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支持信息 - 芝加哥知识大学
图 S4：在“计算 T 跳跃”实验中，对所有四个序列的慢速（解离）和快速（磨损）响应的指数拟合。从 120 个独立的 1 µ s 模拟中，我们通过记录中心沃森-克里克碱基对完整的序列分数随时间的变化来汇编慢速响应数据，并通过记录两个末端沃森-克里克碱基对完整的序列分数随时间的变化来汇编快速响应数据。如果两个互补碱基的质心位于 1.3 nm 的线性距离内，我们定义沃森-克里克碱基对为完整的。我们通过将衰减指数拟合为结合 A:T 末端分数随时间的变化来提取 k fast d 的计算估计值 f unfrayed ( t ) = exp( − k fast dt ) 。类似地，我们通过将衰减指数拟合到杂交序列分数与时间的函数 f hybridized ( t ) = exp( − k slow dt ) 来提取 k slow d 的计算估计值。我们在每个面板的图例中报告了模型与对数空间中的数据的最小二乘线性拟合的判定系数 R 2 （即，log ( f ) = − kdt ），并且数据绘制在对数线性轴上以便于直观地比较拟合值。在所有情况下，我们都观察到模型与数据的极好拟合，所有 R 2 > 0.88，除了在最低温度 T m - 5 K 下的慢响应，其中解离事件稀疏。
知识 UChicago-芝加哥大学
1 简介. ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5.4 接触事件的时间安排 . ...
Clifford 变形表面代码 - Knowledge UChicago
对于有偏 Pauli 噪声，Kitaev 表面码的各种实现都表现得出奇的好。受这些潜在收益的吸引，我们研究了通过应用单量子比特 Clifferd 算子从表面码中获得的 Clifferd 变形表面码 (CDSC) 的性能。我们首先分析 3 × 3 方格上的 CDSC，发现根据噪声偏差，它们的逻辑错误率可能会相差几个数量级。为了解释观察到的行为，我们引入了有效距离 d ′ ，它可以缩短为无偏噪声的标准距离。为了研究热力学极限下的 CDSC 性能，我们专注于随机 CDSC。利用量子码的统计力学映射，我们发现了一个相图，该相图描述了在无限偏差下具有 50% 阈值的随机 CDSC 家族。在高阈值区域，我们进一步证明，典型代码实现在有限偏差下优于最著名的平移不变代码的阈值和亚阈值逻辑错误率。我们通过构建属于高性能随机 CDSC 系列的平移不变 CDSC 来证明这些随机 CDSC 系列的实际相关性。我们还表明，我们的平移不变 CDSC 优于众所周知的平移不变 CDSC，例如 XZZX 和 XY 代码。
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2通过Qutrits对量子电路的渐近改进6 2.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.2背景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.3先前的工作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.3.1 qudits。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.3.2概括的to奥利门。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.4电路构造。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.4.1密钥直觉。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.4.2概括的to奥利门。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.5应用于算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.5.1人工量子神经元。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.5.2 Grover的算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.5.3增量器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.5.4算术电路和Shor的算法。。。。。。。。。。。。。。。18 2.5.5误差校正和容错性。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.6模拟器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.6.1噪声模拟。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 2.6.2模拟器fifi city。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 2.7噪声模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 2.7.1偶然的噪声模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 2.7.2超容器QC。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 24 2.7.3被困的离子171 yb + qc。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>25 2.8结果。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 2.9讨论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 2.10客户噪声模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>31 2.10.1通用噪声模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>31 2.10.2超导QC。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 2.10.3被困的离子171 yb + qc。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 div>
Josephson辐射的隆期检测
图S3。用于检测HPNPO的抗体似乎无法识别果蝇PNPO。（a）普遍存在的SGLL敲低（基因型：actin -gal4/uas -SGLL RNAI）和对照曲线（基因型：actin -gal4/+和uas -sgll rnai/+）中的SGLL mRNA水平。n =每个基因型4。误差线代表平均值±SEM。* P <0.05。单向方差分析与Tukey的邮政为HOC。（b）具有各种基因型的成人头部匀浆的蛋白质印迹。n =每个基因型2。微管蛋白是负载对照。从所有三种基因型中检测到一种结合。这个乐队的大小似乎是正确的；果蝇PNPO的预测分子量（约27 kDa）。然而，SGLL敲低频率中的带强度与两个对照中的带强度相同，表明该频带不太可能是果蝇PNPO。
评论文章 - 知识uchicago
纳米颗粒还可以通过靶向特定类型的免疫细胞并输送抗原，遗传物质或其他免疫调节剂来充当免疫调节剂，以实现各种疾病应用。15,16种通常用于开发新型免疫疗法的纳米颗粒类型包括完全合成的聚合物（即，聚合物体），脂质纳米颗粒和无机纳米颗粒17在本综述的以下各章中提供了每种的更具体示例。从广义上讲，纳米材料是指具有纳米尺度尺寸的结构（有组织或混乱），非常适合细胞识别，靶向和摄取。在过去的几十年中，纳米技术的进步使研究人员可以在免疫工程中设计合成和生物学纳米瘤，在这种情况下，在细胞和亚细胞水平上有必要进行精确的靶向和调节。由于其可调节性，纳米材料提出了一种有希望的方法来应对蛋白质，核酸和肽等支付负载方面的挑战。纳米材料。局部免疫调节是指特定组织或器官对免疫反应的靶向调节，旨在实现平衡和控制的免疫反应。在这篇综述中，我们介绍了有关免疫工程生物材料的最新研究，包括新型18这种方法对于解决各种自身免疫性疾病，炎症状况和局部感染而言是有价值的，因为它允许量身定制干预措施而不会损害整体免疫系统。19–21通过对关注部位的微调免疫反应，局部免疫调节有望增强治疗精度并最大程度地减少医疗干预领域的全身副作用。
prx quantum 4, 020327 (2023) - Knowledge UChicago
我们开发了一个具有 SU ( d ) 对称性的 S n -等变卷积量子电路的理论框架，该框架建立在 Jordan 的置换量子计算形式主义之上，该形式主义基于连接 SU ( d ) 和 S n 对量子比特作用的 Schur-Weyl 对偶，并对其进行了显著推广。具体而言，我们利用 Okounkov-Vershik 方法证明了 Harrow 关于 SU ( d ) 和 S n irrep 基之间等价性的陈述，并使用 Young-Jucys-Murphy 元素建立了 S n -等变卷积量子交替分析 (S n -CQA)。我们证明 S n -CQA 能够在任何给定的 S n irrep 区段中生成任何幺正，这可以作为具有 SU ( d ) 对称性的大量量子机器学习问题的通用模型。我们的方法提供了另一种方法来证明量子近似优化算法的普遍性，并验证了四局部 SU ( d ) 对称幺正足以构建通用 SU ( d ) 对称量子电路，直至相对相位因子。我们提出数值模拟来展示在矩形和 kagome 晶格上寻找 J 1 - J 2 反铁磁海森堡模型基态能量的假设的有效性。我们的工作首次将著名的 Okounkov-Vershik S n 表示理论应用于量子物理和机器学习，由此提出了量子变分分析，强烈表明该分析在针对特定优化问题进行经典处理时是不可解决的。
量子克尔学习 - 知识 UChicago
摘要 量子机器学习是一个快速发展的研究领域，它可以促进量子计算的重要应用，并对数据驱动科学产生重大影响。在我们的工作中，基于复杂性理论和物理学的各种论点，我们证明单个克尔模式在处理基于核的方法时可以提供一些“量子增强”。利用核属性、神经正切核理论、克尔非线性的一阶扰动理论和非扰动数值模拟，我们表明量子增强可以在收敛时间和泛化误差方面发生。此外，我们明确指出了如何考虑高维输入数据。最后，我们提出了一种基于电路 QED 的实验协议，我们称之为量子克尔学习。
纳米可生物电机调制 - 知识Uchicago
观察：研究生物系统与人工材料之间的形成和相互作用是探测复杂的生物物理行为并解决挑战性生物医学问题的重要性。生物电界面，尤其是基于纳米结构的界面，已改善与细胞和组织的兼容性，并实现了生物调节的新方法。尤其是独立且远程激活的生物电装置显示出进行精确生物物理研究和有效临床疗法的潜力。与单细胞或细胞器相互作用需要足够小的尺寸的设备，以进行高分辨率探测。纳米级半导体（鉴于其各种功能）是亚细胞调制的有前途的设备平台。组织级调制需要附加考虑该设备与组织表面的共形接触或无缝三维（3D）生物整合的机械依从性。在这种方法中，灵活甚至开放式工程设计至关重要。对于慢性器官整合，材料和装置配置都需要最高水平的生物相容性。此外，与器官中许多单个细胞同时相互作用是必要的可扩展和高吞吐量设计。可以通过确保在生物区域的机械行为匹配（包括钝化或耐药性设计）来减轻生理影响，或结合自我修复或适应性的特性，从而改善器官植入设备的物理，化学和机械稳定性。最近的研究表明，纳米结构材料设计的原理可用于改善生物区域。纳米可细胞外界面经常用于细胞和组织的电气或远程光学调节。特别是，现在可以用于设计和筛选纳米结构硅，尤其是化学蒸气沉积（CVD）衍生的纳米线和二维（2D）纳米结构膜，用于体外和体内生物学调节。用于细胞内和细胞间生物学调节，通过纳米线的内在化创建了半导体/细胞复合材料，这种细胞复合材料甚至可以与活组织进行整合。对于神经元和心脏调节也证明了这种方法。在不同的正面，激光衍生的纳米晶半导体显示电化学和光电化学活性，它们用于调节细胞和器官。最近，纳米级构建块的自组装能够制造出效率的单片基碳基电极，用于体外刺激心肌细胞的体外刺激，对视网膜和心脏的体外刺激以及体内刺激Sciatic神经。对纳米可生物电机调制的未来研究应着重于提高当前和新兴技术的效率和稳定性。新材料和设备可以访问新的询问目标，例如亚细胞结构，并具有更适应性和响应性的特性，可实现无缝集成。从能量科学和催化中汲取灵感可以帮助这种进步，并开放生物学调节的新途径。活生物电子学的基本研究可能会产生新的细胞复合材料，以进行多种生物信号控制。可以实现细胞类型的靶向，因此在该领域特别感兴趣。
一种新型二氧化碳吸附方法|知识UchicagoAI引起的非人性化 - 知识Uchicago
最新的技术进步使非虚拟助手和人形机器人等非人类对象能够模仿人类的智力和行为。例如，虚拟助手可以无缝打个电话，安排理发，而在通话的另一端接待员注意到他们正在用人工智能说话（AI）（Welch，2018年）。随着Chatgpt等大型语言模型的最新进步，“数字人类”可以进行非常自然的对话，扮演业务代表，一线服务提供商或品牌大使的角色（Kulp，2023年）。此外，在日常生活中遇到机器人不再是科幻小说。现在发现他们在酒店提供客房服务，在餐馆接受订单，并为医院的患者提供护理。这些示例说明了集成