素的影响或微生物的外部收购。各种环境和景观水平因素可能会影响授粉昆虫的肠道菌群，这对农业生态系统的授粉媒介健康和舒适性产生了影响。仍然，尚不完全清楚是否可以对大黄蜂微生物群具有重要影响。在这里，我们在半场实验中进行了测试，如果大黄蜂微生物群在暴露于户外笼子内不同型号多样性时随着时间的流逝而变化。我们使用商业蜂箱分别与巢环境或暴露的外部环境区分垂直和水平传播的细菌。
额颞痴呆和肌萎缩性侧性硬化
初级保健提供者通常是神经退行性疾病患者的首次接触，但是，他们可能不知道某些可能会影响患者寿命的疾病的关系。本病例报告使临床医生想起额颞痴呆（FTD）和肌萎缩性侧面硬化症（ALS）之间的关联。医师应该意识到这种关联，因为FTD通常首先发生，并可能使临床医生对这些患者的ALS迹象保持警惕，从而导致ALS的早期发现和处方疾病改良药物的处方，这些药物可能会延长这些疾病患者的寿命。我们描述了一名61岁的女性患者最初出现认知能力下降的情况，这很可能是由于FTD随后出现了ALS而引起的。
高级...
上下文。太阳通过发射能量和电磁辐射在太空天气中起着重要作用，这些辐射影响着地球周围的环境。诸如SOHO，立体声和SDO之类的任务在多个波长下捕获了太阳观测，以监视和预测太阳事件。但是，这些任务的数据传输通常受到限制，特别是对于那些在距地球较远的距离的人来说。这限制了连续观察的可用性。目标。我们增加了太阳图像的空间和时间分辨率，以提高太阳能数据的质量和可用性。通过对遥测约束进行构造并提供更详细的太阳图像重建，我们试图促进对太阳能动态的更准确分析并改善太空天气预测。方法。我们特别采用了基于UNET的体系结构的深度学习技术来生成高分辨率的太阳图像，从而增强了太阳结构的复杂细节。此外，我们使用类似的体系结构来重建具有降低时间分辨率的太阳图像序列，以预测缺失的帧和恢复时间连续性。结果。我们的深度学习方法成功增强了太阳图像的分辨率，并揭示了太阳结构的详细信息。该模型还预测了太阳图像序列中缺失的帧，尽管遥测限制了，但尽管有遥测限制，从而可以更连续观察。这些进步有助于更好地分析太阳能动态，并为改善空间天气预报和未来的太阳能物理学研究奠定了基础。
分析了地方性环境中的瘟疫反刍动物病毒（PPRV）暴发的时空风险：范围审查
1。引言一种称为Peste des Petits反刍动物（PPR）的病毒会影响小型反刍动物，主要是绵羊和山羊，但它也会感染家畜。PPR病毒（PPRV）是paramyxoviridae属的菌群的单链，非分段的RNA病毒（1）。PPRV的基因组跨越15,948个核苷酸（NT），并结构为六个开放式阅读帧（ORF）。由这些ORF编码的六种结构蛋白是聚合酶（P）或大蛋白（L），融合蛋白（F），磷酸蛋白（P），基质蛋白（M），黑凝集素蛋白（H）和核蛋白（N）。此外，非结构蛋白C和V由ORF转录单元（2）编码。通过使用部分基因序列的系统发育研究，通过系统发育研究从两种结构蛋白N或F中描述了四个谱系（3）这些PPRV的谱系分布在包括非洲，亚洲和欧洲在内的几个地理区域中（4）。所有四个PPRV谱系都存在于非洲，自1940年以来，西非国家一直局部局部病毒。当前的证据表明，谱系I病毒不再循环，因为自2001年以来就没有发现这种血统（5）。血统II主要出现在西非，尽管最近在刚果民主共和国（DRC）和坦桑尼亚报道了这一点（6）。北部和西部的北部都没有报道谱系III，尽管在科莫罗斯群岛以及东北，东部和中非都可以找到它。非洲最常见的血统IV已在15个不同的国家中记录在第15个国家中。（6）。迄今为止，它已在非洲的北部，西部，中部和东部地区进行了确定，并且正在逐渐向南移动。随着PPRV继续散布在以前未感染的地区，数以千万万的家庭小型反刍动物和野生动植物面临感染的风险。但是，在以前未感染的地区发现的PPRV感染以及被感染的国家的谱系混合物共同强调了PPR的地理和时间动态特征（7）。年度全球经济损失估计，这些损失的年度经济损失约为1.45美元，这些损失的一半，这些损失的一半，这些损失影响了非洲和一季度的ASIA。这些损失是由死亡率造成的，死亡率最高为20％，而发病率达到100％（8,9）。由于对绵羊和山羊农民的高影响力PPR，粮食和农业组织（FAO）和世界动物健康组织（以前称为OIE）已正式启动了一项全球旨在消除PPR的计划。
在EEG源定位中的源取向检测和时空LCMV时的加速算法
本文说明了脑电图（EEG）数据的两个有效源定位算法的开发，旨在增强实时大脑信号重建，同时解决传统方法的计算挑战。准确的EEG源定位对于在认知神经科学，神经康复和脑部计算机界面（BCIS）中的应用至关重要。为了在精确的源方向检测和改进的信号重建方面取得重大进展，我们介绍了加速的线性约束最小方差（ALCMV）波束形成工具箱和加速的大脑源方向检测（AORI）工具箱。ALCMV算法通过利用递归协方差矩阵计算来加快EEG源重建，而与常规方法相比，AORI将源方向检测从三个维度简化了66％。使用模拟和实际脑电图数据，我们证明了这些算法保持高精度，方向误差低于0.2％，并且信号重建精度在2％以内。这些发现表明，所提出的工具箱代表了脑电图源定位的效率和速度的重大进步，使其非常适合实时神经技术应用。
研究在时空变化特征下茶园的增量碳汇
茶园生态系统作为碳池具有重要功能。阐明茶园中碳汇的空间和时间模式，并分析茶园中碳汇的驱动因子，以了解茶园中碳汇的特征，并扩大茶园中碳汇的方式。在这项研究中，我们从2010年至2022年选择了福建省福建省的九个县级城市的数据，并借用了标准偏差椭圆和趋势表面分析方法来阐明碳汇的空间和时间进化，并与地理探测器模型相结合。结果表明：（1）在2010年至2022年期间，福建省茶园的总碳汇率增加了133.12×10 5 mg，显示出持续的增长趋势；在空间分布方面，研究区域中茶园碳汇的强度表明，从西南到东北的迁移和浓度的逐渐和当前趋势。（2）构建茶园中碳汇的评估指数系统，分为社会，生活，工业和人口因素以及其他四个类别的八个指标。（3）茶园碳汇的单因素驱动器表明，它主要受工业规模，人口密度和工业结构的影响，Q值超过0.5。（4）驾驶员的相互作用表明，城乡差异和工业规模具有最高的相互作用效果，Q值达到0.9698。这项研究提供了决策援助，从而扩大了茶园中茶园中增加碳汇的数量的方式，这些角度阐明了对茶园水槽的空间和时间异质性的影响，并揭示了驱动因素。
语言障碍行为形式的行为变体额颞痴呆
KIran Samra 1 · Amy M. MacDougall 2 · Arabella Bouzigues 1 · Martina Bocchetta 1 · David M. Cash 1 · Caroline V. Greaves 1 · Rhian S. Convery 1 · John C. Van Swieten 3 · Harro Seelaar 3 · Lize Jiskoot 3 · Fermin Moreno 4.5 · Raquel Sanchez - Valle 6 · Robert Lafter 7·Caroline Graff 8.9·Mario Masellis 10·Maria Carmela tartaglia 11·James B. Rowe 12·Barbara Borroni 13·伊丽莎白·菲格14·Matthhis Synofzik 15.16·daniela synofzik。 Christopher R. Butler 23.24·Alexander Gerhard 25.26·Simon Ducharmers 27.28·Isabelle le Ber 2930,31.32·Pietro Tiraboschi 33·Isabel Santana 34.35·佛罗伦萨Pasquier 34.38.37.37.38·38·37.38·约翰内斯。 39,40.41·Markus Otto 42·Sandro Sorbi 43.44·Jonathan D. Rohrer 1·Lucy L. Russell 1·代表遗传FTD Initiative（Genfi）KIran Samra 1 · Amy M. MacDougall 2 · Arabella Bouzigues 1 · Martina Bocchetta 1 · David M. Cash 1 · Caroline V. Greaves 1 · Rhian S. Convery 1 · John C. Van Swieten 3 · Harro Seelaar 3 · Lize Jiskoot 3 · Fermin Moreno 4.5 · Raquel Sanchez - Valle 6 · Robert Lafter 7·Caroline Graff 8.9·Mario Masellis 10·Maria Carmela tartaglia 11·James B. Rowe 12·Barbara Borroni 13·伊丽莎白·菲格14·Matthhis Synofzik 15.16·daniela synofzik。 Christopher R. Butler 23.24·Alexander Gerhard 25.26·Simon Ducharmers 27.28·Isabelle le Ber 2930,31.32·Pietro Tiraboschi 33·Isabel Santana 34.35·佛罗伦萨Pasquier 34.38.37.37.38·38·37.38·约翰内斯。 39,40.41·Markus Otto 42·Sandro Sorbi 43.44·Jonathan D. Rohrer 1·Lucy L. Russell 1·代表遗传FTD Initiative（Genfi）
时空疾病的适合性预测。
此预印本版的版权持有人于2025年3月4日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.28.25323068 doi：medrxiv preprint