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组合新量子设备的被困原子和光子学
中性原子的阵列被困在光学镊子中 - 可以将原子固定到位的高度集中的激光束 - 是构建量子处理器的越来越流行的方式。中性原子的这些网格，当以特定序列激发时，可以将复杂的量子计算缩放到数千个Qubits。但是，它们的量子状态是脆弱的，可以很容易被破坏 - 包括光子设备，旨在以光子的形式收集其数据。
多模捕获的干涉仪与非互操作玻色...
我们在实验上证明了一个多模干涉仪，其中包含一个被困在谐波电势中的39 K原子的玻色子凝结物，在该原子间相互作用中可以取消利用Feshbach的共振。kapitza-dirac从光学晶格中的衍射将BEC一致地分配在多个动量成分中，同样间隔，形成了不同的干涉路径，而轨迹被捕获的har-nonig势封闭。我们研究了两种不同的干涉方案，其中重组脉冲是在确定电位的全部或一半振荡后应用的。我们发现，干涉仪输出处动量成分的相对幅度通过诱导的谐波电位相对于光学晶格的诱导位移对外力敏感。我们展示了如何校准干涉仪，充分表征其输出并讨论透视改进。
![[取消]基于结构的Bootstrap的基于增强学习的数值方法](/simg/6/68a92c1f6474a47f07b48968084dcd7e7db94a55.webp)
[取消]基于结构的Bootstrap的基于增强学习的数值方法
i将讨论用于在保形的引导程序中数值求解交叉方程的随机优化技术。通过使用增强学习算法来告知这种方法。我将为1D线缺失的CFT提供结果，但也突出显示其更广泛的适用性。
中性粒细胞外陷阱在与血液透析生物兼容有关的心血管疾病负担中有什么作用？
使用高通量透析或血液透露方式去除。补体激活被认为是生物兼容性的关键事件。但是，它是透析疗程结束时的早期和瞬态事件，过敏毒素水平归一化。补体激活通常被认为会触发白细胞刺激，从而导致促炎介质的分泌和氧化爆发。除了是消除物理和酶微生物所涉及的先天免疫反应外，中性粒细胞外陷阱（NETS）的形成（Netosis）最近被确定为与炎症过程相关的广泛病理学中的主要有害成分。网络是由通过NADPH氧化酶产生的活性氧诱导的中性粒细胞脱粒而产生的，由丝氨酸蛋白酶，弹性蛋白酶，杀菌蛋白和骨髓过氧化物酶（MPO）的改良染色质组成，产生低氯氯氯化物含量。目前，Netosis作为透析中生物兼容性的敏感和综合标记的研究仍然很糟糕。文献中只能发现稀缺数据。氧化爆发和NADPH氧化酶激活是生物兼容现象中的知名事件。净副产品（例如弹性酶，MPO和循环DNA）在透析患者中更具体地增加了透析患者的增加，并被确定为预后不良的预测指标。由于网和MPO可以通过内皮吸收，因此网被认为是间歇性生物兼容现象的血管记忆。在这篇有效的假设文章中，我们总结了拼图片段，显示了血液透析过程中净形成的参与，并假设Netosis可能是一种疾病修饰剂，并可能有助于与透析生物兼容性相关的合并负担。
注释引导：一种自我增强方法的视觉预训练
尽管在野外有大量未标记的图像，但在原始图像数据上进行了可扩展的视觉预训练仍然是一个挑战。像素重建之类的通用配方努力为有效捕获详细的语义而努力，而在增强图像视图之间保持一致性的方法优化依赖于未经保育数据（如Web Crawls或视频框架）中不存在的归纳偏见。我们如何从广泛的未标记的IMEAL数据集中更有效地学习？我们研究注释引导程序，这种方法学会了将图像关联到示意注释，并使用未标记的数据来引导模型的理解，通过对图像附近农作物的语义进行预测。关键的优势在于它具有规格（哪些语义概念很有趣？）从预测中（这些概念发生在自然图像数据中？）。我们表明，注释引导使我们能够通过策划的未标记数据集或弱监督的数据集指导预训练，同时通过自举损失从所有未经切割的图像数据中学习。我们的实验证明了对野外未标记图像的预先培训的改进，包括视频数据，例如epickitchens，Coco等场景数据以及CC12M（例如CC12M）。
Corydalis sheareriprovides的自动二倍体基因组...
1植物保护学院，河南农业大学，郑州450046，中国2海洋学院，山东大学，山峰大学，魏哈伊264209，中国3植物多样性与系统学中心，植物学研究所，江苏省和中国科学院，中国科学院，中国科学学院， 450046，中国5深圳分公司，林南现代农业实验室，合成生物学的主要实验室，农业与农村事务部实验室，农业基因组学研究所，深圳农业科学院，农业科学院，农业科学院570228，中国 *相应的作者，电子邮件：whwcas@163.com; jiamei_li@126.com; 5220130045@fafu.edu.cn
改善地塞米松的药物负荷和通过夹在PLGA-PEG纳米颗粒中的亲脂前药治疗关节炎的功效
RosanaSimón-Vázquez，Nicolas Tsapis，Mathilde Lorscheider，AinhoaRodríguez，Patricia Calleja等。通过陷入PLGA-PEG纳米颗粒的亲脂前药治疗关节炎，改善了地塞米松药物的负载和效果。药物输送和转化研究，2022，12（5），pp.1270-1284。10.1007/s13346-021-01112-3。hal-04354571
可持续的一罐电化学方法，用于诱捕多酶和生物相容性的氧化还原介体
非导电聚合物基质可能会通过阻断酶和电极活性位点之间的生物电子转移机制来影响DET过程。[8]在这种情况下，已对聚苯胺，聚吡咯和聚噻吩等导电聚合物进行了深入研究，以固定酶，以增加生物传感器中酶的催化活性和生物燃料的产生。[9,10]多吡咯（PPY）在低氧化潜力和中性pH值下在生物相容性环境下在生物相容性环境下在生物相容性环境下在生物相容性条件下特别引起了人们的注意。[11-13]除了其良好的电导率外，电化学合成的PPY膜还具有吸引人的特征，其对公共电极表面的粘附很高。[13]
四肢瘫痪用户的长期 BCI 训练：自适应黎曼分类器和用户训练
基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 通常被认为是针对运动障碍用户的有前途的辅助技术，但由于在现实生活中的可靠性低，在实验室外仍很少使用。因此，需要设计可供最终用户（例如严重运动障碍者）在实验室外使用的长期可靠的 BCI。因此，我们提出并评估了一种基于多类心理任务 (MT) 的 BCI 设计，用于为 CYBATHLON BCI 系列 2019 的四肢瘫痪用户进行纵向训练（3 个月内 20 次训练）。在本次 BCI 锦标赛中，四肢瘫痪的飞行员在赛车游戏中用精神驾驶虚拟汽车。我们旨在将渐进式用户 MT-BCI 训练与基于自适应黎曼分类器的新设计的机器学习流程相结合，该分类器已被证明有望在现实生活中应用。我们遵循两步训练过程：前 11 个课程用于训练用户通过执行两个认知任务（休息和心理减法）或两个运动想象任务（左手和右手）来控制 2 类 MT-BCI。第二个训练步骤（剩余 9 个课程）应用了自适应、独立于会话的黎曼分类器，该分类器结合了之前使用的所有 4 个 MT 类别。此外，由于我们的黎曼分类器以无监督的方式逐步更新，因此它将捕获会话内和会话之间的非平稳性。实验证据证实了这种方法的有效性。也就是说，与初始课程相比，训练结束时的分类准确率提高了约 30%。我们还研究了这种性能改进的神经相关性。使用新提出的 BCI 用户学习指标，我们可以显示我们的用户学会了通过产生越来越匹配 BCI 分类器训练数据分布的 EEG 信号来改善他的 BCI 控制，而不是通过改善他的 EEG 类别辨别。然而，由此产生的改进只对同步（基于提示）BCI 有效，并没有转化为 CYBATHLON BCI 游戏性能的提高。为了克服这个问题
用于量子计算的 TSV 集成表面电极离子阱的 RF 性能基准测试
摘要 — 表面电极离子阱因其对捕获离子的卓越可控性而在实际量子计算中具有极高的前景。借助先进的微加工技术，硅已被开发为离子阱衬底，用于精细的表面电极设计以及单片电光元件集成。然而，硅的高射频损耗阻碍了大规模实施的可能性。在这项工作中，我们展示了一种硅通孔 (TSV) 集成离子阱，由于消除了表面上的引线键合焊盘和外形尺寸的小型化，该离子阱具有较低的射频损耗。我们还制造了两种类型的传统引线键合 (WB) 阱，它们有或没有接地屏蔽层。就片上 S 参数、封装后谐振和由此产生的功率损耗而言，对不同离子阱的射频性能进行了测试和比较。结果表明，与 WB 阱相比，TSV 阱具有较低的 S21（50 MHz 时约为 0.2 dB）、较高的 Q 因子（约为 22）和较低的功率损耗（0.26 W）。此外，还采用 3D 有限元建模对不同阱的电场进行可视化和 RF 损耗分析。从建模中提取的结果与测量结果显示出良好的一致性。除了各种 RF 测试外，还介绍了不同离子阱的设计、制造和离子捕获操作。这项工作提供了对离子捕获装置 RF 损耗的见解，并为减少 RF 损耗提供了一种新的解决方案。